文章目录
1.讲下对HashMap的认识2.HashMap的一些参数3.为什么HashMap的长度必须是2的n次幂？4.HashMap 为什么在获取 hash 值时要进行位运算5.HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同？ HashMap的底层实现6.HashMap的put方法的具体流程？7.HashMap 的 get 方法的具体流程？8.HashMap的扩容操作是怎么实现的？JDK1.7扩容JDK1.8扩容
9.HashMap 在扩容时为什么通过位运算 (e.hash & oldCap) 得到下标？10.链表升级成红黑树的条件11.红黑树退化成链表的条件12.HashMap是怎么解决哈希冲突的？13.HaspMap的初始化时数组长度和加载因子的约束范围
1.讲下对HashMap的认识
HashMap 存储的是键值对 key - value，key 具有唯一性，采用了链地址法来处理哈希冲突。当往 HashMap 中添加元素时，会计算 key 的 hash 值取余得出元素在数组中的的存放位置。
HashMap底层的数据结构在 JDK1.8 中有了较大的变化，1.8之前采用数组加链表的数据结构，1.8采用数组加链表加红黑树的数据结构。HashMap 是线程不安全的，线程安全可以使用 HashTable 和 ConcurrentHashMap 。在 1.8 版本的中 hash() 和 resize( ) 方法也有了很大的改变，提升了性能。键和值都可存放null，键只能存放一个null，键为null时存放入table[0]。
2.HashMap的一些参数
//HashMap的默认初始长度16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//HashMap的最大长度2的30次幂
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//HashMap的默认加载因子0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//HashMap链表升级成红黑树的临界值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//HashMap红黑树退化成链表的临界值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//HashMap链表升级成红黑树第二个条件：HashMap数组(桶)的长度大于等于64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//HashMap底层Node桶的数组
transient Node
//扩容阈值，当你的hashmap中的元素个数超过这个阈值，便会发生扩容
//threshold = capacity * loadFactor
int threshold;
3.为什么HashMap的长度必须是2的n次幂？
在计算存入结点下标时，会利用 key 的 hsah 值进行取余操作，而计算机计算时，并没有取余等运算，会将取余转化为其他运算。
当n为2次幂时，会满足一个公式：(n - 1) & hash = hash % n，就可以用位运算代替取余运算，计算更加高效。
4.HashMap 为什么在获取 hash 值时要进行位运算
换种问法：能不能直接使用key的hashcode值计算下标存储？
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
如果使用直接使用hashCode对数组大小取余，那么相当于参与运算的只有hashCode的低位，高位是没有起到任何作用的，所以我们的思路就是让 hashCode取值出的高位也参与运算，进一步降低hash碰撞的概率，使得数据分布更平均，我们把这样的操作称为扰动。(h >>> 16)是无符号右移16位的运算，右边补0，得到 hashCode 的高16位。 (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 把 hashCode 和它的高16位进行异或运算，可以使得到的 hash 值更加散列，尽可能减少哈希冲突，提升性能。而这么来看 hashCode 被散列 (异或) 的是低16位，而 HashMap 数组长度一般不会超过2的16次幂，那么高16位在大多数情况是用不到的，所以只需要拿 key 的 HashCode 和它的低16位做异或即可利用高位的hash值，降低哈希碰撞概率也使数据分布更加均匀。
5.HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同？ HashMap的底层实现
在Java中，保存数据有两种比较简单的数据结构：数组和链表。数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表的特点是：寻址困难，但插入和删除容易；所以我们将数组和链表结合在一起，发挥两者各自的优势，使用一种叫做拉链法的方式可以解决哈希冲突。
JDK1.8主要解决或优化了以下问题：
resize 扩容和 计算hash 优化引入了红黑树，目的是避免单条链表过长而影响查询效率，红黑树算法请参考解决了多线程死循环问题，但仍是非线程安全的，多线程时可能会造成数据丢失问题。
6.HashMap的put方法的具体流程？
源码
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods.
* 实现了map的put和相关方法
* @param hash key的hash值（key的hash高16位+高16位与低16位的异或运算）
* @param key 键
* @param value 值
* @param onlyIfAbsent onlyIfAbsent为true的时候不要修改已经存在的值，如果onlyIfAbsent为false，当插入的元素已经在HashMap中已经拥有了与其key值和hash值相同的元素，仍然需要把新插入的value值覆盖到旧value上。如果nlyIfAbsent为true，则不需要修改
* @param evict evict如果为false表示构造函数调用
* @return 返回旧的value值（在数组桶或链表或红黑树中找到存在与插入元素key值和hash值相等的元素，就返回这个旧元素的value值），如果没有发现相同key和hash的元素则返回null
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// tab用来临时存放数组table引用 p用来临时存放数组table桶中的bin
// n存放HashMap容量大小 i存放当前put进HashMap的元素在数组中的位置下标
Node
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
// e记录当前节点 k记录key值
Node
// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录。直接将插入的新元素覆盖旧元素
e = p;
// hash值不相等，即key不相等并且该节点为红黑树结点，将元素插入红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode
// 为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点（尾插法）
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值(默认为 8 )，执行 treeifyBin 方法
// 这个treeifyBin()方法会根据 HashMap 数组情况来决定是否转换为红黑树。
// 只有当数组长度大于或者等于 64 的情况下，才会执行转换红黑树操作，以减少执行效率。否则，就是只是对数组扩容。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 树化操作
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环 此时e=null，表示没有在链表中找到与插入元素key和hash值相同的节点
break;
}
// 判断链表中结点的key值和Hash值与插入的元素的key值和Hash值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 若相等，则不用将其插入了，直接跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 当e!=null时，表示在数组桶或链表或红黑树中存在key值、hash值与插入元素相等的结点。此时就直接用原有的节点就可以了，不用插入新的元素了。此时e就代表原本就存在于HashMap中的元素
if (e != null) {
// 记录e的value，也就是旧value值
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null，则需要用新的value值对旧value值进行覆盖
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 替换旧值时会调用的方法（默认实现为空）
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改，记录HashMap被修改的次数，主要用于多线程并发时候
++modCount;
// 实际大小大于阈值则扩容 ++size只有在插入新元素才会执行，如果发现HashMap中已经存在了相同key和hash的元素，就不会插入新的元素，在上面就已经执行return了，也就不会改变size大小
if (++size > threshold)
resize();
// 插入成功时会调用的方法（默认实现为空）
afterNodeInsertion(evict);
// 没有找到原有相同key和hash的元素，则直接返回Null
return null;
}
HashMap是懒加载，只有在第一次put时才会创建数组。 总结 ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容； ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③； ③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals； ④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值 对，否则转向⑤； ⑤.遍历table[i]，并记录遍历长度，如果遍历过程中发现key值相同的，则直接覆盖value，没有相同的key则在链表尾部插入结点，插入后判断该链表长度是否大等于8，大等于则考虑树化，如果数组的元素个数小于64，则只是将数组resize，大等于才树化该链表； ⑥.插入成功后，判断数组中的键值对数量size是否超过了阈值threshold，如果超过，进行扩容。
7.HashMap 的 get 方法的具体流程？
public V get(Object key) {
Node
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node
Node
//Node数组不为空，数组长度大于0，数组对应下标的Node不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
//也是通过 hash & (length - 1) 来替代 hash % length 的
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//先和第一个结点比，hash值相等且key不为空，key的第一个结点的key的对象地址和值均相等
//则返回第一个结点
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果key和第一个结点不匹配，则看.next是否为空，不为null则继续，为空则返回null
if ((e = first.next) != null) {
//如果此时是红黑树的结构，则进行处理getTreeNode()方法搜索key
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode
//是链表结构的话就一个一个遍历，直到找到key对应的结点，
//或者e的下一个结点为null退出循环
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
总结
首先根据 hash 方法获取到 key 的 hash 值然后通过 hash & (length - 1) 的方式获取到 key 所对应的Node数组下标 ( length对应数组长度 )首先判断此结点是否为空，是否就是要找的值，是则返回空，否则判断第二个结点是否为空，是则返回空，不是则判断此时数据结构是链表还是红黑树链表结构进行顺序遍历查找操作，每次用 == 符号 和 equals( ) 方法来判断 key 是否相同，满足条件则直接返回该结点。链表遍历完都没有找到则返回空。红黑树结构执行相应的 getTreeNode( ) 查找操作。
8.HashMap的扩容操作是怎么实现的？
不管是JDK1.7或者JDK1.8 当put方法执行的时候，如果table为空，则执行resize()方法扩容。默认长度为16。
JDK1.7扩容
条件：发生扩容的条件必须同时满足两点
当前存储的数量大于等于阈值发生hash碰撞
因为上面这两个条件，所以存在下面这些情况
就是hashmap在存值的时候（默认大小为16，负载因子0.75，阈值12），可能达到最后存满16个值的时候，再存入第17个值才会发生扩容现象，因为前16个值，每个值在底层数组中分别占据一个位置，并没有发生hash碰撞。当然也有可能存储更多值（超多16个值，最多可以存26个值）都还没有扩容。原理：前11个值全部hash碰撞，存到数组的同一个位置（这时元素个数小于阈值12，不会扩容），后面所有存入的15个值全部分散到数组剩下的15个位置（这时元素个数大于等于阈值，但是每次存入的元素并没有发生hash碰撞，所以不会扩容），前面11+15=26，所以在存入第27个值的时候才同时满足上面两个条件，这时候才会发生扩容现象。
特点：先扩容，再添加（扩容使用的头插法）
缺点：头插法会使链表发生反转，多线程环境下可能会死循环
扩容之后对table的调整：
table容量变为2倍，所有的元素下标需要重新计算，newIndex = hash (扰动后) & （newLength - 1）
JDK1.8扩容
条件：
当前存储的数量大于等于阈值当某个链表长度>=8，但是数组存储的结点数size() < 64时
特点：先插后判断是否需要扩容（扩容时是尾插法）
缺点：多线程下，1.8会有数据覆盖
举例： 线程A：往index插，index此时为空，可以插入，但是此时线程A被挂起 线程B：此时，对index写入数据，A恢复后，就把B数据覆盖了
扩容之后对table的调整：
table容量变为2倍，但是不需要像之前一样计算下标，只需要将hash值和旧数组长度相与即可确定位置。
如果 Node 桶的数据结构是链表会生成 low 和 high 两条链表，是红黑树则生成 low 和 high 两颗红黑树依靠 (hash & oldCap) == 0 判断 Node 中的每个结点归属于 low 还是 high。把 low 插入到 新数组中 当前数组下标的位置，把 high 链表插入到 新数组中 [当前数组下标 + 旧数组长度] 的位置如果生成的 low，high 树中元素个数小于等于6退化成链表再插入到新数组的相应下标的位置
9.HashMap 在扩容时为什么通过位运算 (e.hash & oldCap) 得到下标？
从下图中我们可以看出，计算下标通过(n - 1) & hash，旧table的长度为16，hash值只与低四位有关，扩容后，table长度为32（两倍），此时只与低五位有关。
所以此时后几位的结果相同，前后两者之间的差别就差在了第五位上。
同时，扩容的时候会有 low 和 high 两条链表或红黑树来记录原来下标的数据和原来下标 + 旧table下标的数据。 如果第五位 b 是 0，那么只要看低四位 (也就是原来的下标)；如果第五位是 1，只要把低四位的二进制数 + 1 0 0 0 0 ，就可以得到新数组下标。前面的部分刚好是原来的下标，后一部分就是旧table的长度 。那么我们就得出来了为什么把 low 插入扩容后 新数组[原来坐标] 的位置，把 high 插入扩容后 新数组[当前坐标 + 旧数组长度] 的位置。
那为什么根据 (e.hash & oldCap) == 0 来做判断条件呢？是因为旧数组的长度 length 的二进制数的第五位刚好是 1，hash & length 就可以计算 hash 值的第五位是 0 还是 1，就可以区别是在哪个位置上。
10.链表升级成红黑树的条件
链表长度大于8时才会考虑升级成红黑树，是有一个条件是 HashMap 的 Node 数组长度大于等于64（不满足则会进行一次扩容替代升级）。
11.红黑树退化成链表的条件
扩容 resize( ) 时，红黑树拆分成的 树的结点数小于等于临界值6个，则退化成链表。删除元素 remove( ) 时，在 removeTreeNode( ) 方法会检查红黑树是否满足退化条件，与结点数无关。如果红黑树根 root 为空，或者 root 的左子树/右子树为空，root.left.left 根的左子树的左子树为空，都会发生红黑树退化成链表。
12.HashMap是怎么解决哈希冲突的？
使用链地址法（使用散列表）来链接拥有相同下标的数据；使用2次扰动函数（hash函数）来降低哈希冲突的概率，使得数据分布更平均；引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度，使得遍历更快；
13.HaspMap的初始化时数组长度和加载因子的约束范围
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
可以看到如果初始化数组长度 initialCapacity 小于 0 的话会跑出 IllegalArgumentException 的异常，initialCapacity 大于 MAXIMUM_CAPACITY 即 2 的 30 次幂的时候最大长度也只会固定在 MAXIMUM_CAPACITY ，在扩容的时候，如果数组的长度大等于MAXIMUM_CAPACITY，会将阈值设置为Integer.MAX_VALUE。
加载因子小于等于0时，或者加载因子是NaN时 (NaN 实际上就是 Not a Number的简称) 会抛出 IllegalArgumentException 的异常。
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