害怕面试被问HashMap？这一篇就搞定了！-技术圈

作者 | ithuangqing

来源 | 编码之外（ID：ithuangqing）

话说以下这篇与本篇配合阅读最佳哦（jdk1.8为主）

搞定HashMap

作为一个Java从业者，面试的时候肯定会被问到过HashMap，因为对于HashMap来说，可以说是Java==集合中的精髓==了，如果你觉得自己对它掌握的还不够好，我想今天这篇文章会非常适合你，至少，看了今天这篇文章，以后不怕面试被问HashMap了

其实在我学习HashMap的过程中，我个人觉得HashMap还是挺复杂的，如果真的想把它搞得明明白白的，没有足够的内力怕是一时半会儿做不到，不过我们总归是在不断的学习，因此真的不必强迫自己把现在遇到的一些知识点全部搞懂。

但是，对于HashMap来说，你所掌握的应该足够可以让你应对面试，所以今天咱们的侧重点就是学会那些经常被问到的知识点。

我猜，你肯定看过不少分析HashMap的文章了，那么你掌握多少了呢？从一个问题开始吧

新的节点在插入链表的时候，是怎么插入的？

怎么样，想要回答这个问题，还是需要你对HashMap有个比较深入的了解的，如果仅仅知道什么key和value的话，那么回答这个问题就比较难了。

这个问题大家可以先想想，后面我会给出解答，下面我们一步步的来看HashMap中几个你必须知道的知识点。

Map是个啥？

HashMap隶属于Java中集合这一块，我们知道集合这块有list，set和map，这里的HashMap就是Map的实现类，那么在Map这个大家族中还有哪些重要角色呢？

上图展示了Map的家族，都是狠角色啊，我们对这些其实都要了解并掌握，这里简单的介绍下这几个狠角色：

“
TreeMap从名字上就能看出来是与树有关，它是基于树的实现，而HashMap，HashTable和ConcurrentHashMap都是基于hash表的实现，另外这里的HashTable和HashMap在代码实现上，基本上是一样的，还记得之前在讲解ArrayList的时候提到过和Vector的区别嘛？这里他们是很相似的，一般都不怎么用HashTable，会用ConcurrentHashMap来代替，这个也需要好好研究，它比HashTable性能更好，它的锁粒度更小。

由于这不是本文的重点，只做简单说明，后续会发文单独介绍。

简单来说，Map就是一个映射关系的数据集合，就是我们常见的k-v的形式，一个key对应一个value，大致有这样的图示这只是简单的概念，放到具体的实例当中，比如在HashMap中就会衍生出很多其他的问题，那么HashMap又是个啥？

HashMap是个啥

上面简单提到过，HashMap是基于Hash表的实现，因此，了解了什么是Hash表，那对学习HashMap是相当重要。

之前特意写了一篇介绍哈希表的，不了解的赶紧去看看：来吧！一文彻底搞定哈希表！

建议了解了哈希表之后再学习HashMap，这样很多难懂的也就不那么难理解了。

接着，HashMap是基于hash表的实现，而说到底，它也是用来存储数据供我们使用的，那么底层是用什么来存储数据的呢？可能有人猜到了，还是数组，为啥还是数组？想想之前的ArrayList，怎么，对ArrayList也不了解。

没事，刚好我也写了一篇：掌握这些，ArrayList就不用担心了！

所以，对于HashMap来说，底层也是基于数组实现，只不过这个数组可能和你印象中的数组有些许不同，我们平常整个数组出来，里面会放一些数据，比如基础数据类型或者引用数据类型，数组中的每个元素我们没啥特殊的叫法。

但是在HashMap中人家就有了新名字，我发现这个知识点其实很多人都不太清楚：

“
在HashMap中的底层数组中，每个元素在jdk1.7及之前叫做Entry，而在jdk1.8之后人家又改名叫做Node。

这里可能还是会有人好奇这Entry和Node长啥样，这个看看源码就比较清楚了，后面我们会说。

到了这里你因该就能简单的理解啥是HashMap了，如果你看过什么是哈希表了，你就会清楚，在HashMap中同样会出现哈希表所描述的那些问题，比如：

如何确定添加的元素在底层数组的哪个位置？
怎么扩容？
出现冲突了怎么处理？
。。。

没事，这些问题我们后续都会谈到。

HashMap初始化大小是多少

先来看HashMap的基础用法：

HashMap map = new HashMap();

就这样，我们创建好了一个HashMap，接下来我们看看new之后发生了什么，看看这个无参构造函数吧

  public HashMap() {        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted    }

解释下新面孔：

loadFactor ：负载因子，之前聊哈希表的时候说过这个概念
DEFAULT_LOAD_FACTOR ：默认负载因子，看源码知道是0.75

很简单，当你新建一个HashMap的时候，人家就是简单的去初始化一个负载因子，不过我们这里想知道的是底层数组默认是多少嘞，显然我们没有得到我们的答案，我们继续看源码。

在此之前，想一下之前ArrayList的初始化大小，是不是在add的时候才创建默认数组，这里会不会也一样，那我们看看HashMap的添加元素的方法，这里是put

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

这里大眼一看，有两个方法;

putVal 重点哦
hash

这里需要再明确下，这是我们往HashMap中添加第一个元素的时候，也就是第一次调用这个put方法，可以猜想，现在数据已经过来了，底层是不是要做存储操作，那肯定要弄个数组出来啊，好，离我们想要的结果越来越近了。

先看这个hash方法：

static final int hash(Object key) {    int h;    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

记得之前聊哈希表的时候说过，哈希表的数据存储有个很明显的特点，就是根据你的key使用哈希算法计算得出一个下标值，对吧，不懂得赶紧看：来吧！一文彻底搞定哈希表！

而这里的hash就是根据key得到一个hash值，并没有得到下标值哦。

重点要看这个putVal方法，可以看看源码：

 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                   boolean evict) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)            n = (tab = resize()).length;        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        else {            Node<K,V> e; K k;            if (p.hash == hash &&                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                e = p;            else if (p instanceof TreeNode)                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);            else {                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                    if ((e = p.next) == null) {                        p.next = newNode(hash, key, value, null);                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                            treeifyBin(tab, hash);                        break;                    }                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        break;                    p = e;                }            }            if (e != null) { // existing mapping for key                V oldValue = e.value;                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                    e.value = value;                afterNodeAccess(e);                return oldValue;            }        }        ++modCount;        if (++size > threshold)            resize();        afterNodeInsertion(evict);        return null;    }

咋样，是不是感觉代码一下变多了，我们这里逐步的有重点的来看，先看这个：

if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)    n = (tab = resize()).length;

这个table是啥？

transient Node<K,V>[] table;

看到了，这就是HashMap底层的那个数组，之前说了jdk1.8中数组中的每个元素叫做Node，所以这就是个Node数组。

那么上面那段代码啥意思嘞？其实就是我们第一次往HashMap中添加数据的时候，这个Node数组肯定是null，还没创建嘞，所以这里会去执行resize这个方法。

“
resize方法的主要作用就是初始化和增加表的大小，说白了就是第一次给你初始化一个Node数组，其他需要扩容的时候给你扩容

看看源码：

final Node<K,V>[] resize() {        Node<K,V>[] oldTab = table;        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;            }            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)                newThr = oldThr << 1; // double threshold        }        else if (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);        }        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<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];        table = newTab;        if (oldTab != null) {            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {                Node<K,V> e;                if ((e = oldTab[j]) != null) {                    oldTab[j] = null;                    if (e.next == null)                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;                    else if (e instanceof TreeNode)                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);                    else { // preserve order                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;                        Node<K,V> next;                        do {                            next = e.next;                            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;    }

感觉代码也是比较多的啊，同样，我们关注重点代码：

newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

有这么一个赋值操作，DEFAULT_INITIAL_CAPACITY字面意思理解就是初始化容量啊，是多少呢？

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

这里是个移位运算，就是16，现在已经确定具体的默认容量是16了，那具体在哪创建默认的Node数组呢？继续往下看源码，有这么一句

Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

ok，到这里我们发现，第一次使用HashMap添加数据的时候底层会创建一个长度为16的默认Node数组。

那么新的问题来了？

为啥初始化大小是16

这个问题想必你在HashMap相关分析文章中也看到过，那么该怎么回答呢？

想搞明白为啥是16不是其他的，那首先要知道为啥HashMap的容量要是2的整数次幂？

为什么容量要是 2 的整数次幂？

先看这个16是怎么来的：

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

这里使用了位运算，为啥不直接16嘞？这里主要是位运算的性能好，为啥位运算性能就好，那是因为位运算人家直接操作内存，不需要进行进制转换，要知道计算机可是以二进制的形式做数据存储啊，知道了吧，那16嘞？为啥是16不是其他的？想要知道为啥是16，我们得从HashMap的数据存放特性来说。

对于HashMap而言，存放的是键值对，所以做数据添加操作的时候会根据你传入的key值做hash运算，从而得到一个下标值，也就是以这个下标值来确定你的这个value值应该存放在底层Node数组的哪个位置。

那么这里一定会出现的问题就是，不同的key会被计算得出同一个位置，那么这样就冲突啦，位置已经被占了，那么怎么办嘞？

首先就是冲突了，我们要想办法看看后来的数据应该放在哪里，就是给它找个新位置，这是常规方法，除此之外，我们是不是也可以聚焦到hash算法这块，就是尽量减少冲突，让得到的下标值能够均匀分布。

好了，以上巴拉巴拉说一些理念，下面我们看看源码中是怎么计算下标值得：

i = (n - 1) & hash

这是在源码中第629行有这么一段，它就是计算我们上面说的下标值的，这里的n就是数组长度，默认的就是16，这个hash就是这里得到的值：

 static final int hash(Object key) {        int h;        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);    }

继续看它：

i = (n - 1) & hash

这里是做位与运算，接着我们还需要先搞明白一个问题

为什么要进行取模运算以及位运算

要知道，我们最终是根据key通过哈希算法得到下标值，这个是怎么得到的呢？通常做法就是拿到key的hashcode然后与数组的容量做取模运算，为啥要做取模运算呢？

比如这里默认是一个长度为16的Node数组，我们现在要根据传进来的key计算一个下标值出来然后把value放入到正确的位置，想一下，我们用key的hashcode与数组长度做取模运算，得到的下标值是不是一定在数组的长度范围之内，也就是得到的下标值不会出现越界的情况。

要知道取模是怎么回事啊！明白了这点，我们再来看：

i = (n - 1) & hash

这里就是计算下标的，为啥不是取模运算而是位与运算呢？使用位与运算的一方面原因就是它的性能比较好，另外一点就是这里有这么一个等式：

(n - 1) & hash  =  n % hash

因此，总结起来就是使用位与运算可以实现和取模运算相同的效果，而且位与运算性能更高！

接着，我们再看一个问题

为什么要减一做位运算

理解了这个问题，我们就快接近为什么容量是2的整数次幂的答案了，根据上面说的，这里的n-1是为了实现与取模运算相同的效果，除此之外还有很重要的原因在里面。

在此之前，我们需要看看什么是位与运算，因为我怕这块知识大家之前不注意忘掉了，而它对理解我们现在所讲的问题很重要，看例子：

比如拿5和3做位与运算，也就是5 & 3 = 1（操作的是二进制），怎么来的呢？

5转换为二进制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0101

3转换为二进制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011

1转换为二进制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001

所以啊，位与运算的操作就是：第一个操作数的的第n位于第二个操作数的第n位如果都是1，那么结果的第n位也为1，否则为0

看懂了吧，不懂得话可以去补补这块的知识，后续我也会单独发文详细说说这块。

我们继续回到之前的问题，为什么做减一操作以及容量为啥是2的整数次幂，为啥嘞？

“
告诉你个秘密，2的整数次幂减一得到的数非常特殊，有啥特殊嘞，就是2的整数次幂得到的结果的二进制，如果某位上是1的话，那么2的整数次幂减一的结果的二进制，之前为1的后面全是1

啥意思嘞，可能有点绕，我们先看2的整数次幂啊，有2，4，8，16，32等等，我们来看，首先是16的二进制是：10000，接着16减一得15，15的二进制是：1111，再形象一点就是：

16转换为二进制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000

15转换为二进制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111

再对照我给你说的秘密，看看懂了不，可以再来个例子：

32转换为二进制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010 0000

31转换为二进制：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111

这会总该懂了吧，然后我们再看计算下标的公式：

(n - 1) & hash  =  n % hash

n是容量，它是2的整数次幂，然后与得到的hash值做位于运算，因为n是2的整数次幂，减一之后的二进制最后几位都是1，再根据位与运算的特性，与hash位与之后，得到的结果是不是可能是0也可能是1，，也就是说最终的结果取决于hash的值，如此一来，只要输入的hashcode值本身是均匀分布的，那么hash算法得到的结果就是均匀的。

啥意思？这样得到的下标值就是均匀分布的啊，那冲突的几率就减少啦。

而如果容量不是2的整数次幂的话，就没有上述说的那个特性，这样冲突的概率就会增大。

所以，明白了为啥容量是2的整数次幂了吧。

那为啥是16嘞？难道不是2的整数次幂都行嘛？理论上是都行，但是如果是2，4或者8会不会有点小，添加不了多少数据就会扩容，也就是会频繁扩容，这样岂不是影响性能，那为啥不是32或者更大，那不就浪费空间了嘛，所以啊，16就作为一个非常合适的经验值保留了下来！