Java集合--HashMap底层原理可视化，秒懂扩容、链化、树化

文章内容较长，带着疑问慢慢读。

文章对应的视频连接：https://www.bilibili.com/video/BV1wM3KzaE3d/

哈希冲突问题如何高效解决？

1. 什么是冲突？

准确的说是解决哈希值映射冲突，而非解决哈希冲突。

哈希冲突指的是不同的key计算出来的哈希值相同而产生的冲突。

但这里是，不同的哈希值映射到相同的数组槽位置，而产生的存储位置冲突。

哈希表把 key 计算出哈希值后映射成整数 index，放到固定长度的数组槽（bucket）里。

当两个不同的 key 经过哈希函数后映射到相同的槽位，就发生了冲突。例如：

hash("abc") & (tableSize - 1) == 3

hash("xyz") & (tableSize - 1) == 3

这两个不同的key 计算出来的哈希值不同，但都会被放到索引 3 的桶里。

关于这个问题可查阅上一篇文章：HashMap如何快速定位数据存储在内存地址的位置？。

但很多人都会将其称为哈希冲突，为了“达成共识”，后面都会把映射冲突和哈希冲突都称为哈希冲突。

2. 如何解决哈希冲突？

主要有 两大类方法：

开放寻址法（Open Addressing）

所有元素都直接存放在哈希表数组里，没有链表。

一旦发生冲突，就在数组里按一定探测规则继续找下一个空槽位。

常见策略：

方法	原理
线性探测（Linear Probing）	下一个槽位是 `(index + 1) % tableSize`
二次探测（Quadratic Probing）	距离按平方增加，如 `(index + i^2) % tableSize`
双重哈希（Double Hashing）	用另一个哈希函数求探测步长

特点：适合占用率低时（负载因子 < 0.7）；一旦负载高就容易产生聚集，效率下降。

链地址法（Separate Chaining）

每个槽位维护一个桶（链表或红黑树）；冲突的元素插入到该槽位的桶结构里。

HashMap 就是这样做的：

早期 JDK：每个桶是一个链表
JDK 8+：当链表长度超过阈值 8，同时桶的大小>=64时，自动转成红黑树，提升查找效率

特点：实现简单，扩容后负载高也不怕冲突太多；空间换时间（每个桶需要额外引用）；适合高负载且需要稳定性能的场景。

HashMap的数据结构：数组+链表/红黑树

3. 怎么提升效率？

好的哈希函数：HashMap 会对 hashCode 做扰动（高位参与低位），保证桶索引分布更均匀。

链地址法：每个槽位维护一个桶；冲突的元素插入到该槽位的桶结构里。

优秀桶结构：链表长度有阈值（8）控制，确保不会退化成O(n)；自平衡二叉查找树--红黑树，确保查找效率为 O(log n)。并且有负载阈值触发动态扩容，不会让红黑树无限扩大。

动态扩容：当负载因子（元素数量 / 桶数量）超过阈值（默认 0.75），就会扩容（桶数量 * 2），扩容会重新计算所有元素的桶索引，让冲突的元素再次分散开来，从而减少冲突。

HashMap高效归纳为：好哈希函数 + 链地址法 + 优秀桶结构 + 动态扩容四件套组合，保证冲突多时依然高效。

4. 扩容

扩容，扩的都是数组的容量。

有三种情况会触发扩容

初次插入数据时的扩容，不管是否构造函数指定大小创建HashMap都是插入才扩容；
数组（桶）小于64，并且单链表 >8 时的扩容
默认情况，使用容量 > 存储容量的loadFactor倍（存储容量的75%）

比如，大于阈值的扩容过程

触发条件满足：size > threshold = newCap × loadFactor

计算新容量：newCap = oldCap << 1（翻倍），最高 MAXIMUM_CAPACITY。

接着重设阈值：threshold = newCap × loadFactor。

最后迁移节点（再哈希）：所有已有节点需重新按照新容量 newCap 计算索引，分布到新的桶数组中。链表可按 hash & oldCap 判定留在原地或移到 index + oldCap，减少再次哈希开销。

以下将从四次扩容来逐渐掌握整个HashMap的扩容机制。

5. 第一次扩容（首次扩容）

在首次插入元素时，先进行首次扩容，默认扩容为16。

链表挂载

插入元素时初次冲突：链表挂载，非首次冲突的需要遍历链表找相同 key 或添加到尾部，部分源码如下：

if (table[index] == null) {

table[index] = newNode(hash, key, value, null);

} else {

// 已有节点，遍历链表找相同 key 或添加到尾部

}

若 table[idx] 为空，则直接放入新节点。

否则沿链表遍历：

若遇 key.equals(oldKey)，则替换旧值。
否则追加到链表尾。

tableSizeFor 方法的巧妙作用

如果指定大小的情况，会被方法int tableSizeFor(int cap)转为2的倍数大小。比如指定大小为5，那么得到的是大小为8；指定大小为16，那得到的大小为16。

tableSizeFor 方法的作用：让哈希表内部桶数组的长度总是 2 的幂，保证 hash & (length - 1) 能高效工作。

只要保存了hash值，就可以通过hash & (length - 1)来获取到key的桶位置，这个运算在源码中会经常用到。

该方法的源码如下：

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;

}

该方法是后续高效处理 key 的重要基础。

首次插入元素图示：

每次扩容都会：

重新计算新容量：newCap = oldCap << 1（翻倍），

重设阈值：threshold = newCap × loadFactor。

当使用容量超过阈值threshold，便会触发下一次扩容，比如下图所示：

6. 第二次扩容（树化前扩容）

树化前的扩容规则都相对简单

只有一个节点的链表，直接计算hash & (32 - 1)新位置插入即可;

不止一个节点的链表，按照hash & 16==0 拆分成低位、高位两个链表，然后再插入。

重点在于理解：hash & oldCap ==0 为什么可以区分高低位？

`hash & oldCap ==0`的完全理解

oldCap是扩容前的容量，我们都知道扩容前数组（桶）的位置计算公式为hash&(oldCap-1)，下面通过一个案例来完全理解并掌握它：

认真看完图中的案例，我们可以发现公式hash & 16 ==0的计算使用到的二进制位，正是扩容后公式hash&(32-1)使用的最高位二进制位，即案例中哈希值的第5位二进制位。

而哈希值的二进制只有0 和1，故，hash & oldCap 计算结果为0，说明扩容后，该节点保持原位不动；不为0，则必为原数组大小。

所以你会看到源代码会有这么一行代码：newTab[j + oldCap] = hiHead;

if (loTail != null) {

    loTail.next = null;

    newTab[j] = loHead;

}

if (hiTail != null) {

    hiTail.next = null;

    newTab[j + oldCap] = hiHead;

}

这个拆分规则成立的前提条件是：哈希表内部桶数组的长度总是 2 的幂，并且每次扩容都是翻倍。

为什么要拆分成高低位链表？

直接计算hash & (32 - 1)便可轻松实现扩容后的插入了，而且计算效率一致，为什么还要拆来拆去搞得那么复杂呢？

为了更高效

如果直接计算数组索引位置，那就需要遍历变量数组（桶）上的链表，找到最后一个节点才可以插入。而拆分高低位只需要插入最多两次数组（桶）即可，通过临时定义的尾部节点，计算完即可尾部插入形成链表，最后在插入到数组（桶），本质也是空间换时间。

7. 第三次扩容（树化前扩容）

这次让单个链表插入第9个节点，从而触发扩容。注：插入超过容量阈值也可以触发扩容，这里为了展示

树化前的扩容规则都相对简单，和第二次扩容规则完全一样，只是触发扩容的条件不同而已。

只有一个节点的链表，直接计算hash & (64 - 1)新位置插入即可;

不止一个节点的链表，按照hash & 32==0 拆分成低位、高位两个链表，然后再插入。

拆分低位、高位的大概过程动画如下：

链表树化（Treeify）

这次扩容重点在于链表树化的学习。

树化的条件：TREEIFY_THRESHOLD为链表长度阈值

当前桶链表长度 > TREEIFY_THRESHOLD（8）
整个表容量 ≥ MIN_TREEIFY_CAPACITY（64）

如果条件符合，将该桶的链表转换为红黑树，节点类型由链表节点 Node<K,V> 被替换为 TreeNode<K,V>，查找、插入、删除最坏 O(log n)。若容量 < 64，则优先扩容而非树化。

触发链表树化的主要源码：

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;

}

触发链表树化的条件if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) ，binCount=7的时候就会触发树化，因为binCount是p.next的次数，并且binCount从0开始的，也就是说循环了8次，在这里别搞混了。

还有一点就是，链表是插入第9个节点时才进行的树化，可看源码，是先插入节点后进行判断的；故此树化前的链表长度已变成9了，所以链表树化前的链表长度为9。

链表树化分两步

通过treeifyBin(tab,hash)方法完成链表树化操作。主要分为两步：

先将链表的Node节点，转化成TreeNode节点，关键源码：TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null)；
再进行真正树化，关键源码：hd.treeify(tab)。

通过案例感受下：

将单个链表插入第9个节点，使其超过单链表长度阈值，此时数组大小为64，条件满足触发链表树化，可视化过程如图：

红黑树节点插入、染色、平衡的过程，不在这里展开，可单独学习红黑树数据结构。如果想要看HashMap红黑树数据结构的可视化视频的，可以在评论区留言，我抽时间把源代码完全还原出来。

红黑树插入、删除和树化完成都会调用这个方法moveRootToFront(tab, root)，因为这些操作都有可能导致根节点发生变化，该方法的作用是确保数组（桶）始终指向红黑树的根节点。

8. 第四次扩容（树化后扩容）

然后插入满75%的容量，触发第四次扩容。扩容规则如下：

1.只有一个节点的链表直接计算位置插入;

2.如果是红黑树，按照hash&64==0？分低位、高位拆分成两个链表，\n判断双链表的长度，节点数<=6 时，树转链表；节点数>6时，正常树化"，再插入；

3.不止一个节点的链表，按照hash&64==0？分低位、高位拆分成两个链表，再插入

链表的调整前面已经讲过，重点关注红黑树在扩容期间如何操作的。

扩容期间，如果数组（桶）指向的是红黑树节点，那么就会调用split方法完成处理。

处理过程分为三步：

使用红黑树的双链结构TreeNode的next节点进行遍历；
根据(hash & bit) == 0 拆分成低位和高位两条TreeNode节点的双链结构；
判断低位和高位双链表长度是否 <= 链化阈值UNTREEIFY_THRESHOLD，阈值默认为6；
长度<=6的，先链化，再放入数组（桶）；反之，先放入数组（桶），再树化，树化逻辑和前面的一样。

红黑树链化（untreeify）

链化操作其实很简单，只要将TreeNode节点转化为Node节点即可，关键源码Node<K,V> p = map.replacementNode(q, null)。

看一个可视化案例就明白了：

9. 总结

HashMap做一个全面梳理，涵盖：冲突处理（链地址法）、扩容流程、链表–红黑树（树化/链化）转换的处理。通过四次扩容，渐进式的对 HashMap 扩容及相关操作有一个基本而完整的理解。

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