1. HashMap概述：

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步實現(xiàn)（Hashtable跟HashMap很像，唯一的區(qū)別是Hashtalbe中的方法是線程安全的宽气，也就是同步的）撞鹉。此實現(xiàn)提供所有可選的映射操作鸠信，并允許使用null值和null鍵讥此。此類不保證映射的順序绸狐，特別是它不保證該順序恒久不變。

2. HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

在java編程語言中鳞滨，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種洞焙，一個是數(shù)組，另外一個是模擬指針（引用）拯啦，所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個基本結(jié)構(gòu)來構(gòu)造的澡匪，HashMap也不例外。HashMap實際上是一個“鏈表的數(shù)組”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)褒链，每個元素存放鏈表頭結(jié)點的數(shù)組唁情，即數(shù)組和鏈表的結(jié)合體。

從上圖中可以看出甫匹，HashMap底層就是一個數(shù)組結(jié)構(gòu)甸鸟，數(shù)組中的每一項又是一個鏈表惦费。當新建一個HashMap的時候，就會初始化一個數(shù)組抢韭。源碼如下：

可以看出薪贫，Entry就是數(shù)組中的元素，每個Map.Entry其實就是一個key-value對刻恭，它持有一個指向下一個元素的引用瞧省，這就構(gòu)成了鏈表。

3.??? HashMap的存取實現(xiàn)：

1)存儲：

從上面的源代碼中可以看出：當我們往HashMap中put元素的時候鳍贾，先根據(jù)key的hashCode重新計算hash值鞍匾，根據(jù)hash值得到這個元素在數(shù)組中的位置（即下標），如果數(shù)組該位置上已經(jīng)存放有其他元素了骑科，那么在這個位置上的元素將以鏈表的形式存放橡淑，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾纵散。如果數(shù)組該位置上沒有元素梳码，就直接將該元素放到此數(shù)組中的該位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根據(jù)計算出的hash值伍掀，將key-value對放在數(shù)組table的 i 索引處掰茶。addEntry?是HashMap?提供的一個包訪問權(quán)限的方法（就是沒有public，protected蜜笤，private這三個訪問權(quán)限修飾詞修飾濒蒋，為默認的訪問權(quán)限，用default表示把兔，但在代碼中沒有這個default）沪伙，代碼如下：

當系統(tǒng)決定存儲HashMap中的key-value對時，完全沒有考慮Entry中的value县好，僅僅只是根據(jù)key來計算并決定每個Entry的存儲位置围橡。我們完全可以把?Map?集合中的?value?當成?key?的附屬，當系統(tǒng)決定了?key?的存儲位置之后缕贡，value?隨之保存在那里即可翁授。

hash(int h)方法根據(jù)key的hashCode重新計算一次散列。此算法加入了高位計算晾咪，防止低位不變收擦，高位變化時，造成的hash沖突谍倦。

我們可以看到在HashMap中要找到某個元素塞赂，需要根據(jù)key的hash值來求得對應(yīng)數(shù)組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法昼蛀。前面說過HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組和鏈表的結(jié)合宴猾，所以我們當然希望這個HashMap里面的?元素位置盡量的分布均勻些圆存，盡量使得每個位置上的元素數(shù)量只有一個，那么當我們用hash算法求得這個位置的時候仇哆，馬上就可以知道對應(yīng)位置的元素就是我們要的辽剧，而不用再去遍歷鏈表，這樣就大大優(yōu)化了查詢的效率税产。

對于任意給定的對象，只要它的?hashCode()?返回值相同偷崩，那么程序調(diào)用?hash(int h)?方法所計算得到的?hash?碼值總是相同的辟拷。我們首先想到的就是把hash值對數(shù)組長度取模運算，這樣一來阐斜，元素的分布相對來說是比較均勻的衫冻。但是，“内顺觯”運算的消耗還是比較大的隅俘，在HashMap中是這樣做的：調(diào)用?indexFor(int h, int length)?方法來計算該對象應(yīng)該保存在?table?數(shù)組的哪個索引處。indexFor(int h, int length)?方法的代碼如下：

這個方法非常巧妙笤喳，它通過h & (table.length -1)來得到該對象的保存位为居，而HashMap底層數(shù)組的長度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優(yōu)化杀狡。在HashMap構(gòu)造器中有如下代碼：

這段代碼保證初始化時HashMap的容量總是2的n次方蒙畴，即底層數(shù)組的長度總是為2的n次方。

當length總是?2?的n次方時呜象，h& (length-1)運算等價于對length取模膳凝，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率恭陡。

這看上去很簡單蹬音，其實比較有玄機的，我們舉個例子來說明：

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

h & (table.length-1)??????????????????? ?hash??????????????????????????? ?table.length-1

8 & (15-1)：?????????????????????????????????0100???????????????????&??????????????1110???????????????????=?????????????? ?0100

9 & (15-1)：?????????????????????????????????0101???????????????????&??????????????1110????????????????? ?=????????????????0100

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8 & (16-1)：?????????????????????????????????0100???????????????????&??????????????1111???????????????????=????????????????0100

9 & (16-1)：?????????????????????????????????0101???????????????????&??????????????1111???????????????????=????????????????0101

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從上面的例子中可以看出：當8、9兩個數(shù)和(15-1)2=(1110)進行“與運算&”的時候哥捕，產(chǎn)生了相同的結(jié)果牧抽，都為0100，也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個位置上去遥赚，這就產(chǎn)生了碰撞扬舒，8和9會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表，那么查詢的時候就需要遍歷這個鏈?表凫佛，得到8或者9讲坎，這樣就降低了查詢的效率孕惜。同時，我們也可以發(fā)現(xiàn)晨炕，當數(shù)組長度為15的時候衫画，hash值會與(15-1)2=(1110)進行“與運算&”，那么最后一位永遠是0瓮栗，而0001削罩，0011，0101费奸，1001弥激，1011，0111愿阐，1101這幾個位置永遠都不能存放元素了微服，空間浪費相當大，更糟的是這種情況中缨历，數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多以蕴，這意味著進一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢的效率辛孵！

而當數(shù)組長度為16時丛肮，即為2的n次方時，2n-1得到的二進制數(shù)的每個位上的值都為1（比如(24-1)2=1111）觉吭，這使得在低位上&時腾供，得到的和原h(huán)ash的低位相同，加之hash(int h)方法對key的hashCode的進一步優(yōu)化鲜滩，加入了高位計算伴鳖，就使得只有相同的hash值的兩個值才會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表。

所以說徙硅，當數(shù)組長度為2的n次冪的時候榜聂，不同的key算得得index相同的幾率較小，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻嗓蘑，也就是說碰撞的幾率小须肆，相對的，查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鏈表桩皿，這樣查詢效率也就較高了豌汇。

根據(jù)上面?put?方法的源代碼可以看出，當程序試圖將一個key-value對放入HashMap中時泄隔，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?Entry?的?key?的?hashCode()?返回值相同拒贱，那它們的存儲位置相同。如果這兩個?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逻澳，但key不會覆蓋闸天。如果這兩個?Entry?的?key?通過?equals?比較返回?false，新添加的?Entry?將與集合中原有?Entry?形成?Entry?鏈斜做，而且新添加的?Entry?位于?Entry?鏈的頭部——具體說明繼續(xù)看?addEntry()?方法的說明苞氮。

2)讀取：

有了上面存儲時的hash算法作為基礎(chǔ)瓤逼，理解起來這段代碼就很容易了笼吟。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中g(shù)et元素時，首先計算key的hashCode霸旗，找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素赞厕，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。

3)歸納起來簡單地說定硝，HashMap?在底層將?key-value?當成一個整體進行處理，這個整體就是一個?Entry?對象毫目。HashMap?底層采用一個?Entry[]?數(shù)組來保存所有的?key-value?對蔬啡，當需要存儲一個?Entry?對象時，會根據(jù)hash算法來決定其在數(shù)組中的存儲位置镀虐，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箱蟆；當需要取出一個Entry時，也會根據(jù)hash算法找到其在數(shù)組中的存儲位置刮便，再根據(jù)equals方法從該位置上的鏈表中取出該Entry空猜。

4. HashMap的resize（rehash）：

當HashMap中的元素越來越多的時候，hash沖突的幾率也就越來越高恨旱，因為數(shù)組的長度是固定的辈毯。所以為了提高查詢的效率，就要對HashMap的數(shù)組進行擴容搜贤，數(shù)組擴容這個操作也會出現(xiàn)在ArrayList中谆沃，這是一個常用的操作，而在HashMap數(shù)組擴容之后仪芒，最消耗性能的點就出現(xiàn)了：原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計算其在新數(shù)組中的位置唁影，并放進去，這就是resize掂名。

那么HashMap什么時候進行擴容呢据沈？當HashMap中的元素個數(shù)超過數(shù)組大小*loadFactor時，就會進行數(shù)組擴容饺蔑，loadFactor的默認值為0.75锌介，這是一個折中的取值。也就是說膀钠，默認情況下掏湾，數(shù)組大小為16裹虫，那么當HashMap中元素個數(shù)超過16*0.75=12（這個值就是代碼中的threshold值，也叫做臨界值）的時候融击，就把數(shù)組的大小擴展為?2*16=32筑公，即擴大一倍，然后重新計算每個元素在數(shù)組中的位置尊浪，而這是一個非常消耗性能的操作匣屡，所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個數(shù)，那么預(yù)設(shè)元素的個數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能拇涤。

HashMap擴容的代碼如下所示：

5.HashMap的性能參數(shù)：

HashMap?包含如下幾個構(gòu)造器：

HashMap()：構(gòu)建一個初始容量為?16捣作，負載因子為?0.75?的?HashMap。

HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)建一個初始容量為?initialCapacity鹅士，負載因子為?0.75?的?HashMap券躁。

HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負載因子創(chuàng)建一個?HashMap掉盅。

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

initialCapacity：HashMap的最大容量趾痘，即為底層數(shù)組的長度慢哈。

loadFactor：負載因子loadFactor定義為：散列表的實際元素數(shù)目(n)/?散列表的容量(m)。

負載因子衡量的是一個散列表的空間的使用程度永票，負載因子越大表示散列表的裝填程度越高卵贱，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說侣集，查找一個元素的平均時間是O(1+a)键俱，因此如果負載因子越大，對空間的利用更充分世分，然而后果是查找效率的降低方妖；如果負載因子太小，那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏罚攀，對空間造成嚴重浪費党觅。

HashMap的實現(xiàn)中，通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量：

threshold = (int)(capacity * loadFactor);

結(jié)合負載因子的定義公式可知斋泄，threshold就是在此loadFactor和capacity對應(yīng)下允許的最大元素數(shù)目杯瞻，超過這個數(shù)目就重新resize，以降低實際的負載因子（也就是說雖然數(shù)組長度是capacity炫掐，但其擴容的臨界值確是threshold）魁莉。默認的的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當容量超出此最大容量時，?resize后的HashMap容量是容量的兩倍：

if(size++ >=threshold)

resize(2 * table.length);

6.Fail-Fast機制：

我們知道java.util.HashMap不是線程安全的旗唁，因此如果在使用迭代器的過程中有其他線程修改了map畦浓，那么將拋出ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast策略检疫。（這個在core java這本書中也有提到讶请。）

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

在迭代過程中烛谊，判斷modCount跟expectedModCount是否相等风响，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，保證線程之間修改的可見性丹禀。（volatile之所以線程安全是因為被volatile修飾的變量不保存緩存状勤，直接在內(nèi)存中修改，因此能夠保證線程之間修改的可見性）双泪。

finalEntrynextEntry() {if(modCount !=expectedModCount)thrownewConcurrentModificationException();

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)建之后荧降，如果從結(jié)構(gòu)上對映射進行修改，除非通過迭代器本身的?remove?方法攒读，其他任何時間任何方式的修改，迭代器都將拋出ConcurrentModificationException辛友。因此薄扁，面對并發(fā)的修改，迭代器很快就會完全失敗废累，而不保證在將來不確定的時間發(fā)生任意不確定行為的風(fēng)險邓梅。

注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證邑滨，一般來說日缨，存在非同步的并發(fā)修改時，不可能作出任何堅決的保證掖看∠痪啵快速失敗迭代器盡最大努力拋出?ConcurrentModificationException。因此哎壳，編寫依賴于此異常的程序的做法是錯誤的毅待，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誤。