1. HashMap的数据结构
数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但这两者基本上是两个极端。
数组
数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；
链表
链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
哈希表
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。
哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：
从上图我们可以发现哈希表是由数组+链表组成的，一个长度为16的数组中，每个元素存储的是一个链表的头结点。那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。
首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
transient Entry[] table;
2. HashMap的存取实现
既然是线性数组，为什么能随机存取？这里HashMap用了一个小算法，大致是这样实现：
// 存储时: int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的int值 int index = hash % Entry[].length; Entry[index] = value; // 取值时: int hash = key.hashCode(); int index = hash % Entry[].length; return Entry[index];
1）put
疑问：如果两个key通过hash%Entry[].length得到的index相同，会不会有覆盖的危险？
这里HashMap里面用到链式数据结构的一个概念。上面我们提到过Entry类里面有一个next属性，作用是指向下一个Entry。打个比方， 第一个键值对A进来，通过计算其key的hash得到的index=0，记做:Entry[0] = A。一会后又进来一个键值对B，通过计算其index也等于0，现在怎么办？HashMap会这样做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又进来C,index也等于0,那么C.next = B,Entry[0] = C；这样我们发现index=0的地方其实存取了A,B,C三个键值对,他们通过next这个属性链接在一起。所以疑问不用担心。也就是说数组中存储的是最后插入的元素。到这里为止，HashMap的大致实现，我们应该已经清楚了。
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value); //null总是放在数组的第一个链表中
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
//遍历链表
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//如果key在链表中已存在，则替换为新value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //参数e, 是Entry.next
//如果size超过threshold，则扩充table大小。再散列
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
当然HashMap里面也包含一些优化方面的实现，这里也说一下。比如：Entry[]的长度一定后，随着map里面数据的越来越长，这样同一个index的链就会很长，会不会影响性能？HashMap里面设置一个因子，随着map的size越来越大，Entry[]会以一定的规则加长长度。
2）get
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
//先定位到数组元素，再遍历该元素处的链表
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
3）null key的存取
null key总是存放在Entry[]数组的第一个元素。
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
4）确定数组index：hashcode % table.length取模
HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下：
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
按位取并，作用上相当于取模mod或者取余%。
这意味着数组下标相同，并不表示hashCode相同。
5）table初始大小
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
.....
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
table = new Entry[capacity];
init();
}
注意table初始大小并不是构造函数中的initialCapacity！！
而是 >= initialCapacity的2的n次幂！！！！
————为什么这么设计呢？——
3. 解决hash冲突的办法
- 开放定址法（线性探测再散列，二次探测再散列，伪随机探测再散列）
- 再哈希法
- 链地址法
- 建立一个公共溢出区
Java中hashmap的解决办法就是采用的链地址法。
4. 再散列rehash过程
当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。
/**
* Rehashes the contents of this map into a new array with a
* larger capacity. This method is called automatically when the
* number of keys in this map reaches its threshold.
*
* If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
* resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
* This has the effect of preventing future calls.
*
* @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
* must be greater than current capacity unless current
* capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
* is irrelevant).
*/
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
//重新计算index
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
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第二篇文章
1 数据结构：hash_map原理
这是一节让你深入理解hash_map的介绍，如果你只是想囫囵吞枣，不想理解其原理，你倒是可以略过这一节，但我还是建议你看看，多了解一些没有坏处。
hash_map基于hash table（哈希表）。哈希表最大的优点，就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低，几乎可以看成是常数时间；而代价仅仅是消耗比较多的内存。然而在当前可利用内存越来越多的情况下，用空间换时间的做法是值得的。另外，编码比较容易也是它的特点之一。
其基本原理是：使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数，也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标，hash值）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；也可以简单的理解为，按照关键字为每一个元素“分类”，然后将这个元素存储在相应“类”所对应的地方，称为桶。
但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了“冲突”，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的“类”之中。 总的来说，“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。
hash_map，首先分配一大片内存，形成许多桶。是利用hash函数，对key进行映射到不同区域（桶）进行保存。其插入过程是：
1. 得到key
2. 通过hash函数得到hash值
3. 得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
4. 存放key和value在桶内。
其取值过程是:
1. 得到key
2. 通过hash函数得到hash值
3. 得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
4. 比较桶的内部元素是否与key相等，若都不相等，则没有找到。
5. 取出相等的记录的value。
hash_map中直接地址用hash函数生成，解决冲突，用比较函数解决。这里可以看出，如果每个桶内部只有一个元素，那么查找的时候只有一次比较。当许多桶内没有值时，许多查询就会更快了(指查不到的时候).
由此可见，要实现哈希表, 和用户相关的是：hash函数（hashcode）和比较函数(equals)。
假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）的和成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。 HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，通过调用 rehash 方法将容量翻倍。 通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地降低 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。 如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。 注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问此映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须 保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的不同步访问，如下所示： Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));
HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap，都知道哪里要用HashMap，知道HashTable和HashMap之间的区别，那么为何这道面试题如此特殊呢？是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题，甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧！
先来些简单的问题
“你用过HashMap吗？” “什么是HashMap？你为什么用到它？”
几乎每个人都会回答“是的”，然后回答HashMap的一些特性，譬如HashMap可以接受null键值和值，而HashTable则不能；HashMap是非synchronized;HashMap很快；以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap，而且对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下，从此刻开始问出一些刁钻的问题，关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题：
“你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？”
你也许会回答“我没有详查标准的JavaAPI，你可以看看Java源代码或者Open JDK。”“我可以用Google找到答案。”
但一些面试者可能可以给出答案，“HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点，或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话，你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。这个答案相当的正确，也显示出面试者确实知道hashing以及HashMap的工作原理。但是这仅仅是故事的开始，当面试官加入一些Java程序员每天要碰到的实际场景的时候，错误的答案频现。下个问题可能是关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法：
“当两个对象的hashcode相同会发生什么？” 从这里开始，真正的困惑开始了，一些面试者会回答因为hashcode相同，所以两个对象是相等的，HashMap将会抛出异常，或者不会存储它们。然后面试官可能会提醒他们有equals()和hashCode()两个方法，并告诉他们两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。一些面试者可能就此放弃，而另外一些还能继续挺进，他们回答“因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用LinkedList存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在LinkedList中。”这个答案非常的合理，虽然有很多种处理碰撞的方法，这种方法是最简单的，也正是HashMap的处理方法。但故事还没有完结，面试官会继续问：
“如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？” 面试者会回答：当我们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，然后获取值对象。面试官提醒他如果有两个值对象储存在同一个bucket，他给出答案:将会遍历LinkedList直到找到值对象。面试官会问因为你并没有值对象去比较，你是如何确定确定找到值对象的？除非面试者直到HashMap在LinkedList中存储的是键值对，否则他们不可能回答出这一题。
其中一些记得这个重要知识点的面试者会说，找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到LinkedList中正确的节点，最终找到要找的值对象。完美的答案！
许多情况下，面试者会在这个环节中出错，因为他们混淆了hashCode()和equals()方法。因为在此之前hashCode()屡屡出现，而equals()方法仅仅在获取值对象的时候才出现。一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。
如果你认为到这里已经完结了，那么听到下面这个问题的时候，你会大吃一惊。“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”除非你真正知道HashMap的工作原理，否则你将回答不出这道题。默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。
如果你能够回答这道问题，下面的问题来了：“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？”你可能回答不上来，这时面试官会提醒你当多线程的情况下，可能产生条件竞争(race condition)。
当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在LinkedList中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在LinkedList的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。这个时候，你可以质问面试官，为什么这么奇怪，要在多线程的环境下使用HashMap呢？：）
热心的读者贡献了更多的关于HashMap的问题：
- 为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？ String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了，而且String最为常用。因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能。
- 我们可以使用自定义的对象作为键吗？ 这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键，只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则，并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的，那么它已经满足了作为键的条件，因为当它创建之后就已经不能改变了。
- 我们可以使用CocurrentHashMap来代替HashTable吗？这是另外一个很热门的面试题，因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道HashTable是synchronized的，但是ConcurrentHashMap同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable，但是HashTable提供更强的线程安全性。看看这篇博客查看Hashtable和ConcurrentHashMap的区别。
我个人很喜欢这个问题，因为这个问题的深度和广度，也不直接的涉及到不同的概念。让我们再来看看这些问题设计哪些知识点：
- hashing的概念
- HashMap中解决碰撞的方法
- equals()和hashCode()的应用，以及它们在HashMap中的重要性
- 不可变对象的好处
- HashMap多线程的条件竞争
- 重新调整HashMap的大小
总结
HashMap的工作原理
HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用LinkedList来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在LinkedList的下一个节点中。 HashMap在每个LinkedList节点中储存键值对对象。
当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么？ 它们会储存在同一个bucket位置的LinkedList中。键对象的equals()方法用来找到键值对。
因为HashMap的好处非常多，我曾经在电子商务的应用中使用HashMap作为缓存。因为金融领域非常多的运用Java，也出于性能的考虑，我们会经常用到HashMap和ConcurrentHashMap。你可以查看更多的关于HashMap和HashTable的文章。
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第三篇文章
hashmap本质数据加链表。根据key取得hash值，然后计算出数组下标，如果多个key对应到同一个下标，就用链表串起来，新插入的在前面。
看3段重要代码摘要：
a：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
table = new Entry[capacity];
init();
}
有3个关键参数： capacity：容量，就是数组大小 loadFactor：比例，用于扩容 threshold:=capacity*loadFactor 最多容纳的Entry数，如果当前元素个数多于这个就要扩容（capacity扩大为原来的2倍） b:
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
根据key算hash值，再根据hash值取得数组下标，通过数组下标取出链表，遍历链表用equals取出对应key的value。
c:
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
从数组（通过hash值）取得链表头，然后通过equals比较key，如果相同，就覆盖老的值，并返回老的值。（该key在hashmap中已存在）
否则新增一个entry，返回null。新增的元素为链表头，以前相同数组位置的挂在后面。
另外：modCount是为了避免读取一批数据时，在循环读取的过程中发生了修改，就抛异常
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
下面看添加一个map元素
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
新增后，如果发现size大于threshold了，就resize到原来的2倍
void resize(int newCapacity) {
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
新建一个数组，并将原来数据转移过去
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
将原来数组中的链表一个个取出，然后遍历链表中每个元素，重新计算index并放入新数组。每个处理的也放链表头。
在取出原来数组链表后，将原来数组置空（为了大数据量复制时更快的被垃圾回收？）
还有两点注意：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V>是hashmap的静态内部类，iterator之类的是内部类，因为不是每个元素都需要持有map的this指针。
HashMap把 transient Entry[] table;等变量置为transient，然后override了readObject和writeObject，自己实现序列化。
-
ConcurrentHashMap：
在hashMap的基础上，ConcurrentHashMap将数据分为多个segment，默认16个（concurrency level），然后每次操作对一个segment加锁，避免多线程锁得几率，提高并发效率。
public V get(Object key) {
int hash = hash(key.hashCode());
return segmentFor(hash).get(key, hash);
}
final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {
return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
}
in class Segment：
V get(Object key, int hash) {
if (count != 0) { // read-volatile
HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);
while (e != null) {
if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {
V v = e.value;
if (v != null)
return v;
return readValueUnderLock(e); // recheck
}
e = e.next;
}
}
return null;
}
/**
* Reads value field of an entry under lock. Called if value
* field ever appears to be null. This is possible only if a
* compiler happens to reorder a HashEntry initialization with
* its table assignment, which is legal under memory model
* but is not known to ever occur.
*/
V readValueUnderLock(HashEntry<K,V> e) {
lock();
try {
return e.value;
} finally {
unlock();
}
}
注意，这里在并发读取时，除了key对应的value为null之外，并没有使用锁，如何做到没有问题的呢，有以下3点：
1. HashEntry<K,V> getFirst(int hash) {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
return tab[hash & (tab.length - 1)];
}
这里如果在读取时数组大小（tab.length）发生变化，是会导致数据不对的，但transient volatile HashEntry<K,V>[] table;是volatile得，数组大小变化能立刻知道
2. static final class HashEntry<K,V> {
final K key;
final int hash;
volatile V value;
final HashEntry<K,V> next;
这里next是final的，就保证了一旦HashEntry取出来，整个链表就是正确的。
3.value是volatile的，保证了如果有put覆盖，是可以立刻看到的。
public V put(K key, V value) {
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key.hashCode());
return segmentFor(hash).put(key, hash, value, false);
}
V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
lock();
try {
int c = count;
if (c++ > threshold) // ensure capacity
rehash();
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = hash & (tab.length - 1);
HashEntry<K,V> first = tab[index];
HashEntry<K,V> e = first;
while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
e = e.next;
V oldValue;
if (e != null) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent)
e.value = value;
}
else {
oldValue = null;
++modCount;
tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value);
count = c; // write-volatile
}
return oldValue;
} finally {
unlock();
}
}
这里除了加锁操作，其他和普通HashMap原理上无太大区别。
还有一点不理解的地方：
对于get和put/remove并发发生的时候，如果get的HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);链表已经取出来了，这个时候put放入一个entry到链表头，如果正好是需要取的key，是否还是会取不出来？
remove时，会先去除需要remove的key，然后把remove的key前面的元素一个个接到链表头，同样也存在remove后，以前的head到了中间，也会漏掉读取的元素。
++modCount;
HashEntry<K,V> newFirst = e.next;
for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next)
newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash,
newFirst, p.value);
tab[index] = newFirst;
count = c; // write-volatile
原文地址：https://www.cnblogs.com/xiarongjin/p/8310011.html