面试官再问你 HashMap 底层原理，就把这篇文章甩给他看
前言
hashmap 源码和底层原理在现在面试中是必问的。因此，我们非常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，介绍了很多原理性的问题，希望对你有所帮助~
目录
本篇文章主要包括以下内容：
- hashmap 的存储结构
- 常用变量说明，如加载因子等
- hashmap 的四个构造函数
- tablesizefor()方法及作用
- 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
- 为什么hashmap链表会形成死循环，jdk1.8做了哪些优化
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。
hashmap存储结构
这里需要区分一下，jdk1.7和 jdk1.8之后的 hashmap 存储结构。在jdk1.7及之前，是用数组加链表的方式存储的。
但是，众所周知，当链表的长度特别长的时候，查询效率将直线下降，查询的时间复杂度为 o(n)。因此，jdk1.8 把它设计为达到一个特定的阈值之后，就将链表转化为红黑树。
这里简单说下红黑树的特点：
- 每个节点只有两种颜色：红色或者黑色
- 根节点必须是黑色
- 每个叶子节点（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
由于红黑树，是一个自平衡的二叉搜索树，因此可以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）
hashmap 结构示意图：
常用的变量
在 hashmap源码中，比较重要的常用变量，主要有以下这些。还有两个内部类来表示普通链表的节点和红黑树节点。
//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，乘以数组容量得到的值，用来表示元素个数达到多少时，需要扩容。
//为什么设置 0.75 这个值呢，简单来说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需要扩容，空间使用率大大降低，
//若大于0.75如0.8，则会增大hash冲突的概率，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，减少到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，还有另外一个限制，需要数组容量至少达到64，才会树化。
//这是为了避免，数组扩容和树化阈值之间的冲突。
static final int min_treeify_capacity = 64;
//存放所有node节点的数组
transient node<k,v>[] table;
//存放所有的键值对
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，如果结构发生改变，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的时候都需要用到它来确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我们使用，一起来看下：
//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，但是需要注意当前我们指定的容量并不一定就是实际的容量，下面会说
public hashmap(int initialcapacity) {
//同样使用默认加载因子
this(initialcapacity, default_load_factor);
}
//可指定容量和加载因子，但是笔者不建议自己手动指定非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;
//这里就是把我们指定的容量改为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，即保证数组容量总是2的n次幂，为什么这里赋值给了 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;
}
我们以传入参数为14 来举例，计算这个过程。
首先，14传进去之后先减1，n此时为13。然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 //然后把它和原来的13做或运算得到，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 //然后和第一次或运算之后的 n 值再做或运算，此时得到的n值 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 ... //我们会发现，再执行右移 4,8,16位，同样n的值不变 //当n小于0时，返回1，否则判断是否大于最大容量，是的话返回最大容量，否则返回 n+1 return (n < 0) ? 1 : (n >= maximum_capacity) ? maximum_capacity : n + 1; //很明显我们这里返回的是 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 。我们会发现一个规律，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，然后再加1，就是1 0000 这样的结构，它一定是 2的n次幂。因此，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，得到当前key的一个hash值，
//用于确定当前key应该存放在数组的哪个下标位置
//这里的 hash方法，我们姑且先认为是key.hashcode()，其实不是的，一会儿细讲
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如果为true，表明不能修改已经存在的值，因此我们传入false
//evict只有在方法 afternodeinsertion(boolean evict) { }用到，可以看到它是一个空实现，因此不用关注这个参数
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，如果空的话，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，为什么这样算，后边讲
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newnode(hash, key, value, null);
else {
//如果当前位置已经有元素了，分为三种情况。
node<k,v> e; k k;
//1.当前位置元素的hash值等于传过来的hash，并且他们的key值也相等，
//则把p赋值给e，跳转到①处，后续需要做值的覆盖处理
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//2.如果当前是红黑树结构，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，并且是普通链表结构，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) {
//如果头结点的下一个节点为空，则插入新节点
p.next = newnode(hash, key, value, null);
//如果在插入的过程中，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);
//插入成功之后，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有两种情况
//1.说明发生了碰撞，e代表的是旧值，因此节点位置不变，但是需要替换为新值
//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本来就是空的，因为hashmap可存空值
if (!onlyifabsent || oldvalue == null)
e.value = value;
//看方法名字即可知，这是在node被访问之后需要做的操作。其实此处是一个空实现，
//只有在 linkedhashmap才会实现，用于实现根据访问先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;
//如果当前数组中的元素个数超过阈值，则扩容
if (++size > threshold)
resize();
//同样的空实现
afternodeinsertion(evict);
return null;
}
hash()计算原理
前面 put 方法中说到，需要先把当前key进行哈希处理，我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，然后把h右移16位，并与原来的h进行异或处理。为什么要这样做，这样做有什么好处呢？
我们知道，hashcode()方法继承自父类object，它返回的是一个 int 类型的数值，可以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（这个说明可以在hashcode源码上找到），这就保证了hash的确定性。在此基础上，再进行某些固定的运算，肯定结果也是可以确定的。
我随便运行一段程序，把它的 hashcode的二进制打印出来，如下。
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
然后，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，其实相当于把低位16位舍去，只保留高16位 0000 0000 0000 0000 0110 1101 0110 1111 //然后高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
可以看到，其实相当于，我们把高16位值和当前h的低16位进行了混合，这样可以尽量保留高16位的特征，从而降低哈希碰撞的概率。
思考一下，为什么这样做，就可以降低哈希碰撞的概率呢？先别着急，我们需要结合 i = (n - 1) & hash 这一段运算来理解。
** (n-1) & hash 作用**
//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()方法混合处理之后的hash值。 i = (n - 1) & hash
我们知道，如果给定某个数值，去找它在某个数组中的下标位置时，直接用模运算就可以了（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 //与运算之后的结果为 0000 0010 // 可以看到，上边的结果转化为十进制就是 2 。 //其实我们会发现一个规律，因为n是2的n次幂，因此它的二进制表现形式肯定是类似于 0001 0000 //这样的形式，只有一个位是1，其他位都是0。而它减 1 之后的形式就是类似于 0000 1111 //这样的形式，高位都是0，低位都是1，因此它和任意值进行与运算，结果值肯定在这个区间内 0000 0000 ~ 0000 1111 //也就是0到15之间，（以n为16为例） //因此，这个运算就可以实现取模运算，而且位运算还有个好处，就是速度比较快。
为什么高低位异或运算可以减少哈希碰撞
我们想象一下，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。
//例如我有另外一个h2，和原来的 h相比较，高16位有很大的不同，但是低16位相似度很高，甚至相同的话。 //原h值 0110 1101 0110 1111 0110 1110 0010 1000 //另外一个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 //可以发现 h2 和 h 的高位不相同，但是低位相似度非常高。 //他们分别和 n -1 进行与运算时，得到的结果却是相同的。（此处n假设为16） //因为 n-1 的高16位都是0，不管 h 的高 16 位是什么，与运算之后，都不影响最终结果，高位一定全是 0 //因此，哈希碰撞的概率就大大增加了，并且 h 的高16 位特征全都丢失了。
爱思考的同学可能就会有疑问了，我进行高低16位混合运算，是可以的，这样可以保证尽量减少高区位的特征。那么，为什么选择用异或运算呢，我用与、或、非运算不行吗？
这是有一定的道理的。我们看一个表格，就能明白了。
可以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的比例可以达到1:1的平衡状态。（非呢？别扯犊子了，两个值怎么做非运算。。。）
所以，异或运算之后，可以让结果的随机性更大，而随机性大了之后，哈希碰撞的概率当然就更小了。
以上，就是为什么要对一个hash值进行高低位混合，并且选择异或运算来混合的原因。
resize() 扩容机制
在上边 put 方法中，我们会发现，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 方法都做了哪些事情吧。
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种情况会用到。
int oldthr = threshold;
//初始化新数组的容量和阈值，分三种情况讨论。
int newcap, newthr = 0;
//1.当旧数组的容量大于0时，说明在这之前肯定调用过 resize扩容过一次，才会导致旧容量不为0。
//为什么这样说呢，之前我在 tablesizefor 卖了个关子，需要注意的是，它返回的值是赋给了 threshold 而不是 capacity。
//我们在这之前，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，并且 oldthr(threshold) > 0，这就是 map 初始化的时候，第一次调用 resize的情况
//而 oldthr的值等于 threshold，此时的 threshold 是通过 tablesizefor 方法得到的一个2的n次幂的值(我们以16为例)。
//因此，需要把 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。
//所以我们可以得出结论，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)
//但是，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。也说明我们的map是通过默认无参构造来创建的，
//于是，数组的容量和阈值都取默认值就可以了，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种情况，因为只有这种情况 newthr 才为0，
//因此计算 newthr（用 newcap即16 乘以加载因子 0.75，得到 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，表示数组下次需要扩容的阈值（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;
//如果原来的数组不为空，那么我们就需要把原来数组中的元素重新分配到新的数组中
//如果是第2种情况，由于是第一次调用resize，此时数组肯定是空的，因此也就不需要重新分配元素。
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，如果存在，则分三种情况重新分配位置
if ((e = oldtab[j]) != null) {
oldtab[j] = null;
//1.如果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可以了，得到新的下标位置。
if (e.next == null)
newtab[e.hash & (newcap - 1)] = e;
//2.如果是红黑树结构，则拆分红黑树，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，则需要计算并
//判断当前位置的链表是否需要移动到新的位置
else { // preserve order
// lohead 和 lotail 分别代表链表旧位置的头尾节点
node<k,v> lohead = null, lotail = null;
// hihead 和 hitail 分别代表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;
//如果当前元素的hash值和oldcap做与运算为0，则原位置不变
if ((e.hash & oldcap) == 0) {
if (lotail == null)
lohead = e;
else
lotail.next = e;
lotail = e;
}
//否则，需要移动到新的位置
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;
}
上边还有一个非常重要的运算，我们没有讲解。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 {}
我们以原数组容量16为例，扩容之后容量为32。说明下为什么这样计算。
还是用之前的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 //做与运算，我们会发现结果不是0就是非0， //而且它取决于 e.hash 二进制位的倒数第五位是 0 还是 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，我们看下新数组的容量是32，如果求当前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，我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，我们观察，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同。
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 。
因此，我们就可以根据 （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，还是在新的位置(原位置 + 16)。
如果，上边的推理还是不明白的话，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，有没有那个感觉了？
计算中的18，34 ，50 其实就相当于 e.hash 值，和新旧数组做取模运算，得到的结果，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;
//如果节点为空，则返回null，否则返回节点的value。这也说明，hashmap是支持value为null的。
//因此，我们就明白了，为什么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，然后取到当前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，则说明我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;
//如果不是的话，就遍历当前链表（或红黑树）
if ((e = first.next) != null) {
//如果是红黑树结构，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);
//如果是普通链表，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);
}
}
//否则，说明没有找到，返回null
return null;
}
为什么hashmap链表会形成死循环
准确的讲应该是 jdk1.7 的 hashmap 链表会有死循环的可能，因为jdk1.7是采用的头插法，在多线程环境下有可能会使链表形成环状，从而导致死循环。jdk1.8做了改进，用的是尾插法，不会产生死循环。
那么，链表是怎么形成环状的呢？
关于这一点的解释，我发现网上文章抄来抄去的，而且都来自左耳朵耗子，更惊奇的是，连配图都是一模一样的。（别问我为什么知道，因为我也看过耗子叔的文章，哈哈。然而，菜鸡的我，那篇文章，并没有看懂。。。）
我实在看不下去了，于是一怒之下，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。
我们从 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 -> 把原数组元素重新分配到新数组中 put() --> addentry() --> resize() --> transfer()
问题就发生在 transfer 这个方法中。
我们假设，原数组容量只有2，其中一条链表上有两个元素 a,b，如下图
现在，有两个线程都执行 transfer 方法。每个线程都会在它们自己的工作内存生成一个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，指的是两个新数组本身互不影响）。但是，需要注意的是，它们操作的数据却是同一份。
因为，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。就相当于，有两个不同的引用 x，y，但是它们都指向同一个对象 z。这里 x、y就是两个线程不同的新数组，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，恰好 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。
然后线程二正常执行，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。然后，通过几次 while 循环后，采用头插法，最终呈现的结构如下：
此时，线程一解挂，继续往下执行。注意，此时线程一，记录的还是 e = a，e.next = b，因为它还未感知到最新的变化。
我们主要关注图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，还没有元素 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如下图：
然后，由于 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为 b->a->null，然后被线程一读到，所以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插入之后，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如下图：
此时，由于 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 //我们把a插入后，抽象的表达为 a->b->a->null，但是，a只能是一个，不能分身啊 //因此实际上是 e(a).next指向发生了变化，a的 next 由指向 null 改为指向了 b， //而 b 本身又指向a，因此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 ，改为指向为 b，因此 a 和 b 之间成环。
这时，有的同学可能就会问了，就算他们成环了，又怎样，跟死循环有什么关系？
我们看下 get() 方法（最终调用 getentry 方法），
可以看到查找元素时，只要 e 不为空，就会一直循环查找下去。若有某个元素 c 的 hash 值也落在了和 a，b元素同一个桶中，则会由于， a，b互相指向，e.next 永远不为空，就会形成死循环。
结语
如果本文对你有用，欢迎关注我哦~