（1）放入HashMap的元素是key-value对。
（2）底层说白了就是以前数据结构课程讲过的散列结构。
（3）要将元素放入到hashmap中，那么key的类型必须要实现实现hashcode方法，默认这个方法是根据对象的地址来计算的，具体我也记不太清楚了，接着还必须覆盖对象的equal方法。
用一张图来表示一下散列结构吧：
在这里hashCode函数就是用于确定当前key应该放在hash桶里面的位置，这里hash桶可以看成是一个数组，最简单的通过一些取余的方法就能用来确认key应该摆放的位置，而equal函数则是为了与后面的元素之间判断重复。
好了，这里我们接下来来看看java的这两种类库的用法吧：
由于他们都实现了Map接口，将元素放进去的方法就是put（a，b），这里我们先来分析比较简单的HashMap吧：
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public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); int hash = hash(key); //获取当前key的hash值 int i = indexFor(hash, table.length); //返回在hash桶里面的位置 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { //遍历当前hansh桶后面的元素 Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //如果有相同的key，那么需要替换value V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; //返回以前的value } } modCount++; |
这个函数其实本身还是很简单的，首先通过hash函数获取当前key的hash值，不过这里需要注意的是，对hashCode方法返回的值HashMap本身还会进行一些处理，具体什么样子的就不细说了，然后再调用indexFor方法用于确定当前key应该属于当前Hash桶的位置，接着就是遍历当前桶后面的链表了，这里equal方法就派上用场了，这里看到如果equal是相等的话，那么就直接用新的value来替换原来的value就好了。。。
当然最多的情况还是，桶后面的链表没有与当前的key相同的，那么这个时候就需要调用addEntry方法，将要加入的key-value放入到当前的结构中了，那么接下来来看看这个方法的定义吧：
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void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); //相当于重新设置hash桶 hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); //创建新的entry，并将它加入到当前的桶后面的链表中 |
其实这个方法很简单，首先来判断当前的桶的大小，如果觉得太小的话，那么需要扩充当前桶的大小，这样可以让添加元素存放的更离散化一些，优化擦入和寻找的效率。
然后就是创建一个新的entry，用于保存要擦入的key和value，然后再将其链到应该放的桶的链表上就好了。。
好了，到这里位置，整个HashMap的擦入元素的过程就已经看的很清楚了，在整个这个过程中没有看到有加锁的过程，因此可以说明HashMap是不支持并发的，不是线程安全的，在并发的环境下使用会产生一些不一致的问题。。。
因此java新的concurrent类库中就有了ConcurrentHashMap用于在并发环境中使用。。
那么我们再来看看ConcurrentHashMap的put操作是怎么搞的吧：
| public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); //获取hash值 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment //用于获取相应的片段 s = ensureSegment(j); //这里表示没有这个片段，那么需要创建这个片段 return s.put(key, hash, value, false); //这里就有分段加锁的策略 } |
这里刚开始跟HashMap都差不太多吧，无非是先获取当前key的hash值，但是接下来进行的工作就不太一样了，这里就有了一个分段的概念：
ConcurrentHashMap将整个Hash桶进行了分段，也就是将这个大的数组分成了几个小的片段，而且每个小的片段上面都有锁存在，那么在擦入元素的时候就需要先找到应该插入到哪一个片段，然后再在这个片段上面进行擦入，而且这里还需要获取锁。。。。
那我们来看看这个segment的put方法吧：
| final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { //这里的锁是计数锁，同一个锁可以被同一个线程获取多次，但是不能被不同的线程获取 HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : //如果获取了当前的segment的锁，那么node为null，待会自己分配就好了 scanAndLockForPut(key, hash, value); //如果没有加上锁，那么等吧，有可能的话还要分配entry，反正有时间干嘛不多做一些事情 V oldValue; try { //这里表示已经获取了锁，那么将在相应的位置放入entry HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = (tab.length - 1) & hash; HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); //找到存放entry的桶，然后获取第一个entry for (HashEntry<K,V> e = first;;) { //从当前的第一个元素开始 if (e != null) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) { //如果key相等，那么直接替换元素 oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) { e.value = value; ++modCount; } break; } e = e.next; } else { if (node != null) node.setNext(first); else node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first); int c = count + 1; if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) //如果元素太多了，那么需要重新调整当前的hash结构，让桶变多一些，这样元素放的更离散一些 rehash(node); else setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { unlock(); //这里必须要在finally里面释放已经获取的锁，这样才能保证锁一定会被释放 } return oldValue; } |
其实在这里ConcurrentHashMap和HashMap的区别就已经很明显了：
（1）ConcurrentHashMap对整个桶数组进行了分段，而HashMap则没有
（2）ConcurrentHashMap在每一个分段上都用锁进行保护，从而让锁的粒度更精细一些，并发性能更好，而HashMap没有锁机制，不是线程安全的。。。
最后用一张图来表来说明一下ConcurrentHashMap吧：
最后，在并发的情况下，要么使用concurrent类库中提供的容器，要么就需要自己来管理数据的同步问题了。。。