HashMap

HashMap概述

HashMap基于哈希表的 Map 接口的實(shí)現(xiàn)署尤。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用 null 值和 null 鍵麻削。（除了不同步和允許使用 null 之外猪瞬，HashMap 類與 Hashtable 大致相同。）此類不保證映射的順序蒜哀，特別是它不保證該順序恒久不變。

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

值得注意的是HashMap不是線程安全的吏砂，如果想要線程安全的HashMap撵儿，可以通過Collections類的靜態(tài)方法synchronizedMap獲得線程安全的HashMap。

Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());

HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

HashMap的底層主要是基于數(shù)組和鏈表來實(shí)現(xiàn)的狐血，它之所以有相當(dāng)快的查詢速度主要是因?yàn)樗峭ㄟ^計(jì)算散列碼來決定存儲的位置淀歇。HashMap中主要是通過key的hashCode來計(jì)算hash值的，只要hashCode相同匈织，計(jì)算出來的hash值就一樣浪默。如果存儲的對象對多了，就有可能不同的對象所算出來的hash值是相同的缀匕，這就出現(xiàn)了所謂的hash沖突纳决。學(xué)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同學(xué)都知道，解決hash沖突的方法有很多乡小，HashMap底層是通過鏈表來解決hash沖突的阔加。

image.png

圖中，0~15部分即代表哈希表满钟，也稱為哈希數(shù)組胜榔，數(shù)組的每個(gè)元素都是一個(gè)單鏈表的頭節(jié)點(diǎn)，鏈表是用來解決沖突的湃番，如果不同的key映射到了數(shù)組的同一位置處夭织，就將其放入單鏈表中。

從上圖我們可以發(fā)現(xiàn)哈希表是由數(shù)組+鏈表組成的吠撮，一個(gè)長度為16的數(shù)組中尊惰，每個(gè)元素存儲的是一個(gè)鏈表的頭節(jié)點(diǎn)Bucket桶。那么這些元素是按照什么樣的規(guī)則存儲到數(shù)組中呢。一般情況是通過hash(key)%len獲得弄屡，也就是元素的key的哈希值對數(shù)組長度取模得到戴卜。比如上述哈希表中，12%16=12琢岩，28%16=12，108%16=12师脂，140%16=12担孔。所以12、28吃警、108以及140都存儲在數(shù)組下標(biāo)為12的位置糕篇。

HashMap其實(shí)也是一個(gè)線性的數(shù)組實(shí)現(xiàn)的，所以可以理解為其存儲數(shù)據(jù)的容器就是一個(gè)線性數(shù)組酌心。這可能讓我們很不解拌消，一個(gè)線性的數(shù)組怎么實(shí)現(xiàn)按鍵值對來存取數(shù)據(jù)呢？這里HashMap有做一些處理安券。

首先HashMap里面實(shí)現(xiàn)一個(gè)靜態(tài)內(nèi)部類Entry墩崩，其重要的屬性有 key , value, next，從屬性key,value我們就能很明顯的看出來Entry就是HashMap鍵值對實(shí)現(xiàn)的一個(gè)基礎(chǔ)bean侯勉，我們上面說到HashMap的基礎(chǔ)就是一個(gè)線性數(shù)組鹦筹，這個(gè)數(shù)組就是Entry[]，Map里面的內(nèi)容都保存在Entry[]里面址貌。

我們看看HashMap中Entry類的代碼：

/** Entry是單向鏈表铐拐。    
 * 它是 “HashMap鏈?zhǔn)酱鎯Ψā睂?yīng)的鏈表。    
 * 它實(shí)現(xiàn)了Map.Entry 接口练对，即實(shí)現(xiàn)getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()這些函數(shù)  
**/  
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {    
    final K key;    
    V value;    
    // 指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)    
    Entry<K,V> next;    
    final int hash;    

    // 構(gòu)造函數(shù)遍蟋。    
    // 輸入?yún)?shù)包括"哈希值(h)", "鍵(k)", "值(v)", "下一節(jié)點(diǎn)(n)"    
    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {    
        value = v;    
        next = n;    
        key = k;    
        hash = h;    
    }    

    public final K getKey() {    
        return key;    
    }    

    public final V getValue() {    
        return value;    
    }    

    public final V setValue(V newValue) {    
        V oldValue = value;    
        value = newValue;    
        return oldValue;    
    }    

    // 判斷兩個(gè)Entry是否相等    
    // 若兩個(gè)Entry的“key”和“value”都相等，則返回true螟凭。    
    // 否則虚青，返回false    
    public final boolean equals(Object o) {    
        if (!(o instanceof Map.Entry))    
            return false;    
        Map.Entry e = (Map.Entry)o;    
        Object k1 = getKey();    
        Object k2 = e.getKey();    
        if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {    
            Object v1 = getValue();    
            Object v2 = e.getValue();    
            if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))    
                return true;    
        }    
        return false;    
    }    

    // 實(shí)現(xiàn)hashCode()    
    public final int hashCode() {    
        return (key==null   ? 0 : key.hashCode()) ^    
               (value==null ? 0 : value.hashCode());    
    }    

    public final String toString() {    
        return getKey() + "=" + getValue();    
    }    

    // 當(dāng)向HashMap中添加元素時(shí)，繪調(diào)用recordAccess()赂摆。    
    // 這里不做任何處理    
    void recordAccess(HashMap<K,V> m) {    
    }    

    // 當(dāng)從HashMap中刪除元素時(shí)挟憔，繪調(diào)用recordRemoval()。    
    // 這里不做任何處理    
    void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {    
    }    
}

HashMap其實(shí)就是一個(gè)Entry數(shù)組烟号，Entry對象中包含了鍵和值绊谭，其中next也是一個(gè)Entry對象，它就是用來處理hash沖突的汪拥，形成一個(gè)鏈表达传。

關(guān)鍵屬性

先看看HashMap類中的一些關(guān)鍵屬性：

transient Entry[] table; //存儲元素的實(shí)體數(shù)組

transient int size; //存放元素的個(gè)數(shù)

int threshold; //臨界值   當(dāng)實(shí)際大小超過臨界值時(shí)，會進(jìn)行擴(kuò)容。threshold = 加載因子*容量

final float loadFactor; //加載因子
 
transient int modCount; //被修改的次數(shù)

其中l(wèi)oadFactor加載因子是表示Hsah表中元素的填滿的程度宪赶。

若：加載因子越大宗弯，填滿的元素越多，好處是搂妻，空間利用率高了蒙保，但：沖突的機(jī)會加大了，鏈表長度會越來越長欲主，查找效率降低邓厕。

反之，加載因子越小扁瓢，填滿的元素越少详恼，好處是：沖突的機(jī)會減小了，但：空間浪費(fèi)多了引几，表中的數(shù)據(jù)將過于稀疏（很多空間還沒用昧互，就開始擴(kuò)容了）

沖突的機(jī)會越大，則查找的成本越高伟桅。

因此敞掘，必須在 "沖突的機(jī)會"與"空間利用率"之間尋找一種平衡與折衷。這種平衡與折衷本質(zhì)上是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中有名的"時(shí)-空"矛盾的平衡與折衷楣铁。

如果機(jī)器內(nèi)存足夠渐逃，并且想要提高查詢速度的話可以將加載因子設(shè)置小一點(diǎn)；相反如果機(jī)器內(nèi)存緊張民褂，并且對查詢速度沒有什么要求的話可以將加載因子設(shè)置大一點(diǎn)茄菊。不過一般我們都不用去設(shè)置它，讓它取默認(rèn)值0.75就好了赊堪。

構(gòu)造方法

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
      // 確保數(shù)字合法
      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);

     // Find a power of 2 >= initialCapacity
     int capacity = 1;  
     while (capacity < initialCapacity)   // 確保容量為2的n次冪面殖，使capacity為大于initialCapacity的最小的2的n次冪
         capacity <<= 1;

     this.loadFactor = loadFactor;
     threshold = (int)(capacity * loadFactor);
     table = new Entry[capacity];
     init();
}

 public HashMap(int initialCapacity) {
     this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

 public HashMap() {
     this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
     threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
     table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
     init();
 }

我們可以看到在構(gòu)造HashMap的時(shí)候如果我們指定了加載因子和初始容量的話就調(diào)用第一個(gè)構(gòu)造方法，否則的話就是用默認(rèn)的哭廉。默認(rèn)初始容量為16脊僚，默認(rèn)加載因子為0.75。我們可以看到上面代碼中13-15行遵绰，這段代碼的作用是確保容量為2的n次冪辽幌，使capacity為大于initialCapacity的最小的2的n次冪，至于為什么要把容量設(shè)置為2的n次冪椿访，我們等下再看乌企。

重點(diǎn)分析下HashMap中用的最多的兩個(gè)方法put和get

存儲數(shù)據(jù)

下面看看HashMap存儲數(shù)據(jù)的過程是怎樣的，首先看看HashMap的put方法：

public V put(K key, V value) {
    // 若“key為null”成玫，則將該鍵值對添加到table[0]中加酵。
    if (key == null) 
       return putForNullKey(value);
    // 若“key不為null”拳喻，則計(jì)算該key的哈希值，然后將其添加到該哈希值對應(yīng)的鏈表中猪腕。
    int hash = hash(key.hashCode());
    // 搜索指定hash值在對應(yīng)table中的索引
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 循環(huán)遍歷Entry數(shù)組,若“該key”對應(yīng)的鍵值對已經(jīng)存在冗澈，則用新的value取代舊的value。然后退出陋葡！
    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))) { //如果key相同則覆蓋并返回舊值
             V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
         }
    }
    //修改次數(shù)+1
    modCount++;
    //將key-value添加到table[i]處
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

上面程序中用到了一個(gè)重要的內(nèi)部接口：Map.Entry亚亲，每個(gè) Map.Entry 其實(shí)就是一個(gè) key-value 對。從上面程序中可以看出：當(dāng)系統(tǒng)決定存儲 HashMap 中的 key-value 對時(shí)腐缤，完全沒有考慮 Entry 中的 value朵栖，僅僅只是根據(jù) key 來計(jì)算并決定每個(gè) Entry 的存儲位置。這也說明了前面的結(jié)論：我們完全可以把 Map 集合中的 value 當(dāng)成 key 的附屬柴梆，當(dāng)系統(tǒng)決定了 key 的存儲位置之后，value 隨之保存在那里即可终惑。

我們慢慢的來分析這個(gè)函數(shù)绍在，第2和3行的作用就是處理key值為null的情況，我們看看putForNullKey(value)方法：

private V putForNullKey(V value) {
     for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
          if (e.key == null) {   //如果有key為null的對象存在雹有，則覆蓋掉
              V oldValue = e.value;
              e.value = value;
              e.recordAccess(this);
              return oldValue;
         }
     }
     modCount++;
     addEntry(0, null, value, 0); //如果鍵為null的話偿渡，則hash值為0
     return null;
}

注意：如果key為null的話，hash值為0霸奕，對象存儲在數(shù)組中索引為0的位置溜宽。即table[0]。

我們再回去看看put方法中第4行质帅，它是通過key的hashCode值計(jì)算hash碼适揉，下面是計(jì)算hash碼的函數(shù)：

 //計(jì)算hash值的方法 通過鍵的hashCode來計(jì)算
 static int hash(int h) {
     // This function ensures that hashCodes that differ only by
     // constant multiples at each bit position have a bounded
     // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
     h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
     return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
 }

得到hash碼之后就會通過hash碼去計(jì)算出應(yīng)該存儲在數(shù)組中的索引，計(jì)算索引的函數(shù)如下：

static int indexFor(int h, int length) { //根據(jù)hash值和數(shù)組長度算出索引值
     return h & (length-1);  //這里不能隨便算取煤惩，用hash&(length-1)是有原因的嫉嘀，這樣可以確保算出來的索引是在數(shù)組大小范圍內(nèi)，不會超出
 }

這個(gè)我們要重點(diǎn)說下魄揉，我們一般對哈希表的散列很自然地會想到用hash值對length取模（即除法散列法）剪侮，Hashtable中也是這樣實(shí)現(xiàn)的，這種方法基本能保證元素在哈希表中散列的比較均勻洛退，但取模會用到除法運(yùn)算瓣俯，效率很低，HashMap中則通過h&(length-1)的方法來代替取模兵怯，同樣實(shí)現(xiàn)了均勻的散列彩匕，但效率要高很多，這也是HashMap對Hashtable的一個(gè)改進(jìn)媒区。

接下來推掸，我們分析下為什么哈希表的容量一定要是2的整數(shù)次冪桶蝎。首先，length為2的整數(shù)次冪的話谅畅，h&(length-1)就相當(dāng)于對length取模登渣，這樣便保證了散列的均勻，同時(shí)也提升了效率毡泻；其次胜茧，length為2的整數(shù)次冪的話，為偶數(shù)仇味，這樣length-1為奇數(shù)呻顽，奇數(shù)的最后一位是1，這樣便保證了h&(length-1)的最后一位可能為0丹墨，也可能為1（這取決于h的值）廊遍，即與后的結(jié)果可能為偶數(shù)，也可能為奇數(shù)贩挣，這樣便可以保證散列的均勻性喉前，而如果length為奇數(shù)的話，很明顯length-1為偶數(shù)王财，它的最后一位是0卵迂，這樣h&(length-1)的最后一位肯定為0，即只能為偶數(shù)绒净，這樣任何hash值都只會被散列到數(shù)組的偶數(shù)下標(biāo)位置上见咒，這便浪費(fèi)了近一半的空間，因此挂疆，length取2的整數(shù)次冪改览，是為了使不同hash值發(fā)生碰撞的概率較小，這樣就能使元素在哈希表中均勻地散列缤言。

這看上去很簡單恃疯，其實(shí)比較有玄機(jī)的，我們舉個(gè)例子來說明：

假設(shè)數(shù)組長度分別為15和16墨闲，優(yōu)化后的hash碼分別為8和9今妄，那么&運(yùn)算后的結(jié)果如下：

h & (table.length-1)                     hash                             table.length-1
& (15-1)：                                0100                   &              1110                   =                0100
& (15-1)：                                0101                   &              1110                   =                0100
       -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
& (16-1)：                                0100                   &              1111                   =                0100
& (16-1)：                                0101                   &              1111                   =                0101

從上面的例子中可以看出：當(dāng)它們和15-1（1110）“與”的時(shí)候，產(chǎn)生了相同的結(jié)果鸳碧，也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個(gè)位置上去盾鳞，這就產(chǎn)生了碰撞，8和9會被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表瞻离，那么查詢的時(shí)候就需要遍歷這個(gè)鏈 表腾仅，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率套利。同時(shí)推励，我們也可以發(fā)現(xiàn)鹤耍，當(dāng)數(shù)組長度為15的時(shí)候，hash值會與15-1（1110）進(jìn)行“與”验辞，那么 最后一位永遠(yuǎn)是0稿黄，而0001，0011跌造，0101杆怕，1001，1011壳贪，0111陵珍，1101這幾個(gè)位置永遠(yuǎn)都不能存放元素了，空間浪費(fèi)相當(dāng)大违施，更糟的是這種情況中互纯，數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多，這意味著進(jìn)一步增加了碰撞的幾率磕蒲，減慢了查詢的效率留潦！而當(dāng)數(shù)組長度為16時(shí)，即為2的n次方時(shí)亿卤，2n-1得到的二進(jìn)制數(shù)的個(gè)位上的值都為1，這使得在低位上&時(shí)鹿霸，得到的和原h(huán)ash的低位相同排吴，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(jì)算懦鼠，就使得只有相同的hash值的兩個(gè)值才會被放到數(shù)組中的同一個(gè)位置上形成鏈表钻哩。

所以說，當(dāng)數(shù)組長度為2的n次冪的時(shí)候肛冶，不同的key算得的index相同的幾率較小街氢，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻，也就是說碰撞的幾率小睦袖，相對的珊肃，查詢的時(shí)候就不用遍歷某個(gè)位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了馅笙。

根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出伦乔，當(dāng)程序試圖將一個(gè)key-value對放入HashMap中時(shí)，程序首先根據(jù)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() 返回值相同董习，那它們的存儲位置相同烈和。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過 equals 比較返回 true，新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value皿淋，但key不會覆蓋招刹。如果這兩個(gè) Entry 的 key 通過 equals 比較返回 false恬试，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——具體說明繼續(xù)看 addEntry() 方法的說明疯暑。

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
     Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; //如果要加入的位置有值训柴，將該位置原先的值設(shè)置為新entry的next,也就是新entry鏈表的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
     table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
     if (size++ >= threshold) //如果大于臨界值就擴(kuò)容
         resize(2 * table.length); //以2的倍數(shù)擴(kuò)容
}

參數(shù)bucketIndex就是indexFor函數(shù)計(jì)算出來的索引值，第2行代碼是取得數(shù)組中索引為bucketIndex的Entry對象缰儿，第3行就是用hash畦粮、key、value構(gòu)建一個(gè)新的Entry對象放到索引為bucketIndex的位置乖阵，并且將該位置原先的對象設(shè)置為新對象的next構(gòu)成鏈表宣赔。

第4行和第5行就是判斷put后size是否達(dá)到了臨界值threshold，如果達(dá)到了臨界值就要進(jìn)行擴(kuò)容，HashMap擴(kuò)容是擴(kuò)為原來的兩倍。

擴(kuò)容

resize()方法如下：

重新調(diào)整HashMap的大小儒飒，newCapacity是調(diào)整后的單位

void resize(int newCapacity) {
      Entry[] oldTable = table;
      int oldCapacity = oldTable.length;
      if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
          threshold = Integer.MAX_VALUE;
          return;
     }

     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
     transfer(newTable);//用來將原先table的元素全部移到newTable里面
     table = newTable;  //再將newTable賦值給table
     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新計(jì)算臨界值
 }

新建了一個(gè)HashMap的底層數(shù)組皮获，上面代碼中第10行為調(diào)用transfer方法，將HashMap的全部元素添加到新的HashMap中蝗蛙，并重新計(jì)算元素在新的數(shù)組中的索引位置。

void transfer(Entry[] newTable) {
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry<K,V> e : table) {
        while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
            e.next = newTable[i];
            newTable[i] = e;
            e = next;
        }
    }
}

當(dāng)HashMap中的元素越來越多的時(shí)候，hash沖突的幾率也就越來越高砰逻，因?yàn)閿?shù)組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率泛鸟，就要對HashMap的數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容蝠咆，數(shù)組擴(kuò)容這個(gè)操作也會出現(xiàn)在ArrayList中，這是一個(gè)常用的操作北滥，而在HashMap數(shù)組擴(kuò)容之后刚操，最消耗性能的點(diǎn)就出現(xiàn)了：原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計(jì)算其在新數(shù)組中的位置，并放進(jìn)去再芋，這就是resize菊霜。

那么HashMap什么時(shí)候進(jìn)行擴(kuò)容呢？當(dāng)HashMap中的元素個(gè)數(shù)超過數(shù)組大小 * loadFactor時(shí)济赎，就會進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容鉴逞，loadFactor的默認(rèn)值為0.75，這是一個(gè)折中的取值司训。也就是說华蜒，默認(rèn)情況下，數(shù)組大小為16豁遭，那么當(dāng)HashMap中元素個(gè)數(shù)超過16 * 0.75=12的時(shí)候叭喜，就把數(shù)組的大小擴(kuò)展為 2*16=32，即擴(kuò)大一倍蓖谢，然后重新計(jì)算每個(gè)元素在數(shù)組中的位置捂蕴，擴(kuò)容是需要進(jìn)行數(shù)組復(fù)制的譬涡，復(fù)制數(shù)組是非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個(gè)數(shù)啥辨，那么預(yù)設(shè)元素的個(gè)數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能涡匀。

數(shù)據(jù)讀取

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;  
}

private V getForNullKey() {
    if (size == 0) {
        return null;
    }
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
        if (e.key == null)
            return e.value;
    }
    return null;
}

有了上面存儲時(shí)的hash算法作為基礎(chǔ)，理解起來這段代碼就很容易了溉知。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中g(shù)et元素時(shí)陨瘩，首先計(jì)算key的hashCode，找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素级乍，然后通過key的equals方法在對應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素舌劳。

歸納起來簡單地說，HashMap 在底層將 key-value 當(dāng)成一個(gè)整體進(jìn)行處理玫荣，這個(gè)整體就是一個(gè) Entry 對象甚淡。HashMap 底層采用一個(gè) Entry[] 數(shù)組來保存所有的 key-value 對，當(dāng)需要存儲一個(gè) Entry 對象時(shí)捅厂，會根據(jù)hash算法來決定其在數(shù)組中的存儲位置贯卦，在根據(jù)equals方法決定其在該數(shù)組位置上的鏈表中的存儲位置；當(dāng)需要取出一個(gè)Entry時(shí)焙贷，也會根據(jù)hash算法找到其在數(shù)組中的存儲位置撵割，再根據(jù)equals方法從該位置上的鏈表中取出該Entry。

HashMap的性能參數(shù)

HashMap 包含如下幾個(gè)構(gòu)造器：

• HashMap()：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 16辙芍，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap啡彬。

• HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)建一個(gè)初始容量為 initialCapacity，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap沸手。

• HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量外遇、指定的負(fù)載因子創(chuàng)建一個(gè) HashMap注簿。

• HashMap的基礎(chǔ)構(gòu)造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個(gè)參數(shù)契吉，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。

initialCapacity：HashMap的最大容量诡渴，即為底層數(shù)組的長度捐晶。

loadFactor：負(fù)載因子loadFactor定義為：散列表的實(shí)際元素?cái)?shù)目(n)/ 散列表的容量(m)。

負(fù)載因子衡量的是一個(gè)散列表的空間的使用程度妄辩，負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高惑灵，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說眼耀，查找一個(gè)元素的平均時(shí)間是O(1+a)英支，因此如果負(fù)載因子越大，對空間的利用更充分哮伟，然而后果是查找效率的降低干花；如果負(fù)載因子太小妄帘，那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏，對空間造成嚴(yán)重浪費(fèi)池凄。

HashMap的實(shí)現(xiàn)中抡驼，通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量：

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應(yīng)下允許的最大元素?cái)?shù)目肿仑，超過這個(gè)數(shù)目就重新resize致盟，以降低實(shí)際的負(fù)載因子。默認(rèn)的的負(fù)載因子0.75是對空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇尤慰。當(dāng)容量超出此最大容量時(shí)馏锡， resize后的HashMap容量是容量的兩倍。

if (size++ >= threshold)      
    resize(2 * table.length);

Fail-Fast機(jī)制

我們知道java.util.HashMap不是線程安全的割择，因此如果在使用迭代器的過程中有其他線程修改了map眷篇，那么將拋出ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast策略荔泳。

這一策略在源碼中的實(shí)現(xiàn)是通過modCount域蕉饼，modCount顧名思義就是修改次數(shù)，對HashMap內(nèi)容的修改都將增加這個(gè)值玛歌，那么在迭代器初始化過程中會將這個(gè)值賦給迭代器的expectedModCount昧港。

private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> {
    Entry<K,V> next;    // next entry to return
    int expectedModCount;    // For fast-fail
    int index;        // current slot
    Entry<K,V> current;    // current entry

    HashIterator() {
        expectedModCount = modCount;
        if (size > 0) { // advance to first entry
            Entry[] t = table;
            while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
                ;
        }
    }

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

    final Entry<K,V> nextEntry() {
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();
        Entry<K,V> e = next;
        if (e == null)
            throw new NoSuchElementException();

        if ((next = e.next) == null) {
            Entry[] t = table;
            while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
                ;
        }
    current = e;
        return e;
    }

    public void remove() {
        if (current == null)
            throw new IllegalStateException();
        if (modCount != expectedModCount)
            throw new ConcurrentModificationException();
        Object k = current.key;
        current = null;
        HashMap.this.removeEntryForKey(k);
        expectedModCount = modCount;
    }

}

在迭代過程中，判斷modCount跟expectedModCount是否相等支子，如果不相等就表示已經(jīng)有其他線程修改了Map：

注意到modCount聲明為volatile创肥，保證線程之間修改的可見性。

final Entry<K,V> nextEntry() {      
    if (modCount != expectedModCount)      
        throw new ConcurrentModificationException();  
}

在HashMap的API中指出：

由所有HashMap類的“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)建之后值朋，如果從結(jié)構(gòu)上對映射進(jìn)行修改叹侄，除非通過迭代器本身的 remove 方法，其他任何時(shí)間任何方式的修改昨登，迭代器都將拋出 ConcurrentModificationException趾代。因此，面對并發(fā)的修改丰辣，迭代器很快就會完全失敗撒强，而不冒在將來不確定的時(shí)間發(fā)生任意不確定行為的風(fēng)險(xiǎn)。

注意笙什，迭代器的快速失敗行為不能得到保證飘哨，一般來說，存在非同步的并發(fā)修改時(shí)琐凭，不可能作出任何堅(jiān)決的保證芽隆。快速失敗迭代器盡最大努力拋出 ConcurrentModificationException。因此胚吁，編寫依賴于此異常的程序的做法是錯(cuò)誤的臼闻，正確做法是：迭代器的快速失敗行為應(yīng)該僅用于檢測程序錯(cuò)誤。