HashMap 源码

构造方法

// 默认初始容量 16（必须2的幂）
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表转红黑树阈值：链表长度>=8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 红黑树转回链表阈值：节点<=6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 最小树化容量：数组长度>=64才会树化，否则只扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

public HashMap() {
    // 负载因子默认0.75，不初始化table数组，懒加载
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 0.75
}

put

1. 计算 key 的 hash 值
2. table 为空 → resize 初始化数组（默认 16）
3. 下标 i = (n-1) & hash，数组该位置空 → 直接放 Node；
4. 下标有元素：
   1. key 相同：覆盖 value；
   2. 是树节点：红黑树插入；
   3. 是链表：尾插，链表长度到 8 执行树化；
5. size 自增，超过阈值扩容。

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

static final int hash(Object key) {
    int h;
    // key为null则hash=0；否则高16位异或低16位，混合高低位减少碰撞
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // ① table为空 / 长度0 → 调用resize()初始化数组（懒加载）
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    
    // ② 计算数组下标 i = (数组长度-1) & hash
    // n是2的次方，n-1二进制全1，等价取模hash%n，效率更高
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        // 下标位置无元素，直接新建Node放入数组
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        // 下标已有元素，发生哈希碰撞
        Node<K,V> e; K k;
        // 情况1：头节点key完全相等（hash相同 + equals相等）→ 覆盖旧值
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 情况2：头节点是红黑树节点 → 走红黑树插入逻辑 putTreeVal
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 情况3：普通链表，向后遍历
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 遍历到链表尾部，无相同key
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 尾部追加新Node
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // binCount从0开始，追加后链表长度=binCount+1
                    // 链表长度达到8，触发树化treeifyBin
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 链表中找到相同key，跳出循环覆盖
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // e不为null：存在重复key，覆盖value并返回旧值
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    // 新增节点，修改计数+1
    ++modCount;
    // 元素数量+1，超过阈值threshold → 扩容resize()
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

treeifyBin

数组长度 < 64，哪怕链表到 8 也只扩容，不树化；只有容量≥64 且链表≥8 才生成红黑树

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 数组长度小于64，不树化，直接扩容解决链表过长
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 将普通Node链表转为TreeNode双向链表
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        // 把双向TreeNode链表转成红黑树
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

resize

1. 首次 put，table=null → 初始化容量 16，阈值16*0.75=12
2. size > threshold → 扩容，容量翻倍，阈值同步翻倍
3. 只判断 e.hash & oldCap，结果 0 留在原下标，1 放到原下标+旧容量，链表一拆二

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    // 场景1：原数组有容量，正常扩容
    if (oldCap > 0) {
        // 容量已达最大限制，不再扩容
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 容量翻倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // 阈值同步翻倍
    }
    // 场景2：带初始容量构造器进来，oldThr存初始容量
    else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;
    // 场景3：无参构造，第一次初始化（main走这里）
    else {
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 16
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 12
    }
    // 创建新数组
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 旧数组不为空，迁移元素
    if (oldTab != null) {
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                // 该下标只有单个节点，直接迁移到新下标
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 红黑树节点迁移
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                // 链表拆分：原下标j 或 j+oldCap，不用重新计算hash
                else {
                    // 低位链表：hash第oldCap位是0 → 下标不变j
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    // 高位链表：hash第oldCap位是1 → 下标 j+oldCap
                    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);
                    // 低位链表放j
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 高位链表放 j+oldCap
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    threshold = newThr;
    return newTab;
}

get

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;
    // 数组为空 / 下标无元素直接返回null
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 头节点就是目标key，直接返回
        if (first.hash == hash &&
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 红黑树走树查询
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 普通链表循环查找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

resize

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;
    // 数组为空直接返回
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        // 找到待删除节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        // 找到节点执行删除
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {
            // 红黑树删除
            if (node instanceof TreeNode)
            	// 删除红黑树节点后，若当前桶内节点数 ≤ 6，会触发 untreeify 转回普通链表
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            // 删除数组头节点
            else if (node == p)
                tab[index] = node.next;
            // 删除链表中间/尾部节点
            else
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

总结

1. 懒加载：table 数组第一次 put 才创建；
2. 下标计算 (n-1) & hash，要求容量必须是 2 的幂
3. 扰动函数：高低 16 位异或，降低哈希碰撞；
4. 链表尾插
5. 链表节点数 ≥ 8 且数组长度 ≥ 64 转红黑树；红黑树节点数 ≤ 6 转回链表
6. 扩容时数组长度翻倍，链表拆高低两条，不用重算 hash
7. 阈值 = 容量 * 负载因子（默认 0.75），元素数量超过阈值后触发扩容
8. key 允许 null，hash 为 0，固定存在数组下标 0