HashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V> implements Map<K, V>, Cloneable, serializable
AbstractMap<K, V> implements Map<K, V>
HashMap是基于哈希表的Map接口的一种实现，相对应的还有TreeMap,LinkedHashMap等实现方式，此实现提供了所有可选的映射操作，并且允许Key，和value为null值，此类不能保证映射的顺序，即某一键值对序列在顺如不同的情况下添加到Map集合中，可能出现不同的存储顺序，同时HashMap不会保证该顺序恒久不变。
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。
HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。
**注意，此实现不是同步的。**如果多个线程同时访问一个哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须 保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的非同步访问，如下所示： Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
由所有此类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败 的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。
注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。
| 构造方法 | 方法作用 |
|---|---|
| HashMap() | 构造具有默认容量（16）和默认装载因子0.75的空HashMap |
| HashMap(int initialCapacity) | 构造具有指定容量和默认装载因子 |
| HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) | 构造具有指定容量和指定装载因子 |
| HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) | 构造一个映射关系和指定Map相同的 |
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
* 默认的初始容量，必须是2的次方
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 4;
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* 最大的容量，如果指定的容量大于这个值，则将容量设置为最大容量，后边的构造方法有体现。
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
* 默认的装载因子，如果没有指定装载因子，则使用默认的装载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /**
* The number of key-value mappings contained in this map.
* 用来记录HashMap中已经存在的key的个数
*/
transient int size;
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
* 阀值，当size达到这个值的时候进行扩容， 阀值 = 容量 * 装载因子
* @serial
*/
// If table == EMPTY_TABLE then this is the initial capacity at which the
// table will be created when inflated.
int threshold;
/**
* The load factor for the hash table.
* 哈希表的装载因子
* @serial
*/
// Android-Note: We always use a load factor of 0.75 and ignore any explicitly
// selected values.
final float loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
/**
* The number of times this HashMap has been structurally modified
* Structural modifications are those that change the number of mappings in
* the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
* rehash). This field is used to make iterators on Collection-views of
* the HashMap fail-fast. (See ConcurrentModificationException).
* 此HashMap已被结构修改的次数
*/
transient int modCount; 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);
}注意：
- 这里验证了我们之前的想法，当我们制定的容量大于最大容量或者小于最小值，会等于默认值
- 这里的阈值会那个过一个方法计算出应该的容量（2的次方）
两个put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
@Override
public V putIfAbsent(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, true, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//put
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}putVal参数列表依次为：
- key经过处理的hash值，具体处理过程不做简述（null为0，否则将高16位和低16位异或）
- key的对象
- value的对象
- 如果为true, 不改变已经存在的值
- 如果是false，表处于创建模式
我们可以看到：
- 如果table为空，或者长度为0则进行resize（创建或者将表的大小加倍)
- 如果对应的哈希表中的位置为空，则直接生成新的结点放入。[对应的位置 = (长度 - 1) & hash]
- 如果对应结点的hash值（Node结点保存了hash, key, value, nextNode）等于要插入的键值对的hash， 而且结点的key等于要插入键值对的key，或者要插入的键值对key不为null且等于结点的key**(这里是因为之前求key的hash。null为0，否则高16位和低16位异或，意味着有可能一个不为null的key和null拥有相同的hash)**
- 如果结点属于TreeNode，即该处已经是红黑树结构，则进入红黑树的putTreeVal过程（以结点hash为标准，插入对应的位置）
- 遍历单链表，如果找到相同key的结点，则结束，否则插入新节点
- 如果找到了结点，代表原来的hashMap中保存了相同的key的结点，则判断是否更新该数据，同时判断是否应该树化这个单链表
- 判断是否扩容
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}没什么好说的，直接看getNode
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
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;
}我们可以看到：
-
如果表为null，或者长度为0， 或者对应位置的结点为null，则直接放回null
-
选取对应位置的结点[对应的位置 = (长度 - 1) & hash], 如果对应位置的结点的key和我们要获取的结点的key相同，则直接返回这个结点
-
如果第一个结点不为空，则进入下一层判断
-
如果这个结点是树结点，则直接在红黑树中查找
-
遍历单链表查询结点
-
我们回顾之前的put过程，如果有两个结点的key值相同，但是一个是在扩容前放入的，一个是在扩容后放入的，那么根据对应位置 = （长度 - 1） & hash的计算方法，两个结点对应位置是不是就不同了，那么是不是就可以放入两个相同的key值的键值对？
当然不可以，记得之前的规定吗，之前规定table的长度必须是2的次方，那么如果一个数和2 的次方减一相与，就像下边这样
12 & (4 - 1) = 2
12 & (64 - 1) = 50
那么这样是不是意味着会出现问题？不
resize中有一段源码显示，在我们进行扩容的时候，会将整个哈希表的元素重新映射到新的哈希表，所以是不会出现问题的。
源码:
if (oldTab != null) {
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)
((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;
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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;