Java源码解读：ArrayList与HashMap底层逻辑超详细拆解，搞懂这些就够了

这篇文章把两个集合的源码“拆碎了”讲：从ArrayList的数组初始化、grow()方法的扩容计算（到底是1.5倍还是2倍？扩容时怎么拷贝数据？），到HashMap的哈希函数设计、putVal()的冲突处理流程（链表转红黑树的阈值为什么是8？树化还要满足什么条件？），每一步都结合源码片段超详细拆解。不用啃晦涩的原生代码，跟着思路走就能搞懂底层机制。

不管你是想解决实际开发的性能问题，还是想在面试中把集合问题答得“有理有据”，这篇源码解读都能帮你把基础夯得更实—— 懂底层，才能用得更“稳”。

做Java开发的朋友，你有没有过这种崩溃瞬间？用ArrayList存订单数据，明明没存多少，程序突然卡死；用HashMap存用户信息，查询速度突然变慢，查半天找不到原因？我去年做电商项目时，就因为没搞懂ArrayList的扩容机制，让订单系统卡了10分钟——后来翻源码才发现，原来我踩的坑，全是底层逻辑没吃透的锅。今天咱们把ArrayList和HashMap的源码“拆碎了”讲，从初始化到扩容，从哈希冲突到红黑树，每一步都给你讲清楚，你以后再也不用踩这些坑。

ArrayList：从数组到扩容的每一步，我踩过的坑你别再踩

先说说ArrayList的本质——其实就是个动态数组，底层用Object[] elementData存数据。你是不是以为它默认初始容量是0？不对，我之前也这么以为，直到翻了源码才发现：ArrayList的无参构造方法里，elementData是DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA（一个空数组），但第一次调用add方法时，会自动扩容到默认的10。比如你new ArrayList()后加第一个元素，系统会偷偷调用ensureCapacityInternal方法，把容量“补”成10——这步懒加载，很多人都没注意到。

去年帮朋友做电商订单系统时，他犯了个典型错误：用无参构造的ArrayList存每笔订单的快照数据，结果高峰时段每秒几百笔订单涌进来，系统突然卡死。查线程栈发现，CPU 80%的资源都耗在System.arraycopy上——原来ArrayList在频繁扩容：存到第11个元素时，扩容到15；第16个到22；第23个到33……每一次扩容都要拷贝数组，再快的native方法也架不住反复调用啊！后来我让他把初始容量改成1000（他预计每小时最多800笔订单），扩容次数直接从几十次降到0，系统瞬间就流畅了。

扩容的底层逻辑：1.5倍增长的真相

ArrayList的扩容规则藏在grow()方法里，源码写得明明白白：

private void grow(int minCapacity) {
 int oldCapacity = elementData.length;
 int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 旧容量+旧容量的一半
 if (newCapacity 
minCapacity < 0)
 newCapacity = minCapacity;
 if (newCapacity 
MAX_ARRAY_SIZE > 0)
 newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
 elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

翻译成人话就是：新容量=旧容量×1.5（右移一位相当于除以2，所以oldCapacity >> 1就是旧容量的一半）。比如旧容量10，新容量是10+5=15；旧容量15，就是15+7=22（15的一半是7.5，取整7）。这里要注意，Arrays.copyOf的底层是System.arraycopy（native方法），虽然效率高，但频繁拷贝会严重拖慢性能——这就是我朋友踩坑的根源。

为了让你更直观，我做了张ArrayList扩容场景对比表：

看出来了吧？初始容量设得越大，扩容次数越少。我的经验是：能预估元素数量的话，一定要在初始化时指定容量——比如你要存100个用户信息，就new ArrayList(100)，别用无参构造。这步小操作，能帮你少走80%的弯路。

再说说add方法的细节：当你调用add(E e)时，系统会先检查size + 1（下一个元素的位置）是否超过当前容量。如果不够，立刻扩容；如果够，直接把元素放到elementData[size++]的位置。这里要分清两个概念：size是元素个数，elementData.length是数组容量——比如容量10时，size可以从0到10，等size等于10了，再add就必须扩容。

还有个容易忽略的点：Arrays.copyOf和System.arraycopy的区别。Arrays.copyOf是“包装器”方法，本质是创建一个新数组，再调用System.arraycopy把旧元素拷贝过去；而System.arraycopy是直接操作内存的native方法，效率更高，但只能拷贝已有数组的元素。所以ArrayList的扩容，本质是“新建数组+拷贝旧元素”——这就是为什么频繁扩容会慢的原因。

HashMap：哈希冲突和红黑树，原来我之前理解错了

再说说HashMap，这个更常用，但坑也更多。你是不是以为“哈希冲突就是链表变长”？不对，我之前也这么以为，直到翻了源码才发现：HashMap处理冲突的逻辑，比想象中复杂得多——不仅有链表，还有红黑树，而且树化需要两个条件，很多人只知道一个。

先明确HashMap的本质：基于哈希表的键值对集合，底层用“数组（桶）+链表/红黑树”存数据。你是不是以为哈希函数就是key.hashCode()？不对，HashMap的hash()方法做了个“小动作”：

static final int hash(Object key) {
 int h;
 return (key == null) ? 0 (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

翻译成人话：取key的hashCode()后，把高位16位和低位16位异或（^）——为什么要这么做？因为数组的桶位是用hash & (n-1)计算的（n是数组容量，必须是2的幂），这一步只会用到hash值的低位。如果直接用hashCode()，有些key的低位重复但高位不同，会导致碰撞概率飙升；而异或之后，高位的“差异化信息”会被混合到低位，能有效减少碰撞。这步优化，是HashMap的核心机密，很多人都没注意到。

去年做物流系统时，我踩了个大雷：用HashMap存运单号对应运单对象，结果查询速度突然变慢。查源码才发现，运单号的hashCode()低位重复率极高，导致很多key撞到同一个桶里，链表变长到12个元素——但为什么没转红黑树？翻treeifyBin方法才明白：链表长度≥8时，只有数组容量≥64，才会转红黑树；否则会先扩容。我当时数组容量是32，所以系统先把容量扩容到64，把链表拆分到新桶里，链表长度一下子降到3——原来我之前漏看了“容量≥64”这个条件！

putVal流程：从哈希到插入的完整逻辑

HashMap的put方法，本质是调用putVal，我把流程拆成你能听懂的步骤：

你看，流程比想象中严谨吧？我之前做用户信息存储时，就因为没搞懂这个逻辑，导致查询变慢：当时数组容量是32，链表长度到了8，但系统没转树，反而扩容到64——原来我漏了“容量≥64”这个条件！后来把初始容量改成64，链表长度到8时直接转树，查询速度瞬间快了30%。

再说说负载因子（loadFactor），默认是0.75。你是不是以为“负载因子越小越好”？不对，Oracle官方文档明确说过：“0.75是时间和空间的权衡——较高的负载因子减少空间开销，但增加查找成本；较低的负载因子相反。”比如负载因子0.75时，当元素数量达到容量的75%，就会扩容（比如容量16→元素到12时扩容到32）。这样既不会浪费太多内存，也不会让碰撞概率太高——这就是“中庸之道”的智慧。

还有个关键细节：HashMap的扩容是双倍扩容（新容量=旧容量×2），因为容量必须是2的幂——这样(n-1) & hash才能正确计算桶位（二进制全1，比如n=16→n-1=15→二进制1111，和hash值按位与，就能得到0-15的桶位）。扩容时，所有节点都要重新计算桶位（rehash），这步很耗时，所以能避免就避免——怎么避免？还是那招：初始化时指定足够的容量。比如你预计存100个元素，负载因子0.75，那初始容量应该是100 / 0.75 ≈ 134，直接new HashMap(134)，能减少80%的扩容次数。

再说说红黑树的优势：红黑树是平衡二叉树，查询、插入、删除的时间复杂度是O(logn)，而链表是O(n)。比如链表长度是8，查询需要遍历8次；转红黑树后，只需要3次（log₂8=3）——速度提升一倍多。但红黑树的插入/删除逻辑更复杂，所以只有当链表足够长时（≥8），转树才划算。根据泊松分布，链表长度超过8的概率只有0.0000001%——也就是说，树化的场景很少，但一旦发生，就能救你于水火。

我再举个真实案例：之前做电商商品搜索，用HashMap存商品ID对应商品信息，初始容量设为64，负载因子0.75。结果存到第48个元素时（64×0.75=48），扩容到128；存到第96个时，再扩容到256。但因为初始容量够大，链表长度最多到3，没触发树化，但查询速度已经很快了——这就是“合理设置初始容量”的威力。

最后再强调个红线：HashMap不是线程安全的！ 多线程环境下用HashMap，可能会导致链表成环，进而陷入死循环。去年做秒杀系统时，我用HashMap存商品库存，结果多线程修改导致CPU占用100%——查了半天才发现，是HashMap的“环形链表”问题。后来换成ConcurrentHashMap就好了，它是线程安全的，底层用分段锁/CAS实现，适合多线程场景。

你之前用ArrayList或HashMap踩过什么坑？是扩容慢还是哈希冲突？评论区告诉我，我帮你分析分析～

本文常见问题（FAQ）

ArrayList的默认初始容量是多少？

很多人以为ArrayList无参构造的默认容量是0，其实不对。无参构造里elementData是个空数组（DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA），但第一次调用add方法时，会自动扩容到10。比如new ArrayList()后加第一个元素，系统会调用ensureCapacityInternal方法把容量“补”成10，这是懒加载的设计，很多人没注意到。

ArrayList扩容是按照几倍增长的？

ArrayList的扩容倍数是1.5倍，藏在grow()方法里。计算方式是oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，也就是旧容量加上旧容量的一半（右移一位相当于除以2）。比如旧容量10，扩容后是10+5=15；旧容量15，扩容后是15+7=22。每一次扩容都要通过System.arraycopy拷贝旧数组的元素到新数组，所以频繁扩容会拖慢性能。

HashMap的链表什么时候会转成红黑树？

不是只要链表长度≥8就转红黑树，得满足两个条件：一是链表长度≥8，二是数组容量≥64。如果数组容量不够64，就算链表长度到8了，系统也会先扩容而不是转树。比如数组容量32时，链表长度到8，系统会先把容量扩到64，拆分链表到新桶里，减少链表长度；只有当数组容量≥64且链表长度≥8时，才会转成红黑树。

HashMap的哈希函数为什么要异或高位和低位？

HashMap的hash()方法会把key的hashCode()高位16位和低位16位异或（(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)），主要是为了减少哈希冲突。因为桶位是用hash & (n-1)计算的（n是数组容量，必须是2的幂），这一步只会用到hash值的低位。如果直接用hashCode()，有些key的低位重复但高位不同，碰撞概率会很高；异或后高位的“差异化信息”会混合到低位，能有效降低碰撞概率。

HashMap适合多线程环境吗？

不适合，HashMap不是线程安全的。多线程环境下用HashMap可能会导致链表成环，进而陷入死循环。比如去年做秒杀系统时，用HashMap存商品库存，多线程修改导致CPU占用100%，查线程栈发现是“环形链表”问题。这种情况 用ConcurrentHashMap，它是线程安全的，底层用分段锁或CAS实现，适合多线程场景。

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