Java HashMap 源码分析

一、整体结构

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HashMap
├── 底层结构：Node[] table（数组 + 链表/红黑树）
├── 核心参数：capacity、loadFactor、threshold、size
├── 节点类型：Node（链表）、TreeNode（红黑树，JDK 8+）
└── 关键方法：hash()、put()、get()、resize()

数据结构示意

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table 数组
┌─────┬─────┬─────┬─────┬─────┐
│  0  │  1  │  2  │  3  │ ... │
└──┬──┴──┬──┴──┬──┴──┬──┴─────┘
   │     │     │     │
   ▼     ▼     ▼     ▼
 Node  Node  Node  Node
   │     │     │     │
   ▼     ▼     ▼     ▼
 Node  null  Node  TreeNode
   │           │     │
   ▼           ▼     ▼
 null        Node  Node
                 (红黑树)

二、核心字段与常量

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// 默认初始容量 16，必须是 2 的幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认负载因子 0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 链表转红黑树阈值（桶中元素数）
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 红黑树退化为链表阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 最小树化容量（table 长度小于此值先扩容而非树化）
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

// 存储键值对的数组
transient Node<K,V>[] table;

// 键值对数量
transient int size;

// 扩容阈值 = capacity * loadFactor
int threshold;

// 负载因子
final float loadFactor;

三、hash()：扰动函数

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

原理说明

步骤	逻辑	说明
1	`key.hashCode()`	获取 key 的 32 位哈希值
2	`h >>> 16`	高 16 位右移，与低 16 位对齐
3	`h ^ (h >>> 16)`	高 16 位与低 16 位异或，混合高位信息到低位

目的：减少低位碰撞。若直接用 hashCode % capacity，当 capacity 较小时，只有 hashCode 的低几位参与运算，高位信息丢失，碰撞概率高。扰动后高位参与运算，分布更均匀。

四、索引计算

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// 计算桶下标
int index = (n - 1) & hash;

为什么用 (n-1) & hash 而非 hash % n？

方式	说明
`(n-1) & hash`	n 为 2 的幂时，等价于 `hash % n`，但位运算更快
前提	capacity 必须为 2 的幂，保证 `(n-1)` 的二进制全为 1，如 n=16 时 `(n-1)=15=0b1111`，`&` 操作等价于取 hash 的低 4 位

五、put()：插入流程

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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;
    // 步骤1：table 为空则初始化
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 步骤2：计算桶下标，若桶为空则直接放入
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e;
        K k;
        // 步骤3：桶首节点 key 相同，直接覆盖
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 步骤4：若为红黑树，走树插入
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 步骤5：链表遍历
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 步骤6：链表长度 ≥ 8 且 table 长度 ≥ 64，树化
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // 步骤7：找到已存在的 key，覆盖 value
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 步骤8：size 超过 threshold 则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

步骤说明

步骤	逻辑	说明
1	`resize()`	table 为空或长度为 0 时初始化，默认 capacity=16
2	`tab[i] = newNode(...)`	桶为空，直接放入新节点
3	`p.hash == hash && key.equals(k)`	桶首节点 key 相同，记录 e 用于覆盖
4	`putTreeVal()`	桶为红黑树，按树结构插入
5	链表遍历	遍历到尾部插入，或找到相同 key
6	`treeifyBin()`	链表长度 ≥ 8 且 table ≥ 64 时树化；否则仅扩容
7	`e.value = value`	覆盖已存在 key 的 value，返回旧值
8	`++size > threshold`	超过负载因子阈值则 `resize()` 扩容

六、get()：查找流程

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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;
    // 步骤1：table 非空且桶非空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 步骤2：桶首节点即为目标
        if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 步骤3：红黑树查找
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 步骤4：链表遍历
            do {
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

步骤说明

步骤	逻辑	说明
1	`tab[(n-1) & hash]`	计算桶下标，取桶首节点
2	`first.hash == hash && key.equals(k)`	桶首即为目标，直接返回
3	`getTreeNode()`	桶为红黑树，O(log n) 查找
4	`do-while` 遍历	链表线性查找

七、resize()：扩容流程

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final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    // 步骤1：计算新容量和阈值
    if (oldCap > 0) {
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1;  // 双倍扩容，阈值也双倍
    }
    else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;
    else {
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    if (newThr == 0)
        newThr = (int)(newCap * loadFactor);
    threshold = newThr;
    // 步骤2：创建新数组
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 步骤3：迁移数据
    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;  // 单节点直接放
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);  // 树分裂
                else {
                    // 链表：按 (hash & oldCap) 分为低位链和高位链
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    do {
                        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 = e.next) != null);
                    if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; }
                    if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

扩容要点

项目	说明
新容量	`newCap = oldCap << 1`，容量翻倍
单节点迁移	`newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e`，重新计算下标
链表迁移	用 `hash & oldCap` 判断：0→留在原下标 j，非 0→迁到 j+oldCap
原理	容量翻倍后，多出一位参与取模，该位为 0 的留在原桶，为 1 的迁到新桶，无需重新 hash 整个链表

八、Node 与 TreeNode

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// 链表节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    V value;
    Node<K,V> next;
    // ...
}

// 红黑树节点（继承 LinkedHashMap.Entry，间接继承 Node）
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
    TreeNode<K,V> parent, left, right;
    TreeNode<K,V> prev;  // 保持链表顺序，便于退化为链表
    boolean red;
    // ...
}

九、整体执行流程

put 流程

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put(key, value)
    │
    ├─ table 为空 ──→ resize() 初始化
    │
    ├─ 计算 index = (n-1) & hash(key)
    │
    ├─ 桶为空 ──→ 直接放入 newNode
    │
    └─ 桶非空
            │
            ├─ 桶首 key 相同 ──→ 覆盖 value，返回旧值
            │
            ├─ 桶为 TreeNode ──→ putTreeVal() 树插入
            │
            └─ 桶为链表
                    │
                    ├─ 遍历找到相同 key ──→ 覆盖 value
                    │
                    └─ 遍历到尾部 ──→ 尾插 newNode
                            │
                            └─ 链表长度 ≥ 8 且 table ≥ 64 ──→ treeifyBin() 树化
    │
    └─ ++size > threshold ──→ resize() 扩容

get 流程

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get(key)
    │
    ├─ table 为空或桶为空 ──→ return null
    │
    ├─ index = (n-1) & hash(key)
    │
    ├─ 桶首 key 匹配 ──→ return first.value
    │
    └─ 桶有后继节点
            │
            ├─ 桶为 TreeNode ──→ getTreeNode() 树查找
            │
            └─ 桶为链表 ──→ 遍历 next 直到 key 匹配或 null

resize 流程

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resize()
    │
    ├─ 计算 newCap（默认 oldCap << 1）
    │
    ├─ 创建 newTab[newCap]
    │
    └─ 遍历 oldTab
            │
            ├─ 桶为空 ──→ 跳过
            │
            ├─ 单节点 ──→ newTab[hash & (newCap-1)] = e
            │
            ├─ TreeNode ──→ split() 树分裂迁移
            │
            └─ 链表 ──→ 按 (hash & oldCap) 拆成 lo/hi 两条链
                    │
                    ├─ lo 链 ──→ newTab[j]
                    └─ hi 链 ──→ newTab[j + oldCap]

十、关键设计总结

设计点	作用
hash 扰动	高 16 位与低 16 位异或，减少低位碰撞
2 的幂容量	用 `(n-1) & hash` 替代取模，位运算更快
负载因子 0.75	在空间与碰撞之间折中，过高碰撞多，过低浪费空间
链表 + 红黑树	链表短时 O(1) 插入，长时 O(log n) 查找，避免退化
扩容时拆链	用 `hash & oldCap` 判断迁移位置，无需重新 hash

十一、常见问题

Q：为什么容量是 2 的幂？

A：(n-1) & hash 等价于 hash % n，位运算比取模快；且扩容时可用 hash & oldCap 快速判断新下标。

Q：为什么负载因子是 0.75？

A：泊松分布统计结果，0.75 时碰撞与空间利用较均衡。

Q：链表何时转红黑树？

A：链表长度 ≥ 8 且 table 长度 ≥ 64；否则先扩容，可能缓解碰撞。

Q：红黑树何时退化为链表？

A：树节点数 ≤ 6 时（UNTREEIFY_THRESHOLD），在 resize 或 remove 时退化。