int threshold; // 所能容納的key-value對極限 final float loadFactor; // 負(fù)載因子 int modCount; int size;首先，Node[] table的初始化長度length(默認(rèn)值是16)，Load factor為負(fù)載因子(默認(rèn)值是0.75)，threshold是HashMap所能容納的最大數(shù)據(jù)量的Node(鍵值對)個數(shù)。threshold = length * Load factor。也就是說，在數(shù)組定義好長度之后，負(fù)載因子越大，所能容納的鍵值對個數(shù)越多。
結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此Load factor和length(數(shù)組長度)對應(yīng)下允許的最大元素數(shù)目，超過這個數(shù)目就重新resize(擴(kuò)容)，擴(kuò)容后的HashMap容量是之前容量的兩倍。默認(rèn)的負(fù)載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇，建議大家不要修改，除非在時間和空間比較特殊的情況下，如果內(nèi)存空間很多而又對時間效率要求很高，可以降低負(fù)載因子Load factor的值；相反，如果內(nèi)存空間緊張而對時間效率要求不高，可以增加負(fù)載因子loadFactor的值，這個值可以大于1。
size這個字段其實很好理解，就是HashMap中實際存在的鍵值對數(shù)量。注意和table的長度length、容納最大鍵值對數(shù)量threshold的區(qū)別。而modCount字段主要用來記錄HashMap內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的次數(shù)，主要用于迭代的快速失敗。強(qiáng)調(diào)一點，內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化指的是結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，例如put新鍵值對，但是某個key對應(yīng)的value值被覆蓋不屬于結(jié)構(gòu)變化。
在HashMap中，哈希桶數(shù)組table的長度length大小必須為2的n次方(一定是合數(shù))，這是一種非常規(guī)的設(shè)計，常規(guī)的設(shè)計是把桶的大小設(shè)計為素數(shù)。相對來說素數(shù)導(dǎo)致沖突的概率要小于合數(shù)，具體證明可以參考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小為11，就是桶大小設(shè)計為素數(shù)的應(yīng)用（Hashtable擴(kuò)容后不能保證還是素數(shù)）。HashMap采用這種非常規(guī)設(shè)計，主要是為了在取模和擴(kuò)容時做優(yōu)化，同時為了減少沖突，HashMap定位哈希桶索引位置時，也加入了高位參與運(yùn)算的過程。
這里存在一個問題，即使負(fù)載因子和Hash算法設(shè)計的再合理，也免不了會出現(xiàn)拉鏈過長的情況，一旦出現(xiàn)拉鏈過長，則會嚴(yán)重影響HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做了進(jìn)一步的優(yōu)化，引入了紅黑樹。而當(dāng)鏈表長度太長（默認(rèn)超過8）時，鏈表就轉(zhuǎn)換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點提高HashMap的性能，其中會用到紅黑樹的插入、刪除、查找等算法
確定哈希桶數(shù)組索引位置
代碼實現(xiàn)：
//方法一：static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 為第二步 高位參與運(yùn)算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}//方法二：static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實現(xiàn)原理一樣的 return h & (length-1); //第三步 取模運(yùn)算}12345678910111234567891011這里的Hash算法本質(zhì)上就是三步：取key的hashCode值、高位運(yùn)算、取模運(yùn)算。
對于任意給定的對象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序調(diào)用方法一所計算得到的Hash碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數(shù)組長度取模運(yùn)算，這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。但是，模運(yùn)算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調(diào)用方法二來計算該對象應(yīng)該保存在table數(shù)組的哪個索引處。
這個方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1)來得到該對象的保存位，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。當(dāng)length總是2的n次方時，h& (length-1)運(yùn)算等價于對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的實現(xiàn)中，優(yōu)化了高位運(yùn)算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實現(xiàn)的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質(zhì)量來考慮的，這么做可以在數(shù)組table的length比較小的時候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
下面舉例說明下，n為table的長度。
HashMap的put方法實現(xiàn)
put函數(shù)大致的思路為：
對key的hashCode()做hash，然后再計算index;如果沒碰撞直接放到bucket里；如果碰撞了，以鏈表的形式存在buckets后；如果碰撞導(dǎo)致鏈表過長(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹；如果節(jié)點已經(jīng)存在就替換old value(保證key的唯一性)如果bucket滿了(超過load factor*current capacity)，就要resize。具體代碼實現(xiàn)如下：
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** *生成hash的方法 */ static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //判斷table是否為空， if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length;//創(chuàng)建一個新的table數(shù)組，并且獲取該數(shù)組的長度 //根據(jù)鍵值key計算hash值得到插入的數(shù)組索引i，如果table[i]==null，直接新建節(jié)點添加 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {//如果對應(yīng)的節(jié)點存在 Node<K,V> e; K k; //判斷table[i]的首個元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 該鏈為鏈表 else { //遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默認(rèn)值為8)，大于8的話把鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，在紅黑樹中執(zhí)行插入操作，否則進(jìn)行鏈表的插入操作；遍歷過程中若發(fā)現(xiàn)key已經(jīng)存在直接覆蓋value即可； for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 寫入 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeaccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 插入成功后，判斷實際存在的鍵值對數(shù)量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進(jìn)行擴(kuò)容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606112345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061HashMap的get方法實現(xiàn)
思路如下：
bucket里的第一個節(jié)點，直接命中；如果有沖突，則通過key.equals(k)去查找對應(yīng)的entry 若為樹，則在樹中通過key.equals(k)查找，O(logn)； 若為鏈表，則在鏈表中通過key.equals(k)查找，O(n)。public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 直接命中 if (first.hash == hash && // 每次都是校驗第一個node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 未命中 if ((e = first.next) != null) { // 在樹中獲取 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 在鏈表中獲取 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }1234567891011121314151617181920212223242526272812345678910111213141516171819202122232425262728擴(kuò)容機(jī)制
擴(kuò)容(resize)就是重新計算容量，向HashMap對象里不停的添加元素，而HashMap對象內(nèi)部的數(shù)組無法裝載更多的元素時，對象就需要擴(kuò)大數(shù)組的長度，以便能裝入更多的元素。當(dāng)然Java里的數(shù)組是無法自動擴(kuò)容的，方法是使用一個新的數(shù)組代替已有的容量小的數(shù)組，就像我們用一個小桶裝水，如果想裝更多的水，就得換大水桶。
我們分析下resize的源碼，鑒于JDK1.8融入了紅黑樹，較復(fù)雜，為了便于理解我們?nèi)匀皇褂肑DK1.7的代碼，好理解一些，本質(zhì)上區(qū)別不大，具體區(qū)別后文再說。
void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量 Entry[] oldTable = table; //引用擴(kuò)容前的Entry數(shù)組 int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴(kuò)容前的數(shù)組大小如果已經(jīng)達(dá)到最大(2^30)了 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值為int的最大值(2^31-1)，這樣以后就不會擴(kuò)容了 return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個新的Entry數(shù)組 transfer(newTable); //！！將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到新的Entry數(shù)組里 table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數(shù)組 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值}1234567891011121312345678910111213這里就是使用一個容量更大的數(shù)組來代替已有的容量小的數(shù)組，transfer()方法將原有Entry數(shù)組的元素拷貝到新的Entry數(shù)組里。
void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數(shù)組 int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數(shù)組 Entry<K,V> e = src[j]; //取得舊Entry數(shù)組的每個元素 if (e != null) { src[j] = null;//釋放舊Entry數(shù)組的對象引用（for循環(huán)后，舊的Entry數(shù)組不再引用任何對象） do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新計算每個元素在數(shù)組中的位置 e.next = newTable[i]; //標(biāo)記[1] newTable[i] = e; //將元素放在數(shù)組上 e = next; //訪問下一個Entry鏈上的元素 } while (e != null); } } }12345678910111213141516171234567891011121314151617newTable[i]的引用賦給了e.next，也就是使用了單鏈表的頭插入方式，同一位置上新元素總會被放在鏈表的頭部位置；這樣先放在一個索引上的元素終會被放到Entry鏈的尾部(如果發(fā)生了hash沖突的話），這一點和Jdk1.8有區(qū)別，下文詳解。在舊數(shù)組中同一條Entry鏈上的元素，通過重新計算索引位置后，有可能被放到了新數(shù)組的不同位置上。
下面舉個例子說明下擴(kuò)容過程。假設(shè)了我們的hash算法就是簡單的用key mod 一下表的大小（也就是數(shù)組的長度）。其中的哈希桶數(shù)組table的size=2， 所以key = 3、7、5，put順序依次為 5、7、3。在mod 2以后都沖突在table[1]這里了。這里假設(shè)負(fù)載因子 loadFactor=1，即當(dāng)鍵值對的實際大小size 大于 table的實際大小時進(jìn)行擴(kuò)容。接下來的三個步驟是哈希桶數(shù)組 resize成4，然后所有的Node重新rehash的過程。
下面我們講解下JDK1.8做了哪些優(yōu)化。經(jīng)過觀測可以發(fā)現(xiàn)，我們使用的是2次冪的擴(kuò)展(指長度擴(kuò)為原來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動2次冪的位置。看下圖可以明白這句話的意思，n為table的長度，圖（a）表示擴(kuò)容前的key1和key2兩種key確定索引位置的示例，圖（b）表示擴(kuò)容后key1和key2兩種key確定索引位置的示例，其中hash1是key1對應(yīng)的哈希與高位運(yùn)算結(jié)果。
元素在重新計算hash之后，因為n變?yōu)?倍，那么n-1的mask范圍在高位多1bit(紅色)，因此新的index就會發(fā)生這樣的變化：
因此，我們在擴(kuò)充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實現(xiàn)那樣重新計算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”，可以看看下圖為16擴(kuò)充為32的resize示意圖：
這個設(shè)計確實非常的巧妙，既省去了重新計算hash值的時間，而且同時，由于新增的1bit是0還是1可以認(rèn)為是隨機(jī)的，因此resize的過程，均勻的把之前的沖突的節(jié)點分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優(yōu)化點。有一點注意區(qū)別，JDK1.7中rehash的時候，舊鏈表遷移新鏈表的時候，如果在新表的數(shù)組索引位置相同，則鏈表元素會倒置，但是從上圖可以看出，JDK1.8不會倒置。有興趣的同學(xué)可以研究下JDK1.8的resize源碼，寫的很贊，如下:
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 超過最大值就不再擴(kuò)充了，就只好隨你碰撞去吧 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 沒超過最大值，就擴(kuò)充為原來的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 計算新的resize上限 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SupPRessWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 把每個bucket都移動到新的buckets中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; // 原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } // 原索引+oldCap else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab;}1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818212345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182總結(jié)
我們現(xiàn)在可以回答開始的幾個問題，加深對HashMap的理解：
什么時候會使用HashMap？他有什么特點？
是基于Map接口的實現(xiàn)，存儲鍵值對時，它可以接收null的鍵值，是非同步的，HashMap存儲著Entry(hash, key, value, next)對象。
你知道HashMap的工作原理嗎？
通過hash的方法，通過put和get存儲和獲取對象。存儲對象時，我們將K/V傳給put方法時，它調(diào)用hashCode計算hash從而得到bucket位置，進(jìn)一步存儲，HashMap會根據(jù)當(dāng)前bucket的占用情況自動調(diào)整容量(超過Load Facotr則resize為原來的2倍)。獲取對象時，我們將K傳給get，它調(diào)用hashCode計算hash從而得到bucket位置，并進(jìn)一步調(diào)用equals()方法確定鍵值對。如果發(fā)生碰撞的時候，Hashmap通過鏈表將產(chǎn)生碰撞沖突的元素組織起來，在Java 8中，如果一個bucket中碰撞沖突的元素超過某個限制(默認(rèn)是8)，則使用紅黑樹來替換鏈表，從而提高速度。
你知道get和put的原理嗎？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通過對key的hashCode()進(jìn)行hashing，并計算下標(biāo)( n-1 & hash)，從而獲得buckets的位置。如果產(chǎn)生碰撞，則利用key.equals()方法去鏈表或樹中去查找對應(yīng)的節(jié)點
你知道hash的實現(xiàn)嗎？為什么要這樣實現(xiàn)？
在Java 1.8的實現(xiàn)中，是通過hashCode()的高16位異或低16位實現(xiàn)的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質(zhì)量來考慮的，這么做可以在bucket的n比較小的時候，也能保證考慮到高低bit都參與到hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
如果HashMap的大小超過了負(fù)載因子(load factor)定義的容量，怎么辦？
如果超過了負(fù)載因子(默認(rèn)0.75)，則會重新resize一個原來長度兩倍的HashMap，并且重新調(diào)用hash方法。 關(guān)于Java集合的小抄中是這樣描述的： 以Entry[]數(shù)組實現(xiàn)的哈希桶數(shù)組，用Key的哈希值取模桶數(shù)組的大小可得到數(shù)組下標(biāo)。 插入元素時，如果兩條Key落在同一個桶(比如哈希值1和17取模16后都屬于第一個哈希桶)，Entry用一個next屬性實現(xiàn)多個Entry以單向鏈表存放，后入桶的Entry將next指向桶當(dāng)前的Entry。 查找哈希值為17的key時，先定位到第一個哈希桶，然后以鏈表遍歷桶里所有元素，逐個比較其key值。 當(dāng)Entry數(shù)量達(dá)到桶數(shù)量的75%時(很多文章說使用的桶數(shù)量達(dá)到了75%，但看代碼不是)，會成倍擴(kuò)容桶數(shù)組，并重新分配所有原來的Entry，所以這里也最好有個預(yù)估值。 取模用位運(yùn)算(hash & (arrayLength-1))會比較快，所以數(shù)組的大小永遠(yuǎn)是2的N次方， 你隨便給一個初始值比如17會轉(zhuǎn)為32。默認(rèn)第一次放入元素時的初始值是16。 iterator()時順著哈希桶數(shù)組來遍歷，看起來是個亂序。
當(dāng)兩個對象的hashcode相同會發(fā)生什么？
因為hashcode相同，所以它們的bucket位置相同，‘碰撞’會發(fā)生。因為HashMap使用鏈表存儲對象，這個Entry(包含有鍵值對的Map.Entry對象)會存儲在鏈表中。
如果兩個鍵的hashcode相同，你如何獲取值對象？
找到bucket位置之后，會調(diào)用keys.equals()方法去找到鏈表中正確的節(jié)點，最終找到要找的值對象。因此，設(shè)計HashMap的key類型時，如果使用不可變的、聲明作final的對象，并且采用合適的equals()和hashCode()方法的話，將會減少碰撞的發(fā)生，提高效率。不可變性能夠緩存不同鍵的hashcode，這將提高整個獲取對象的速度，使用String，Interger這樣的wrapper類作為鍵是非常好的選擇
如果HashMap的大小超過了負(fù)載因子(load factor)定義的容量，怎么辦？
默認(rèn)的負(fù)載因子大小為0.75，也就是說，當(dāng)一個map填滿了75%的bucket時候，和其它集合類(如ArrayList等)一樣，將會創(chuàng)建原來HashMap大小的兩倍的bucket數(shù)組，來重新調(diào)整map的大小，并將原來的對象放入新的bucket數(shù)組中。這個過程叫作rehashing，因為它調(diào)用hash方法找到新的bucket位置
你了解重新調(diào)整HashMap大小存在什么問題嗎？
當(dāng)重新調(diào)整HashMap大小的時候，確實存在條件競爭，因為如果兩個線程都發(fā)現(xiàn)HashMap需要重新調(diào)整大小了，它們會同時試著調(diào)整大小。在調(diào)整大小的過程中，存儲在鏈表中的元素的次序會反過來，因為移動到新的bucket位置的時候，HashMap并不會將元素放在鏈表的尾部，而是放在頭部，這是為了避免尾部遍歷(tail traversing)。如果條件競爭發(fā)生了，那么就死循環(huán)了。因此在并發(fā)環(huán)境下，我們使用CurrentHashMap來替代HashMap
為什么String, Interger這樣的wrapper類適合作為鍵？
因為String是不可變的，也是final的，而且已經(jīng)重寫了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper類也有這個特點。不可變性是必要的，因為為了要計算hashCode()，就要防止鍵值改變，如果鍵值在放入時和獲取時返回不同的hashcode的話，那么就不能從HashMap中找到你想要的對象。不可變性還有其他的優(yōu)點如線程安全。如果你可以僅僅通過將某個field聲明成final就能保證hashCode是不變的，那么請這么做吧。因為獲取對象的時候要用到equals()和hashCode()方法，那么鍵對象正確的重寫這兩個方法是非常重要的。如果兩個不相等的對象返回不同的hashcode的話，那么碰撞的幾率就會小些，這樣就能提高HashMap的性能
轉(zhuǎn)載自：http://blog.csdn.net/fjse51/article/details/53811465
