hashmap的数据结构，HashMap的数据结构是数组+链表+红黑树（红黑树since JDK1.8）。我们常把数组中的每一个节点称为一个桶。当向桶中添加一个键值对时，首先计算键值对中key的hash值，以此确定插入数组中的位置，但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了，这种现象称为碰撞，这时按照尾插法(jdk1.7及以前为头插法)的方式添加key-value到同一hash值的元素的后面，链表就这样形成了。当链表长度超过8(TREEIFY_THRESHOLD)时，链表就转换为红黑树。
get方法
1//首先将key散列一次，然后调用getNode方法去查找数据 2 public V get(Object key) { 3 Node<K,V> e; 4 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; 5 } 6 7 //这是一个非常重要的方法 与定位桶的位置相关。hashmap的增删改查都需要先定位桶 8 static final int hash(Object key) { 9 int h; 10 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); 11 } //第一步，取key的hashCode，第二步，key的hashCode高16位异或低16位，第三步，将第一步和第二部得到的结果进行取模运算
看到这里有个疑问，为什么要做异或运算？
设想一下，如果n很小，假设为16的话，那么n-1即为15（0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111），这样的值如果跟hashCode()直接做与操作，实际上只使用了哈希值的后4位。如果当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样很容易造成碰撞，所以把高低位都参与到计算中，从而解决了这个问题，而且也不会有太大的开销。
1final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { 2 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; 3 //如果哈希表数组不为null并且数组长度大于0，并且((n - 1) & hash)对应的桶存在，哈希表中的定位桶使用的方法((n - 1) & hash) 4 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 5 //如果桶中第一个node就匹配上了，并且key也匹配上了，那么返回这个node 6 if (first.hash == hash &&((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 7 return first; 8 //第一个node没有匹配上 那么在后续node上查找 9 if ((e = first.next) != null) { 10 //如果节点是红黑树类型，那么调用红黑树的获取方法，否则变量链表 直到匹配上，否则返回null 11 if (first instanceof TreeNode) 12 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); 13 do { 14 if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 15 return e; 16 } while ((e = e.next) != null); 17 } 18 } 19 return null; 20 }
put方法
1//将key散列一次 然后使用putVal 执行put操作 2 public V put(K key, V value) { 3 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 4 } 5 6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { 7 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 8 //如果哈希表数组为空或者数组的长度为0 将数组扩容一次 9 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 10 n = (tab = resize()).length; 11 // 如果未碰撞 key对应的桶索引不存在，那么直接将数据加入到hash表中 12 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 13 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 14 else {//如果碰撞了 15 Node<K,V> e; K k; 16 //如果桶中第一个node的key与待插入的key匹配上了 记录该节点并赋值给e 17 if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 18 e = p; 19 else if (p instanceof TreeNode)//如果第一个node未匹配，并且节点是红黑树类型，那么调用红黑树对应的插入方法插入数据 20 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 21 else {//如果第一个节点未匹配 并且不是红黑树结构，那么肯定是单向链表结构，下面要去链表中查找 22 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//这里binCount代表遍历的次数 23 if ((e = p.next) == null) {//如果当前遍历到了最末尾节点，那么直接将数据加入到单向链表的末尾，并且判断链表是否需要转为红黑树 注意:此时e==null 24 p.next = newNode(hash, key, value, null); 25 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 26 treeifyBin(tab, hash); 27 break; 28 } 29 //在链表中查找是否有key是否有对应的node，如果有 那么终止循环 30 if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 31 break; 32 p = e; 33 } 34 } 35 //如果key对应的节点不为null，那么返回将新增覆盖老值，并且返回老值 36 if (e != null) { // existing mapping for key 37 V oldValue = e.value; 38 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) 39 e.value = value; 40 //访问回调函数 41 afterNodeAccess(e); 42 return oldValue; 43 } 44 } 45 //桶结构变化了， 记录变化次数 并且判断是否需要扩容 46 ++modCount; 47 if (++size > threshold) 48 resize(); 49 //插入回调函数 50 afterNodeInsertion(evict); 51 //如果不是key覆盖的情况 那么返回null 52 return null; 53 }
resize 方法
1final Node<K,V>[] resize() { 2 //新建变量 用于保存老数组和老数组的长度和扩容前的临界值 3 Node<K,V>[] oldTab = table; 4 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 5 int oldThr = threshold; 6 int newCap, newThr = 0; 7 if (oldCap > 0) {//如果老容量>0 8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果老数组的长度大于等于最多容量，那么无法扩容 9 threshold = Integer.MAX_VALUE;//将扩容临界值修改为Integer的最大值 10 return oldTab; 11 }else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 12 //如果老容量的两倍小于最大容量，且老容量大于默认容量值，那么将新容量值设置为老容量值得两倍 13 newThr = oldThr << 1; // double threshold 14 }else if (oldThr > 0)//如果老容量<=0 且老老临界值大于0，将老临界值设置为新容量 15 newCap = oldThr; 16 else { //如果老容量<=0，且 老临界值<=0 ，那么使用默认配置初始化新容量 新临界值。 17 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 18 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 19 } 20 //确定临界值的合法性 21 if (newThr == 0) {//由上面的判断可以发现 oldThr=0时 newThr才会=0 22 float ft = (float)newCap * loadFactor; 23 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 24 } 25 //设置新的临界值， 新的数组 26 threshold = newThr; 27 @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) 28 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 29 table = newTab; 30 if (oldTab != null) {//如果老数组不为空 将老数组元素复制到新的数组中 31 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//遍历数组 32 Node<K,V> e; 33 if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果老桶不为空 使用e记录老桶 34 oldTab[j] = null;//将老桶置为空 35 if (e.next == null)// 如果桶中只有一个元素 36 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//将老桶放入newTab中e.hash & (newCap - 1)的位置(这里为什么不使用newTab[j]呢？) 37 else if (e instanceof TreeNode)//如果是红黑树节点 使用红黑树的处理方法 38 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 39 else { // 链表类型节点的数据复制 40 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 41 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 42 Node<K,V> next; 43 do { 44 next = e.next; 45 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 46 if (loTail == null) 47 loHead = e; 48 else 49 loTail.next = e; 50 loTail = e; 51 } 52 else { 53 if (hiTail == null) 54 hiHead = e; 55 else 56 hiTail.next = e; 57 hiTail = e; 58 } 59 } while ((e = next) != null); 60 if (loTail != null) { 61 loTail.next = null; 62 newTab[j] = loHead; 63 } 64 if (hiTail != null) { 65 hiTail.next = null; 66 newTab[j + oldCap] = hiHead; 67 } 68 } 69 } 70 } 71 } 72 return newTab; 73 }