小Hub领读代码中的注解多看几遍，其中HashMap的扩容机制是要必懂知识！结合图片一起理解！
什么是 HashMap?HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 HashMap 的数据结构 在 Java 编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap 也不例外。HashMap 实际上是一个 “链表散列” 的数据结构，即数组和链表的结合体。 文字描述永远要配上图才能更好的讲解数据结构，HashMap 的结构图如下。 
从上图中可以看出，HashMap 底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表或者红黑树。当新建一个 HashMap 的时候，就会初始化一个数组。 下面先通过大概看下 HashMap 的核心成员。 publicclassHashMap<K,V> extendsAbstractMap<K,V>
implementsMap<K,V>, Cloneable, Serializable{
// 默认容量，默认为16，必须是2的幂
staticfinalint DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1<< 4;
// 最大容量，值是2^30
staticfinalint MAXIMUM_CAPACITY = 1<< 30
// 装载因子，默认的装载因子是0.75
staticfinalfloat DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 解决冲突的数据结构由链表转换成树的阈值，默认为8
staticfinalint TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 解决冲突的数据结构由树转换成链表的阈值，默认为6
staticfinalint UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/* 当桶中的bin被树化时最小的hash表容量。
* 如果没有达到这个阈值，即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作。
* 这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。
*/
staticfinalint MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
staticclassNode<K,V> implementsMap.Entry<K,V> {
//...
}
// 存储数据的数组
transientNode<K,V>[] table;
// 遍历的容器
transientSet<Map.Entry<K,V>> entrySet;
// Map中KEY-VALUE的数量
transientint size;
/**
* 结构性变更的次数。
* 结构性变更是指map的元素数量的变化，比如rehash操作。
* 用于HashMap快速失败操作，比如在遍历时发生了结构性变更，就会抛出ConcurrentModificationException。
*/
transientint modCount;
// 下次resize的操作的size值。
int threshold;
// 负载因子，resize后容量的大小会增加现有size * loadFactor
finalfloat loadFactor;
}
HashMap 的初始化publicHashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 其他值都是默认值
}
通过源码可以看出初始化时并没有初始化数组 table，那只能在 put 操作时放入了，为什么要这样做？估计是避免初始化了 HashMap 之后不使用反而占用内存吧，哈哈哈。 HashMap 的存储操作public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
下面我们详细讲一下 HashMap 是如何确定数组索引的位置、进行 put 操作的详细过程以及扩容机制 (resize) hash 计算，确定数组索引位置不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个 HashMap 里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap 定位数组索引位置，直接决定了 hash 方法的离散性能。 看下源码的实现: staticfinalint hash(Object key) { //jdk1.8
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return(key == null) ? 0: (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组 table 的 length 比较小的时候，也能保证考虑到高低 Bit 都参与到 Hash 的计算中，同时不会有太大的开销。 大家都知道上面代码里的 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数，返回 int 型散列值。理论上散列值是一个 int 型，如果直接拿散列值作为下标访问 HashMap 主数组的话，考虑到 2 进制 32 位带符号的 int 表值范围从‑2147483648 到 2147483648。前后加起来大概 40 亿的映射空间。 只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个 40 亿长度的数组，内存是放不下的。你想，HashMap 扩容之前的数组初始大小才 16。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。源码中模运算是在这个 indexFor( ) 函数里完成。 bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
//indexFor的代码也很简单，就是把散列值和数组长度做一个'与'操作，
staticint indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
顺便说一下，这也正好解释了为什么 HashMap 的数组长度要取 2 的整次幂。因为这样（数组长度‑1）正好相当于一个 “低位掩码”。“与” 操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度 16 为例，16‑1=15。2 进制表示是 00000000 0000000000001111。和某散列值做 “与” 操作如下，结果就是截取了最低的四位值。 101001011100010000100101
& 000000000000000000001111
----------------------------------
000000000000000000000101//高位全部归零，只保留末四位
但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，恰好使最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。这时候 “扰动函数” 的价值就出来了，说到这大家应该都明白了，看下图。 
右位移 16 位，正好是 32bit 的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。 putVal 方法HashMap 的 put 方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。 
源码以及解释如下: // 真正的put操作
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果table没有初始化，或者初始化的大小为0，进行resize操作
if((tab = table) == null|| (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果hash值对应的桶内没有数据，直接生成结点并且把结点放入桶中
if((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 如果hash值对应的桶内有数据解决冲突，再放入桶中
else{
Node<K,V> e; K k;
//判断put的元素和已经存在的元素是相同(hash一致，并且equals返回true)
if(p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null&& key.equals(k))))
e = p;
// put的元素和已经存在的元素是不相同(hash一致，并且equals返回true)
// 如果桶内元素的类型是TreeNode，也就是解决hash解决冲突用的树型结构，把元素放入树种
elseif(p instanceofTreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else{
// 桶内元素的类型不是TreeNode，而是链表时，把数据放入链表的最后一个元素上
for(int binCount = 0; ; ++binCount) {
if((e = p.next) == null) {
p.next= newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表的长度大于转换为树的阈值(TREEIFY_THRESHOLD)，将存储元素的数据结构变更为树
if(binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果查已经存在key，停止遍历
if(e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null&& key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 已经存在元素时
if(e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if(!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 如果K-V数量大于阈值，进行resize操作
if(++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
returnnull;
}
扩容机制HashMap 的扩容机制用的很巧妙，以最小的性能来完成扩容。扩容后的容量就变成了变成了之前容量的 2 倍，初始容量为 16，所以经过 rehash 之后，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再向高下标移动上次容量次数的位置，也就是说如果上次容量是 16，下次扩容后容量变成了 16+16，如果一个元素在下标为 7 的位置，下次扩容时，要不还在 7 的位置，要不在 7+16 的位置。 我们下面来解释一下 Java8 的扩容机制是怎么做到的？n 为 table 的长度，图（a）表示扩容前的 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例，其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。 
元素在重新计算 hash 之后，因为 n 变为 2 倍，那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1bit(红色)，因此新的 index 就会发生这样的变化： 
因此，我们在扩充 HashMap 的时候，不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash，只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了，是 0 的话索引没变，是 1 的话索引变成 “原索引 + oldCap”，可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图： 
而 hash 值的高位是否为 1，只需要和扩容后的长度做与操作就可以了，因为扩容后的长度为 2 的次幂，所以高位必为 1，低位必为 0，如 10000 这种形式，源码中有 e.hash & oldCap 来做到这个逻辑。 这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算 hash 值的时间，而且同时，由于新增的 1bit 是 0 还是 1 可以认为是随机的，因此 resize 的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的 bucket 了。这一块就是 JDK1.8 新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7 中 rehash 的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8 不会倒置。下面是 JDK1.8 的 resize 源码，写的很赞，如下: finalNode<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0: oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 计算新的容量值和下一次要扩展的容量
if(oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if(oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
elseif((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
elseif(oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else{ // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize上限
if(newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({'rawtypes','unchecked'})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])newNode[newCap];
table = newTab;
if(oldTab != null) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
for(int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//如果位置上没有元素，直接为null
if((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果只有一个元素，新的hash计算后放入新的数组中
if(e.next== null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果是树状结构，使用红黑树保存
elseif(e instanceofTreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//如果是链表形式
else{ // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do{
next= e.next;
//hash碰撞后高位为0，放入低Hash值的链表中
if((e.hash & oldCap) == 0) {
if(loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next= e;
loTail = e;
}
//hash碰撞后高位为1，放入高Hash值的链表中
else{
if(hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next= e;
hiTail = e;
}
} while((e = next) != null);
// 低hash值的链表放入数组的原始位置
if(loTail != null) {
loTail.next= null;
newTab[j] = loHead;
}
// 高hash值的链表放入数组的原始位置 + 原始容量
if(hiTail != null) {
hiTail.next= null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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