Java 进阶必备:HashMap 源码分析

HashMap 是 Java 语言中常用的用于存放键值对数据类型的集合类。随着 JDK(Java Developmet Kit)版本的更新,JDK 1.8 对 HashMap 底层的实现进行了优化,底层实现也由之前的 数组 + 链表 改为 数组 + 链表 + 红黑树 。HashMap 的常用方法如下:

//创建一个 map
Map<String, String> map = new HashMap<>();

//如果 key 不存在则插入数据,如果 key 已存在则更新数据
map.put("test", "哈哈");

//根据 key 获取 value
map.get("test");

//上面已经插入了 key,这里相当更新 key 的 value
map.put("test", "呵呵");

//删除 key 及 value
map.remove("test");

//遍历
for (String key : map.keySet()) {
    System.out.println(key);
}
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原理分析

从 JDK 1.8 开始 HashMap 底层采用 数组 + 链表 + 红黑树 来实现,如下图:

Java 进阶必备:HashMap 源码分析

源码可知,HashMap 类中有一个非常重要的字段,就是 Node[] table 即哈希桶数组,明显它是一个Node 的数组。我们来看下 Node 是什么。

static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {
    final int hash;//用来定位数组索引位置
    final K key;
    V value;
    Node<K, V> next;//链表的下一个 node

    Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) { ... }
    public final K getKey(){ ... }
    public final V getValue() { ... }
    public final String toString() { ... }
    public final int hashCode() { ... }
    public final V setValue(V newValue) { ... }
    public final boolean equals(Object o) { ... }
}
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Node 是 HashMap 的一个内部类,实现了 Map.Entry 接口,本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个 Node 对象。

构造方法

首先我们来看下 HashMap 的构造方法,从源码中可以看到 HashMap 有 4 个构造方法。

/** 构造方法 1 */
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}

/** 构造方法 2 */
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

/** 构造方法 3 */
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;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

/** 构造方法 4 */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}
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上面 4 个构造方法中,大家平时用的最多的应该是第一个了。第一个构造方法很简单,仅将 loadFactor 变量设为默认值。构造方法 2 调用了构造方法 3,而构造方法 3 仍然只是设置了一些变量。构造方法 4 则是将另一个 Map 中的映射拷贝一份到自己的存储结构中来,这个方法不是很常用。

我们得先了解下 HashMap 的几个字段,从 HashMap 的默认构造方法源码可知,构造方法就是对下面几个字段进行初始化:

/** The default initial capacity - MUST be a power of two. */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

/** The load factor used when none specified in constructor. */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 负载因子

/** The next size value at which to resize (capacity * load factor). */
int threshold;// 所能容纳的 key - value 对极限 

/** The load factor for the hash table. */
final float loadFactor;
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首先, Node[] table 的初始化长度 length(默认值是 16),loadFactor 为负载因子(默认值是 0.75),threshold 是 HashMap 所能容纳的最大数据量的 Node(键值对)个数。threshold = length * loadFactor。也就是说,在数组定义好长度之后,负载因子越大,所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知,threshold 就是在此 loadFactor 和 length(数组长度)对应下允许的最大元素数目,超过这个数目就重新 resize(扩容),扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍。默认的负载因子 0.75 是对空间时间效率的一个平衡选择,建议大家不要修改,除非在时间和空间比较特殊的情况下,如果内存空间很多而又对时间效率要求很高,可以降低负载因子 loadFactor 的值;相反,如果内存空间紧张而对时间效率要求不高,可以增加负载因子 loadFactor 的值,这个值可以大于 1。

这里存在一个问题,即使负载因子和 Hash 算法设计的再合理,也免不了会出现拉链过长的情况,一旦出现拉链过长,则会严重影响 HashMap 的性能。于是,在 JDK1.8 版本中,对数据结构做了进一步的优化,引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过 8)时,链表就转换为红黑树,利用红黑树快速增删改查的特点提高 HashMap 的性能,其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。这里不再对红黑树展开讨论,想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考 : blog.csdn.net/v_july_v/ar…

索引 Key 的位置

不管增加、删除、查找键值对,定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合,所以我们当然希望这个 HashMap 里面的元素位置尽量分布均匀些,尽量使得每个位置上的元素数量只有一个。那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候,马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的,不用遍历链表,大大优化了查询的效率。

计算 hash 的方法如下:

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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这里 key.hashCode() 函数调用的是 key 键值类型自带的哈希函数,返回 int 类型的散列值。理论上散列值是一个 int 类型,如果直接拿来作为下标访问 HashMap 的主数组的话,考虑到 2 进制 32 位带符号的 int 的范围从 -2147483648 ~ 2147483647,前后加起来大概 40 亿的映射空间。只要哈希函数映射的比较均匀松散,一般应用是很难出现碰撞的。

但问题是一个 40 亿长度的数组,内存是放不下的。所以这里使用对数组的长度取模运算,得到的余数才能用来方位数组的下标。

bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
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JDK 1.7 中的获取数组索引位置的方法:

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length - 1);//相当于 h % length
}
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这里正好解释了为什么 HashMap 的数组长度要设计为 2 的整次幂,因为这样 h & (length - 1) 正好相当于 h % length 。由于取余的计算效率没有位运算高,所以是一个小的优化,关于模除的详细介绍请参考 维基百科 – 模除 – 性能问题

但是问题又来了,这样就算我们的散列值分布再松散,仅仅是取最后几位的话,碰撞也会很严重,更何况散列本身也不是很完美。所以这里源码做了一下高位移位,将高位也加入计算。

Java 进阶必备:HashMap 源码分析

这里右移 16 位正好是 32bit 的一半,将高半区与低半区做异或,就是为了混合原始哈希码的高位和低位来加大低位的随机性。并且混合后的低位加入了高位的部分特征,高位的信息也被保留了下来。

put()

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

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 1. tab 为空则创建
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 2. 计算 index,并对 null 做处理 
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 3. 节点 key 存在,直接覆盖 value
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 4. 判断该链为红黑树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
             // 5. 该链为链表,对链表进行遍历,并统计链表长度
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 链表中不包含要插入的键值对节点时,则将该节点接在链表的最后
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 如果链表长度大于或等于树化阈值,则进行树化操作
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 条件为 true,表示当前链表包含要插入的键值对,终止遍历
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 6. 超过最大容量时,则进行扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}
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  1. 判断键值对数组 table[] 是否为空或为 null,否则执行 resize() 进行扩容;

  2. 根据键值 key 计算 hash 值得到插入的数组索引 i,如果 table[i] == null ,直接新建节点添加,转向 6,如果 table[i] 不为空,转向 3;

  3. 判断 table[i] 的首个元素是否和 key 一样,如果相同直接覆盖 value,否则转向 4,这里的相同指的是 hashCode 以及 equals;

  4. 判断 table[i] 是否为 treeNode,即 table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向 5;

  5. 遍历 table[i],判断链表长度是否大于 8,大于 8 的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现 key 已经存在直接覆盖 value 即可;

  6. 插入成功后,判断实际存在的键值对数量 size 是否超多了最大容量 threshold,如果超过,进行扩容。

扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量,向 HashMap 对象里不停的添加元素,而 HashMap 对象内部的数组无法装载更多的元素时,对象就需要扩大数组的长度,以便能装入更多的元素。当然 Java 里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组,就像我们用一个小桶装水,如果想装更多的水,就得换大水桶。

我们分析下 resize 的源码,鉴于 JDK 1.8 融入了红黑树,较复杂,为了便于理解我们仍然使用 JDK 1.7 的代码,好理解一些,本质上区别不大,具体区别后文再说。

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
    Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的 Entry 数组
    int oldCapacity = oldTable.length;         
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
        threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为 int 的最大值(2^31-1),这样以后就不会扩容了
        return;
    }
  
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的 Entry 数组
    transfer(newTable);                         //!!将数据转移到新的 Entry 数组里
    table = newTable;                           //HashMap 的 table 属性引用新的 Entry 数组
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
}
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这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组,transfer() 方法将原有 Entry 数组的元素拷贝到新的 Entry 数组里。

void transfer(Entry[] newTable) {
    Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
    int newCapacity = newTable.length;
    for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
        Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
        if (e != null) {
            src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用(for循环后,旧的Entry数组不再引用任何对象)
            do {
                Entry<K,V> next = e.next;
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置
                e.next = newTable[i]; //标记[1]
                newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
                e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
            } while (e != null);
        }
    }
}
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newTable[i] 的引用赋给了 e.next,也就是使用了单链表的头插入方式,同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置;这样先放在一个索引上的元素终会被放到 Entry 链的尾部(如果发生了 hash 冲突的话),这一点和 Jdk 1.8 有区别,下文详解。在旧数组中同一条 Entry 链上的元素,通过重新计算索引位置后,有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的 hash 算法就是简单的用 key mod(%) 一下表的大小(也就是数组的长度)。其中的哈希桶数组 table 的 size =2, 所以 key = 3、7、5,put 顺序依次为 5、7、3。在 mod(%) 2 以后都冲突在 table[1] 这里了。这里假设负载因子 loadFactor = 1,即当键值对的实际大小 size 大于 table 的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize 成 4,然后所有的 Node 重新 rehash 的过程。

Java 进阶必备:HashMap 源码分析

下面我们讲解下 JDK1.8 做了哪些优化。经过观测可以发现,我们使用的是 2 次幂的扩展(指长度扩为原来2倍),所以,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动 2 次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思,n 为 table 的长度,图(a)表示扩容前的 key1 和 key2 两种key确定索引位置的示例,图(b)表示扩容后 key1 和 key2 两种 key 确定索引位置的示例,其中 hash1 是 key1 对应的哈希与高位运算结果。

Java 进阶必备:HashMap 源码分析

元素在重新计算 hash 之后,因为 n 变为 2 倍,那么 n-1 的 mask 范围在高位多 1bit(红色),因此新的 index 就会发生这样的变化:

Java 进阶必备:HashMap 源码分析

因此,我们在扩充 HashMap 的时候,不需要像 JDK1.7 的实现那样重新计算 hash,只需要看看原来的 hash 值新增的那个 bit 是 1 还是 0 就好了,是 0 的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”,可以看看下图为 16 扩充为 32 的 resize 示意图:

Java 进阶必备:HashMap 源码分析

这个设计确实非常的巧妙,既省去了重新计算 hash 值的时间,而且同时,由于新增的 1bit 是 0 还是 1 可以认为是随机的,因此 resize 的过程,均匀的把之前的冲突的节点分散到新的 bucket 了。这一块就是 JDK 1.8 新增的优化点。有一点注意区别,JDK 1.7 中 rehash 的时候,旧链表迁移新链表的时候,如果在新表的数组索引位置相同,则链表元素会倒置,但是从上图可以看出,JDK 1.8 不会倒置。有兴趣的同学可以研究下 JDK 1.8 的 resize 源码,写的很赞,如下:

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    // 如果 table 不为空,表明已经初始化过了
    if (oldCap > 0) {
        // 当 table 容量超超过最大值就不再扩充了,就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值,就扩充为原来的 2 倍
        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
        /*
         * 初始化时,将 threshold 的值赋值给 newCap,
         * HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
         */ 
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
         /*
         * 调用无参构造方法时,桶数组容量为默认容量,
         * 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
         */
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的 resize 上限
    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"})
    // 创建新的桶数组,桶数组的初始化也是在这里完成的
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每个 bucket 都移动到新的 buckets 中
        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)
                    // 重新映射时,需要对红黑树进行拆分
                    ((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;
                    // 遍历链表,并将链表节点按原顺序进行分组
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引 + oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到 bucket 里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引 + oldCap 放到 bucket 里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
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get()

HashMap 的查找操作比较简单,查找步骤与原理篇介绍一致,即先定位键值对所在的桶的位置,然后再对链表或红黑树进行查找。通过这两步即可完成查找,该操作相关代码如下:

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    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;
    // 1. 定位键值对所在桶的位置
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // 2. 如果 first 是 TreeNode 类型,则调用黑红树查找方法
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 3. 对链表进行查找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
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remove()

HashMap 的删除操作也很简单,仅需三个步骤即可完成。第一步是定位桶位置,第二步遍历链表并找到键值相等的节点,第三步删除节点。相关源码如下:

public V remove(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
        null : e.value;
}

final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
                           boolean matchValue, boolean movable) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        // 1. 定位桶位置
        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
        // 如果键的值与链表第一个节点相等,则将 node 指向该节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {  
            // 如果是 TreeNode 类型,调用红黑树的查找逻辑定位待删除节点
            if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                // 2. 遍历链表,找到待删除节点
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        
        // 3. 删除节点,并修复链表或红黑树
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {
            if (node instanceof TreeNode)
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            else if (node == p)
                tab[index] = node.next;
            else
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}
复制代码

遍历

和查找一样,遍历操作也是大家使用频率比较高的一个操作。对于 遍历 HashMap,我们一般都会用下面的方式:

for(Object key : map.keySet()) {
    // do something
}
复制代码

for(HashMap.Entry entry : map.entrySet()) {
    // do something
}
复制代码

从上面代码片段中可以看出,大家一般都是对 HashMap 的 key 集合或 Entry 集合进行遍历。上面代码片段中用 foreach 遍历 keySet 方法产生的集合,在编译时会转换成用迭代器遍历,等价于:

Set keys = map.keySet();
Iterator ite = keys.iterator();
while (ite.hasNext()) {
    Object key = ite.next();
    // do something
}
复制代码

大家在遍历 HashMap 的过程中会发现,多次对 HashMap 进行遍历时,遍历结果顺序都是一致的。但这个顺序和插入的顺序一般都是不一致的。

public Set<K> keySet() {
    Set<K> ks = keySet;
    if (ks == null) {
        ks = new KeySet();
        keySet = ks;
    }
    return ks;
}

final class KeySet extends AbstractSet<K> {
    public final int size()                 { return size; }
    public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }
    public final Iterator<K> iterator()     { return new KeyIterator(); }
    public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }
    public final boolean remove(Object key) {
        return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;
    }
    // 省略部分代码
}

final class KeyIterator extends HashIterator
    implements Iterator<K> {
    public final K next() { return nextNode().key; }
}

abstract class HashIterator {
    Node<K,V> next;        // next entry to return
    Node<K,V> current;     // current entry
    int expectedModCount;  // for fast-fail
    int index;             // current slot

    HashIterator() {
        expectedModCount = modCount;
        Node<K,V>[] t = table;
        current = next = null;
        index = 0;
        if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
            // 寻找第一个包含链表节点引用的桶
            do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
    }

    public final boolean hasNext() {
        return next != null;
    }

    final Node<K,V> nextNode() {
        Node<K,V>[] t;
        Node<K,V> e = next;
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();
        if (e == null)
            throw new NoSuchElementException();
        if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
            // 寻找下一个包含链表节点引用的桶
            do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
        }
        return e;
    }

    public final void remove() {
        Node<K,V> p = current;
        if (p == null)
            throw new IllegalStateException();
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();
        current = null;
        K key = p.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, false);
        expectedModCount = modCount;
    }
}
复制代码

如上面的源码,遍历所有的键时,首先要获取键集合 KeySet 对象,然后再通过 KeySet 的迭代器 KeyIterator 进行遍历。KeyIterator 类继承自 HashIterator 类,核心逻辑也封装在 HashIterator 类中。HashIterator 的逻辑并不复杂,在初始化时,HashIterator 先从桶数组中找到包含链表节点引用的桶。然后对这个桶指向的链表进行遍历。遍历完成后,再继续寻找下一个包含链表节点引用的桶,找到继续遍历。找不到,则结束遍历。

原文 

https://juejin.im/post/5cadd4b16fb9a0685d111bf5

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