面試必備：HashMap源碼解析（JDK8）

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1 概述

本文將從幾個經常使用方法下手，來閱讀HashMap的源碼。
按照從構造方法->經常使用API（增、刪、改、查）的順序來閱讀源碼，並會講解閱讀方法中涉及的一些變量的意義。瞭解HashMap的特色、適用場景。

若是本文中有不正確的結論、說法，請你們提出和我討論，共同進步，謝謝。

2 概要

歸納的說，HashMap 是一個關聯數組、哈希表，它是線程不安全的，容許key爲null,value爲null。遍歷時無序。
其底層數據結構是數組稱之爲哈希桶，每一個桶裏面放的是鏈表，鏈表中的每一個節點，就是哈希表中的每一個元素。
在JDK8中，當鏈表長度達到8，會轉化成紅黑樹，以提高它的查詢、插入效率，它實現了Map<K,V>, Cloneable, Serializable接口。

因其底層哈希桶的數據結構是數組，因此也會涉及到擴容的問題。

當HashMap的容量達到threshold域值時，就會觸發擴容。擴容先後，哈希桶的長度必定會是2的次方。
這樣在根據key的hash值尋找對應的哈希桶時，能夠用位運算替代取餘操做，更加高效。

而key的hash值，並不只僅只是key對象的hashCode()方法的返回值，還會通過擾動函數的擾動，以使hash值更加均衡。
由於hashCode()是int類型，取值範圍是40多億，只要哈希函數映射的比較均勻鬆散，碰撞概率是很小的。
但就算本來的hashCode()取得很好，每一個key的hashCode()不一樣，可是因爲HashMap的哈希桶的長度遠比hash取值範圍小，默認是16，因此當對hash值以桶的長度取餘，以找到存放該key的桶的下標時，因爲取餘是經過與操做完成的，會忽略hash值的高位。所以只有hashCode()的低位參加運算，發生不一樣的hash值，可是獲得的index相同的狀況的概率會大大增長，這種狀況稱之爲hash碰撞。 即，碰撞率會增大。

擾動函數就是爲了解決hash碰撞的。它會綜合hash值高位和低位的特徵，並存放在低位，所以在與運算時，至關於高低位一塊兒參與了運算，以減小hash碰撞的機率。（在JDK8以前，擾動函數會擾動四次，JDK8簡化了這個操做）

擴容操做時，會new一個新的Node數組做爲哈希桶，而後將原哈希表中的全部數據(Node節點)移動到新的哈希桶中，至關於對原哈希表中全部的數據從新作了一個put操做。因此性能消耗很大，可想而知，在哈希表的容量越大時，性能消耗越明顯。

擴容時，若是發生過哈希碰撞，節點數小於8個。則要根據鏈表上每一個節點的哈希值，依次放入新哈希桶對應下標位置。
由於擴容是容量翻倍，因此原鏈表上的每一個節點，如今可能存放在原來的下標，即low位， 或者擴容後的下標，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
若是追加節點後，鏈表數量》=8，則轉化爲紅黑樹

由迭代器的實現能夠看出，遍歷HashMap時，順序是按照哈希桶從低到高，鏈表從前日後，依次遍歷的。屬於無序集合。

整個HashMap示意圖：圖片來源於網絡，侵刪：

HashMap的源碼中，充斥個各類位運算代替常規運算的地方，以提高效率：

• 與運算替代模運算。用 hash & (table.length-1) 替代 hash % (table.length)
• 用if ((e.hash & oldCap) == 0)判斷擴容後，節點e處於低區仍是高區。

3 鏈表節點Node

在開始以前，咱們先看一下掛載在哈希表上的元素，鏈表的結構：

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;//哈希值
        final K key;//key
        V value;//value
        Node<K,V> next;//鏈表後置節點

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        //每個節點的hash值，是將key的hashCode 和 value的hashCode 亦或獲得的。
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }
        //設置新的value 同時返回舊value
        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }複製代碼

由此可知，這是一個單鏈表~。
每個節點的hash值，是將key的hashCode 和 value的hashCode 亦或獲得的。

4 構造函數

//最大容量 2的30次方
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    //默認的加載因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    //哈希桶，存放鏈表。 長度是2的N次方，或者初始化時爲0.
    transient Node<K,V>[] table;

    //加載因子，用於計算哈希表元素數量的閾值。  threshold = 哈希桶.length * loadFactor;
    final float loadFactor;
    //哈希表內元素數量的閾值，當哈希表內元素數量超過閾值時，會發生擴容resize()。
    int threshold;

    public HashMap() {
        //默認構造函數，賦值加載因子爲默認的0.75f
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }
    public HashMap(int initialCapacity) {
        //指定初始化容量的構造函數
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
    //同時指定初始化容量 以及 加載因子， 用的不多，通常不會修改loadFactor
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //邊界處理
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        //初始容量最大不能超過2的30次方
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        //顯然加載因子不能爲負數
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        this.loadFactor = loadFactor;
        //設置閾值爲  》=初始化容量的 2的n次方的值
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
    //新建一個哈希表，同時將另外一個map m 裏的全部元素加入表中
    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }複製代碼

//根據指望容量cap，返回2的n次方形式的 哈希桶的實際容量 length。 返回值通常會>=cap 
    static final int tableSizeFor(int cap) {
    //通過下面的 或 和位移 運算， n最終各位都是1。
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        //判斷n是否越界，返回 2的n次方做爲 table（哈希桶）的閾值
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }複製代碼

//將另外一個Map的全部元素加入表中，參數evict初始化時爲false，其餘狀況爲true
    final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        //拿到m的元素數量
        int s = m.size();
        //若是數量大於0
        if (s > 0) {
            //若是當前表是空的
            if (table == null) { // pre-size
                //根據m的元素數量和當前表的加載因子，計算出閾值
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
                //修正閾值的邊界 不能超過MAXIMUM_CAPACITY
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                //若是新的閾值大於當前閾值
                if (t > threshold)
                    //返回一個 》=新的閾值的 知足2的n次方的閾值
                    threshold = tableSizeFor(t);
            }
            //若是當前元素表不是空的，可是 m的元素數量大於閾值，說明必定要擴容。
            else if (s > threshold)
                resize();
            //遍歷 m 依次將元素加入當前表中。
            for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
                K key = e.getKey();
                V value = e.getValue();
                putVal(hash(key), key, value, false, evict);
            }
        }
    }複製代碼

先看一下擴容函數： 這是一個重點！重點！重點！
初始化或加倍哈希桶大小。若是是當前哈希桶是null,分配符合當前閾值的初始容量目標。
不然，由於咱們擴容成之前的兩倍。
在擴容時，要注意區分之前在哈希桶相同index的節點，如今是在之前的index裏，仍是index+oldlength 裏

final Node<K,V>[] resize() {
        //oldTab 爲當前表的哈希桶
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        //當前哈希桶的容量 length
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        //當前的閾值
        int oldThr = threshold;
        //初始化新的容量和閾值爲0
        int newCap, newThr = 0;
        //若是當前容量大於0
        if (oldCap > 0) {
            //若是當前容量已經到達上限
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                //則設置閾值是2的31次方-1
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                //同時返回當前的哈希桶，再也不擴容
                return oldTab;
            }//不然新的容量爲舊的容量的兩倍。 
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//若是舊的容量大於等於默認初始容量16
                //那麼新的閾值也等於舊的閾值的兩倍
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }//若是當前表是空的，可是有閾值。表明是初始化時指定了容量、閾值的狀況
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;//那麼新表的容量就等於舊的閾值
        else {}//若是當前表是空的，並且也沒有閾值。表明是初始化時沒有任何容量/閾值參數的狀況               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//此時新表的容量爲默認的容量 16
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的閾值爲默認容量16 * 默認加載因子0.75f = 12
        }
        if (newThr == 0) {//若是新的閾值是0，對應的是  當前表是空的，可是有閾值的狀況
            float ft = (float)newCap * loadFactor;//根據新表容量 和 加載因子 求出新的閾值
            //進行越界修復
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        //更新閾值 
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        //根據新的容量 構建新的哈希桶
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        //更新哈希桶引用
        table = newTab;
        //若是之前的哈希桶中有元素
        //下面開始將當前哈希桶中的全部節點轉移到新的哈希桶中
        if (oldTab != null) {
            //遍歷老的哈希桶
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                //取出當前的節點 e
                Node<K,V> e;
                //若是當前桶中有元素,則將鏈表賦值給e
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    //將原哈希桶置空以便GC
                    oldTab[j] = null;
                    //若是當前鏈表中就一個元素，（沒有發生哈希碰撞）
                    if (e.next == null)
                        //直接將這個元素放置在新的哈希桶裏。
                        //注意這裏取下標 是用 哈希值 與 桶的長度-1 。 因爲桶的長度是2的n次方，這麼作實際上是等於 一個模運算。可是效率更高
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                        //若是發生過哈希碰撞 ,並且是節點數超過8個，轉化成了紅黑樹（暫且不談 避免過於複雜， 後續專門研究一下紅黑樹）
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //若是發生過哈希碰撞，節點數小於8個。則要根據鏈表上每一個節點的哈希值，依次放入新哈希桶對應下標位置。
                    else { // preserve order
                        //由於擴容是容量翻倍，因此原鏈表上的每一個節點，如今可能存放在原來的下標，即low位， 或者擴容後的下標，即high位。 high位=  low位+原哈希桶容量
                        //低位鏈表的頭結點、尾節點
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        //高位鏈表的頭節點、尾節點
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;//臨時節點 存放e的下一個節點
                        do {
                            next = e.next;
                            //這裏又是一個利用位運算 代替常規運算的高效點： 利用哈希值 與 舊的容量，能夠獲得哈希值去模後，是大於等於oldCap仍是小於oldCap，等於0表明小於oldCap，應該存放在低位，不然存放在高位
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                //給頭尾節點指針賦值
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }//高位也是相同的邏輯
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }//循環直到鏈表結束
                        } while ((e = next) != null);
                        //將低位鏈表存放在原index處，
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        //將高位鏈表存放在新index處
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }複製代碼

再看一下 往哈希表裏插入一個節點的putVal函數,若是參數onlyIfAbsent是true，那麼不會覆蓋相同key的值value。若是evict是false。那麼表示是在初始化時調用的

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        //tab存放 當前的哈希桶， p用做臨時鏈表節點  
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //若是當前哈希表是空的，表明是初始化
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            //那麼直接去擴容哈希表，而且將擴容後的哈希桶長度賦值給n
            n = (tab = resize()).length;
        //若是當前index的節點是空的，表示沒有發生哈希碰撞。 直接構建一個新節點Node，掛載在index處便可。
        //這裏再囉嗦一下，index 是利用 哈希值 & 哈希桶的長度-1，替代模運算
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {//不然 發生了哈希衝突。
            //e
            Node<K,V> e; K k;
            //若是哈希值相等，key也相等，則是覆蓋value操做
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;//將當前節點引用賦值給e
            else if (p instanceof TreeNode)//紅黑樹暫且不談
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//不是覆蓋操做，則插入一個普通鏈表節點
                //遍歷鏈表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {//遍歷到尾部，追加新節點到尾部
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //若是追加節點後，鏈表數量》=8，則轉化爲紅黑樹
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //若是找到了要覆蓋的節點
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //若是e不是null，說明有須要覆蓋的節點，
            if (e != null) { // existing mapping for key
                //則覆蓋節點值，並返回原oldValue
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                //這是一個空實現的函數，用做LinkedHashMap重寫使用。
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        //若是執行到了這裏，說明插入了一個新的節點，因此會修改modCount，以及返回null。

        //修改modCount
        ++modCount;
        //更新size，並判斷是否須要擴容。
        if (++size > threshold)
            resize();
        //這是一個空實現的函數，用做LinkedHashMap重寫使用。
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }複製代碼

newNode以下：構建一個鏈表節點

// Create a regular (non-tree) node
    Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        return new Node<>(hash, key, value, next);
    }複製代碼

// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
    void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
    void afterNodeInsertion(boolean evict) { }複製代碼

小結：

• 運算儘可能都用位運算代替，更高效。
• 對於擴容致使須要新建數組存放更多元素時，除了要將老數組中的元素遷移過來，也記得將老數組中的引用置null，以便GC
• 取下標 是用 哈希值 與運算 （桶的長度-1） i = (n - 1) & hash。 因爲桶的長度是2的n次方，這麼作實際上是等於 一個模運算。可是效率更高
• 擴容時，若是發生過哈希碰撞，節點數小於8個。則要根據鏈表上每一個節點的哈希值，依次放入新哈希桶對應下標位置。
• 由於擴容是容量翻倍，因此原鏈表上的每一個節點，如今可能存放在原來的下標，即low位， 或者擴容後的下標，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
• 利用哈希值 與運算 舊的容量 ，if ((e.hash & oldCap) == 0),能夠獲得哈希值去模後，是大於等於oldCap仍是小於oldCap，等於0表明小於oldCap，應該存放在低位，不然存放在高位。這裏又是一個利用位運算 代替常規運算的高效點
• 若是追加節點後，鏈表數量》=8，則轉化爲紅黑樹
• 插入節點操做時，有一些空實現的函數，用做LinkedHashMap重寫使用。

5 增、改

1往表中插入或覆蓋一個key-value

public V put(K key, V value) {
        //先根據key，取得hash值。 再調用上一節的方法插入節點
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }複製代碼

這個根據key取hash值的函數也要關注一下，它稱之爲「擾動函數」，關於這個函數的用處 開頭已經總結過了：

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }複製代碼

而key的hash值，並不只僅只是key對象的hashCode()方法的返回值，還會通過擾動函數的擾動，以使hash值更加均衡。
由於hashCode()是int類型，取值範圍是40多億，只要哈希函數映射的比較均勻鬆散，碰撞概率是很小的。
但就算本來的hashCode()取得很好，每一個key的hashCode()不一樣，可是因爲HashMap的哈希桶的長度遠比hash取值範圍小，默認是16，因此當對hash值以桶的長度取餘，以找到存放該key的桶的下標時，因爲取餘是經過與操做完成的，會忽略hash值的高位。所以只有hashCode()的低位參加運算，發生不一樣的hash值，可是獲得的index相同的狀況的概率會大大增長，這種狀況稱之爲hash碰撞。 即，碰撞率會增大。

擾動函數就是爲了解決hash碰撞的。它會綜合hash值高位和低位的特徵，並存放在低位，所以在與運算時，至關於高低位一塊兒參與了運算，以減小hash碰撞的機率。（在JDK8以前，擾動函數會擾動四次，JDK8簡化了這個操做）

2往表中批量增長數據

public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        //這個函數上一節也已經分析過。//將另外一個Map的全部元素加入表中，參數evict初始化時爲false，其餘狀況爲true
        putMapEntries(m, true);
    }複製代碼

3 只會往表中插入 key-value, 若key對應的value以前存在，不會覆蓋。（jdk8增長的方法）

@Override
    public V putIfAbsent(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, true, true);
    }複製代碼

6 刪

以key爲條件刪除

若是key對應的value存在，則刪除這個鍵值對。 並返回value。若是不存在 返回null。

public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }複製代碼

//從哈希表中刪除某個節點， 若是參數matchValue是true，則必須key 、value都相等才刪除。
//若是movable參數是false，在刪除節點時，不移動其餘節點

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                               boolean matchValue, boolean movable) {
        // p 是待刪除節點的前置節點
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
        //若是哈希表不爲空，則根據hash值算出的index下 有節點的話。
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            //node是待刪除節點
            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
            //若是鏈表頭的就是須要刪除的節點
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                node = p;//將待刪除節點引用賦給node
            else if ((e = p.next) != null) {//不然循環遍歷 找到待刪除節點，賦值給node
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
                else {
                    do {
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key ||
                             (key != null && key.equals(k)))) {
                            node = e;
                            break;
                        }
                        p = e;
                    } while ((e = e.next) != null);
                }
            }
            //若是有待刪除節點node，  且 matchValue爲false，或者值也相等
            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                                 (value != null && value.equals(v)))) {
                if (node instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
                else if (node == p)//若是node ==  p，說明是鏈表頭是待刪除節點
                    tab[index] = node.next;
                else//不然待刪除節點在表中間
                    p.next = node.next;
                ++modCount;//修改modCount
                --size;//修改size
                afterNodeRemoval(node);//LinkedHashMap回調函數
                return node;
            }
        }
        return null;
    }複製代碼

void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }複製代碼

以key value 爲條件刪除

@Override
    public boolean remove(Object key, Object value) {
        //這裏傳入了value 同時matchValue爲true
        return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
    }複製代碼

7 查

以key爲條件，找到返回value。沒找到返回null

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        //傳入擾動後的哈希值 和 key 找到目標節點Node
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }複製代碼

//傳入擾動後的哈希值 和 key 找到目標節點Node
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //查找過程和刪除基本差很少， 找到返回節點，不然返回null
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }複製代碼

判斷是否包含該key

public boolean containsKey(Object key) {
        return getNode(hash(key), key) != null;
    }複製代碼

判斷是否包含value

public boolean containsValue(Object value) {
        Node<K,V>[] tab; V v;
        //遍歷哈希桶上的每個鏈表
        if ((tab = table) != null && size > 0) {
            for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
                for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                    //若是找到value一致的返回true
                    if ((v = e.value) == value ||
                        (value != null && value.equals(v)))
                        return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }複製代碼

java8新增，帶默認值的get方法

以key爲條件，找到了返回value。不然返回defaultValue

@Override
    public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? defaultValue : e.value;
    }複製代碼

遍歷

//緩存 entrySet
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
     */
    public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
        Set<Map.Entry<K,V>> es;
        return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;
    }複製代碼

final class EntrySet extends AbstractSet<Map.Entry<K,V>> {
        public final int size()                 { return size; }
        public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }
        //通常咱們用到EntrySet，都是爲了獲取iterator
        public final Iterator<Map.Entry<K,V>> iterator() {
            return new EntryIterator();
        }
        //最終仍是調用getNode方法
        public final boolean contains(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;
            Object key = e.getKey();
            Node<K,V> candidate = getNode(hash(key), key);
            return candidate != null && candidate.equals(e);
        }
        //最終仍是調用removeNode方法
        public final boolean remove(Object o) {
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>) o;
                Object key = e.getKey();
                Object value = e.getValue();
                return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
            }
            return false;
        }
        //。。。
    }複製代碼

//EntryIterator的實現：

final class EntryIterator extends HashIterator
        implements Iterator<Map.Entry<K,V>> {
        public final Map.Entry<K,V> next() { return nextNode(); }
    }複製代碼

abstract class HashIterator {
        Node<K,V> next;        // next entry to return
        Node<K,V> current;     // current entry
        int expectedModCount;  // for fast-fail
        int index;             // current slot

        HashIterator() {
            //由於hashmap也是線程不安全的，因此要保存modCount。用於fail-fast策略
            expectedModCount = modCount;
            Node<K,V>[] t = table;
            current = next = null;
            index = 0;
            //next 初始時，指向 哈希桶上第一個不爲null的鏈表頭
            if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
            }
        }

        public final boolean hasNext() {
            return next != null;
        }

        //由這個方法能夠看出，遍歷HashMap時，順序是按照哈希桶從低到高，鏈表從前日後，依次遍歷的。屬於無序集合。
        final Node<K,V> nextNode() {
            Node<K,V>[] t;
            Node<K,V> e = next;
            //fail-fast策略
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            if (e == null)
                throw new NoSuchElementException();
            //依次取鏈表下一個節點，
            if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
                //若是當前鏈表節點遍歷完了，則取哈希桶下一個不爲null的鏈表頭
                do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
            }
            return e;
        }

        public final void remove() {
            Node<K,V> p = current;
            if (p == null)
                throw new IllegalStateException();
            ////fail-fast策略
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            current = null;
            K key = p.key;
            //最終仍是利用removeNode 刪除節點
            removeNode(hash(key), key, null, false, false);
            expectedModCount = modCount;
        }
    }複製代碼

8 總結

HashMap特色和精髓能夠參看本文第二章【概要】 和第四章的【小結】部分。

後續會另開新篇聊一聊紅黑樹。

20170920 add,從網上轉了一張圖，聽說來自美團，侵刪：

20170920,從網上轉了一張圖，聽說來自美團，侵刪

9 與HashTable的區別

• 與之相比HashTable是線程安全的，且不容許key、value是null。
• HashTable默認容量是11。
• HashTable是直接使用key的hashCode(key.hashCode())做爲hash值，不像HashMap內部使用static final int hash(Object key)擾動函數對key的hashCode進行擾動後做爲hash值。
• HashTable取哈希桶下標是直接用模運算%.（由於其默認容量也不是2的n次方。因此也沒法用位運算替代模運算）
• 擴容時，新容量是原來的2倍+1。int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
• Hashtable是Dictionary的子類同時也實現了Map接口，HashMap是Map接口的一個實現類；