Java底层HashMap的如何解释？

Love The Way You Lie 2024-04-06 11:04 100阅读 0赞

一、HashMap的构造方法  
1.HashMap构造方法  
2.构造方法里的putMapEntries方法  
3. tableSizeFor方法  
4. 移位的思想  
二、HashMap的底层原理  
map.put(k,v)实现原理  
map中resize方法  
map.get(k)实现原理  
三、HashMap常见面试题分析  
为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？  
JDK1.7中形成的环形链表  
JDK1.8中HashMap的性能优化  
四、总结  
  
面试过的人都知道，HashMap是Java程序员在面试中最最最经常被问到的一个点，可以说，不了解HashMap都不好意思说自己是做Java开发的。

基本上你去面试十家公司，有七八家都会问到你HashMap。那么今天，就带着大家从源码的角度去分析一下，HashMap具体是怎么实现的。

一、HashMap的构造方法

1.HashMap构造方法

我们先来看HashMap的四个构造方法

//initialCapacity给定的初始化容量，loadFactor扩容因子  
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;  
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  
\}

public HashMap(int initialCapacity) \{  
//内部调用了上边的构造方法  
this(initialCapacity, DEFAULT\_LOAD\_FACTOR);  
\}

public HashMap() \{//空参构造  
this.loadFactor = DEFAULT\_LOAD\_FACTOR; // all other fields defaulted  
\}

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) \{//构造传入一个map，将map中的值放到hashmap中  
this.loadFactor = DEFAULT\_LOAD\_FACTOR;  
putMapEntries(m, false);  
\}  
2.构造方法里的putMapEntries方法

刚才构造方法中提到了putMapEntries这个方法，接下来就让我们一起看一下

//该函数用于将一个map赋值给新的HashMap  
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) \{  
//定义变量接收旧hashmap的size  
int s = m.size();  
//判断s的容量是否大于0  
if (s > 0) \{  
//判断当前数组有没有初始化  
if (table == null) \{ // pre-size  
求出以 旧hashmap数组容量为阈值 的数组容量赋值给ft  
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;  
//判断是不是大于最大容量，如果是，赋值为最大容量，否则将ft赋值给t  
int t = ((ft < (float)MAXIMUM\_CAPACITY) ?  
(int)ft : MAXIMUM\_CAPACITY);  
//判断t是否大于threshold(数组扩容阈值)  
if (t > threshold)  
//通过tablesizefor方法求出大于等于t的最小2的次幂值赋值给threshold（数组扩容阈值）  
threshold = tableSizeFor(t);  
\}  
//如果数组长度大于扩容阈值，进行resize扩容操作  
else if (s > threshold)  
resize();  
//循环遍历取出旧hashmap的值放入当前hashmap  
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) \{  
K key = e.getKey();  
V value = e.getValue();  
putVal(hash(key), key, value, false, evict);  
\}  
\}  
\}  
/\*  
if (table == null)分支，是判断当前数组是否初始化，因为在jdk1.8之后，只有当你第一次放值时，才会帮你创建16位的数组。

float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F经过除运算再加上1.0F是为了向上取整

if (t > threshold)注意一个细节，做判断的的时候，数组还没有初始化，这里的threshold的值还是给定的数组长度的值，也就是capacity的值

else if (s > threshold)说明传入的map集合大于当前的扩容阈值，需要进行resize扩容操作  
\*/  
3. tableSizeFor方法

刚才putMapEntries方法中，调用了tableSizeFor方法，接下来我们看一下这个tableSizeFor方法。

作用：创建hashMap对象时调用有参构造，传入初始容量，需要保证hashMap的初始长度为2的n次幂。

tableSizeFor方法用来计算大于等于并离传入值最近的2的n次幂的数值，比如传入15，算出结果为16，传入17，算出结果为32。

通过二进制的位移，第一次右移一位，第二次右移两位，第三次右移四位。。。通过五次位移，将范围内所有的位数都变为1，高位补0，最后得出来的结果再加上1，最后算出来的结果一定是2的n次幂。

//这个方法的作用是找到大于等于给定容量的最小2的次幂值  
//>>>表示无符号右移，也叫逻辑右移，即若该数为正，则高位补0，而若该数为负数，则右移后高位同样补0  
7--》8  
16--》16  
static final int tableSizeFor(int cap) \{  
//先将数组长度减1，之所以在开始移位前先将容量-1，是为了避免给定容量已经是8,16这样2的幂时，不减一 直接移位会导致得到的结果比预期大。比如预期16得到应该是16，直接移位的话会得到32。  
int n = cap - 1;  
//右移一位，在进行或运算，这个时候最高位和次高位就已经都是1，此时是2个1  
n |= n >>> 1;  
//右移两位，在进行或运算，这个时候由上次运算得出的两个1，变成了四个1  
n |= n >>> 2;  
//右移四位  
n |= n >>> 4;  
//右移八位  
n |= n >>> 8;  
//右移十六位，这个时候所有的位数都变为了1  
n |= n >>> 16;  
//n+1操作，是为了进1，这个时候算出来的数值就一点是 2的n次幂  
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM\_CAPACITY) ? MAXIMUM\_CAPACITY : n + 1;  
\}  
4. 移位的思想

2的整数幂用二进制表示都是最高有效位为1，其余全是0。

![43d5d983914c49bf8511a0ff9f7bac2f.png][]

对任意十进制数转换为2的整数幂，结果是这个数本身的最高有效位的前一位变成1，最高有效位以及其后的位都变为0。

核心思想是，先将最高有效位以及其后的位都变为1，最后再+1，就进位到前一位变成1，其后所有的满2变0。所以关键是如何将最高有效位后面都变为1。

先移位，再或运算。

右移一位，再或运算，就有两位变为1；  
右移两位，再或运算，就有四位变为1，，，  
最后右移16位再或运算，保证32位的int类型整数最高有效位之后的位都能变为1.  
以传入参数 24 为例：

24转换为二进制是11000，如下图所示：

![f5a03f7dd55548999f2e8e1d00e3a000.png][]

经过一次位移如下图所示：

![bf24b7fa45534577a46e67063c77395e.png][]

经过第二次位移如下图：

![cd4e6116a6624fc6815f1747ab2234d1.png][]

经过第三次位移如下图：

![62af37afea994261b945849b66cff0bf.png][]  
因为经过第三次位移运算，所有的位数都变成了1，后续还有第四次和第五次位移，但是已经右移到了最低位所以是无意义操作（针对当前数值24而言，如果数值很大，第四次和第五次操作可以保证所有位数都是1），这个时候所有的位数都是1，所以最后再给它+1，得出来的数值一定是2的n次幂，并且是离传入值最近的2的n次幂的数值。

得出来的数值是11111，在二进制+1，变为100000；将100000转换为十进制，结果 为32.

可以看出，不管传入的数值是多少，我们都能在二进制下将其所有位都转换为1。而且分别经过1,2,4,8,16次转换，不管这个int类型值多大，我们都会将其转换，只是值较小时，可能多做几次无意义操作。

二、HashMap的底层原理

先来看几个重要的参数：

static final int DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY = 1 << 4; // 默认数组初始容量

static final int MAXIMUM\_CAPACITY = 1 << 30;//数组最大容量

static final float DEFAULT\_LOAD\_FACTOR = 0.75f;//默认加载因子

static final int TREEIFY\_THRESHOLD = 8;//树化的阈值

static final int UNTREEIFY\_THRESHOLD = 6;//由树退化到链表的阈值

static final int MIN\_TREEIFY\_CAPACITY = 64;//树化最小数组容量

//node节点，继承了Map.entry,在Entry原有的K,V的基础上追加了hash和next字段  
//分别表示key的hash值和下一个节点  
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> \{  
final int hash;  
final K key;  
V value;  
Node<K,V> next;

\}  
//重写了计算hash的方法  
//将 Hash 值的高 16 位右移并与原 Hash 值取异或运算(^)，混合高 16 位和低 16 位的值  
//得到一个更加散列的低 16 位的 Hash 值。  
static final int hash(Object key) \{  
int h;  
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);  
\}  
HashMap在JDK1.8之前的实现方式 数组+链表,

但是在JDK1.8后对HashMap进行了底层优化,改为了由 数组+链表或者数值+红黑树实现,主要的目的是提高查找效率

Jdk8数组+链表或者数组+红黑树实现，当链表中的元素大于等于8 个并且数组长度大于等于64以后， 会将链表转换为红黑树，当红黑树节点 小于 等于6 时又会退化为链表。  
当new HashMap()时，底层没有创建数组，首次调用put()方法示时，会调用resize方法，底层创建长度为16的数组，jdk8底层的数组是：Node\[\],而非Entry\[\]，用数组容量大小乘以加载因子得到一个值，一旦数组中存储的元素个数超过该值就会调用resize方法将数组扩容到原来的两倍，在做扩容的时候会生成一个新的数组，原来的所有数据需要重新计算哈希码值重新分配到新的数组，所以扩容的操作非常消耗性能。  
默认的负载因子大小为0.75，数组大小为16。也就是说，默认情况下，那么当HashMap中元素个数超过160.75=12的时候，就把数组的大小扩展为216=32，即扩大一倍。

在我们Java中任何对象都有hashcode，hash算法就是通过hashcode与自己进行向右位移16的异或运算。这样做是为了使高位的16位hash也能参与运算，使运算出来的hash值足够随机，足够分散，还有产生的数组下标足够随机。  
map.put(k,v)实现原理

（1）首先将k,v封装到Node对象当中（节点）。 （2）先调用k的hashCode()方法得出哈希值，并通过哈希算法转换成数组的下标。 （3）下标位置上如果没有任何元素，就把Node添加到这个位置上。如果说下标对应的位置上有链表。此时，就会拿着k和链表上每个节点的k进行equal。如果所有的equals方法返回都是false，那么这个新的节点将被添加到链表的末尾。如其中有一个equals返回了true，那么这个节点的value将会被覆盖。

HashMap中的put()方法

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

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,  
boolean evict) \{  
Node<K,V>\[\] tab; Node<K,V> p; int n, i;  
//判断数组是否未初始化  
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)  
//如果未初始化，调用resize方法 进行初始化  
n = (tab = resize()).length;  
//通过 & 运算求出该数据（key）的数组下标并判断该下标位置是否有数据  
if ((p = tab\[i = (n - 1) & hash\]) == null)  
//如果没有，直接将数据放在该下标位置  
tab\[i\] = newNode(hash, key, value, null);  
//该数组下标有数据的情况  
else \{  
Node<K,V> e; K k;  
//判断该位置数据的key和新来的数据是否一样  
if (p.hash == hash &&  
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
//如果一样，证明为修改操作，该节点的数据赋值给e,后边会用到  
e = p;  
//判断是不是红黑树  
else if (p instanceof TreeNode)  
//如果是红黑树的话，进行红黑树的操作  
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);  
//新数据和当前数组既不相同，也不是红黑树节点，证明是链表  
else \{  
//遍历链表  
for (int binCount = 0; ; ++binCount) \{  
//判断next节点，如果为空的话，证明遍历到链表尾部了  
if ((e = p.next) == null) \{  
//把新值放入链表尾部  
p.next = newNode(hash, key, value, null);  
//因为新插入了一条数据，所以判断链表长度是不是大于等于8  
if (binCount >= TREEIFY\_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st  
//如果是，进行转换红黑树操作  
treeifyBin(tab, hash);  
break;  
\}  
//判断链表当中有数据相同的值，如果一样，证明为修改操作  
if (e.hash == hash &&  
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
break;  
//把下一个节点赋值为当前节点  
p = e;  
\}  
\}  
//判断e是否为空（e值为修改操作存放原数据的变量）  
if (e != null) \{ // existing mapping for key  
//不为空的话证明是修改操作，取出老值  
V oldValue = e.value;  
//一定会执行 onlyIfAbsent传进来的是false  
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)  
//将新值赋值当前节点  
e.value = value;  
afterNodeAccess(e);  
//返回老值  
return oldValue;  
\}  
\}  
//计数器，计算当前节点的修改次数  
\++modCount;  
//当前数组中的数据数量如果大于扩容阈值  
if (++size > threshold)  
//进行扩容操作  
resize();  
//空方法  
afterNodeInsertion(evict);  
//添加操作时 返回空值  
return null;  
\}  
map中resize方法

//扩容、初始化数组  
final Node<K,V>\[\] resize() \{  
Node<K,V>\[\] oldTab = table;  
//如果当前数组为null的时候，把oldCap老数组容量设置为0  
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;  
//老的扩容阈值  
int oldThr = threshold;  
int newCap, newThr = 0;  
//判断数组容量是否大于0，大于0说明数组已经初始化  
if (oldCap > 0) \{  
//判断当前数组长度是否大于最大数组长度  
if (oldCap >= MAXIMUM\_CAPACITY) \{  
//如果是，将扩容阈值直接设置为int类型的最大数值并直接返回  
threshold = Integer.MAX\_VALUE;  
return oldTab;  
\}  
//如果在最大长度范围内，则需要扩容 OldCap << 1等价于oldCap\*2  
//运算过后判断是不是最大值并且oldCap需要大于16  
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM\_CAPACITY &&  
oldCap >= DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY)  
newThr = oldThr << 1; // double threshold 等价于oldThr\*2  
\}  
//如果oldCap<0，但是已经初始化了，像把元素删除完之后的情况，那么它的临界值肯定还存在， 如果是首次初始化，它的临界值则为0  
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold  
newCap = oldThr;  
//数组未初始化的情况，将阈值和扩容因子都设置为默认值  
else \{ // zero initial threshold signifies using defaults  
newCap = DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY;  
newThr = (int)(DEFAULT\_LOAD\_FACTOR \* DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY);  
\}  
//初始化容量小于16的时候，扩容阈值是没有赋值的  
if (newThr == 0) \{  
//创建阈值  
float ft = (float)newCap \* loadFactor;  
//判断新容量和新阈值是否大于最大容量  
newThr = (newCap < MAXIMUM\_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM\_CAPACITY ?  
(int)ft : Integer.MAX\_VALUE);  
\}  
//计算出来的阈值赋值  
threshold = newThr;  
@SuppressWarnings(\{"rawtypes","unchecked"\})  
//根据上边计算得出的容量 创建新的数组  
Node<K,V>\[\] newTab = (Node<K,V>\[\])new Node\[newCap\];  
//赋值  
table = newTab;  
//扩容操作，判断不为空证明不是初始化数组  
if (oldTab != null) \{  
//遍历数组  
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) \{  
Node<K,V> e;  
//判断当前下标为j的数组如果不为空的话赋值个e，进行下一步操作  
if ((e = oldTab\[j\]) != null) \{  
//将数组位置置空  
oldTab\[j\] = null;  
//判断是否有下个节点  
if (e.next == null)  
//如果没有，就重新计算在新数组中的下标并放进去  
newTab\[e.hash & (newCap - 1)\] = e;  
//有下个节点的情况，并且判断是否已经树化  
else if (e instanceof TreeNode)  
//进行红黑树的操作  
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);  
//有下个节点的情况，并且没有树化（链表形式）  
else \{  
//比如老数组容量是16，那下标就为0-15  
//扩容操作\*2，容量就变为32，下标为0-31  
//低位：0-15，高位16-31  
//定义了四个变量  
// 低位头 低位尾  
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;  
// 高位头 高位尾  
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;  
//下个节点  
Node<K,V> next;  
//循环遍历  
do \{  
//取出next节点  
next = e.next;  
//通过 与操作 计算得出结果为0  
if ((e.hash & oldCap) == 0) \{  
//如果低位尾为null，证明当前数组位置为空，没有任何数据  
if (loTail == null)  
//将e值放入低位头  
loHead = e;  
//低位尾不为null，证明已经有数据了  
else  
//将数据放入next节点  
loTail.next = e;  
//记录低位尾数据  
loTail = e;  
\}  
//通过 与操作 计算得出结果不为0  
else \{  
//如果高位尾为null，证明当前数组位置为空，没有任何数据  
if (hiTail == null)  
//将e值放入高位头  
hiHead = e;  
//高位尾不为null，证明已经有数据了  
else  
//将数据放入next节点  
hiTail.next = e;  
//记录高位尾数据  
hiTail = e;  
\}  
//如果e不为空，证明没有到链表尾部，继续执行循环  
\} while ((e = next) != null);  
//低位尾如果记录的有数据，是链表  
if (loTail != null) \{  
//将下一个元素置空  
loTail.next = null;  
//将低位头放入新数组的原下标位置  
newTab\[j\] = loHead;  
\}  
//高位尾如果记录的有数据，是链表  
if (hiTail != null) \{  
//将下一个元素置空  
hiTail.next = null;  
//将高位头放入新数组的(原下标+原数组容量)位置  
newTab\[j + oldCap\] = hiHead;  
\}  
\}  
\}  
\}  
\}  
//返回新的数组对象  
return newTab;  
\}  
map.get(k)实现原理

(1)、先调用k的hashCode()方法得出哈希值，并通过哈希算法转换成数组的下标。 (2)、在通过数组下标快速定位到某个位置上。重点理解如果这个位置上什么都没有，则返回null。如果这个位置上有单向链表，那么它就会拿着参数K和单向链表上的每一个节点的K进行equals，如果所有equals方法都返回false，则get方法返回null。如果其中一个节点的K和参数K进行equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get方法最终返回这个要找的value。

HashMap中的get()方法

public V get(Object key) \{  
Node<K,V> e;  
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;  
\}  
getNode()方法

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) \{  
Node<K,V>\[\] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;  
//判断数组不为null并且长度大于0，并且通过hash算出来的数组下标的位置不为空，证明有数据  
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&  
(first = tab\[(n - 1) & hash\]) != null) \{  
//判断数组的位置的key的hash和内容是否等同与要查询的数据  
if (first.hash == hash && // always check first node  
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
//相等的话直接返回  
return first;  
//判断是否有下个节点  
if ((e = first.next) != null) \{  
//判断是否为为红黑树  
if (first instanceof TreeNode)  
//进行红黑树查询操作  
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);  
//链表查询操作  
do \{  
//循环链表，逐一判断  
if (e.hash == hash &&  
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  
//发现key的话就返回  
return e;  
\} while ((e = e.next) != null);  
\}  
\}  
//没有查询到返回null  
return null;  
\}  
三、HashMap常见面试题分析

为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

首先，HashMap的初始化的数组长度一定是2的n次的，每次扩容仍是原来的2倍的话，就不会破坏这个规律，每次扩容后，原数据都会进行数据迁移，根据二进制的计算，扩容后数据要么在原来位置，要么在【原来位置+扩容长度】，这样就不需要重新hash，效率上更高。

HashMap中，如果想存入数据，首先它需要根据key的哈希值去定位落入哪个桶中

HashMap的做法，我总结的是，三步：>>>无符号右移、^异或、&与

具体是：拿着key的哈希值，先“>>>”无符号右移16位，然后“^”异或上key的哈希值，得到一个值，再拿着这个值去“&”上数组长度减一

最后得出一个数（如果数组长度是15的话，那这个数就是一个0-15之间的一个数），这个数就是得出的数组脚标位置，也就是存入的桶的位置。

由上边可以知道，定位桶的位置最后需要做一个 “&” 与运算，&完了得出一个数，就是桶的位置

知道了这些以后，再来说为什么HashMap的长度之所以一定是2的次幂？

至少有以下两个原因：

1、HashMap的长度是2的次幂的话，可以让数据更散列更均匀的分布，更充分的利用数组的空间

怎么理解呢？下面举例子说一下如果不是2的次幂的数的话假设数组长度是一个奇数，那参与最后的&运算的肯定就是偶数，那偶数的话，它二进制的最后一个低位肯定是0，0做完&运算得到的肯定也是0，那意味着&完后得到的数的最低位一定是0最低位一定是0的话，那说明一定是一个偶数，换句话说就是：&完得到的数一定是一个偶数，所以&完获取到的脚标永远是偶数位，那意味着奇数位的脚标永远都没值，有一半的空间是浪费的奇数说完了，来说一下偶数，假设数组长度是一个偶数，比如6，那参与&运算的就是55的二进制 00000000 00000000 00000000 00000101发现任何一个数&上5，倒数第二低位永远是0，那就意味着&完以后，最起码肯定得不出2或者3（这点刚开始不好理解，但是好好想一下就能明白）意味着第二和第三脚标位肯定不会有值

虽然偶数的话，不会像奇数那么夸张会有一半的脚标位得不到，但是也总会有一些脚标位得不到的。所以不是2的次幂的话，不管是奇数还是偶数，就肯定注定了某些脚标位永远是没有值的，而某些脚标位永远是没有值的，就意味着浪费空间，会让数据散列的不充分，这对HashMap来说绝对是个灾难！

2、HashMap的长度一定是2的次幂，还有另外一个原因，那就是在扩容迁移的时候不需要再重新通过哈希定位新的位置了。扩容后，元素新的位置，要么在原脚标位，要么在原脚标位+扩容长度这么一个位置。

比如扩容前长度是8，扩容后长度是16

第一种情况：  
扩容前：  
00000000 00000000 00000000 00000101  
&00000000 00000000 00000000 00000111 8-1=7  
\-------------------------------------  
101 ===== 5 原来脚标位是5

扩容后：  
00000000 00000000 00000000 00000101  
&00000000 00000000 00000000 00001111 16-1=15  
\-------------------------------------  
101 ===== 5 扩容后脚标位是5（原脚标位）

第二种情况：  
扩容前：  
00000000 00000000 00000000 00001101  
&00000000 00000000 00000000 00000111 8-1=7  
\-------------------------------------  
101 ===== 5 原来脚标位是5

扩容后：  
00000000 00000000 00000000 00001101  
&00000000 00000000 00000000 00001111 16-1=15  
\-------------------------------------  
1101 ===== 13 扩容后脚标位是13（原脚标位+扩容长度）  
扩容后到底是在原来位置还是在原脚标位+扩容长度的位置，主要是看新扩容最左边一个1对应的上方数字是0还是1如果是0则扩容后在原来位置，如果是1则扩容后在原脚标位+扩容长度的位置HashMap源码里扩容也是这么做的。

总结来说，就是hash&（n-1）这个计算有关。如果不为n不为2的n次方的话，那转换为二进制情况下，n-1就会有某一位为0，那与hash做了&运算后，该位置永远为0，那么计算出来的数组位置就永远会有某个下标的数组位置是空的，也就是这个位置永远不会有值。

JDK1.7中形成的环形链表

线程一：读取到当前的hashmap情况，在准备扩容时，线程二介入

![fbafeaf5c1d64670b28ec4d749d99b85.png][]

线程二：读取hashmap，进行扩容

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线程一：继续执行

此线程先将A移入新的链表，再将B插入到链头，由于另外一个线程的原因，B的next指向了A，所以B->A->B,形成循环。

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JDK1.8中HashMap的性能优化

JDK1.8在1.7的基础上对一些操作进行了优化。

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注意：JDK1.8里转换为红黑树的时候，数组长度必须大于64，如果数组长度小于64，链表长度达到8的话，会进行resize扩容操作。

四、总结

看到这里，我们已经HashMap的源码和实现有了清晰的理解，并且对它的构造方法再到它的一个put数据和get数据的一个源码解析，还有一些它里边比较精妙和重要的一些方法也都探索清楚了，希望这些知识点可以在大家以后的面试中也能够帮助到大家，斩获一个心仪的offer。

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