HashMap概述
HashMap存储的是key-value的键值对，允许key为null，也允许value为null。HashMap内部为数组+链表的结构，会根据key的hashCode值来确定数组的索引(确认放在哪个桶里)，如果遇到索引相同的key，桶的大小是2，如果一个key的hashCode是7，一个key的hashCode是3，那么他们就会被分到一个桶中(hash冲突)，如果发生hash冲突，HashMap会将同一个桶中的数据以链表的形式存储，但是如果发生hash冲突的概率比较高，就会导致同一个桶中的链表长度过长，遍历效率降低，所以在JDK1.8中如果链表长度到达阀值(默认是8)，就会将链表转换成红黑二叉树。
HashMap数据结构
1 2 //Node本质上是一个Map.存储着key-value 3 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 4 final int hash; //保存该桶的hash值 5 final K key; //不可变的key 6 V value;
7 Node<K,V> next; //指向一个数据的指针 8 9 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {10 this.hash = hash;11 this.key = key;12 this.value = value;13 this.next = next;14 }
从源码上可以看到，Node实现了Map.Entry接口，本质上是一个映射(k-v)
刚刚也说过了，有时候两个key的hashCode可能会定位到一个桶中，这时就发生了hash冲突，如果HashMap的hash算法越散列，那么发生hash冲突的概率越低，如果数组越大，那么发生hash冲突的概率也会越低，但是数组越大带来的空间开销越多，但是遍历速度越快，这就要在空间和时间上进行权衡，这就要看看HashMap的扩容机制，在说扩容机制之前先看几个比较重要的字段
1 //默认桶16个 2 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 3 4 //默认桶最多有2^30个 5 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 6 7 //默认负载因子是0.75 8 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 9 10 //能容纳最多key_value对的个数11 int threshold;12 13 //一共key_value对个数14 int size;
threshold=负载因子 * length，也就是说数组长度固定以后， 如果负载因子越大，所能容纳的元素个数越多，如果超过这个值就会进行扩容(默认是扩容为原来的2倍)，0.75这个值是权衡过空间和时间得出的，建议大家不要随意修改，如果在一些特殊情况下，比如空间比较多，但要求速度比较快，这时候就可以把扩容因子调小以较少hash冲突的概率。相反就增大扩容因子(这个值可以大于1)。
size就是HashMap中键值对的总个数。还有一个字段是modCount，记录是发生内部结构变化的次数，如果put值，但是put的值是覆盖原有的值，这样是不算内部结构变化的。
因为HashMap扩容每次都是扩容为原来的2倍，所以length总是2的次方，这是非常规的设置，常规设置是把桶的大小设置为素数，因为素数发生hash冲突的概率要小于合数，比如HashTable的默认值设置为11，就是桶的大小为素数的应用(HashTable扩容后不能保证是素数)。HashMap采用这种设置是为了在取模和扩容的时候做出优化。
hashMap是通过key的hashCode的高16位和低16位异或后和桶的数量取模得到索引位置，即key.hashcode()^(hashcode>>>16)%length,当length是2^n时，h&（length-1）运算等价于h%length，而&操作比%效率更高。而采用高16位和低16位进行异或，也可以让所有的位数都参与越算，使得在length比较小的时候也可以做到尽量的散列。
在扩容的时候，如果length每次是2^n，那么重新计算出来的索引只有两种情况，一种是 old索引+16，另一种是索引不变，所以就不需要每次都重新计算索引。
确定哈希桶数据索引位置
1 //方法一： 2 static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 3 int h; 4 // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值 5 // h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算 6 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); 7 } 8 //方法二： 9 static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的10 return h & (length-1); //第三步 取模运算11 }
HashMap的put方法实现
思路如下：
1.table[]是否为空
2.判断table[i]处是否插入过值
3.判断链表长度是否大于8，如果大于就转换为红黑二叉树，并插入树中
4.判断key是否和原有key相同，如果相同就覆盖原有key的value，并返回原有value
5.如果key不相同，就插入一个key，记录结构变化一次
1 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 2 boolean evict) { 3 //判断table是否为空，如果是空的就创建一个table，并获取他的长度 4 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 5 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 6 n = (tab = resize()).length; 7 //如果计算出来的索引位置之前没有放过数据，就直接放入 8 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 9 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);10 else {11 //进入这里说明索引位置已经放入过数据了12 Node<K,V> e; K k;13 //判断put的数据和之前的数据是否重复14 if (p.hash == hash &&15 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //key的地址或key的equals()只要有一个相等就认为key重复了，就直接覆盖原来key的value16 e = p;17 //判断是否是红黑树，如果是红黑树就直接插入树中18 else if (p instanceof TreeNode)19 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);20 else {21 //如果不是红黑树，就遍历每个节点，判断链表长度是否大于8，如果大于就转换为红黑树22 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {23 if ((e = p.next) == null) {24 p.next = newNode(hash, key, value, null);25 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st26 treeifyBin(tab, hash);27 break;28 }29 //判断索引每个元素的key是否可要插入的key相同，如果相同就直接覆盖30 if (e.hash == hash &&31 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))32 break;33 p = e;34 }35 }36 //如果e不是null，说明没有迭代到最后就跳出了循环，说明链表中有相同的key，因此只需要将value覆盖，并将oldValue返回即可37 if (e != null) { // existing mapping for key38 V oldValue = e.value;39 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)40 e.value = value;41 afterNodeAccess(e);42 return oldValue;43 }44 }45 //说明没有key相同，因此要插入一个key-value，并记录内部结构变化次数46 ++modCount;47 if (++size > threshold)48 resize();49 afterNodeInsertion(evict);50 return null;51 }View Code
HashMap的get方法实现
实现思路：
1.判断表或key是否是null，如果是直接返回null
2.判断索引处第一个key与传入key是否相等，如果相等直接返回
3.如果不相等，判断链表是否是红黑二叉树，如果是，直接从树中取值
4.如果不是树，就遍历链表查找
1 final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { 2 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; 3 //如果表不是空的，并且要查找索引处有值，就判断位于第一个的key是否是要查找的key 4 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && 5 (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { 6 if (first.hash == hash && // always check first node 7 ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 8 //如果是，就直接返回 9 return first;10 //如果不是就判断链表是否是红黑二叉树，如果是，就从树中取值11 if ((e = first.next) != null) {12 if (first instanceof TreeNode)13 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);14 //如果不是树，就遍历链表15 do {16 if (e.hash == hash &&17 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))18 return e;19 } while ((e = e.next) != null);20 }21 }22 return null;23 }
扩容机制
我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。
原文出处：https://www.cnblogs.com/duodushuduokanbao/p/9492952.html
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