面试官再问你 HashMap 底层原理，就把这篇文章甩给他看
前言
HashMap 源码和底层原理在如今面试中是必问的。所以，咱们很是有必要搞清楚它的底层实现和思想，才能在面试中对答如流，跟面试官大战三百回合。文章较长，介绍了不少原理性的问题，但愿对你有所帮助~node
目录
本篇文章主要包括如下内容：面试
- HashMap 的存储结构
- 经常使用变量说明，如加载因子等
- HashMap 的四个构造函数
- tableSizeFor()方法及做用
- put()方法详解
- hash()方法，以及避免哈希碰撞的原理
- resize()扩容机制及原理
- get()方法
- 为何HashMap链表会造成死循环，JDK1.8作了哪些优化
正文
说明：本篇主要以JDK1.8的源码来分析，顺带讲下和JDK1.7的一些区别。数组
HashMap存储结构
这里须要区分一下，JDK1.7和 JDK1.8以后的 HashMap 存储结构。在JDK1.7及以前，是用数组加链表的方式存储的。安全
可是，众所周知，当链表的长度特别长的时候，查询效率将直线降低，查询的时间复杂度为 O(n)。所以，JDK1.8 把它设计为达到一个特定的阈值以后，就将链表转化为红黑树。多线程
这里简单说下红黑树的特色：app
- 每一个节点只有两种颜色：红色或者黑色
- 根节点必须是黑色
- 每一个叶子节点（NIL）都是黑色的空节点
- 从根节点到叶子节点，不能出现两个连续的红色节点
- 从任一节点出发，到它下边的子节点的路径包含的黑色节点数目都相同
因为红黑树，是一个自平衡的二叉搜索树，所以可使查询的时间复杂度降为O(logn)。（红黑树不是本文重点，不了解的童鞋可自行查阅相关资料哈）函数
HashMap 结构示意图：post
经常使用的变量
在 HashMap源码中，比较重要的经常使用变量，主要有如下这些。还有两个内部类来表示普通链表的节点和红黑树节点。优化
//默认的初始化容量为16，必须是2的n次幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量为 2^30
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的加载因子0.75，乘以数组容量获得的值，用来表示元素个数达到多少时，须要扩容。
//为何设置 0.75 这个值呢，简单来讲就是时间和空间的权衡。
//若小于0.75如0.5，则数组长度达到一半大小就须要扩容，空间使用率大大下降，
//若大于0.75如0.8，则会增大hash冲突的几率，影响查询效率。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//刚才提到了当链表长度过长时，会有一个阈值，超过这个阈值8就会转化为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当红黑树上的元素个数，减小到6个时，就退化为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//链表转化为红黑树，除了有阈值的限制，还有另一个限制，须要数组容量至少达到64，才会树化。
//这是为了不，数组扩容和树化阈值之间的冲突。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//存放全部Node节点的数组
transient Node<K,V>[] table;
//存放全部的键值对
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//map中的实际键值对个数，即数组中元素个数
transient int size;
//每次结构改变时，都会自增，fail-fast机制，这是一种错误检测机制。
//当迭代集合的时候，若是结构发生改变，则会发生 fail-fast，抛出异常。
transient int modCount;
//数组扩容阈值
int threshold;
//加载因子
final float loadFactor;
//普通单向链表节点类
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//key的hash值，put和get的时候都须要用到它来肯定元素在数组中的位置
final int hash;
final K key;
V value;
//指向单链表的下一个节点
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
}
//转化为红黑树的节点类
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
//当前节点的父节点
TreeNode<K,V> parent;
//左孩子节点
TreeNode<K,V> left;
//右孩子节点
TreeNode<K,V> right;
//指向前一个节点
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
//当前节点是红色或者黑色的标识
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
}
HashMap 构造函数
HashMap有四个构造函数可供咱们使用，一块儿来看下：this
//默认无参构造，指定一个默认的加载因子
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
//可指定容量的有参构造，可是须要注意当前咱们指定的容量并不必定就是实际的容量，下面会说
public HashMap(int initialCapacity) {
//一样使用默认加载因子
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//可指定容量和加载因子，可是笔者不建议本身手动指定非0.75的加载因子
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;
//这里就是把咱们指定的容量改成一个大于它的的最小的2次幂值，如传过来的容量是14，则返回16
//注意这里，按理说返回的值应该赋值给 capacity，即保证数组容量老是2的n次幂，为何这里赋值给了 threshold 呢？
//先卖个关子，等到 resize 的时候再说
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//可传入一个已有的map
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
//把传入的map里边的元素都加载到当前map
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
//put方法的具体实现，后边讲
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
tableSizeFor()
上边的第三个构造函数中，调用了 tableSizeFor 方法，这个方法是怎么实现的呢？
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
咱们以传入参数为14 来举例，计算这个过程。
首先，14传进去以后先减1，n此时为13。而后是一系列的无符号右移运算。
//13的二进制 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1101 //无右移1位，高位补0 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 //而后把它和原来的13作或运算获得，此时的n值 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 //再以上边的值，右移2位 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 //而后和第一次或运算以后的 n 值再作或运算，此时获得的n值 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 ... //咱们会发现，再执行右移 4,8,16位，一样n的值不变 //当n小于0时，返回1，不然判断是否大于最大容量，是的话返回最大容量，不然返回 n+1 return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; //很明显咱们这里返回的是 n+1 的值， 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 + 1 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000
将它转为十进制，就是 2^4 = 16 。咱们会发现一个规律，以上的右移运算，最终会把最低位的值都转化为 1111 这样的结构，而后再加1，就是1 0000 这样的结构，它必定是 2的n次幂。所以，这个方法返回的就是大于当前传入值的最小（最接近当前值）的一个2的n次幂的值。
put()方法详解
//put方法，会先调用一个hash()方法，获得当前key的一个hash值，
//用于肯定当前key应该存放在数组的哪一个下标位置
//这里的 hash方法，咱们姑且先认为是key.hashCode()，其实不是的，一下子细讲
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//把hash值和当前的key，value传入进来
//这里onlyIfAbsent若是为true，代表不能修改已经存在的值，所以咱们传入false
//evict只有在方法 afterNodeInsertion(boolean evict) { }用到，能够看到它是一个空实现，所以不用关注这个参数
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table是否为空，若是空的话，会先调用resize扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根据当前key的hash值找到它在数组中的下标，判断当前下标位置是否已经存在元素，
//若没有，则把key、value包装成Node节点，直接添加到此位置。
// i = (n - 1) & hash 是计算下标位置的，为何这样算，后边讲
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//若是当前位置已经有元素了，分为三种状况。
Node<K,V> e; K k;
//1.当前位置元素的hash值等于传过来的hash，而且他们的key值也相等，
//则把p赋值给e，跳转到①处，后续须要作值的覆盖处理
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//2.若是当前是红黑树结构，则把它加入到红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//3.说明此位置已存在元素，而且是普通链表结构，则采用尾插法，把新节点加入到链表尾部
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//若是头结点的下一个节点为空，则插入新节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//若是在插入的过程当中，链表长度超过了8，则转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
//插入成功以后，跳出循环，跳转到①处
break;
}
//若在链表中找到了相同key的话，直接退出循环，跳转到①处
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//① 此时e有两种状况
//1.说明发生了碰撞，e表明的是旧值，所以节点位置不变，可是须要替换为新值
//2.说明e是插入链表或者红黑树，成功后的新节点
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//用新值替换旧值，并返回旧值。
//oldValue为空，说明e是新增的节点或者也有可能旧值原本就是空的，由于hashmap可存空值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//看方法名字便可知，这是在node被访问以后须要作的操做。其实此处是一个空实现，
//只有在 LinkedHashMap才会实现，用于实现根据访问前后顺序对元素进行排序，hashmap不提供排序功能
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
//void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//fail-fast机制
++modCount;
//若是当前数组中的元素个数超过阈值，则扩容
if (++size > threshold)
resize();
//一样的空实现
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
hash()计算原理
前面 put 方法中说到，须要先把当前key进行哈希处理，咱们看下这个方法是怎么实现的。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
这里，会先判断key是否为空，若为空则返回0。这也说明了hashMap是支持key传 null 的。若非空，则先计算key的hashCode值，赋值给h，而后把h右移16位，并与原来的h进行异或处理。为何要这样作，这样作有什么好处呢？
咱们知道，hashCode()方法继承自父类Object，它返回的是一个 int 类型的数值，能够保证同一个应用单次执行的每次调用，返回结果都是相同的（这个说明能够在hashCode源码上找到），这就保证了hash的肯定性。在此基础上，再进行某些固定的运算，确定结果也是能够肯定的。
我随便运行一段程序，把它的 hashCode的二进制打印出来，以下。
public static void main(String[] args) {
Object o = new Object();
int hash = o.hashCode();
System.out.println(hash);
System.out.println(Integer.toBinaryString(hash));
}
//1836019240
//1101101011011110110111000101000
而后，进行 (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 这一段运算。
//h原来的值 0110 1101 0110 1111 0110 1110 0010 1000 //无符号右移16位，其实至关于把低位16位舍去，只保留高16位 0000 0000 0000 0000 0110 1101 0110 1111 //而后高16位和原 h进行异或运算 0110 1101 0110 1111 0110 1110 0010 1000 ^ 0000 0000 0000 0000 0110 1101 0110 1111 = 0110 1101 0110 1111 0000 0011 0100 0111
能够看到，其实至关于，咱们把高16位值和当前h的低16位进行了混合，这样能够尽可能保留高16位的特征，从而下降哈希碰撞的几率。
思考一下，为何这样作，就能够下降哈希碰撞的几率呢？先别着急，咱们须要结合 i = (n - 1) & hash 这一段运算来理解。
** (n-1) & hash 做用**
//② //这是 put 方法中用来根据hash()值寻找在数组中的下标的逻辑， //n为数组长度， hash为调用 hash()方法混合处理以后的hash值。 i = (n - 1) & hash
咱们知道，若是给定某个数值，去找它在某个数组中的下标位置时，直接用模运算就能够了（假设数组值从0开始递增）。如，我找 14 在数组长度为16的数组中的下标，即为 14 % 16，等于14 。 18的位置即为 18%16，等于2。
而②中，就是取模运算的位运算形式。以18%16为例
//18的二进制 0001 0010 //16 -1 即 15的二进制 0000 1111 //与运算以后的结果为 0000 0010 // 能够看到，上边的结果转化为十进制就是 2 。 //其实咱们会发现一个规律，由于n是2的n次幂，所以它的二进制表现形式确定是相似于 0001 0000 //这样的形式，只有一个位是1，其余位都是0。而它减 1 以后的形式就是相似于 0000 1111 //这样的形式，高位都是0，低位都是1，所以它和任意值进行与运算，结果值确定在这个区间内 0000 0000 ~ 0000 1111 //也就是0到15之间，（以n为16为例） //所以，这个运算就能够实现取模运算，并且位运算还有个好处，就是速度比较快。
为何高低位异或运算能够减小哈希碰撞
咱们想象一下，假如用 key 原来的hashCode值，直接和 (n-1) 进行与运算来求数组下标，而不进行高低位混合运算，会产生什么样的结果。
//例如我有另一个h2，和原来的 h相比较，高16位有很大的不一样，可是低16位类似度很高，甚至相同的话。 //原h值 0110 1101 0110 1111 0110 1110 0010 1000 //另一个h2值 0100 0101 1110 1011 0110 0110 0010 1000 // n -1 ,即 15 的二进制 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 //能够发现 h2 和 h 的高位不相同，可是低位类似度很是高。 //他们分别和 n -1 进行与运算时，获得的结果倒是相同的。（此处n假设为16） //由于 n-1 的高16位都是0，无论 h 的高 16 位是什么，与运算以后，都不影响最终结果，高位必定全是 0 //所以，哈希碰撞的几率就大大增长了，而且 h 的高16 位特征全都丢失了。
爱思考的同窗可能就会有疑问了，我进行高低16位混合运算，是能够的，这样能够保证尽可能减小高区位的特征。那么，为何选择用异或运算呢，我用与、或、非运算不行吗？
这是有必定的道理的。咱们看一个表格，就能明白了。
能够看到两个值进行与运算，结果会趋向于0；或运算，结果会趋向于1；而只有异或运算，0和1的比例能够达到1:1的平衡状态。（非呢？别扯犊子了，两个值怎么作非运算。。。）
因此，异或运算以后，可让结果的随机性更大，而随机性大了以后，哈希碰撞的几率固然就更小了。
以上，就是为何要对一个hash值进行高低位混合，而且选择异或运算来混合的缘由。
resize() 扩容机制
在上边 put 方法中，咱们会发现，当数组为空的时候，会调用 resize 方法，当数组的 size 大于阈值的时候，也会调用 resize方法。 那么看下 resize 方法都作了哪些事情吧。
final Node<K,V>[] resize() {
//旧数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
//旧数组的容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//旧数组的扩容阈值，注意看，这里取的是当前对象的 threshold 值，下边的第2种状况会用到。
int oldThr = threshold;
//初始化新数组的容量和阈值，分三种状况讨论。
int newCap, newThr = 0;
//1.当旧数组的容量大于0时，说明在这以前确定调用过 resize扩容过一次，才会致使旧容量不为0。
//为何这样说呢，以前我在 tableSizeFor 卖了个关子，须要注意的是，它返回的值是赋给了 threshold 而不是 capacity。
//咱们在这以前，压根就没有在任何地方看到过，它给 capacity 赋初始值。
if (oldCap > 0) {
//容量达到了最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//新数组的容量和阈值都扩大原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//2.到这里，说明 oldCap <= 0，而且 oldThr(threshold) > 0，这就是 map 初始化的时候，第一次调用 resize的状况
//而 oldThr的值等于 threshold，此时的 threshold 是经过 tableSizeFor 方法获得的一个2的n次幂的值(咱们以16为例)。
//所以，须要把 oldThr 的值，也就是 threshold ，赋值给新数组的容量 newCap，以保证数组的容量是2的n次幂。
//因此咱们能够得出结论，当map第一次 put 元素的时候，就会走到这个分支，把数组的容量设置为正确的值（2的n次幂)
//可是，此时 threshold 的值也是2的n次幂，这不对啊，它应该是数组的容量乘以加载因子才对。别着急，这个会在③处理。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//3.到这里，说明 oldCap 和 oldThr 都是小于等于0的。也说明咱们的map是经过默认无参构造来建立的，
//因而，数组的容量和阈值都取默认值就能够了，即 16 和 12。
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//③ 这里就是处理第2种状况，由于只有这种状况 newThr 才为0，
//所以计算 newThr（用 newCap即16 乘以加载因子 0.75，获得 12） ，并把它赋值给 threshold
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//赋予 threshold 正确的值，表示数组下次须要扩容的阈值（此时就把原来的 16 修正为了 12）。
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//若是原来的数组不为空，那么咱们就须要把原来数组中的元素从新分配到新的数组中
//若是是第2种状况，因为是第一次调用resize，此时数组确定是空的，所以也就不须要从新分配元素。
if (oldTab != null) {
//遍历旧数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//取到当前下标的第一个元素，若是存在，则分三种状况从新分配位置
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//1.若是当前元素的下一个元素为空，则说明此处只有一个元素
//则直接用它的hash()值和新数组的容量取模就能够了，获得新的下标位置。
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//2.若是是红黑树结构，则拆分成黑树，必要时有可能退化为链表
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//3.到这里说明，这是一个长度大于 1 的普通链表，则须要计算并
//判断当前位置的链表是否须要移动到新的位置
else { // preserve order
// loHead 和 loTail 分别表明链表旧位置的头尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hiHead 和 hiTail 分别表明链表移动到新位置的头尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//若是当前元素的hash值和oldCap作与运算为0，则原位置不变
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//不然，须要移动到新的位置
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//原位置不变的一条链表，数组下标不变
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//移动到新位置的一条链表，数组下标为原下标加上旧数组的容量
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
上边还有一个很是重要的运算，咱们没有讲解。就是下边这个判断，它用于把原来的普通链表拆分为两条链表，位置不变或者放在新的位置。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {} else {}
咱们以原数组容量16为例，扩容以后容量为32。说明下为何这样计算。
仍是用以前的hash值举例。
//e.hash值 0110 1101 0110 1111 0110 1110 0010 1000 //oldCap值，即16 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000 //作与运算，咱们会发现结果不是0就是非0， //并且它取决于 e.hash 二进制位的倒数第五位是 0 仍是 1， //若倒数第五位为0，则结果为0，若倒数第五位为1，则结果为非0。 //那这个和新数组有什么关系呢？ //别着急，咱们看下新数组的容量是32，若是求当前hash值在新数组中的下标，则为 // e.hash &( 32 - 1) 这样的运算 ，即 hash 与 31 进行与运算， 0110 1101 0110 1111 0110 1110 0010 1000 & 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000 //接下来，咱们对比原来的下标计算结果和新的下标结果，看图
看下面的图，咱们观察，hash值和旧数组进行与运算的结果 ，跟新数组的与运算结果有什么不一样。
会发现一个规律：
若hash值的倒数第五位是0，则新下标与旧下标结果相同，都为 0000 1000
若hash值的倒数第五位是1，则新下标（0001 1000）与旧下标（0000 1000）结果值相差了 16 。
所以，咱们就能够根据 （e.hash & oldCap == 0） 这个判断的真假来决定，当前元素应该在原来的位置不变，仍是在新的位置(原位置 + 16)。
若是，上边的推理仍是不明白的话，我再举个简单的例子。
18%16=2 18%32=18 34%16=2 34%32=2 50%16=2 50%32=18
怎么样，发现规律没，有没有那个感受了？
计算中的18，34 ，50 其实就至关于 e.hash 值，和新旧数组作取模运算，获得的结果，要么就是原来的位置不变，要么就是原来的位置加上旧数组的长度。
get()方法
有了前面的基础，get方法就比较简单了。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//若是节点为空，则返回null，不然返回节点的value。这也说明，hashMap是支持value为null的。
//所以，咱们就明白了，为何hashMap支持Key和value都为null
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//首先要确保数组不能为空，而后取到当前hash值计算出来的下标位置的第一个元素
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//若hash值和key都相等，则说明咱们要找的就是第一个元素，直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//若是不是的话，就遍历当前链表（或红黑树）
if ((e = first.next) != null) {
//若是是红黑树结构，则找到当前key所在的节点位置
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//若是是普通链表，则向后遍历查找，直到找到或者遍历到链表末尾为止。
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//不然，说明没有找到，返回null
return null;
}
为何HashMap链表会造成死循环
准确的讲应该是 JDK1.7 的 HashMap 链表会有死循环的可能，由于JDK1.7是采用的头插法，在多线程环境下有可能会使链表造成环状，从而致使死循环。JDK1.8作了改进，用的是尾插法，不会产生死循环。
那么，链表是怎么造成环状的呢？
关于这一点的解释，我发现网上文章抄来抄去的，并且都来自左耳朵耗子，更惊奇的是，连配图都是如出一辙的。（别问我为何知道，由于我也看过耗子叔的文章，哈哈。然而，菜鸡的我，那篇文章，并无看懂。。。）
我实在看不下去了，因而一怒之下，就有了这篇文章。我会照着源码一步一步的分析变量之间的关系怎么变化的，并有配图哦。
咱们从 put()方法开始，最终找到线程不安全的那个方法。这里省略中间不重要的过程，我只把方法的跳转流程贴出来：
//添加元素方法 -> 添加新节点方法 -> 扩容方法 -> 把原数组元素从新分配到新数组中 put() --> addEntry() --> resize() --> transfer()
问题就发生在 transfer 这个方法中。
咱们假设，原数组容量只有2，其中一条链表上有两个元素 A,B，以下图
如今，有两个线程都执行 transfer 方法。每一个线程都会在它们本身的工做内存生成一个newTable 的数组，用于存储变化后的链表，它们互不影响（这里互不影响，指的是两个新数组自己互不影响）。可是，须要注意的是，它们操做的数据倒是同一份。
由于，真正的数组中的内容在堆中存储，它们指向的是同一份数据内容。就至关于，有两个不一样的引用 X，Y，可是它们都指向同一个对象 Z。这里 X、Y就是两个线程不一样的新数组，Z就是堆中的A，B 等元素对象。
假设线程一执行到了上图1中所指的代码①处，刚好 CPU 时间片到了，线程被挂起，不能继续执行了。 记住此时，线程一中记录的 e = A ， e.next = B。
而后线程二正常执行，扩容后的数组长度为 4， 假设 A，B两个元素又碰撞到了同一个桶中。而后，经过几回 while 循环后，采用头插法，最终呈现的结构以下：
此时，线程一解挂，继续往下执行。注意，此时线程一，记录的仍是 e = A，e.next = B，由于它还未感知到最新的变化。
咱们主要关注图1中标注的①②③④处的变量变化：
/** * next = e.next * e.next = newTable[i] * newTable[i] = e; * e = next; */ //第一次循环,(伪代码) e=A;next=B; e.next=null //此时线程一的新数组刚初始化完成，尚未元素 newTab[i] = A->null //把A节点头插到新数组中 e=B; //下次循环的e值
第一次循环结束后，线程一新数组的结构以下图：
而后，因为 e=B，不为空，进入第二次循环。
//第二次循环 e=B;next=A; //此时A，B的内容已经被线程二修改成 B->A->null，而后被线程一读到，因此B的下一个节点指向A e.next=A->null // A->null 为第一次循环后线程一新数组的结构 newTab[i] = B->A->null //新节点B插入以后，线程一新数组的结构 e=A; //下次循环的 e 值
第二次循环结束后，线程一新数组的结构以下图：
此时，因为 e=A，不为空，继续循环。
//第三次循环 e=A;next=null; // A节点后边已经没有节点了 e.next= B->A->null // B->A->null 为第二次循环后线程一新数组的结构 //咱们把A插入后，抽象的表达为 A->B->A->null，可是，A只能是一个，不能分身啊 //所以其实是 e(A).next指向发生了变化，A的 next 由指向 null 改成指向了 B， //而 B 自己又指向A，所以A和B互相指向，成环 newTab[i] = A->B 且 B->A e=next=null; //e此时为空，结束循环
第三次循环结束后，看下图，A的指向由 null ，改成指向为 B，所以 A 和 B 之间成环。
这时，有的同窗可能就会问了，就算他们成环了，又怎样，跟死循环有什么关系？
咱们看下 get() 方法（最终调用 getEntry 方法），
能够看到查找元素时，只要 e 不为空，就会一直循环查找下去。如有某个元素 C 的 hash 值也落在了和 A，B元素同一个桶中，则会因为， A，B互相指向，e.next 永远不为空，就会造成死循环。
结语
若是本文对你有用，欢迎关注我哦~
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