1.    HashMap 概述：

   HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步實(shí)現(xiàn)。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。此類不保證映射的順序，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，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種，一個是數(shù)組，另外一個是模擬指針（引用），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， HashMap 也不例外。HashMap 實(shí)際上是一個“鏈表散列”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即數(shù)組和鏈表的結(jié)合體。

  
從上圖中可以看出， HashMap 底層就是一個數(shù)組結(jié)構(gòu)，數(shù)組中的每一項(xiàng)又是一個鏈表。當(dāng)新建一個 HashMap 的時候，就會初始化一個數(shù)組。

   源碼如下：

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

3.    HashMap 的存取實(shí)現(xiàn)：

   1) 存儲：

   從上面的源代碼中可以看出：當(dāng)我們往 HashMap 中 put 元素的時候，先根據(jù) key 的 hashCode 重新計(jì)算 hash 值，根據(jù) hash 值得到這個元素在數(shù)組中的位置（即下標(biāo)），如果數(shù)組該位置上已經(jīng)存放有其他元素了，那么在這個位置上的元素將以鏈表的形式存放，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾。如果數(shù)組該位置上沒有元素，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(jì)算出的 hash 值，將 key-value 對放在數(shù)組 table 的 i 索引處。 addEntry 是 HashMap 提供的一個包訪問權(quán)限的方法，代碼如下：

   當(dāng)系統(tǒng)決定存儲 HashMap 中的 key-value 對時，完全沒有考慮 Entry 中的 value ，僅僅只是根據(jù) key 來計(jì)算并決定每個 Entry 的存儲位置。我們完全可以把 Map 集合中的 value 當(dāng)成 key 的附屬，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。

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

   我們可以看到在 HashMap 中要找到某個元素，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(jì)算這個位置就是 hash 算法。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，所以我們當(dāng)然希望這個 HashMap 里面的 元素位置盡量的分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素?cái)?shù)量只有一個，那么當(dāng)我們用 hash 算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應(yīng)位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷鏈表，這樣就大大優(yōu)化了查詢的效率。

   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 hash(int h) 方法所計(jì)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 indexFor(int h, int length) 方法來計(jì)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，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。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，即底層數(shù)組的長度總是為 2 的 n 次方。

當(dāng) length 總是 2 的 n 次方時， h& (length-1) 運(yùn)算等價(jià)于對 length 取模，也就是 h%length ，但是 & 比 % 具有更高的效率。

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

   假設(shè)數(shù)組長度分別為 15 和 16 ，優(yōu)化后的 hash 碼分別為 8 和 9 ，那么 & 運(yùn)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

       -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

       9 & (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 ” 的時候，產(chǎn)生了相同的結(jié)果，也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞， 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，得到 8 或者 9 ，這樣就降低了查詢的效率。同時，我們也可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)數(shù)組長度為 15 的時候， hash 值會與 15-1 （ 1110 ）進(jìn)行 “ 與 ” ，那么 最后一位永遠(yuǎn)是 0 ，而 0001 ， 0011 ， 0101 ， 1001 ， 1011 ， 0111 ， 1101 這幾個位置永遠(yuǎn)都不能存放元素了，空間浪費(fèi)相當(dāng)大，更糟的是這種情況中，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，減慢了查詢的效率！而當(dāng)數(shù)組長度為 16時，即為 2 的 n 次方時， 2ⁿ -1 得到的二進(jìn)制數(shù)的每個位上的值都為 1 ，這使得在低位上 & 時，得到的和原 hash 的低位相同，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，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，當(dāng)數(shù)組長度為 2 的 n 次冪的時候，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，也就是說碰撞的幾率小，相對的，查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了。

   根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出，當(dāng)程序試圖將一個 key-value 對放入 HashMap 中時，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，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 ，但 key 不會覆蓋。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，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。

   2) 讀取：

   有了上面存儲時的 hash 算法作為基礎(chǔ)，理解起來這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從 HashMap 中 get 元素時，首先計(jì)算 key 的 hashCode ，找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素，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， HashMap 在底層將 key-value 當(dāng)成一個整體進(jìn)行處理，這個整體就是一個 Entry 對象。 HashMap 底層采用一個 Entry[] 數(shù)組來保存所有的 key-value 對，當(dāng)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，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 Entry 時，也會根據(jù) hash 算法找到其在數(shù)組中的存儲位置，再根據(jù) equals 方法從該位置上的鏈表中取出該 Entry 。

4.    HashMap 的 resize （ rehash ）：

   當(dāng) HashMap 中的元素越來越多的時候， hash 沖突的幾率也就越來越高，因?yàn)閿?shù)組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對 HashMap 的數(shù)組進(jìn)行擴(kuò)容，數(shù)組擴(kuò)容這個操作也會出現(xiàn)在 ArrayList 中，這是一個常用的操作，而在 HashMap 數(shù)組擴(kuò)容之后，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，這就是 resize 。

   那么 HashMap 什么時候進(jìn)行擴(kuò)容呢？當(dāng) HashMap 中的元素個數(shù)超過數(shù)組大小 *loadFactor 時，就會進(jìn)行數(shù)組擴(kuò)容， loadFactor 的默認(rèn)值為 0.75 ，這是一個折中的取值。也就是說，默認(rèn)情況下，數(shù)組大小為 16 ，那么當(dāng) HashMap 中元素個數(shù)超過 16*0.75=12 的時候，就把數(shù)組的大小擴(kuò)展為 2*16=32 ，即擴(kuò)大一倍，然后重新計(jì)算每個元素在數(shù)組中的位置，而這是一個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。

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 ，負(fù)載因子為 0.75 的 HashMap 。

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

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

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

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

   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散列表的空間的使用程度，負(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說，查找一個元素的平均時間是 O(1+a) ，因此如果負(fù)載因子越大，對空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低，集中表現(xiàn)就是迭代遍歷會變慢；如果負(fù)載因子太小，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)。

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

   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，超過這個數(shù)目就重新 resize，以降低實(shí)際的負(fù)載因子。默認(rèn)的的負(fù)載因子 0.75 是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當(dāng)容量超出此最大容量時， resize 后的HashMap 容量是容量的兩倍：

6.    Fail-Fast 機(jī)制：

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

   這一策略在源碼中的實(shí)現(xiàn)是通過 modCount 域， 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值，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，判斷 modCount 跟 expectedModCount 是否相等，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。

   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，如果從結(jié)構(gòu)上對映射進(jìn)行修改，除非通過迭代器本身的 remove 方法，其他任何時間任何方式的修改，迭代器都將拋出 ConcurrentModificationException 。因此，面對并發(fā)的修改，迭代器很快就會完全失敗，而不冒在將來不確定的時間發(fā)生任意不確定行為的風(fēng)險(xiǎn)。

   注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證，一般來說，存在非同步的并發(fā)修改時，不可能作出任何堅(jiān)決的保證?？焖偈〉鞅M最大努力拋出 ConcurrentModificationException 。因此，編寫依賴于此異常的程序的做法是錯誤的，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。