1. HashMap 概述：
HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步實(shí)現。此實(shí)現提供所有可選的映射操作，并允許使用 null 值和 null 鍵。此類(lèi)不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。
2. HashMap 的數據結構：
在 java 編程語(yǔ)言中，最基本的結構就是兩種，一個(gè)是數組，另外一個(gè)是模擬指針（引用），所有的數據結構都可以用這兩個(gè)基本結構來(lái)構造的， HashMap 也不例外。HashMap 實(shí)際上是一個(gè)“鏈表散列”的數據結構，即數組和鏈表的結合體。
從上圖中可以看出， HashMap 底層就是一個(gè)數組結構，數組中的每一項又是一個(gè)鏈表。當新建一個(gè) HashMap 的時(shí)候，就會(huì )初始化一個(gè)數組。
源碼如下：
Java代碼
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
transient Entry[] table;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
……
}
可以看出， Entry 就是數組中的元素，每個(gè) Map.Entry 其實(shí)就是一個(gè) key-value 對，它持有一個(gè)指向下一個(gè)元素的引用，這就構成了鏈表。
3. HashMap 的存取實(shí)現：
1) 存儲：
Java代碼
public V put(K key, V value) {
// HashMap允許存放null鍵和null值。
// 當key為null時(shí)，調用putForNullKey方法，將value放置在數組第一個(gè)位置。
if (key == null )
return putForNullKey(value);
// 根據key的keyCode重新計算hash值。
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜索指定hash值在對應table中的索引。
int i = indexFor(hash, table.length);
// 如果 i 索引處的 Entry 不為 null，通過(guò)循環(huán)不斷遍歷 e 元素的下一個(gè)元素。
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null ; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this );
return oldValue;
}
}
// 如果i索引處的Entry為null，表明此處還沒(méi)有Entry。
modCount++;
// 將key、value添加到i索引處。
addEntry(hash, key, value, i);
return null ;
}
從上面的源代碼中可以看出：當我們往 HashMap 中 put 元素的時(shí)候，先根據 key 的 hashCode 重新計算 hash 值，根據 hash 值得到這個(gè)元素在數組中的位置（即下標），如果數組該位置上已經(jīng)存放有其他元素了，那么在這個(gè)位置上的元素將以鏈表的形式存放，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾。如果數組該位置上沒(méi)有元素，就直接將該元素放到此數組中的該位置上。
addEntry(hash, key, value, i) 方法根據計算出的 hash 值，將 key-value 對放在數組 table 的 i 索引處。 addEntry 是 HashMap 提供的一個(gè)包訪(fǎng)問(wèn)權限的方法，代碼如下：
Java代碼
void addEntry( int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 獲取指定 bucketIndex 索引處的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 將新創(chuàng )建的 Entry 放入 bucketIndex 索引處，并讓新的 Entry 指向原來(lái)的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果 Map 中的 key-value 對的數量超過(guò)了極限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 對象的長(cháng)度擴充到原來(lái)的2倍。
resize(2 * table.length);
}
當系統決定存儲 HashMap 中的 key-value 對時(shí)，完全沒(méi)有考慮 Entry 中的 value ，僅僅只是根據 key 來(lái)計算并決定每個(gè) Entry 的存儲位置。我們完全可以把 Map 集合中的 value 當成 key 的附屬，當系統決定了 key 的存儲位置之后， value 隨之保存在那里即可。
hash(int h) 方法根據 key 的 hashCode 重新計算一次散列。此算法加入了高位計算，防止低位不變，高位變化時(shí)，造成的 hash 沖突。
Java代碼
static int hash( int h) {
h ^= (h >>> 20 ) ^ (h >>> 12 );
return h ^ (h >>> 7 ) ^ (h >>> 4 );
}
我們可以看到在 HashMap 中要找到某個(gè)元素，需要根據 key 的 hash 值來(lái)求得對應數組中的位置。如何計算這個(gè)位置就是 hash 算法。前面說(shuō)過(guò) HashMap 的數據結構是數組和鏈表的結合，所以我們當然希望這個(gè) HashMap 里面的 元素位置盡量的分布均勻些，盡量使得每個(gè)位置上的元素數量只有一個(gè)，那么當我們用 hash 算法求得這個(gè)位置的時(shí)候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷鏈表，這樣就大大優(yōu)化了查詢(xún)的效率。
對于任意給定的對象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序調用 hash(int h) 方法所計算得到的 hash 碼值總是相同的。我們首先想到的就是把 hash 值對數組長(cháng)度取模運算，這樣一來(lái)，元素的分布相對來(lái)說(shuō)是比較均勻的。但是， “ 模 ” 運算的消耗還是比較大的，在 HashMap 中是這樣做的：調用 indexFor(int h, int length) 方法來(lái)計算該對象應該保存在 table 數組的哪個(gè)索引處。 indexFor(int h, int length) 方法的代碼如下：
Java代碼
static int indexFor( int h, int length) {
return h & (length- 1 );
}
這個(gè)方法非常巧妙，它通過(guò) h & (table.length -1) 來(lái)得到該對象的保存位，而 HashMap 底層數組的長(cháng)度總是 2 的 n 次方，這是HashMap 在速度上的優(yōu)化。在 HashMap 構造器中有如下代碼：
Java代碼
int capacity = 1 ;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1 ;
這段代碼保證初始化時(shí) HashMap 的容量總是 2 的 n 次方，即底層數組的長(cháng)度總是為 2 的 n 次方。
當 length 總是 2 的 n 次方時(shí)， h& (length-1) 運算等價(jià)于對 length 取模，也就是 h%length ，但是 & 比 % 具有更高的效率。
這看上去很簡(jiǎn)單，其實(shí)比較有玄機的，我們舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明：
假設數組長(cháng)度分別為 15 和 16 ，優(yōu)化后的 hash 碼分別為 8 和 9 ，那么 & 運算后的結果如下：
h & (table.length-1) hash table.length-1
8 & (15-1) ： 0100 & 1110 = 0100
9 & (15-1) ： 0101 & 1110 = 0100
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
8 & (16-1) ： 0100 & 1111 = 0100
9 & (16-1) ： 0101 & 1111 = 0101
從上面的例子中可以看出：當它們和 15-1 （ 1110 ） “ 與 ” 的時(shí)候，產(chǎn)生了相同的結果，也就是說(shuō)它們會(huì )定位到數組中的同一個(gè)位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞， 8 和 9 會(huì )被放到數組中的同一個(gè)位置上形成鏈表，那么查詢(xún)的時(shí)候就需要遍歷這個(gè)鏈 表，得到 8 或者 9 ，這樣就降低了查詢(xún)的效率。同時(shí)，我們也可以發(fā)現，當數組長(cháng)度為 15 的時(shí)候， hash 值會(huì )與 15-1 （ 1110 ）進(jìn)行 “ 與 ” ，那么 最后一位永遠是 0 ，而 0001 ， 0011 ， 0101 ， 1001 ， 1011 ， 0111 ， 1101 這幾個(gè)位置永遠都不能存放元素了，空間浪費相當大，更糟的是這種情況中，數組可以使用的位置比數組長(cháng)度小了很多，這意味著(zhù)進(jìn)一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢(xún)的效率！而當數組長(cháng)度為 16時(shí)，即為 2 的 n 次方時(shí)， 2n -1 得到的二進(jìn)制數的每個(gè)位上的值都為 1 ，這使得在低位上 & 時(shí)，得到的和原 hash 的低位相同，加之hash(int h) 方法對 key 的 hashCode 的進(jìn)一步優(yōu)化，加入了高位計算，就使得只有相同的 hash 值的兩個(gè)值才會(huì )被放到數組中的同一個(gè)位置上形成鏈表。
所以說(shuō)，當數組長(cháng)度為 2 的 n 次冪的時(shí)候，不同的 key 算得得 index 相同的幾率較小，那么數據在數組上分布就比較均勻，也就是說(shuō)碰撞的幾率小，相對的，查詢(xún)的時(shí)候就不用遍歷某個(gè)位置上的鏈表，這樣查詢(xún)效率也就較高了。
根據上面 put 方法的源代碼可以看出，當程序試圖將一個(gè) key-value 對放入 HashMap 中時(shí)，程序首先根據該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲位置：如果兩個(gè) Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它們的存儲位置相同。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過(guò)equals 比較返回 true ，新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value ，但 key 不會(huì )覆蓋。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過(guò)equals 比較返回 false ，新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈，而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部 —— 具體說(shuō)明繼續看 addEntry() 方法的說(shuō)明。
2) 讀?。?div style="height:15px;">
Java代碼
public V get(Object key) {
if (key == null )
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null ;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null ;
}
有了上面存儲時(shí)的 hash 算法作為基礎，理解起來(lái)這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從 HashMap 中 get 元素時(shí)，首先計算 key 的 hashCode ，找到數組中對應位置的某一元素，然后通過(guò) key 的 equals 方法在對應位置的鏈表中找到需要的元素。
3) 歸納起來(lái)簡(jiǎn)單地說(shuō)， HashMap 在底層將 key-value 當成一個(gè)整體進(jìn)行處理，這個(gè)整體就是一個(gè) Entry 對象。 HashMap 底層采用一個(gè) Entry[] 數組來(lái)保存所有的 key-value 對，當需要存儲一個(gè) Entry 對象時(shí)，會(huì )根據 hash 算法來(lái)決定其在數組中的存儲位置，在根據equals 方法決定其在該數組位置上的鏈表中的存儲位置；當需要取出一個(gè) Entry 時(shí)，也會(huì )根據 hash 算法找到其在數組中的存儲位置，再根據 equals 方法從該位置上的鏈表中取出該 Entry 。
4. HashMap 的 resize （ rehash ）：
當 HashMap 中的元素越來(lái)越多的時(shí)候， hash 沖突的幾率也就越來(lái)越高，因為數組的長(cháng)度是固定的。所以為了提高查詢(xún)的效率，就要對 HashMap 的數組進(jìn)行擴容，數組擴容這個(gè)操作也會(huì )出現在 ArrayList 中，這是一個(gè)常用的操作，而在 HashMap 數組擴容之后，最消耗性能的點(diǎn)就出現了：原數組中的數據必須重新計算其在新數組中的位置，并放進(jìn)去，這就是 resize 。
那么 HashMap 什么時(shí)候進(jìn)行擴容呢？當 HashMap 中的元素個(gè)數超過(guò)數組大小 *loadFactor 時(shí)，就會(huì )進(jìn)行數組擴容， loadFactor 的默認值為 0.75 ，這是一個(gè)折中的取值。也就是說(shuō)，默認情況下，數組大小為 16 ，那么當 HashMap 中元素個(gè)數超過(guò) 16*0.75=12 的時(shí)候，就把數組的大小擴展為 2*16=32 ，即擴大一倍，然后重新計算每個(gè)元素在數組中的位置，而這是一個(gè)非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預知 HashMap 中元素的個(gè)數，那么預設元素的個(gè)數能夠有效的提高 HashMap 的性能。
5. HashMap 的性能參數：
HashMap 包含如下幾個(gè)構造器：
HashMap() ：構建一個(gè)初始容量為 16 ，負載因子為 0.75 的 HashMap 。
HashMap(int initialCapacity) ：構建一個(gè)初始容量為 initialCapacity ，負載因子為 0.75 的 HashMap 。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) ：以指定初始容量、指定的負載因子創(chuàng )建一個(gè) HashMap 。
HashMap 的基礎構造器 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 帶有兩個(gè)參數，它們是初始容量 initialCapacity 和加載因子loadFactor 。
initialCapacity ： HashMap 的最大容量，即為底層數組的長(cháng)度。
loadFactor ：負載因子 loadFactor 定義為：散列表的實(shí)際元素數目 (n)/ 散列表的容量 (m) 。
負載因子衡量的是一個(gè)散列表的空間的使用程度，負載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來(lái)說(shuō)，查找一個(gè)元素的平均時(shí)間是 O(1+a) ，因此如果負載因子越大，對空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低，集中表現就是迭代遍歷會(huì )變慢；如果負載因子太小，那么散列表的數據將過(guò)于稀疏，對空間造成嚴重浪費。
HashMap 的實(shí)現中，通過(guò) threshold 字段來(lái)判斷 HashMap 的最大容量：
Java代碼
threshold = ( int )(capacity * loadFactor);
結合負載因子的定義公式可知， threshold 就是在此 loadFactor 和 capacity 對應下允許的最大元素數目，超過(guò)這個(gè)數目就重新 resize，以降低實(shí)際的負載因子。默認的的負載因子 0.75 是對空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇。當容量超出此最大容量時(shí)， resize 后的HashMap 容量是容量的兩倍：
Java代碼
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
6. Fail-Fast 機制：
我們知道 java.util.HashMap 不是線(xiàn)程安全的，因此如果在使用迭代器的過(guò)程中有其他線(xiàn)程修改了 map ，那么將拋出ConcurrentModificationException ，這就是所謂 fail-fast 策略。
這一策略在源碼中的實(shí)現是通過(guò) modCount 域， modCount 顧名思義就是修改次數，對 HashMap 內容的修改都將增加這個(gè)值，那么在迭代器初始化過(guò)程中會(huì )將這個(gè)值賦給迭代器的 expectedModCount 。
Java代碼
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0 ) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null )
;
}
}
在迭代過(guò)程中，判斷 modCount 跟 expectedModCount 是否相等，如果不相等就表示已經(jīng)有其他線(xiàn)程修改了 Map：
注意到 modCount 聲明為 volatile ，保證線(xiàn)程之間修改的可見(jiàn)性。
Java代碼
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
在 HashMap 的 API 中指出：
由所有 HashMap 類(lèi)的 “collection 視圖方法 ” 所返回的迭代器都是快速失敗的：在迭代器創(chuàng )建之后，如果從結構上對映射進(jìn)行修改，除非通過(guò)迭代器本身的 remove 方法，其他任何時(shí)間任何方式的修改，迭代器都將拋出 ConcurrentModificationException 。因此，面對并發(fā)的修改，迭代器很快就會(huì )完全失敗，而不冒在將來(lái)不確定的時(shí)間發(fā)生任意不確定行為的風(fēng)險。
注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證，一般來(lái)說(shuō)，存在非同步的并發(fā)修改時(shí)，不可能作出任何堅決的保證?？焖偈〉鞅M最大努力拋出 ConcurrentModificationException 。因此，編寫(xiě)依賴(lài)于此異常的程序的做法是錯誤的，正確做法是：迭代器的快速失敗行為應該僅用于檢測程序錯誤。
