初始化通过源码看出初始化时并没有初始化数组table位置进行操作

什么是？

是基于哈希表的 Map 接口的异步实现。该实现提供了所有可选的映射操作，并允许空值和空键。此类不保证地图的顺序，尤其不保证该顺序将是永久的。

数据结构

在Java编程语言中，有两种基本结构，一种是数组，另一种是模拟指针（引用）。所有的数据结构都可以使用这两种基本结构来构建，也不例外。它实际上是一种“链表哈希”数据结构，即数组和链表的组合。

文本描述应始终附有图表，以更好地解释数据结构。结构图

从上图可以看出，最底层是一个数组结构，数组中的每一项都是链表或者红黑树。当一个新的被创建时，一个数组被初始化。

我们先来看看核心成员。

public class HashMap extends AbstractMap
    implements Map, Cloneable, Serializable {
    // 默认容量，默认为16，必须是2的幂
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    // 最大容量，值是2^30
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
    // 装载因子，默认的装载因子是0.75
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 解决冲突的数据结构由链表转换成树的阈值，默认为8
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // 解决冲突的数据结构由树转换成链表的阈值，默认为6
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    /* 当桶中的bin被树化时最小的hash表容量。
     *  如果没有达到这个阈值，即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作。
     *  这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    static class Node implements Map.Entry {
        //...
    }
    // 存储数据的数组
    transient Node[] table;
    // 遍历的容器
    transient Set<Map.Entry> entrySet;
    // Map中KEY-VALUE的数量
    transient int size;
    /**
     * 结构性变更的次数。
     * 结构性变更是指map的元素数量的变化，比如rehash操作。
     * 用于HashMap快速失败操作，比如在遍历时发生了结构性变更，就会抛出ConcurrentModificationException。
     */
    transient int modCount;
    // 下次resize的操作的size值。
    int threshold;
    // 负载因子，resize后容量的大小会增加现有size * loadFactor
    final float loadFactor;
}

初始化

从源码中可以看出，数组表在初始化的时候并没有被初始化。只能在 put 操作期间放入。你为什么要这样做？估计是避免初始化后使用内存，哈哈哈。

存储操作

下面说一下如何确定数组索引的位置，put操作的详细过程，扩展机制()

哈希计算确定数组的索引位置

无论添加、删除还是查找键值对，定位哈希桶数组的位置都是关键的第一步。上面提到的数据结构是数组和链表的组合，所以我们当然希望这里面的元素位置尽量均匀分布，尽量让每个位置的元素个数只有一个，那么当我们使用hash算法来查找位置，这时候就可以马上知道对应位置的元素就是我们想要的，不用遍历链表，极大的优化了查询的效率。定位数组的索引位置直接决定了散列方法的离散性能。

看源码的实现：

由()的高16位排他或低16位实现：(h = k.()) ^ (h >>> 16)，主要从速度、效率和质量，这样做在数组表的大小比较小的时候，可以保证高低位都参与到Hash计算中，不会有太大的开销。

大家都知道，上面代码中的key.()函数调用了key键值类型自带的hash函数，返回一个int hash值。理论上，哈希值是一个 int 类型。如果直接使用哈希值作为下标访问主数组，考虑到二进制 32 位有符号 int 表值的范围从 – 到。前后加起来大约40亿个映射空间。只要散列函数映射得均匀松散，一般的应用就很难发生碰撞。但问题是 40 亿长度的数组无法放入内存。你想，扩容前数组的初始大小只有16，所以这个hash值不能直接使用。使用前需要对数组的长度进行取模运算，余数可以用来访问数组的下标。

顺便说一句，这也解释了为什么数组的长度取2次方。正因为如此（数组长度-1）完全等价于“低位掩码”。“ and”操作就是将hash值的高位全部清零，只保留低位进行数组下标访问。以初始长度16为例，16-1=15。二进制表示为01，对某个hash值进行“与”运算如下，结果是截取最低四位值。

但是问题来了，所以即使我的哈希值分布松散，如果只取最后几位，碰撞也会很严重。更糟糕的是，如果哈希本身没有做好，等差数列分布的漏洞只会让最后几个低位有规律地重复，这将是极其痛苦的。这时，“扰动函数”的值就出来了。说到这里，大家应该都明白了吧，见下图。

右移是 16 位，正好是 32 位的一半。对自身区域的高低半部分进行异或，混合原始哈希码的高低位，从而增加低位的随机性。而且，混合的低位比特掺杂了高位比特的一些特征，使得高位比特也被变相保留。

方法

put方法的执行过程可以通过下图来理解。有兴趣的可以通过对比源码更清楚地学习学习。

源码及解释如下：

   // 真正的put操作
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node[] tab; Node p; int n, i;
        // 如果table没有初始化，或者初始化的大小为0，进行resize操作
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 如果hash值对应的桶内没有数据，直接生成结点并且把结点放入桶中
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        // 如果hash值对应的桶内有数据解决冲突，再放入桶中
        else {
            Node e; K k;
            //判断put的元素和已经存在的元素是相同(hash一致，并且equals返回true)
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // put的元素和已经存在的元素是不相同(hash一致，并且equals返回true)
            // 如果桶内元素的类型是TreeNode，也就是解决hash解决冲突用的树型结构，把元素放入树种
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                // 桶内元素的类型不是TreeNode，而是链表时，把数据放入链表的最后一个元素上
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 如果链表的长度大于转换为树的阈值(TREEIFY_THRESHOLD)，将存储元素的数据结构变更为树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 如果查已经存在key，停止遍历
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            // 已经存在元素时
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 如果K-V数量大于阈值，进行resize操作
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

扩展机制

巧妙利用扩容机制，以最小的性能完成扩容。扩容后的容量变成前容量的两倍，初始容量为16，所以之后元素的位置要么在原来的位置，要么前容量的位置从原来移动到高下标位置。二进制树型搜索算法，也就是说如果最后一个容量是16，那么下次扩容后容量变成16+16。如果一个元素在下标 7 的位置，下次展开时，要么还在 7 的位置，要么不在 7+16 的位置。

下面解释一下Java 8的扩展机制是怎么做的？n 是表的长度。图 (a) 显示了在展开之前确定两个键 key1 和 key2 的索引位置的示例。图（b）显示了一个确定两个键key1和key2展开后的索引位置的例子，其中hash1对应key1。哈希和高阶运算的结果。

元素重新计算hash后，由于n加倍，n-1的掩码范围在高位（红色）多1位，所以新的索引会变成这样：

因此，我们在展开的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash。我们只需要查看原始哈希值的新位是1还是0，如果是0，则索引没有改变。如果为1，则索引变为“原始索引+”。您可以看到下图为 16 到 32 的扩展：

而hash值的高位是否为1，只需要和展开后的长度做AND运算，因为展开后的长度是2的幂，所以高位一定是1，低位一定是为0，比如这种形式的10000，源码中有e.hash &来做这个逻辑。

这个设计真的很巧妙，节省了重新计算hash值的时间，同时由于新的1bit是0或者1都可以认为是随机的，所以过程中，将之前的冲突节点平均分配给新的。这块是JDK1.8的新优化点。有一点区别。在JDK1.7中，当旧链表迁移到新链表时，如果新链表的数组索引位置相同，链表元素会倒置，但是从上面可以看出如图，JDK1.8 不会倒过来。下面是JDK1.8的源码二进制树型搜索算法，写的很好，如下：

 final Node[] resize() {
        Node[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        // 计算新的容量值和下一次要扩展的容量
        if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
            else if ((newCap = oldCap << 1) = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr < 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        // 计算新的resize上限
        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"})
            Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            // 把每个bucket都移动到新的buckets中
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
                //如果位置上没有元素，直接为null
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    //如果只有一个元素，新的hash计算后放入新的数组中
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    //如果是树状结构，使用红黑树保存
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //如果是链表形式
                    else { // preserve order
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node next;
                        do {
                            next = e.next;
                            //hash碰撞后高位为0，放入低Hash值的链表中
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            //hash碰撞后高位为1，放入高Hash值的链表中
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        // 低hash值的链表放入数组的原始位置
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        // 高hash值的链表放入数组的原始位置 + 原始容量
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

文章来源:http://www.toutiao.com/a6891920706507014659/

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