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总所周知 HashMap 是面试中经常问到的一个知识点，也是判断一个候选人基础是否扎实的标准之一，因为通过 HashMap可以引出很多知识点，比如数据结构(数组、链表、红黑树)、equals 和 hashcode 方法。
除此之外还可以引出线程安全的问题，HashMap是我在初学阶段学到的设计的最为巧妙的集合，里面有很多细节以及优化技巧都值得我们深入学习，话不多说先看看相关的面试题：
默认大小、负载因子以及扩容倍数是多少
底层数据结构
如何处理 hash 冲突的
如何计算一个 key 的 hash 值
数组长度为什么是 2 的幂次方
扩容、查找过程
如果上面的都能回答出来的话你就不需要看这篇文章了，那么开始进入正文。
数据结构
在 JDK1.8 中，HashMap 是由数组+链表+红黑树构成
当一个值中要存储到 HashMap 中的时候会根据 Key 的值来计算出他的 hash，通过 hash 值来确认存放到数组中的位置，如果发生 hash 冲突就以链表的形式存储，当链表过长的话，HashMap 会把这个链表转换成红黑树来存储。
在看源码之前我们需要先看看一些基本属性
//默认初始容量为16 staticfinalint DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //默认负载因子为0.75 staticfinalfloat DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //Hash数组(在resize()中初始化) transient Node[] table; //元素个数 transientint size; //容量阈值(元素个数超过该值会自动扩容) int threshold;table 数组里面存放的是 Node 对象，Node 是 HashMap 的一个内部类，用来表示一个 key-value，源码如下：
staticclassNode implementsMap.Entry { finalint hash; final K key; V value; Node next; Node(int hash, K key, V value, Node next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } publicfinal K getKey(){ return key; } publicfinal V getValue(){ return value; } publicfinal String toString(){ return key + "=" + value; } publicfinalinthashCode(){ return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);//^表示相同返回0，不同返回1 //Objects.hashCode(o)————>return o != null ? o.hashCode() : 0; } publicfinal V setValue(V newValue){ V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } publicfinalbooleanequals(Object o){ if (o == this) returntrue; if (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry e = (Map.Entry)o; //Objects.equals(1,b)————> return (a == b) || (a != null && a.equals(b)); if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) returntrue; } returnfalse; } }总结：
默认初始容量为 16，默认负载因子为 0.75
threshold = 数组长度 * loadFactor，当元素个数超过threshold(容量阈值)时，HashMap 会进行扩容操作
table 数组中存放指向链表的引用
这里需要注意的一点是 table 数组并不是在构造方法里面初始化的，它是在 resize(扩容)方法里进行初始化的。
table 数组长度永远为 2 的幂次方
总所周知，HashMap 数组长度永远为 2 的幂次方(指的是 table 数组的大小)，那你有想过为什么吗？
首先我们需要知道 HashMap 是通过一个名为 tableSizeFor 的方法来确保 HashMap 数组长度永远为2的幂次方的，源码如下：
/*找到大于或等于 cap 的最小2的幂，用来做容量阈值*/staticfinalinttableSizeFor(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; }tableSizeFor 的功能（不考虑大于最大容量的情况）是返回大于等于输入参数且最近的 2 的整数次幂的数。比如 10，则返回 16。
该算法让最高位的 1 后面的位全变为 1。最后再让结果 n+1，即得到了 2 的整数次幂的值了。
让 cap-1 再赋值给 n 的目的是另找到的目标值大于或等于原值。例如二进制 1000，十进制数值为 8。如果不对它减1而直接操作，将得到答案 10000，即 16。显然不是结果。减 1 后二进制为 111，再进行操作则会得到原来的数值 1000，即 8。通过一系列位运算大大提高效率。
那在什么地方会用到 tableSizeFor 方法呢？
答案就是在构造方法里面调用该方法来设置 threshold，也就是容量阈值。
这里你可能又会有一个疑问：为什么要设置为 threshold 呢？
因为在扩容方法里第一次初始化 table 数组时会将 threshold 设置数组的长度，后续在讲扩容方法时再介绍。推荐阅读：HashMap 面试 21 问，这次要跪了！
/*传入初始容量和负载因子*/publicHashMap(int initialCapacity, float loadFactor){ if (initialCapacity < 0) thrownew IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) thrownew IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }那么为什么要把数组长度设计为 2 的幂次方呢？
我个人觉得这样设计有以下几个好处：
1. 当数组长度为 2 的幂次方时，可以使用位运算来计算元素在数组中的下标
HashMap 是通过 index=hash&(table.length-1) 这条公式来计算元素在 table 数组中存放的下标，就是把元素的 hash 值和数组长度减1的值做一个与运算，即可求出该元素在数组中的下标，这条公式其实等价于 hash%length，也就是对数组长度求模取余，只不过只有当数组长度为 2 的幂次方时，hash&(length-1) 才等价于 hash%length，使用位运算可以提高效率。
2. 增加 hash 值的随机性，减少 hash 冲突
如果 length 为 2 的幂次方，则 length-1 转化为二进制必定是 11111……的形式，这样的话可以使所有位置都能和元素 hash 值做与运算，如果是如果 length 不是 2 的次幂，比如 length 为 15，则 length-1 为 14，对应的二进制为 1110，在和 hash 做与运算时，最后一位永远都为 0 ，浪费空间。HashMap 容量为什么总是为 2 的次幂？推荐看下。
扩容
HashMap 每次扩容都是建立一个新的 table 数组，长度和容量阈值都变为原来的两倍，然后把原数组元素重新映射到新数组上，具体步骤如下：
1. 首先会判断 table 数组长度，如果大于 0 说明已被初始化过，那么按当前 table 数组长度的 2 倍进行扩容，阈值也变为原来的 2 倍
2. 若 table 数组未被初始化过，且 threshold(阈值)大于 0 说明调用了 HashMap(initialCapacity, loadFactor) 构造方法，那么就把数组大小设为 threshold
3. 若 table 数组未被初始化，且 threshold 为 0 说明调用 HashMap() 构造方法，那么就把数组大小设为 16，threshold 设为 16*0.75
4. 接着需要判断如果不是第一次初始化，那么扩容之后，要重新计算键值对的位置，并把它们移动到合适的位置上去，如果节点是红黑树类型的话则需要进行红黑树的拆分。
这里有一个需要注意的点就是在 JDK1.8 HashMap 扩容阶段重新映射元素时不需要像 1.7 版本那样重新去一个个计算元素的 hash 值，而是通过 hash & oldCap 的值来判断，若为 0 则索引位置不变，不为 0 则新索引=原索引+旧数组长度，为什么呢？具体原因如下：
因为我们使用的是 2 次幂的扩展(指长度扩为原来 2 倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。因此，我们在扩充 HashMap 的时候，不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash，只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了，是 0 的话索引没变，是 1 的话索引变成“原索引 +oldCap
这点其实也可以看做长度为 2 的幂次方的一个好处，也是 HashMap 1.7 和 1.8 之间的一个区别，具体源码如下：
/*扩容*/final Node[] resize() { Node[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; //1、若oldCap>0 说明hash数组table已被初始化 if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; }//按当前table数组长度的2倍进行扩容，阈值也变为原来的2倍 elseif ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; }//2、若数组未被初始化，而threshold>0说明调用了HashMap(initialCapacity)和HashMap(initialCapacity, loadFactor)构造器 elseif (oldThr > 0) newCap = oldThr;//新容量设为数组阈值 else { //3、若table数组未被初始化，且threshold为0说明调用HashMap()构造方法 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//默认为16 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//16*0.75 } //若计算过程中，阈值溢出归零，则按阈值公式重新计算 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; //创建新的hash数组，hash数组的初始化也是在这里完成的 Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; table = newTab; //如果旧的hash数组不为空，则遍历旧数组并映射到新的hash数组 if (oldTab != null) { for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null;//GC if (e.next == null)//如果只链接一个节点，重新计算并放入新数组 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //若是红黑树，则需要进行拆分 elseif (e instanceof TreeNode) ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { //rehash————>重新映射到新数组 Node loHead = null, loTail = null; Node hiHead = null, hiTail = null; Node next; do { next = e.next; /*注意这里使用的是：e.hash & oldCap，若为0则索引位置不变，不为0则新索引=原索引+旧数组长度*/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; }在扩容方法里面还涉及到有关红黑树的几个知识点：
链表树化
指的就是把链表转换成红黑树，树化需要满足以下两个条件：
链表长度大于等于 8table 数组长度大于等于 64为什么 table 数组容量大于等于 64 才树化？
因为当 table 数组容量比较小时，键值对节点 hash 的碰撞率可能会比较高，进而导致链表长度较长。这个时候应该优先扩容，而不是立马树化。
红黑树拆分
拆分就是指扩容后对元素重新映射时，红黑树可能会被拆分成两条链表。
由于篇幅有限，有关红黑树这里就不展开了。
查找
HashMap 的查找是非常快的，要查找一个元素首先得知道 key 的 hash 值，在 HashMap 中并不是直接通过 key 的 hashcode 方法获取哈希值，而是通过内部自定义的 hash 方法计算哈希值，我们来看看其实现：
staticfinalinthash(Object key){ int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 是为了让高位数据与低位数据进行异或，变相的让高位数据参与到计算中，int 有 32 位，右移 16 位就能让低 16 位和高 16 位进行异或，也是为了增加 hash 值的随机性。
知道如何计算 hash 值后我们来看看 get 方法
public V get(Object key) { Node e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;//hash(key)不等于key.hashCode } final Node getNode(int hash, Object key) { Node[] tab; //指向hash数组 Node first, e; //first指向hash数组链接的第一个节点，e指向下一个节点 int n;//hash数组长度 K k; /*(n - 1) & hash ————>根据hash值计算出在数组中的索引index（相当于对数组长度取模，这里用位运算进行了优化）*/if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //基本类型用==比较，其它用euqals比较 if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { //如果first是TreeNode类型，则调用红黑树查找方法 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key); do {//向后遍历 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } returnnull; }`这里要注意的一点就是在 HashMap 中用 (n - 1) & hash 计算 key 所对应的索引 index（相当于对数组长度取模，这里用位运算进行了优化），这点在上面已经说过了，就不再废话了。
插入
我们先来看看插入元素的步骤：
1. 当 table 数组为空时，通过扩容的方式初始化 table
2. 通过计算键的 hash 值求出下标后，若该位置上没有元素(没有发生 hash 冲突)，则新建 Node 节点插入
3. 若发生了 hash 冲突，遍历链表查找要插入的 key 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
4. 如果不存在，则将元素插入链表尾部，并根据链表长度决定是否将链表转为红黑树
5. 判断键值对数量是否大于阈值，大于的话则进行扩容操作
先看完上面的流程，再来看源码会简单很多，源码如下：
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[] tab;//指向hash数组 Node p;//初始化为table中第一个节点 int n, i;//n为数组长度，i为索引 //tab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; //如果数组中不包含Node引用，则新建Node节点存入数组中即可 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//new Node<>(hash, key, value, next) else { Node e; //如果要插入的key-value已存在，用e指向该节点 K k; //如果第一个节点就是要插入的key-value，则让e指向第一个节点（p在这里指向第一个节点） if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //如果p是TreeNode类型，则调用红黑树的插入操作（注意：TreeNode是Node的子类） elseif (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //对链表进行遍历，并用binCount统计链表长度 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //如果链表中不包含要插入的key-value，则将其插入到链表尾部 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) treeifyBin(tab, hash); break; } //如果要插入的key-value已存在则终止遍历，否则向后遍历 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } //如果e不为null说明要插入的key-value已存在 if (e != null) { V oldValue = e.value; //根据传入的onlyIfAbsent判断是否要更新旧值 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);//也是空函数？回调？不知道干嘛的 returnnull; }从源码也可以看出 table 数组是在第一次调用 put 方法后才进行初始化的。
删除
HashMap 的删除操作并不复杂，仅需三个步骤即可完成。
1. 定位桶位置
2. 遍历链表找到相等的节点
3. 第三步删除节点
public V remove(Object key) { Node e; return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ? null : e.value; } final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) { Node[] tab; Node p; int n, index; //1、定位元素桶位置 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { Node 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; elseif ((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)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)node).removeTreeNode(this, tab, movable); elseif (node == p) tab[index] = node.next; else p.next = node.next; ++modCount; --size; afterNodeRemoval(node); return node; } } returnnull; }注意：删除节点后可能破坏了红黑树的平衡性质，removeTreeNode 方法会对红黑树进行变色、旋转等操作来保持红黑树的平衡结构，这部分比较复杂。
遍历
在工作中 HashMap 的遍历操作也是非常常用的，也许有很多小伙伴喜欢用 for-each 来遍历，但是你知道其中有哪些坑吗？
看下面的例子，当我们在遍历 HashMap 的时候，若使用 remove 方法删除元素时会抛出 ConcurrentModificationException 异常
Map map = new HashMap<>(); map.put("1", 1); map.put("2", 2); map.put("3", 3); for (String s : map.keySet()) { if (s.equals("2")) map.remove("2"); }这就是常说的 fail-fast(快速失败)机制，这个就需要从一个变量说起
transientint modCount;在 HashMap 中有一个名为 modCount 的变量，它用来表示集合被修改的次数，修改指的是插入元素或删除元素，可以回去看看上面插入删除的源码，在最后都会对 modCount 进行自增。
当我们在遍历 HashMap 时，每次遍历下一个元素前都会对 modCount 进行判断，若和原来的不一致说明集合结果被修改过了，然后就会抛出异常，这是 Java 集合的一个特性，我们这里以 keySet 为例，看看部分相关源码：
public Set keySet(){ Set ks = keySet; if (ks == null) { ks = new KeySet(); keySet = ks; } return ks; } finalclassKeySetextendsAbstractSet { publicfinal Iterator iterator(){ returnnew KeyIterator(); } // 省略部分代码 } finalclassKeyIteratorextendsHashIteratorimplementsIterator { publicfinal K next(){ return nextNode().key; } } /*HashMap迭代器基类，子类有KeyIterator、ValueIterator等*/abstractclassHashIterator{ Node next; //下一个节点 Node current; //当前节点 int expectedModCount; //修改次数 int index; //当前索引 //无参构造 HashIterator() { expectedModCount = modCount; Node[] t = table; current = next = null; index = 0; //找到第一个不为空的桶的索引 if (t != null && size > 0) { do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null); } } //是否有下一个节点 publicfinalbooleanhasNext(){ return next != null; } //返回下一个节点 final Node nextNode(){ Node[] t; Node e = next; if (modCount != expectedModCount) thrownew ConcurrentModificationException();//fail-fast if (e == null) thrownew NoSuchElementException(); //当前的链表遍历完了就开始遍历下一个链表 if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) { do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null); } return e; } //删除元素 publicfinalvoidremove(){ Node p = current; if (p == null) thrownew IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) thrownew ConcurrentModificationException(); current = null; K key = p.key; removeNode(hash(key), key, null, false, false);//调用外部的removeNode expectedModCount = modCount; } }相关代码如下，可以看到若 modCount 被修改了则会抛出 ConcurrentModificationException 异常。
if (modCount != expectedModCount) thrownew ConcurrentModificationException();那么如何在遍历时删除元素呢？
我们可以看看迭代器自带的 remove 方法，其中最后两行代码如下：
`removeNode(hash(key), key, null, false, false);//调用外部的removeNode expectedModCount = modCount;`意思就是会调用外部 remove 方法删除元素后，把 modCount 赋值给 expectedModCount，这样的话两者一致就不会抛出异常了，所以我们应该这样写：
Map map = new HashMap<>(); map.put("1", 1); map.put("2", 2); map.put("3", 3); Iterator iterator = map.keySet().iterator(); while (iterator.hasNext()){ if (iterator.next().equals("2")) iterator.remove(); }这里还有一个知识点就是在遍历 HashMap 时，我们会发现遍历的顺序和插入的顺序不一致，这是为什么？
在 HashIterator 源码里面可以看出，它是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。这就解释了为什么遍历和插入的顺序不一致，不懂的同学请看下图：
equasl 和 hashcode
为什么添加到 HashMap 中的对象需要重写 equals() 和 hashcode() 方法？
简单看个例子，这里以 Person 为例：
publicclassPerson{ Integer id; String name; publicPerson(Integer id, String name){ this.id = id; this.name = name; } @Overridepublicbooleanequals(Object obj){ if (obj == null) returnfalse; if (obj == this) returntrue; if (obj instanceof Person) { Person person = (Person) obj; if (this.id == person.id) returntrue; } returnfalse; } publicstaticvoidmain(String[] args){ Person p1 = new Person(1, "aaa"); Person p2 = new Person(1, "bbb"); HashMap map = new HashMap<>(); map.put(p1, "这是p1"); System.out.println(map.get(p2)); } }原生的 equals 方法是使用 == 来比较对象的原生的 hashCode 值是根据内存地址换算出来的一个值
Person 类重写 equals 方法来根据 id 判断是否相等，当没有重写 hashcode 方法时，插入 p1 后便无法用 p2 取出元素，这是因为 p1 和 p2 的哈希值不相等。
HashMap 插入元素时是根据元素的哈希值来确定存放在数组中的位置，因此HashMap 的 key 需要重写 equals 和 hashcode 方法。
总结
本文描述了 HashMap 的实现原理，并结合源码做了进一步的分析，后续有空的话会聊聊有关 HashMap 的线程安全问题，希望本篇文章能帮助到大家，同时也欢迎讨论指正，谢谢支持！
作者：超大只乌龟https://segmentfault.com/a/1190000022184751
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