在秋招面试准备中博主找过很多关于HashMap的博客，但是秋招结束后回过头来看，感觉没有一篇全面、通俗易懂的讲解HashMap文章（可能是博主没有找到），所以在秋招结束后，写下了这篇文章，尽最大的努力把HashMap源码讲解的通俗易懂，并且尽量涵盖面试中HashMap的考察点。

就博主的经历来看，HashMap是求职面试中名副其实的“明星”，基本上博主面试的每一家公司多多少少都有问到HashMap的底层实现原理等一些相关问题。

这篇文章将会按以下顺序来组织：

HashMap源码分析（JDK8，通俗易懂） HashMap面试“明星”问题汇总，以及明星问题答案

下面是JDK8中HashMap的源码分析：

注：下文源码分析中，

注释多少与重要性成正比

注释多少与重要性成正比

注释多少与重要性成正比

HashMap的成员属性源码分析

public class HashMap
    
      extends AbstractMap
     
          implements Map
      
       , Cloneable, Serializable {    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    /**     * The default initial capacity - MUST be a power of two.     */    //HashMap的初始容量为16，HashMap的容量指的是存储元素的数组大小，即桶的数量    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16    /**     * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified     * by either of the constructors with arguments.     * MUST be a power of two <= 1<<30.     */        //HashMap的最大的容量    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    /**     * The load factor used when none specified in constructor.     */   /**     * DEFAULT_LOAD_FACTOR:HashMap的负载因子，影响HashMap性能的参数之一，是时间和空间之间的权     * 衡，后面会看到HashMap的元素存储在Node数组中，这个数组的大小这里称为“桶”的大小.     * 另外还有一个参数size指的是我们往HashMap中put了多少个元素。     * 当size==桶的数量*DEFAULT_LOAD_FACTOR的时候，这时HashMap要进行扩容操作，也就是桶不能装     * 满。DEFAULT_LOAD_FACTOR是衡量桶的利用率:DEFAULT_LOAD_FACTOR较小时（桶的利用率较小）,     * 这时浪费的空间较多（因为只能存储桶的数量*DEFAULT_LOAD_FACTOR个元素，超过了就要进行扩容）,     * 这种情况下往HashMap中put元素时发生冲突的概率也很小，所谓冲突指的是：多个元素被put到了同一个桶 中;     * 冲突小时（可以认为一个桶中只有一个元素）put、get等HashMap的操作代价就很低，可以认为是O(1);     * 桶的利用率较大的时候(DEFAULT_LOAD_FACTOR很大，注意可以大于1，因为冲突的元素是使用链表或者 红黑树连接起来的)     * 空间利用率较高，     * 这也意味着一个桶中存储了很多元素，这时HashMap的put、get等操作代价就相对较大，因为每一个put或get操作都变成了     * 对链表或者红黑树的操作，代价肯定大于O(1),所以说DEFAULT_LOAD_FACTOR是空间和时间的一个平衡点;     * DEFAULT_LOAD_FACTOR较小时，需要的空间较大，但是put和get的代价较小;     * DEFAULT_LOAD_FACTOR较大时，需要的空间较小，但是put和get的代价较大）。     *      * 扩容操作就是把桶的数量*2，即把Node数组的大小调整为扩容前的2倍，至于为什么是两倍，分析扩容函 数时会讲解，     * 这其实是一个trick。Node数组中每一个桶中存储的是Node链表，当链表长度>=8的时候，     * 链表会变为红黑树结构（因为红黑树的增删改查复杂度是logn，链表是n，红黑树结构比链表代价更小）。     */    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;    /**     * The bin count threshold for using a tree rather than list for a     * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a     * bin with at least this many nodes. The value must be greater     * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in     * tree removal about conversion back to plain bins upon     * shrinkage.     */    //当某一个桶中链表的长度>=8时，链表结构会转换成红黑树结构（其实还要求桶的中数量>=64,后面会提到）    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;    /**     * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a     * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at     * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.     */    //当红黑树中的节点数量<=6时，红黑树结构会转变为链表结构    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;    /**     * The smallest table capacity for which bins may be treeified.     * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)     * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts     * between resizing and treeification thresholds.     */    //上面提到的：当Node数组容量>=64的前提下，如果某一个桶中链表长度>=8，则会将链表结构转换成      //红黑树结构    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;}复制代码
      
     
    

HashMap内部类——Node源码分析 下面介绍HashMap的内部类Node，HashMap的所有数据都保存在Node数组中那么这个Node到底是个什么东西呢？

//Node是HashMap的内部类static class Node
    
      implements Map.Entry
     
       {        //保存key的hashcode=key的hashcode ^ (key的hashcode>>>16)这样做主要是为了减少hash冲突       //当我们往map中put(k,v)时，这个k,v键值对会被封装为Node，那么这个Node放在Node数组的哪个      //位置呢：index=hash&(n-1),n为Node数组的长度。那为什么这样计算hash可以减少冲突呢？如果直接      //使用hashCode&(n-1)来计算index，此时hashCode的高位随机特性完全没有用到，因为n相对于       //hashcode的值很小。基于这一点，把hashcode 高16位的值通过异或混合到hashCode的低16位，由此       //来增强hashCode低16位的随机性        final int hash;         final K key;//保存map中的key        V value;//保存map中的value        Node
      
        next;//单向链表        Node(int hash, K key, V value, Node
       
         next) {//构造器            this.hash = hash;            this.key = key;            this.value = value;            this.next = next;        }复制代码
       
      
     
    

HashMap  hash函数和tableSizeFor函数源码分析（这两个函数后面会用到）

/**     * HashMap允许key为null，null的hash为0（也意味着HashMap允许key为null的键值对），     * 非null的key的hash高16位和低16位分别由由：key的hashCode     * 高16位和hashCode的高16位异或hashCode的低16位组成。主要是为了增强hash的随机性减少hash&(n-1)的     * 随机性，即减小hash冲突，提高HashMap的性能。所以作为HashMap的key的hashCode函数的实现对HashMap     * 的性能影响较大，极端情况下：所有key的hashCode都相同，这是HashMap的性能很糟糕！     */static final int hash(Object key) {        int h;        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);    }    /**     * 在new HashMap的时候，如果我们传入了大小参数，这是HashMap会对我们传入的HashMap容量进行传到     * tableSizeFor函数处理：这个函数主要功能是：返回一个数：这个数是大于等于cap并且是2的整数次幂     * 的所有数中最小的那个，即返回一个最接近cap(>=cap)，并且是2的整数次幂的那个数。     * 具体逻辑如下:一个数是2的整数次幂，那么这个数减1的二进制就是一串掩码，即二进制从某位开始是一 串连续的1。     */    static final int tableSizeFor(int cap) {        //举例而言：n的第三位是1(从高位开始数)，         int n = cap - 1;        n |= n >>> 1;         n |= n >>> 2;         n |= n >>> 4;         n |= n >>> 8;         n |= n >>> 16;         //举例而言：如果n为: 00010000 00000000 00000000 000        /*        n |= n >>> 1;->n：00011000 00000000 00000000 0000        n |= n >>> 2;->n: 00011110 00000000 00000000 0000        n |= n >>> 4;->n: 00011111 11100000 00000000 0000        n |= n >>> 8;->n: 00011111 11111111 11100000 0000        n |= n >>> 16;->n:00011111 11111111 11111111 1111                返回n+1：00010000 00000000 00000000 000(>=cap并且为2的整数次幂，与cap差值最小的那个)        最后的n+1一定是2的整数次幂，并且一定是>=cap        整体的思路就是：如果n二进制的第k为1，那么经过上面四个‘|’运算后[0,k]位都变成了1,        即：一连串连续的二进制‘1’(掩码)，最后n+1一定是2的整数次幂（如果不溢出）        */        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;    }复制代码

HashMap成员属性源码分析

/**     * The table, initialized on first use, and resized as     * necessary. When allocated, length is always a power of two.     * (We also tolerate length zero in some operations to allow     * bootstrapping mechanics that are currently not needed.)     */    //我们往map中put的(k,v)都被封装在Node中，所有的Node都存放在table数组中    transient Node
    
     [] table;    /**     * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used     * for keySet() and values().     */    //用于返回keySet和values    transient Set
     
      
       > entrySet;    /**     * The number of key-value mappings contained in this map.     */    //保存map当前有多少个元素    transient int size;    /**     * 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).     */    //failFast机制，在讲解ArrayList和LinkedList一文中已经讲过了    transient int modCount;    /**     * The next size value at which to resize (capacity * load factor).     *     * @serial     */    // (The javadoc description is true upon serialization.    // Additionally, if the table array has not been allocated, this    // field holds the initial array capacity, or zero signifying    // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)   //这也是比较重要的一个属性：   //创建HashMap时，改变量的值是：初始容量（2的整数次幂）   //之后threshold的值是HashMap扩容的门限值：即当前Node/table数组的长度*loadfactor //举个例子而言，如果我们传给HashMap构造器的容量大小为9，那么threshold初始值为16，在向HashMap中   //put第一个元素后，内部会创建长度为16的Node数组，并且threshold的值更新为16*0.75=12。   //具体而言，当我们一直往HashMap put元素的时候，，如果put某个元素后，Node数组中元素个数为13了    //，此时会触发扩容（因为数组中元素个数>threshold了，即13>threshold=12），具体扩容操作之后会   //详细分析，简单理解就是，扩容操作将Node数组长度*2；并且将原来的所有元素迁移到新的Node数组中。    int threshold;    /**     * The load factor for the hash table.     *     * @serial     */    //负载因子，见上面对DEFAULT_LOAD_FACTOR 参数的讲解，默认值是0.75    final float loadFactor;复制代码
      
     
    

HashMap构造器源码分析：

//构造器：指定map的大小，和loadfactorpublic 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;//保存loadfactor                //注意，前面有讲tableSizeFor函数，该函数返回值：>=initialCapacity、返回值是2的整数次幂        //并且得是满足上面两个条件的所有数值中最小的那个数        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);    }        //只指定HashMap容量的构造器，loadfactor使用的是默认的值:0.75    public HashMap(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);    }         //无参构造器，默认loadfactor：0.75     public HashMap() {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted    }//其他不常用的构造器就不分析了复制代码

从构造器中我们可以看到：HashMap是“懒加载”，在构造器中值保留了相关保留的值，并没有初始化table数组，当我们向map中put第一个元素的时候，map才会进行初始化！

HashMap的get函数源码分析

//入口,返回对应的valuepublic V get(Object key) {        Node
    
      e;                //hash：这个函数上面分析过了。返回key混淆后的hashCode        //注意getNode返回的类型是Node：当返回值为null时表示map中没有对应的key，注意区分value为        //null：如果key对应的value为null的话，体现在getNode的返回值e.value为null，此时返回值也是        //null，也就是HashMap的get函数不能判断map中是否有对应的key：get返回值为null时，可能不包         //含该key，也可能该key的value为null！那么如何判断map中是否包含某个key呢？见下面contains                    //函数分析        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;    }    public boolean containsKey(Object key) {        //注意与get函数区分，我们往map中put的所有的
     
      都被封装在Node中，如果Node都不存在        //显然一定不包含对应的key        return getNode(hash(key), key) != null;    }  //下面分析getNode函数  /**     * Implements Map.get and related methods     *     * @param hash hash for key //下面简称：key的hash值     * @param key the key     * @return the node, or null if none     */    final Node
      
        getNode(int hash, Object key) {        Node
       
        [] tab; Node
        
          first, e; int n; K k;        //(n-1)&hash：当前key可能在的桶索引，put操作时也是将Node存放在index=(n-1)&hash位置        //主要逻辑：如果table[index]处节点的key就是要找的key则直接返回该节点；        //否则：如果在table[index]位置进行搜索，搜索是否存在目标key的Node：这里的搜索又分两种：        //链表搜索和红黑树搜索，具体红黑树的查找就不展开了，红黑树是一种弱平衡(相对于AVL)BST，        //红黑树查找、删除、插入等操作都能够保证在O(lon(n))时间复杂度内完成，红黑树原理不在本文        //范围内，但是大家要知道红黑树的各种操作是可以实现的，简单点可以把红黑树理解为BST，        //BST的查找、插入、删除等操作的实现在之前的博客中有java实现代码，实际上红黑树就是一种平                    //衡的BST        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;//一次就匹配到了，直接返回，否则进行搜索            if ((e = first.next) != null) {                if (first instanceof TreeNode)                    //红黑树搜索/查找                    return ((TreeNode
         
          )first).getTreeNode(hash, key); do { //链表搜索(查找) if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e;//找到了就返回 } while ((e = e.next) != null); } } return null;//没找到，返回null }复制代码
         
        
       
      
     
    

get函数实质就是进行链表或者红黑树遍历搜索指定key的节点的过程；另外需要注意到HashMap的get函数的返回值不能判断一个key是否包含在map中，get返回null有可能是不包含该key；也有可能该key对应的value为null。HashMap中允许key为null，允许value为null。

HashMap的put函数源码分析

//put函数入口,两个参数：key和valuepublic V put(K key, V value) {        //下面分析这个函数，注意前3个参数，后面2个参数这里不太重要，因为所有的put后面2个参数都一样        return putVal(hash(key), key, value, false, true);    }//下面是put函数的核心处理函数/**     * Implements Map.put and related methods     *     * @param hash hash for key                * @param key the key                    * @param value the value to put            * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value     * @param evict if false, the table is in creation mode.     * @return previous value, or null if none     */    //hash：key的hashCode    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                   boolean evict) {        Node
    
     [] tab; Node
     
       p; int n, i;        //上面提到过HashMap是懒加载，所有put的时候要先检查table数组是否已经初始化了，        //没有初始化得先初始化table数组，保证table数组一定初始化了        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)            n = (tab = resize()).length;//这个函数后面有resize函数分析            //到这里表示table数组一定初始化了        //与上面get函数相同，指定key的Node，put在table数组的i=(n-1)&hash下标位置，get的时候        //也是从table数组的该位置搜索        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            //如果i位置还没有存储元素，则把当前的key，value封装为Node，存储在table[i]位置            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        else {       //如果table[i]位置已经有元素了，则接下来执行的是：       //首先判断链表或者二叉树中时候已经存在key的键值对，存在的话就更新它的value       //不存在的话把当前的key，value插入到链表的末尾或者插入到红黑树中       //如果链表或者红黑树中已经存在Node.key等于key，则e指向该Node，即       //e指向一个Node：该Node的key属性与put时传入的key参数相等的那个Node，后面会更新e.value            Node
      
        e; K k;       //为什么get和put先判断p.hash==hash,下面的if条件中去掉hash的比较也可以逻辑也正确？       //因为hash的比较是两个整数的比较，比较的代价相对较小，key是泛型，对象的比较比整数比较        //代价大，所以先比较hash，hash相等在比较key            if (p.hash == hash &&//                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                e = p;//e指向一个Node：该Node的key属性与put时传入的key参数相等的那个Node            else if (p instanceof TreeNode)               //红黑树的插入操作，如果已经存在该key的TreeNode，则返回该TreeNode，否则返回null                e = ((TreeNode
       
        )p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);            else {                //table[i]处存放的是链表，接下来和TreeNode类似                //在遍历链表过程中先判断是key先前是否存在，如果存在则e指向该Node                //否则将该Node插入到链表末尾，插入后判断链表长度是否>=8，是的话要进行额外操作                                //binCountt最后的值是链表的长度                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                                        if ((e = p.next) == null) {                   //遍历到了链表最后一个元素,接下来执行链表的插入操作，先封装为Node再插入                   //p指向的是链表最后一个节点，将待插入的Node置为p.next，就完成了单链表的插入                        p.next = newNode(hash, key, value, null);                                               if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                            //TREEIFY_THRESHOLD值是8， binCount>=7,然后又插入了一个新节点，                                        //链表长度>=8，这时要么进行扩容操作，要么把链表结构转为红黑树结构                            //我们接下会分析treeifyBin的源码实现                            treeifyBin(tab, hash);                        break;                    }                                        //当p不是指向链表末尾的时候：先判断p.key是否等于key，等于的话表示当前key                    //已经存在了，令e指向p，停止遍历，最后会更新e的value；                    //不等的话准备下次遍历，令p=p.next，即p=e                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        break;                    p = e;                }            }                        if (e != null) { // existing mapping for key                //表示当前的key之前已经存在了，并且上面的逻辑保证:e.key一定等于key                //这是更新e.value就好                V oldValue = e.value;//保存oldvalue                                //onlyIfAbsent默是false，evict为true                //onlyIfAbsent为true表示如果之前已经存在key这个键值对了，那么后面在put这个key                 //时，忽略这个操作，不更新先前的value，这里连接就好                 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                    e.value = value;//更新e.value                                //这个函数的默认实现是“空”，即这个函数默认什么操作都不执行，那为什么要有它呢？                //这是个hook/钩子函数，主要要在LinkedHashMap中，LinkedHashMap重写了这个函数                //后面讲解LinkedHashMap时会详细讲解                afterNodeAccess(e);                return oldValue;//返回旧的value            }        }        //如果是第一次插入key这个键，就会执行到这里        ++modCount;//failFast机制                //size保存的是当前HashMap中保存了多少个键值对，HashMap的size方法就是直接返回size        //之前说过，threshold保存的是当前table数组长度*loadfactor，如果table数组中存储的        //Node数量大于threshold，这时候会进行扩容，即将table数组的容量翻倍。后面会详细讲解        //resize方法        if (++size > threshold)            resize();                //这也是一个hook函数，作用和afterNodeAccess一样        afterNodeInsertion(evict);        return null;    }        //将链表转换为红黑树结构，在链表的插入操作后调用/**     * Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless     * table is too small, in which case resizes instead.     */    final void treeifyBin(Node
        
         [] tab, int hash) {        int n, index; Node
         
           e; //MIN_TREEIFY_CAPACITY值是64,也就是当链表长度>8的时候，有两种情况： //如果table数组的长度<64,此时进行扩容操作 //如果table数组的长度>64，此时进行链表转红黑树结构的操作 //具体转细节在面试中几乎没有问的，这里不细讲了， //大部同学认为链表长度>8一定会转换成红黑树，这是不对的！！！ if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode
          
            hd = null, tl = null; do { TreeNode
           
             p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; else { p.prev = tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) != null); if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); } }复制代码
           
          
         
        
       
      
     
    

HashMap的resize函数源码分析 重点中的重点，面试谈到HashMap必考resize相关知识

/**     *    有两种情况会调用当前函数：      *    1.之前说过HashMap是懒加载，第一次hHashMap的put方法的时候table还没初始化，     * 这个时候会执行resize，进行table数组的初始化，table数组的初始容量保存在threshold中（如果从构造器     * 中传入的一个初始容量的话），如果创建HashMap的时候没有指定容量，那么table数组的初始容     * 量是默认值：16。即，初始化table数组的时候会执行resize函数     *    2.扩容的时候会执行resize函数，当size的值>threshold的时候会触发扩容，即执行resize方法，     * 这时table数组的大小会翻倍。     *      *   注意我们每次扩容之后容量都是翻倍（*2），所以HashMap的容量一定是2的整数次幂，那么HashMap的     * 容量为什么一定得是2的整数次幂呢？（面试重点） 要知道原因，首先回顾我们put     * key的时候，每一个key会对应到一个桶里面，桶的索引是这样计算的： index = hash & (n-1)，     * index的计算最为直观的想法是：hash%n，即通过取余的方式把当前的key、value键值对散列到各个桶中；     * 那么这里为什么不用取余(%)的方式呢？原因是CPU对位运算支持较好，即位运算速度很快。     *   另外,当n是2的整数次幂时：hash&(n-1)与hash%(n-1)是等价的，但是两者效率来讲是不同的，位运算的效率     * 远高于%运算。基于这一点，HashMap中使用的是hash&(n-1)。这还带来了一个好处，就是将旧数组中的Node迁移到扩容后     * 的新数组中的时候有一个很方便的特性：HashMap使用table数组保存Node节点，所以table数组扩容的时候（数组扩容）一     * 定得是先重新开辟一个数组，然后把就数组中的元素重新散列到新数组中去。这里举一个例子来来说明这个特性：下面以Hash初始容量     * n=16，默认loadfactor=0.75举例（其他2的整数次幂的容量也是类似的）：默认容量：n=16，二进制：10000；n-1：15,     * n-1二进制：01111，即一连串1。某个时刻，map中元素大于16*0.75=12，即size>12，此时我们新建了一个数组，     * 容量为扩容前的两倍，newtab，len=32;接下来我们需要把table中的Node搬移(rehash)到newtab。从table的i=0     * 位置开始处理,假设我们当前要处理table数组i索引位置的node，那这个node应该放在newtab的那个位置呢？下面的hash表     * 示node.key对应的hash值，也就等于node.hash属性值,另外为了简单，下面的hash只写出了8位（省略的高位的0），实际上     * hash是32位：node在newtab中的索引：index=hash%len=hash&(len-1)=hash&(32-1)=hash&31     * =hash&(0x0001_1111)；再看node在table数组中的索引计算：i=hash&(16-1)=hash&15     * =hash&(0x0000_1111)。注意观察两者的异同：i=hash&(0x0000_1111);index=hash&(0x0001_1111)     * 这个表达式有个特点：index=hash&(0x0001_1111)=hash&(0x0000_1111) |     * hash&(0x0001_0000) =hash&(0x0000_1111) | hash&n)=i+( hash&n)。什么意思呢：     * hash&n要么等于n要么等于0;也就是：inde要么等于i，要么等于i+n;再具体一点：当hash&n==0的时候，index=i;     * 当hash&n==n的时候，index=i+n;这有什么用呢？当我们把table[i]位置的所有Node迁移到newtab中去的时候：     * 这里面的node要么在newtab的i位置（不变），要么在newtab的i+n位置；也就是我们可以这样处理：把table[i]这个桶中的     * node拆分为两个链表l1和类：如果hash&n==0，那么当前这个node被连接到l1链表；否则连接到l2链表。这样下来，     * 当遍历完table[i]处的所有node的时候，我们得到两个链表l1和l2，这时我们令newtab[i]=l1,newtab[i+n]=l2,     * 这就完成了table[i]位置所有node的迁移/rehash，这也是HashMap中容量一定的是2的整数次幂带来的方便之处。     * 下面的resize的逻辑就是上面讲的那样。将table[i]处的Node拆分为两个链表，这两个链表再放到newtab[i]     * 和newtab[i+n]位置         * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in     * accord with initial capacity target held in field threshold.     * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the     * elements from each bin must either stay at same index, or move     * with a power of two offset in the new table.     *     * @return the table     */    final Node
    
     [] resize() {        Node
     
      [] oldTab = table;//保留扩容前数组引用        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;        int oldThr = threshold;        int newCap, newThr = 0;        if (oldCap > 0) {            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {                threshold = Integer.MAX_VALUE;                return oldTab;            }            //正常扩容：newCap = oldCap << 1            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)                //容量翻倍，扩容后的threshold自然也是*2                newThr = oldThr << 1; // double threshold        }        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold            newCap = oldThr;        else {               // zero initial threshold signifies using defaults            //table数组初始化的时候会进入到这里            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//默认容量            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//threshold        }        if (newThr == 0) {            float ft = (float)newCap * loadFactor;            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);        }        threshold = newThr;//更新threshold        @SuppressWarnings({
   "rawtypes","unchecked"})            Node
      
       [] newTab = (Node
       
        [])new Node[newCap];//扩容后的新数组        table = newTab;//执行容量翻倍的新数组        if (oldTab != null) {            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//之后完成oldTab中Node迁移到table中去                Node
        
          e;                if ((e = oldTab[j]) != null) {                    oldTab[j] = null;                    if (e.next == null)//j这个桶位置只有一个元素，直接rehash到table数组                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;                    else if (e instanceof TreeNode)                  //如果是红黑树：也是将红黑树拆分为两个链表，这里主要看链表的拆分，两者逻辑一样                        ((TreeNode
         
          )e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order //链表的拆分 Node
          
            loHead = null, loTail = null;//第一个链表l1 Node
           
             hiHead = null, hiTail = null;//第二个链表l2 Node
            
              next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) {//rehash到table[j]位置 //将当前node连接到l1上 if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { //将当前node连接到l2上 if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { //l1放到table[j]位置 loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { //l1放到table[j+oldCap]位置 hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }复制代码
            
           
          
         
        
       
      
     
    

HashMap面试“明星”问题汇总，及答案 ：

你知道HashMap吗，请你讲讲HashMap？

这个问题不单单考察你对HashMap的掌握程度，也考察你的表达、组织问题的能力。个人认为应该从以下几个角度入手（所有常见HashMap的考点问题总结）：

size必须是2的整数次方原因 get和put方法流程 resize方法 影响HashMap的性能因素（key的hashCode函数实现、loadFactor、初始容量） HashMap key的hash值计算方法以及原因（见上面hash函数的分析） HashMap内部存储结构：Node数组+链表或红黑树 table[i]位置的链表什么时候会转变成红黑树（上面源码中有讲） HashMap主要成员属性：threshold、loadFactor、HashMap的懒加载 HashMap的get方法能否判断某个元素是否在map中 HashMap线程安全吗，哪些环节最有可能出问题，为什么？ HashMap的value允许为null，但是HashTable和ConcurrentHashMap的valued都不允许为null，试分析原因？ HashMap中的hook函数（后面讲解LinkedHashMap时会讲解，这可作为HashMap的延伸知识，增加面试官对你的印象）

上面问题的答案都可以在上面的源码分析中找到，下面在给三点补充：

HashMap的初试容量设计怎样影响HashMap的性能的？ 假如你估计你最多往HashMap中存储64个元素，那么你在创建HashMap的时候：如果选用无参构造器：默认容量16，在存储16loadFactor个元素之后就要进行扩容（数组扩容涉及到连续空间的分配，Node节点的rehash，代价很高，所以要尽量避免扩容操作）；如果给构造器传入的参数是64，这时HashMap中在存储64loadFactor个元素之后就要进行扩容；但是如果你给构造器传的参数为：(int)(64/0.75)+1，此时就可以保证HashMap不用进行扩容，避免了扩容时的代价。

HashMap线程安全吗，哪些环节最有可能出问题，为什么？       我们都知道HashMap线程不安全，那么哪些环节最优可能出问题呢，及其原因：没有参照这个问题有点不好直接回答，但是我们可以找参照啊，参照：ConcurrentHashMap，因为大家都知道HashMap不是线程安全的，ConcurrentHashMap是线程安全的，对照ConcurrentHashMap，看看ConcurrentHashMap在HashMap的基础之上增加了哪些安全措施，这个问题就迎刃而解了。后面会有分析ConcurrentHashMap的文章，这里先简要回答这个问题：HashMap的put操作是不安全的，因为没有使用任何锁；HashMap在多线程下最大的安全隐患发生在扩容的时候，想想一个场合：HashMap使用默认容量16，这时100个线程同时往HashMap中put元素，会发生什么？扩容混乱，因为扩容也没有任何锁来保证并发安全，另外,后面的博文会讲到ConcurrentHashMap的并发扩容操作是ConcurrentHashMap的一个核心方法。

HashMap的value允许为null，但是HashTable和ConcurrentHashMap的valued都不允许为null，试分析原因？       首先要明确ConcurrentHashMap和Hashtable从技术从技术层面讲是可以允许value为null；但是它是实际是不允许的，这肯定是为了解决一些问题，为了说明这个问题，我们看下面这个例子（这里以ConcurrentHashMap为例，HashTable也是类似）

HashMap由于允value为null，get方法返回null时有可能是map中没有对应的key；也有可能是该key对应的value为null。所以get不能判断map中是否包含某个key，只能使用contains判断是否包含某个key。

看下面的代码段，要求完成这个一个功能：如果map中包含了某个key则返回对应的value，否则抛出异常：

if (map.containsKey(k)) {   return map.get(k);} else {   throw new KeyNotPresentException();}复制代码

如果上面的map为HashMap，那么没什么问题，因为HashMap本来就是线程不安全的，如果有并发问题应该用ConcurrentHashMap，所以在单线程下面可以返回正确的结果 如果上面的map为ConcurrentHashMap，此时存在并发问题：在map.containsKey(k)和map.get之间有可能其他线程把这个key删除了，这时候map.get就会返回null，而ConcurrentHashMap中不允许value为null，也就是这时候返回了null，一个根本不允许出现的值？ 但是因为ConcurrentHashMap不允许value为null，所以可以通过map.get(key)是否为null来判断该map中是否包含该key，这时就没有上面的并发问题了。

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