HashMap 有 4 个构造方法。
/** 构造方法 1 */
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
/** 构造方法 2 */
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/** 构造方法 3 */
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);
}
/** 构造方法 4 */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}上面 4 个构造方法中，大家平时用的最多的应该是第一个了。第一个构造方法很简单，仅将 loadFactor 变量设为默认值。构造方法 2 调用了构造方法 3，而构造方法 3 仍然只是设置了一些变量。构造方法 4 则是将另一个 Map 中的映射拷贝一份到自己的存储结构中来，这个方法不是很常用。
| 名称 | 用途 |
|---|---|
| initialCapacity | HashMap 初始容量 |
| loadFactor | 负载因子 |
| threshold | 当前 HashMap 所能容纳键值对数量的最大值，超过这个值，则需扩容 |
相关代码如下：
/** The default initial capacity - MUST be a power of two. */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/** The load factor used when none specified in constructor. */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/** The next size value at which to resize (capacity * load factor). */
int threshold;
/** The load factor for the hash table. */
final float loadFactor;如果大家去看源码，会发现 HashMap 中没有定义 initialCapacity 这个变量。这个也并不难理解，从参数名上可看出，这个变量表示一个初始容量，只是构造方法中用一次，没必要定义一个变量保存。但如果大家仔细看上面 HashMap 的构造方法，会发现存储键值对的数据结构并不是在构造方法里初始化的。
默认情况下，HashMap 初始容量是 16，负载因子为 0.75。这里并没有默认阈值（threshold），原因是阈值可由容量乘上负载因子计算而来（注释中有说明），即 threshold = capacity * loadFactor。但当你仔细看构造方法 3 时，会发现阈值并不是由上面公式计算而来，而是通过一个方法算出来的。
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}上面是 tableSizeFor 方法的计算过程图，这里 cap = 536,870,913 = 229 + 1，多次计算后，算出 n + 1 = 1,073,741,824 = 230，也就是找到大于或等于 cap 的最小 2 的幂。
HashMap 的查找操作比较简单，查找步骤与原理篇介绍一致，即先定位键值对所在的桶的位置，然后再对链表或红黑树进行查找。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 1. 定位键值对所在桶的位置
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) {
// 2. 如果 first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 3. 对链表进行查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}查找的核心逻辑是封装在 getNode 方法中的，getNode 方法源码我已经写了一些注释，应该不难看懂。我们先来看看查找过程的第一步 - 确定桶位置，其实现代码如下：
// index = (n - 1) & hash
first = tab[(n - 1) & hash]
//相当于
first = tab[n % hash]HashMap 中桶数组的大小 length 总是2的幂，此时，(n - 1) & hash 等价于对 length 取余。但取余的计算效率没有位运算高，所以 (n - 1) & hash 也是一个小的优化。详细介绍请参考 维基百科 - 模除 - 性能问题。
在上面源码中，除了查找相关逻辑，还有一个计算 hash 的方法。这个方法源码如下：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}在 Java 中，hashCode 方法产生的 hash 是 int 类型，32 位宽。前16位为高位，后16位为低位，所以要右移16位。
详细分析参考 JDK 源码中 HashMap 的 hash 方法原理是什么？
和查找查找一样，遍历操作也是大家使用频率比较高的一个操作。对于 遍历 HashMap，我们一般都会用下面的方式：
for(Object key : map.keySet()) {
// do something
}或
for(HashMap.Entry entry : map.entrySet()) {
// do something
}从上面代码片段中可以看出，大家一般都是对 HashMap 的 key 集合或 Entry 集合进行遍历。上面代码片段中用 foreach 遍历 keySet 方法产生的集合，在编译时会转换成用迭代器遍历，等价于：
Set keys = map.keySet();
Iterator ite = keys.iterator();
while (ite.hasNext()) {
Object key = ite.next();
// do something
}大家在遍历 HashMap 的过程中会发现，多次对 HashMap 进行遍历时，遍历结果顺序都是一致的。但这个顺序和插入的顺序一般都是不一致的。
public Set<K> keySet() {
Set<K> ks = keySet;
if (ks == null) {
ks = new KeySet();
keySet = ks;
}
return ks;
}
final class KeySet extends AbstractSet<K> {
public final int size() { return size; }
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
public final Iterator<K> iterator() { return new KeyIterator(); }
public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }
public final boolean remove(Object key) {
return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;
}
// 省略部分代码
}
final class KeyIterator extends HashIterator
implements Iterator<K> {
public final K next() { return nextNode().key; }
}
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() {
expectedModCount = modCount;
Node<K,V>[] t = table;
current = next = null;
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
// 寻找第一个包含链表节点引用的桶
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
// 寻找下一个包含链表节点引用的桶
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();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
current = null;
K key = p.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
expectedModCount = modCount;
}
}如上面的源码，遍历所有的键时，首先要获取键集合 KeySet 对象，然后再通过 KeySet 的迭代器 KeyIterator 进行遍历。KeyIterator 类继承自 HashIterator 类，核心逻辑也封装在 HashIterator 类中。HashIterator 的逻辑并不复杂，在初始化时，HashIterator 先从桶数组中找到包含链表节点引用的桶。然后对这个桶指向的链表进行遍历。遍历完成后，再继续寻找下一个包含链表节点引用的桶，找到继续遍历。找不到，则结束遍历。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 初始化桶数组 table，table 被延迟到插入新数据时再进行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果桶中不包含键值对节点引用，则将新键值对节点的引用存入桶中即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果桶中的引用类型为 TreeNode，则调用红黑树的插入方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 对链表进行遍历，并统计链表长度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度大于或等于树化阈值，则进行树化操作
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 条件为 true，表示当前链表包含要插入的键值对，终止遍历
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 键值对数量超过阈值时，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}插入操作的入口方法是 put(K,V)，但核心逻辑在V putVal(int, K, V, boolean, boolean) 方法中。putVal 方法主要做了这么几件事情：
- 当桶数组 table 为空时，通过扩容的方式初始化 table
- 查找要插入的键值对是否已经存在，存在的话根据条件判断是否用新值替换旧值
- 如果不存在，则将键值对链入链表中，并根据链表长度决定是否将链表转为红黑树
- 判断键值对数量是否大于阈值，大于的话则进行扩容操作
在 HashMap 中，桶数组的长度均是2的幂，阈值大小为桶数组长度与负载因子的乘积。当 HashMap 中的键值对数量超过阈值时，进行扩容。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果 table 不为空，表明已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 按旧容量和阈值的 2 倍计算新容量和阈值的大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
/*
* 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
* HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
*/
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
/*
* 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
* 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
*/
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
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"})
// 创建新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 重新映射时，需要对红黑树进行拆分
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}上面的源码总共做了3件事，分别是：
- 计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr
- 根据计算出的 newCap 创建新的桶数组，桶数组 table 也是在这里进行初始化的
- 将键值对节点重新映射到新的桶数组里。如果节点是 TreeNode 类型，则需要拆分红黑树。如果是普通节点，则节点按原顺序进行分组。
上面列的三点中，创建新的桶数组就一行代码，不用说了。接下来，来说说第一点和第三点，先说说 newCap 和 newThr 计算过程。该计算过程对应 resize 源码的第一和第二个条件分支，如下：
// 第一个条件分支
if ( oldCap > 0) {
// 嵌套条件分支
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {...}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {...}
}
else if (oldThr > 0) {...}
else {...}
// 第二个条件分支
if (newThr == 0) {...}public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
// 1. 定位桶位置
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
// 如果键的值与链表第一个节点相等，则将 node 指向该节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
// 如果是 TreeNode 类型，调用红黑树的查找逻辑定位待删除节点
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 2. 遍历链表，找到待删除节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 3. 删除节点，并修复链表或红黑树
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)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}