HashMap的实现原理？

哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中，重要性可见一斑。

本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK7的HashMap源码进行分析（JDK8会有所不同，需要了解的可自行阅读JDK8的HashMap源码）。

JDK7和JDK8中HashMap的大致变化是（这其实也是一个常被问道的面试题~）：

1.7中采用数组+链表，1.8采用的是数组+链表/红黑树，即在1.7中链表长度超过一定长度后就改成红黑树存储。 

1.7扩容时需要重新计算哈希值和索引位置，1.8并不重新计算哈希值，巧妙地采用和扩容后容量进行&操作来计算新的索引位置。 

1.7是采用表头插入法插入链表，1.8采用的是尾部插入法。 

在1.7中采用表头插入法，在扩容时会改变链表中元素原本的顺序，以至于在并发场景下导致链表成环的问题；在1.8中采用尾部插入法，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，就不会出现链表成环的问题了。

目录

• 什么是哈希表

• HashMap实现原理

• 为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

• 重写equals方法需同时重写hashCode方法

• 总结

一、什么是哈希表

在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能

数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)

线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)

二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。

哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。

我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。

比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。