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摘要：
HashMap是Map族中最为常用的一种，也是 Java Collection Framework 的重要成员。本文首先给出了 HashMap 的实质并概述了其与 Map、HashSet 的关系，紧接着给出了 HashMap 在 JDK 中的定义，并结合源码分析了其四种构造方式。最后，通过对 HashMap 的数据结构、实现原理、源码实现三个方面的剖析，深入到它底层 Hash 存储机制，解释了其底层数组长度总是 2 的 n 次方的原因，也揭示了其快速存取、扩容及扩容后的重哈希的原理与实现。
友情提示：
本文所有关于HashMap的源码都是基于 JDK 1.6 的，不同 JDK 版本之间也许会有些许差异，但不影响我们对 HashMap 的数据结构、原理等整体的把握和了解。
HashMap 的直接子类LinkedHashMap继承了HashMap的所用特性，并且还通过额外维护一个双向链表保持了有序性, 通过对比LinkedHashMap和HashMap的实现有助于更好的理解HashMap。关于LinkedHashMap的更多介绍，请参见我的另一篇博文《Map 综述（二）：彻头彻尾理解 LinkedHashMap》，欢迎指正~
版权声明：
本文原创作者：书呆子Rico
作者博客地址：http://blog.csdn.net/justloveyou_/
一. HashMap 概述
Map 是 Key-Value 对映射的抽象接口，该映射不包括重复的键，即一个键对应一个值。HashMap 是 Java Collection Framework 的重要成员，也是Map族(如下图所示)中我们最为常用的一种。简单地说，HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的实现，以 Key-Value 的形式存在，即存储的对象是 Entry (同时包含了 Key 和 Value) 。在HashMap中，其会根据hash算法来计算key-value的存储位置并进行快速存取。特别地，HashMap最多只允许一条Entry的键为Null(多条会覆盖)，但允许多条Entry的值为Null。此外，HashMap 是 Map 的一个非同步的实现。
同样地，HashSet 也是 Java Collection Framework 的重要成员，是 Set 接口的常用实现类，但其与 HashMap 有很多相似之处。对于 HashSet 而言，其采用 Hash 算法决定元素在Set中的存储位置，这样可以保证元素的快速存取；对于 HashMap 而言，其将 key-value 当成一个整体(Entry 对象)来处理，其也采用同样的 Hash 算法去决定 key-value 的存储位置从而保证键值对的快速存取。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同，但是它们底层的 Hash 存储机制完全相同。实际上，HashSet 本身就是在 HashMap 的基础上实现的。因此，通过对 HashMap 的数据结构、实现原理、源码实现三个方面了解，我们不但可以进一步掌握其底层的 Hash 存储机制，也有助于对 HashSet 的了解。
必须指出的是，虽然容器号称存储的是 Java 对象，但实际上并不会真正将 Java 对象放入容器中，只是在容器中保留这些对象的引用。也就是说，Java 容器实际上包含的是引用变量，而这些引用变量指向了我们要实际保存的 Java 对象。
二. HashMap 在 JDK 中的定义
HashMap实现了Map接口，并继承 AbstractMap 抽象类，其中 Map 接口定义了键值映射规则。和 AbstractCollection抽象类在 Collection 族的作用类似， AbstractMap 抽象类提供了 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现Map接口所需的工作。HashMap 在JDK中的定义为：
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{
...
}三. HashMap 的构造函数
HashMap 一共提供了四个构造函数，其中 默认无参的构造函数 和 参数为Map的构造函数 为 Java Collection Framework 规范的推荐实现，其余两个构造函数则是 HashMap 专门提供的。
1、HashMap()
该构造函数意在构造一个具有> 默认初始容量 (16) 和 默认负载因子(0.75) 的空 HashMap，是 Java Collection Framework 规范推荐提供的，其源码如下：
/** * Constructs an empty HashMap with the default initial capacity * (16) and the default load factor (0.75). */
public HashMap() {
//负载因子:用于衡量的是一个散列表的空间的使用程度
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//HashMap进行扩容的阈值，它的值等于 HashMap 的容量乘以负载因子
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// HashMap的底层实现仍是数组，只是数组的每一项都是一条链
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}2、HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
该构造函数意在构造一个 指定初始容量 和 指定负载因子的空 HashMap，其源码如下：
/** * Constructs an empty HashMap with the specified initial capacity and load factor. */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//初始容量不能小于 0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
//初始容量不能超过 2^30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//负载因子不能小于 0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// HashMap 的容量必须是2的幂次方，超过 initialCapacity 的最小 2^n
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
//负载因子
this.loadFactor = loadFactor;
//设置HashMap的容量极限，当HashMap的容量达到该极限时就会进行自动扩容操作
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// HashMap的底层实现仍是数组，只是数组的每一项都是一条链
table = new Entry[capacity];
init();
}3、HashMap(int initialCapacity)
该构造函数意在构造一个指定初始容量和默认负载因子 (0.75)的空 HashMap，其源码如下：
// Constructs an empty HashMap with the specified initial capacity and the default load factor (0.75)
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); // 直接调用上述构造函数
}4、HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
该构造函数意在构造一个与指定 Map 具有相同映射的 HashMap，其 初始容量不小于 16 (具体依赖于指定Map的大小)，负载因子是 0.75，是 Java Collection Framework 规范推荐提供的，其源码如下：
// Constructs a new HashMap with the same mappings as the specified Map.
// The HashMap is created with default load factor (0.75) and an initial capacity
// sufficient to hold the mappings in the specified Map.
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 初始容量不小于 16
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
putAllForCreate(m);
}在这里，我们提到了两个非常重要的参数：初始容量 和 负载因子，这两个参数是影响HashMap性能的重要参数。其中，容量表示哈希表中桶的数量 (table 数组的大小)，初始容量是创建哈希表时桶的数量；负载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。
对于使用 拉链法（下文会提到）的哈希表来说，查找一个元素的平均时间是 O(1+a)，a 指的是链的长度，是一个常数。特别地，若负载因子越大，那么对空间的利用更充分，但查找效率的也就越低；若负载因子越小，那么哈希表的数据将越稀疏，对空间造成的浪费也就越严重。系统默认负载因子为 0.75，这是时间和空间成本上一种折衷，一般情况下我们是无需修改的。
四. HashMap 的数据结构
1、哈希的相关概念
Hash 就是把任意长度的输入(又叫做预映射， pre-image)，通过哈希算法，变换成固定长度的输出(通常是整型)，该输出就是哈希值。这种转换是一种 压缩映射 ，也就是说，散列值的空间通常远小于输入的空间。不同的输入可能会散列成相同的输出，从而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说，就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的息摘要函数。
2、哈希的应用：数据结构
我们知道，数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入和删除也容易的数据结构呢？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。事实上，哈希表有多种不同的实现方法，我们接下来解释的是最经典的一种方法 —— 拉链法，我们可以将其理解为 链表的数组，如下图所示：
我们可以从上图看到，左边很明显是个数组，数组的每个成员是一个链表。该数据结构所容纳的所有元素均包含一个指针，用于元素间的链接。我们根据元素的自身特征把元素分配到不同的链表中去，反过来我们也正是通过这些特征找到正确的链表，再从链表中找出正确的元素。其中，根据元素特征计算元素数组下标的方法就是 哈希算法。
总的来说，哈希表适合用作快速查找、删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存。在使用哈希表时，有以下几个关键点：
-
hash 函数（哈希算法）的选择：针对不同的对象(字符串、整数等)具体的哈希方法；
-
碰撞处理：常用的有两种方式，一种是open hashing，即 >拉链法；另一种就是 closed hashing，即开地址法(opened addressing)。
更多关于哈希(Hash)的介绍，请移步我的博文《Java 中的 ==, equals 与 hashCode 的区别与联系》。
3、HashMap 的数据结构
我们知道，在Java中最常用的两种结构是 数组 和 链表，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap 就是这种应用的一个典型。实际上，HashMap 就是一个 链表数组，如下是它数据结构：
![![哈希表.png-10.2kB][4]](https://img-blog.csdn.net/20170317181650025)
从上图中，我们可以形象地看出HashMap底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity 就代表了该数组的长度，也就是桶的个数。在第三节我们已经了解了HashMap 的默认构造函数的源码：
/** * Constructs an empty HashMap with the default initial capacity * (16) and the default load factor (0.75). */
public HashMap() {
//负载因子:用于衡量的是一个散列表的空间的使用程度
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
//HashMap进行扩容的阈值，它的值等于 HashMap 的容量乘以负载因子
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// HashMap的底层实现仍是数组，只是数组的每一项都是一条链
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}从上述源码中我们可以看出，每次新建一个HashMap时，都会初始化一个Entry类型的table数组，其中 Entry类型的定义如下：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key; // 键值对的键
V value; // 键值对的值
Entry<K,V> next; // 下一个节点
final int hash; // hash(key.hashCode())方法的返回值
/** * Creates new entry. */
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { // Entry 的构造函数
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
......
}其中，Entry为HashMap的内部类，实现了 Map.Entry 接口，其包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值四个属性。事实上，Entry 是构成哈希表的基石，是哈希表所存储的元素的具体形式。
五. HashMap 的快速存取
在HashMap中，我们最常用的两个操作就是：put(Key,Value) 和 get(Key)。我们都知道，HashMap中的Key是唯一的，那它是如何保证唯一性的呢？我们首先想到的是用equals比较，没错，这样可以实现，但随着元素的增多，put 和 get 的效率将越来越低，这里的时间复杂度是O(n)。也就是说，假如 HashMap 有1000个元素，那么 put时就需要比较 1000 次，这是相当耗时的，远达不到HashMap快速存取的目的。实际上，HashMap 很少会用到equals方法，因为其内通过一个哈希表管理所有元素，利用哈希算法可以快速的存取元素。当我们调用put方法存值时，HashMap首先会调用Key的hashCode方法，然后基于此获取Key哈希码，通过哈希码快速找到某个桶，这个位置可以被称之为 bucketIndex。通过《Java 中的 ==, equals 与 hashCode 的区别与联系》 所述hashCode的协定可以知道，如果两个对象的hashCode不同，那么equals一定为 false；否则，如果其hashCode相同，equals也不一定为 true。所以，理论上，hashCode 可能存在碰撞的情况，当碰撞发生时，这时会取出bucketIndex桶内已存储的元素，并通过hashCode() 和 equals() 来逐个比较以判断Key是否已存在。如果已存在，则使用新Value值替换旧Value值，并返回旧Value值；如果不存在，则存放新的键值对<Key, Value>到桶中。因此，在 HashMap中，equals() 方法只有在哈希码碰撞时才会被用到。
下面我们结合JDK源码看HashMap 的存取实现。
1、HashMap 的存储实现
在 HashMap 中，键值对的存储是通过 put(key,vlaue) 方法来实现的，其源码如下：
/** * Associates the specified value with the specified key in this map. * If the map previously contained a mapping for the key, the old * value is replaced. * * @param key key with which the specified value is to be associated * @param value value to be associated with the specified key * @return the previous value associated with key, or null if there was no mapping for key. * Note that a null return can also indicate that the map previously associated null with key. */
public V put(K key, V value) {
//当key为null时，调用putForNullKey方法，并将该键值对保存到table的第一个位置
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//根据key的hashCode计算hash值
int hash = hash(key.hashCode()); // ------- (1)
//计算该键值对在数组中的存储位置（哪个桶）
int i = indexFor(hash, table.length); // ------- (2)
//在table的第i个桶上进行迭代，寻找 key 保存的位置
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { // ------- (3)
Object k;
//判断该条链上是否存在hash值相同且key值相等的映射，若存在，则直接覆盖 value，并返回旧value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; // 返回旧值
}
}
modCount++; //修改次数增加1，快速失败机制
//原HashMap中无该映射，将该添加至该链的链头
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}通过上述源码我们可以清楚了解到HashMap保存数据的过程。首先，判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法；若不为空，则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则查找是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）。此外，若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，但其实有很多需要回味的地方，下面我们一一来看。
先看源码中的 (3) 处，此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值。如果发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这正好解释了 HashMap 中没有两个相同的 key。
1). 对NULL键的特别处理：putForNullKey()
我们直接看其源码：
/** * Offloaded version of put for null keys */
private V putForNullKey(V value) {
// 若key==null，则将其放入table的第一个桶，即 table[0]
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) { // 若已经存在key为null的键，则替换其值，并返回旧值
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++; // 快速失败
addEntry(0, null, value, 0); // 否则，将其添加到 table[0] 的桶中
return null;
}通过上述源码我们可以清楚知到，HashMap 中可以保存键为NULL的键值对，且该键值对是唯一的。若再次向其中添加键为NULL的键值对，将覆盖其原值。此外，如果HashMap中存在键为NULL的键值对，那么一定在第一个桶中。
2). HashMap 中的哈希策略（算法）
在上述的 put(key,vlaue) 方法的源码中，我们标出了 HashMap 中的哈希策略（即(1)、(2)两处），hash() 方法用于对Key的hashCode进行重新计算，而 indexFor() 方法用于生成这个Entry对象的插入位置。当计算出来的hash值与hashMap的(length-1)做了&运算后，会得到位于区间[0，length-1]的一个值。特别地，这个值分布的越均匀， HashMap 的空间利用率也就越高，存取效率也就越好。
我们首先看(1)处的 hash() 方法，该方法为一个纯粹的数学计算，用于进一步计算key的hash值，源码如下：
/** * Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which * defends against poor quality hash functions. This is critical * because HashMap uses power-of-two length hash tables, that * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ * in lower bits. * * Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0. */
static int hash(int h) {
// 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);
}正如JDK官方对该方法的描述那样，使用hash()方法对一个对象的hashCode进行重新计算是为了防止质量低下的hashCode()函数实现。由于hashMap的支撑数组长度总是 2 的幂次，通过右移可以使低位的数据尽量的不同，从而使hash值的分布尽量均匀。更多关于该 hash(int h)方法的介绍请见《HashMap hash方法分析》，此不赘述。
通过上述hash()方法计算得到 Key 的 hash值 后，怎么才能保证元素均匀分布到table的每个桶中呢？我们会想到取模，但是由于取模的效率较低，HashMap 是通过调用(2)处的indexFor()方法处理的，其不但简单而且效率很高，对应源码如下所示：
/** * Returns index for hash code h. */
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1); // 作用等价于取模运算，但这种方式效率更高
}我们知道，HashMap的底层数组长度总是2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length – 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模要快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。至于HashMap的底层数组长度为什么是2的n次方，下一节将给出解释。
总而言之，上述的hash()方法和indexFor()方法的作用只有一个：保证元素均匀分布到table的每个桶中以便充分利用空间。
3). HashMap 中键值对的添加：addEntry()
我们直接看其源码：
/** * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to * the specified bucket. It is the responsibility of this * method to resize the table if appropriate. * * Subclass overrides this to alter the behavior of put method. * * 永远都是在链表的表头添加新元素 */
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//获取bucketIndex处的链表
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
//将新创建的 Entry 链入 bucketIndex处的链表的表头
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
//若HashMap中元素的个数超过极限值 threshold，则容量扩大两倍
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}通过上述源码我们可以清楚地了解到 链的产生时机。HashMap 总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处，若bucketIndex处已经有了Entry对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，并形成一条新的以它为链头的Entry链；但是，若bucketIndex处原先没有Entry对象，那么新添加的Entry对象将指向 null，也就生成了一条长度为 1 的全新的Entry链了。HashMap 永远都是在链表的表头添加新元素。此外，若HashMap中元素的个数超过极限值 threshold，其将进行扩容操作，一般情况下，容量将扩大至原来的两倍。
4). HashMap 的扩容：resize()
随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率将越来越大，所产生的子链长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的存取速度。为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理，该临界点就是HashMap中元素的数量在数值上等于threshold（table数组长度*加载因子）。但是，不得不说，扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些元素在新table数组中的位置并进行复制处理。所以，如果我们能够提前预知HashMap 中元素的个数，那么在构造HashMap时预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。我们直接看其源码：
/** * Rehashes the contents of this map into a new array with a * larger capacity. This method is called automatically when the * number of keys in this map reaches its threshold. * * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE. * This has the effect of preventing future calls. * * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two; * must be greater than current capacity unless current * capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value * is irrelevant). */
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
// 若 oldCapacity 已达到最大值，直接将 threshold 设为 Integer.MAX_VALUE
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return; // 直接返回
}
// 否则，创建一个更大的数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//将每条Entry重新哈希到新的数组中
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 重新设定 threshold
}该方法的作用及触发动机如下：
Rehashes the contents of this map into a new array with a larger capacity. This method is called automatically when the number of keys in this map reaches its threshold.
5). HashMap 的重哈希：transfer()
重哈希的主要是一个重新计算原HashMap中的元素在新table数组中的位置并进行复制处理的过程，我们直接看其源码：
/** * Transfers all entries from current table to newTable. */
void transfer(Entry[] newTable) {
// 将原数组 table 赋给数组 src
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
// 将数组 src 中的每条链重新添加到 newTable 中
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null; // src 回收
// 将每条链的每个元素依次添加到 newTable 中相应的桶中
do {
Entry<K,V> next = e.next;
// e.hash指的是 hash(key.hashCode())的返回值;
// 计算在newTable中的位置，注意原来在同一条子链上的元素可能被分配到不同的子链
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}特别需要注意的是，在重哈希的过程中，原属于一个桶中的Entry对象可能被分到不同的桶，因为HashMap 的容量发生了变化，那么 h&(length – 1) 的值也会发生相应的变化。极端地说，如果重哈希后，原属于一个桶中的Entry对象仍属于同一桶，那么重哈希也就失去了意义。
2、HashMap 的读取实现
相对于HashMap的存储而言，读取就显得比较简单了。因为，HashMap只需通过key的hash值定位到table数组的某个特定的桶，然后查找并返回该key对应的value即可，源码如下：
/** * Returns the value to which the specified key is mapped, * or {@code null} if this map contains no mapping for the key. * * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null : * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise * it returns {@code null}. (There can be at most one such mapping.) * * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i> * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}. * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to * distinguish these two cases. * * @see #put(Object, Object) */
public V get(Object key) {
// 若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的value
if (key == null)
// 从table的第一个桶中寻找 key 为 null 的映射；若不存在，直接返回null
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
int hash = hash(key.hashCode());
// 找出 table 数组中对应的桶
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
//若搜索的key与查找的key相同，则返回相对应的value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}在这里能够根据key快速的取到value，除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系。在前面就已经提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。特别地，在Entry对象中，value的地位要比key低一些，相当于是 key 的附属。
其中，针对键为NULL的键值对，HashMap 提供了专门的处理：getForNullKey()，其源码如下：
/** * Offloaded version of get() to look up null keys. Null keys map * to index 0. This null case is split out into separate methods * for the sake of performance in the two most commonly used * operations (get and put), but incorporated with conditionals in * others. */
private V getForNullKey() {
// 键为NULL的键值对若存在，则必定在第一个桶中
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
// 键为NULL的键值对若不存在，则直接返回 null
return null;
}因此，调用HashMap的get(Object key)方法后，若返回值是 NULL，则存在如下两种可能：
- 该 key 对应的值就是 null;
- HashMap 中不存在该 key。
3、HashMap 存取小结
在存储的过程中，系统根据key的hash值来定位Entry在table数组中的哪个桶，并且将其放到对应的链表的链头；在取的过程中，同样根据key的hash值来定位Entry在table数组中的哪个桶，然后在该桶中查找并返回。
六. HashMap 的底层数组长度为何总是2的n次方？
我们知道，HashMap的底层数组长度总是2的n次方，原因是 HashMap 在其构造函数 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 中作了特别的处理，如下面的代码所示。当底层数组的length为2的n次方时， h&(length – 1) 就相当于对length取模，其效率要比直接取模高得多，这是HashMap在效率上的一个优化。
// HashMap 的容量必须是2的幂次方，超过 initialCapacity 的最小 2^n
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1; 在上文已经提到过，HashMap 中的数据结构是一个数组链表，我们希望的是元素存放的越均匀越好。最理想的效果是，Entry数组中每个位置都只有一个元素，这样，查询的时候效率最高，不需要遍历单链表，也不需要通过equals去比较Key，而且空间利用率最大。
那如何计算才会分布最均匀呢？正如上一节提到的，HashMap采用了一个分两步走的哈希策略：
-
使用 hash() 方法用于对Key的hashCode进行重新计算，以防止质量低下的hashCode()函数实现。由于hashMap的支撑数组长度总是 2 的倍数，通过右移可以使低位的数据尽量的不同，从而使Key的hash值的分布尽量均匀；
-
使用 indexFor() 方法进行取余运算，以使Entry对象的插入位置尽量分布均匀(下文将专门对此阐述)。
对于取余运算，我们首先想到的是：哈希值%length = bucketIndex。但当底层数组的length为2的n次方时， h&(length – 1) 就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。除此之外，HashMap 的底层数组长度总是2的n次方的主要原因是什么呢？我们借助于 chenssy 在其博客《java提高篇（二三）—–HashMap》 中的关于这个问题的阐述：
这里，我们假设length分别为16(2^4) 和 15，h 分别为 5、6、7。
我们可以看到，当n=15时，6和7的结果一样，即它们位于table的同一个桶中，也就是产生了碰撞，6、7就会在这个桶中形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们再看 h 分别取 0-15时的情况。
![![底层数组的长度2.jpg-71.5kB][9]](https://img-blog.csdn.net/20170317222422033)
从上面的图表中我们可以看到，当 length 为15时总共发生了8次碰撞，同时发现空间浪费非常大，因为在 1、3、5、7、9、11、13、15 这八处没有存放数据。这是因为hash值在与14（即 1110）进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即 0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的。这样，空间的减少会导致碰撞几率的进一步增加，从而就会导致查询速度慢。
而当length为16时，length – 1 = 15， 即 1111，那么，在进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以，当 length=2^n 时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。
因此，总的来说，HashMap 的底层数组长度总是2的n次方的原因有两个，即当 length=2^n 时：
-
不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，空间利用率较高，查询速度也较快；
-
h&(length – 1) 就相当于对length取模，而且在速度、效率上比直接取模要快得多，即二者是等价不等效的，这是HashMap在速度和效率上的一个优化。
七. 更多
HashMap 的直接子类LinkedHashMap继承了HashMap的所用特性，并且还通过额外维护一个双向链表保持了有序性, 通过对比LinkedHashMap和HashMap的实现有助于更好的理解HashMap。关于LinkedHashMap的更多介绍，请参见我的另一篇博文《Map 综述（二）：彻头彻尾理解 LinkedHashMap》，欢迎指正~
更多关于哈希(Hash)和equals方法的介绍，请移步我的博文《Java 中的 ==, equals 与 hashCode 的区别与联系》。
更多关于 Java SE 进阶 方面的内容，请关注我的专栏 《Java SE 进阶之路》。本专栏主要研究Java基础知识、Java源码和设计模式，从初级到高级不断总结、剖析各知识点的内在逻辑，贯穿、覆盖整个Java知识面，在一步步完善、提高把自己的同时，把对Java的所学所思分享给大家。万丈高楼平地起，基础决定你的上限，让我们携手一起勇攀Java之巅…
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