本篇内容主要讲解“Java HashMap源码是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Java HashMap源码是什么”吧!
签名（signature）
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable可以看到HashMap继承了
标记接口Cloneable，用于表明
HashMap对象会重写java.lang.Object#clone()方法，HashMap实现的是浅拷贝（shallow copy）。标记接口Serializable，用于表明
HashMap对象可以被序列化
比较有意思的是，HashMap同时继承了抽象类AbstractMap与接口Map，因为抽象类AbstractMap的签名为
public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>Stack Overfloooow上解释到：
在语法层面继承接口
Map是多余的，这么做仅仅是为了让阅读代码的人明确知道HashMap是属于Map体系的，起到了文档的作用
AbstractMap相当于个辅助类，Map的一些操作这里面已经提供了默认实现，后面具体的子类如果没有特殊行为，可直接使用AbstractMap提供的实现。
Cloneable接口
<code>It's evil, don't use it. </code>Cloneable这个接口设计的非常不好，最致命的一点是它里面竟然没有clone方法，也就是说我们自己写的类完全可以实现这个接口的同时不重写clone方法。
关于Cloneable的不足，大家可以去看看《Effective Java》一书的作者给出的理由，在所给链接的文章里，Josh Bloch也会讲如何实现深拷贝比较好，我这里就不在赘述了。
Map接口
在Eclipse中的outline面板可以看到Map接口里面包含以下成员方法与内部类：
可以看到，这里的成员方法不外乎是“增删改查”，这也反映了我们编写程序时，一定是以“数据”为导向的。
在上篇文章讲了Map虽然并不是Collection，但是它提供了三种“集合视角”（collection views），与下面三个方法一一对应：
Set<K> keySet()，提供key的集合视角Collection<V> values()，提供value的集合视角Set<Map.Entry<K, V>> entrySet()，提供key-value序对的集合视角，这里用内部类Map.Entry表示序对
AbstractMap抽象类
AbstractMap对Map中的方法提供了一个基本实现，减少了实现Map接口的工作量。
举例来说：
如果要实现个不可变（unmodifiable）的map，那么只需继承
AbstractMap，然后实现其entrySet方法，这个方法返回的set不支持add与remove，同时这个set的迭代器（iterator）不支持remove操作即可。相反，如果要实现个可变（modifiable）的map，首先继承
AbstractMap，然后重写（override）AbstractMap的put方法，同时实现entrySet所返回set的迭代器的remove方法即可。
设计理念（design concept）
哈希表（hash table）
HashMap是一种基于哈希表（hash table）实现的map，哈希表（也叫关联数组）一种通用的数据结构，大多数的现代语言都原生支持，其概念也比较简单：key经过hash函数作用后得到一个槽（buckets或slots）的索引（index），槽中保存着我们想要获取的值，如下图所示
很容易想到，一些不同的key经过同一hash函数后可能产生相同的索引，也就是产生了冲突，这是在所难免的。
所以利用哈希表这种数据结构实现具体类时，需要：
设计个好的hash函数，使冲突尽可能的减少
其次是需要解决发生冲突后如何处理。
后面会重点介绍HashMap是如何解决这两个问题的。
HashMap的一些特点
线程非安全，并且允许key与value都为null值，
HashTable与之相反，为线程安全，key与value都不允许null值。不保证其内部元素的顺序，而且随着时间的推移，同一元素的位置也可能改变（resize的情况）
put、get操作的时间复杂度为O(1)。
遍历其集合视角的时间复杂度与其容量（capacity，槽的个数）和现有元素的大小（entry的个数）成正比，所以如果遍历的性能要求很高， 不要把capactiy设置的过高或把平衡因子（load factor，当entry数大于capacity*loadFactor时，会进行resize，reside会导致key进行rehash）设置的过 低。
由于HashMap是线程非安全的，这也就是意味着如果多个线程同时对一hashmap的集合试图做迭代时有结构的上改变（添加、删除entry，只改变entry的value的值不算结构改变），那么会报ConcurrentModificationException，专业术语叫
fail-fast，尽早报错对于多线程程序来说是很有必要的。Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));通过这种方式可以得到一个线程安全的map。
源码剖析
首先从构造函数开始讲，HashMap遵循集合框架的约束，提供了一个参数为空的构造函数与有一个参数且参数类型为Map的构造函数。除此之外，还提供了两个构造函数，用于设置HashMap的容量（capacity）与平衡因子（loadFactor）。
public 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; threshold = initialCapacity; init(); } public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } 从代码上可以看到，容量与平衡因子都有个默认值，并且容量有个***值 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;可以看到，默认的平衡因子为0.75，这是权衡了时间复杂度与空间复杂度之后的***取值（JDK说是***的），过高的因子会降低存储空间但是查找（lookup，包括HashMap中的put与get方法）的时间就会增加。
这里比较奇怪的是问题：容量必须为2的指数倍（默认为16），这是为什么呢？解答这个问题，需要了解HashMap中哈希函数的设计原理。
哈希函数的设计原理
final int hash(Object k) { int h = hashSeed; if (0 != h && k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash42((String) k); } h ^= k.hashCode(); // This function ensures that hashCodes that differ only by // constant multiples at each bit position have a bounded // number of collisions (approximately 8 at default load factor). h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } static int indexFor(int h, int length) { // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2"; return h & (length-1); }看到这么多位操作，是不是觉得晕头转向了呢，还是搞清楚原理就行了，毕竟位操作速度是很快的，不能因为不好理解就不用了。
网上说这个问题的也比较多，我这里根据自己的理解，尽量做到通俗易懂。
在哈希表容量（也就是buckets或slots大小）为length的情况下，为了使每个key都能在冲突最小的情况下映射到[0,length)（注意是左闭右开区间）的索引（index）内，一般有两种做法：
让length为素数，然后用
hashCode(key) mod length的方法得到索引让length为2的指数倍，然后用
hashCode(key) & (length-1)的方法得到索引
HashTable用的是方法1，HashMap用的是方法2。
因为本篇主题讲的是HashMap，所以关于方法1为什么要用素数，我这里不想过多介绍，大家可以看这里。
重点说说方法2的情况，方法2其实也比较好理解：
因为length为2的指数倍，所以
length-1所对应的二进制位都为1，然后在与hashCode(key)做与运算，即可得到[0,length)内的索引
但是这里有个问题，如果hashCode(key)的大于length的值，而且hashCode(key)的二进制位的低位变化不大，那么冲突就会很多，举个例子：
Java中对象的哈希值都32位整数，而HashMap默认大小为16，那么有两个对象那么的哈希值分别为：
0xABAB0000与0xBABA0000，它们的后几位都是一样，那么与16异或后得到结果应该也是一样的，也就是产生了冲突。
造成冲突的原因关键在于16限制了只能用低位来计算，高位直接舍弃了，所以我们需要额外的哈希函数而不只是简单的对象的hashCode方法了。
具体来说，就是HashMap中hash函数干的事了
首先有个随机的hashSeed，来降低冲突发生的几率
然后如果是字符串，用了
sun.misc.Hashing.stringHash42((String) k);来获取索引值***，通过一系列无符号右移操作，来把高位与低位进行异或操作，来降低冲突发生的几率
右移的偏移量20，12，7，4是怎么来的呢？因为Java中对象的哈希值都是32位的，所以这几个数应该就是把高位与低位做异或运算，至于这几个数是如何选取的，就不清楚了，网上搜了半天也没统一且让人信服的说法，大家可以参考下面几个链接：
http://stackoverflow.com/questions/7922019/openjdks-rehashing-mechanism/7922219#7922219
http://stackoverflow.com/questions/9335169/understanding-strange-java-hash-function/9336103#9336103
http://stackoverflow.com/questions/14453163/can-anybody-explain-how-java-design-hashmaps-hash-function/14479945#14479945
HashMap.Entry
HashMap中存放的是HashMap.Entry对象，它继承自Map.Entry，其比较重要的是构造函数
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash; Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } // setter, getter, equals, toString 方法省略 public final int hashCode() { //用key的hash值与上value的hash值作为Entry的hash值 return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue()); } void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } }可以看到，Entry实现了单向链表的功能，用next成员变量来级连起来。
介绍完Entry对象，下面要说一个比较重要的成员变量
//HashMap内部维护了一个为数组类型的Entry变量table，用来保存添加进来的Entry对象
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
你也许会疑问，Entry不是单向链表嘛，怎么这里又需要个数组类型的table呢？
我翻了下之前的算法书，其实这是解决冲突的一个方式：链地址法（开散列法），效果如下：
就是相同索引值的Entry，会以单向链表的形式存在
链地址法的可视化
网上找到个很好的网站，用来可视化各种常见的算法，很棒。瞬间觉得国外大学比国内的强不知多少倍。
下面的链接可以模仿哈希表采用链地址法解决冲突，大家可以自己去玩玩
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/OpenHash.html
get操作
get操作相比put操作简单，所以先介绍get操作
public V get(Object key) { //单独处理key为null的情况 if (key == null) return getForNullKey(); Entry<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); } private V getForNullKey() { if (size == 0) { return null; } //key为null的Entry用于放在table[0]中，但是在table[0]冲突链中的Entry的key不一定为null //所以需要遍历冲突链，查找key是否存在 for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) return e.value; } return null; } final Entry<K,V> getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); //首先定位到索引在table中的位置 //然后遍历冲突链，查找key是否存在 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } return null; }put操作（含update操作）
因为put操作有可能需要对HashMap进行resize，所以实现略复杂些
private void inflateTable(int toSize) { //辅助函数，用于填充HashMap到指定的capacity // Find a power of 2 >= toSize int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); //threshold为resize的阈值，超过后HashMap会进行resize，内容的entry会进行rehash threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); table = new Entry[capacity]; initHashSeedAsNeeded(capacity); } public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } if (key == null) return putForNullKey(value); int hash = hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); //这里的循环是关键 //当新增的key所对应的索引i，对应table[i]中已经有值时，进入循环体 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //判断是否存在本次插入的key，如果存在用本次的value替换之前oldValue，相当于update操作 //并返回之前的oldValue if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } //如果本次新增key之前不存在于HashMap中，modCount加1，说明结构改变了 modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //如果增加一个元素会后，HashMap的大小超过阈值，需要resize if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { //增加的幅度是之前的1倍 resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { //首先得到该索引处的冲突链Entries，有可能为null，不为null Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; //然后把新的Entry添加到冲突链的开头，也就是说，后插入的反而在前面（***次还真没看明白） //需要注意的是table[bucketIndex]本身并不存储节点信息， //它就相当于是单向链表的头指针，数据都存放在冲突链中。 table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; } //下面看看HashMap是如何进行resize，庐山真面目就要揭晓了 void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; //如果已经达到***容量，那么就直接返回 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值决定了是否需要重新计算Entry的hash值 transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); table = newTable; threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); } void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; //遍历当前的table，将里面的元素添加到新的newTable中 for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; / final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) { boolean currentAltHashing = hashSeed != 0; boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() && (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); //这里说明了，在hashSeed不为0或满足useAltHash时，会重算Entry的hash值 //至于useAltHashing的作用可以参考下面的链接 // http://stackoverflow.com/questions/29918624/what-is-the-use-of-holder-class-in-hashmap boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing; if (switching) { hashSeed = useAltHashing ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this) : 0; } return switching; }remove操作
public V remove(Object key) { Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); //可以看到删除的key如果存在，就返回其所对应的value return (e == null ? null : e.value); } final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); //这里用了两个Entry对象，相当于两个指针，为的是防治冲突链发生断裂的情况 //这里的思路就是一般的单向链表的删除思路 Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; //当table[i]中存在冲突链时，开始遍历里面的元素 while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; if (prev == e) //当冲突链只有一个Entry时 table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; }到现在为止，HashMap的增删改查都介绍完了。
一般而言，认为HashMap的这四种操作时间复杂度为O(1)，因为它hash函数性质较好，保证了冲突发生的几率较小。
HashMap的序列化
介绍到这里，基本上算是把HashMap中一些核心的点讲完了，但还有个比较严重的问题：保存Entry的table数组为transient的，也就是说在进行序列化时，并不会包含该成员，这是为什么呢？
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
为了解答这个问题，我们需要明确下面事实：
Object.hashCode方法对于一个类的两个实例返回的是不同的哈希值
我们可以试想下面的场景：
我们在机器A上算出对象A的哈希值与索引，然后把它插入到HashMap中，然后把该HashMap序列化后，在机器B上重新算对象的哈希值与索引，这与机器A上算出的是不一样的，所以我们在机器B上get对象A时，会得到错误的结果。
所以说，当序列化一个HashMap对象时，保存Entry的table是不需要序列化进来的，因为它在另一台机器上是错误的。
因为这个原因，HashMap重现了writeObject与readObject 方法
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException { // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff s.defaultWriteObject(); // Write out number of buckets if (table==EMPTY_TABLE) { s.writeInt(roundUpToPowerOf2(threshold)); } else { s.writeInt(table.length); } // Write out size (number of Mappings) s.writeInt(size); // Write out keys and values (alternating) if (size > 0) { for(Map.Entry<K,V> e : entrySet0()) { s.writeObject(e.getKey()); s.writeObject(e.getValue()); } } } private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws IOException, ClassNotFoundException { // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff s.defaultReadObject(); if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) { throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " + loadFactor); } // set other fields that need values table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; // Read in number of buckets s.readInt(); // ignored. // Read number of mappings int mappings = s.readInt(); if (mappings < 0) throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " + mappings); // capacity chosen by number of mappings and desired load (if >= 0.25) int capacity = (int) Math.min( mappings * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f), // we have limits... HashMap.MAXIMUM_CAPACITY); // allocate the bucket array; if (mappings > 0) { inflateTable(capacity); } else { threshold = capacity; } init(); // Give subclass a chance to do its thing. // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap for (int i = 0; i < mappings; i++) { K key = (K) s.readObject(); V value = (V) s.readObject(); putForCreate(key, value); } } private void putForCreate(K key, V value) { int hash = null == key ? 0 : hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { e.value = value; return; } } createEntry(hash, key, value, i); }简单来说，在序列化时，针对Entry的key与value分别单独序列化，当反序列化时，再单独处理即可。
到此，相信大家对“Java HashMap源码是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
