一、数据结构

HashMap中的数据结构是数组+单链表的组合，以键值对(key-value)的形式存储元素的，通过put()和get()方法储存和获取对象。

（方块表示Entry对象，横排表示数组table[]，纵排表示哈希桶bucket【实际上是一个由Entry组成的链表，新加入的Entry放在链头，最先加入的放在链尾】，）

二、实现原理

成员变量

源码分析：

    /** 初始容量，默认16 */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    /** 最大初始容量，2^30 */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /** 负载因子，默认0.75，负载因子越小，hash冲突机率越低 */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /** 初始化一个Entry的空数组 */
    static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {};

    /** 将初始化好的空数组赋值给table，table数组是HashMap实际存储数据的地方，并不在EMPTY_TABLE数组中 */
    transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

    /** HashMap实际存储的元素个数 */
    transient int size;

    /** 临界值（HashMap 实际能存储的大小）,公式为(threshold = capacity * loadFactor) */
    int threshold;

    /** 负载因子 */
    final float loadFactor;

    /** HashMap的结构被修改的次数，用于迭代器 */
    transient int modCount;

构造方法

源码分析：

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        // 判断设置的容量和负载因子合不合理
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        // 设置负载因子，临界值此时为容量大小，后面第一次put时由inflateTable(int toSize)方法计算设置
        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = initialCapacity;
        init();
    }

    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    public HashMap() {
        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                      DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        inflateTable(threshold);
        putAllForCreate(m);
    }

put方法

put()源码分析：

public V put(K key, V value) {
    // 如果table引用指向成员变量EMPTY_TABLE，那么初始化HashMap（设置容量、临界值，新的Entry数组引用）
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    // 若“key为null”，则将该键值对添加到table[0]处，遍历该链表，如果有key为null，则将value替换。没有就创建新Entry对象放在链表表头
    // 所以table[0]的位置上，永远最多存储1个Entry对象，形成不了链表。key为null的Entry存在这里
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    // 若“key不为null”，则计算该key的哈希值
    int hash = hash(key);
    // 搜索指定hash值在对应table中的索引
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 循环遍历table数组上的Entry对象，判断该位置上key是否已存在
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        // 哈希值相同并且对象相同
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            // 如果这个key对应的键值对已经存在，就用新的value代替老的value，然后退出！
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    }
    // 修改次数+1
    modCount++;
    // table数组中没有key对应的键值对，就将key-value添加到table[i]处
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}  

可以看到，当我们给put()方法传递键和值时，HashMap会由key来调用hash()方法，返回键的hash值，计算Index后用于找到bucket（哈希桶）的位置来储存Entry对象。

如果两个对象key的hash值相同，那么它们的bucket位置也相同，但equals()不相同，添加元素时会发生hash碰撞，也叫hash冲突，HashMap使用链表来解决碰撞问题。

分析源码可知，put()时，HashMap会先遍历table数组，用hash值和equals()判断数组中是否存在完全相同的key对象， 如果这个key对象在table数组中已经存在，就用新的value代替老的value。如果不存在，就创建一个新的Entry对象添加到table[ i ]处。

如果该table[ i ]已经存在其他元素，那么新Entry对象将会储存在bucket链表的表头，通过next指向原有的Entry对象，形成链表结构（hash碰撞解决方案）。

Entry数据结构源码如下（HashMap内部类）：

 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        /** 指向下一个元素的引用 */
        Entry<K,V> next;
        int hash;

        /**
         * 构造方法为Entry赋值
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
        ...
        ...
 } 

形成单链表的核心代码如下：

    /**
     * 将Entry添加到数组bucketIndex位置对应的哈希桶中，并判断数组是否需要扩容
     */
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 如果数组长度大于等于容量×负载因子，并且要添加的位置为null
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            // 长度扩大为原数组的两倍，代码分析见下面扩容机制
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }

    /**
     * 在链表中添加一个新的Entry对象在链表的表头
     */
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }

（put方法执行过程）

get方法

如果两个不同的key的hashcode相同，两个值对象储存在同一个bucket位置，要获取value，我们调用get()方法，HashMap会使用key的hashcode找到bucket位置，因为HashMap在链表中存储的是Entry键值对，所以找到bucket位置之后，会调用key的equals()方法，按顺序遍历链表的每个 Entry，直到找到想获取的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中），那HashMap必须循环到最后才能找到该元素。

get()方法源码如下：

    public V get(Object key) {
        // 若key为null，遍历table[0]处的链表（实际上要么没有元素，要么只有一个Entry对象），取出key为null的value
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        // 若key不为null，用key获取Entry对象
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);
        // 若链表中找到的Entry不为null，返回该Entry中的value
        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }

    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        // 计算key的hash值
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        // 计算key在数组中对应位置，遍历该位置的链表
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            // 若key完全相同，返回链表中对应的Entry对象
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        // 链表中没找到对应的key，返回null
        return null;
    }

三、hash算法

我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。

源码分析：

    /**
     * Returns index for hash code h.
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
        return h & (length-1);
    }

四、性能问题

HashMap有两个参数影响其性能：初始容量和负载因子。均可以通过构造方法指定大小。

容量capacity是HashMap中bucket哈希桶(Entry的链表)的数量，初始容量只是HashMap在创建时的容量，最大设置初始容量是2^30，默认初始容量是16（必须为2的幂），解释一下，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key通过indexFor()方法算得的数组位置相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，get()的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

负载因子loadFactor是HashMap在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，默认值是0.75。

扩容机制：

当HashMapde的长度超出了加载因子与当前容量的乘积（默认16*0.75=12）时，通过调用resize方法重新创建一个原来HashMap大小的两倍的newTable数组，最大扩容到2^30+1，并将原先table的元素全部移到newTable里面，重新计算hash，然后再重新根据hash分配位置。这个过程叫作rehash，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。

扩容机制源码分析：

    void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        // 如果之前的HashMap已经扩充打最大了，那么就将临界值threshold设置为最大的int值
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        // 根据新传入的newCapacity创建新Entry数组
        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        // 用来将原先table的元素全部移到newTable里面，重新计算hash，然后再重新根据hash分配位置
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        // 再将newTable赋值给table
        table = newTable;
        // 重新计算临界值，扩容公式在这儿（newCapacity * loadFactor）
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    }

    void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
        for (Entry<K,V> e : table) {
            while(null != e) {
                Entry<K,V> next = e.next;
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

扩容问题：

数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这个操作是极其消耗性能的。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设初始容量能够有效的提高HashMap的性能。

重新调整HashMap大小，当多线程的情况下可能产生条件竞争。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，存储在链表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并不会将元素放在链表的尾部，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。

五、线程安全

HashMap是线程不安全的，在多线程情况下直接使用HashMap会出现一些莫名其妙不可预知的问题。在多线程下使用HashMap，有几种方案：

A.在外部包装HashMap，实现同步机制

B.使用Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));实现同步（官方参考方案，但不建议使用，使用迭代器遍历的时候修改映射结构容易出错）

D.使用java.util.HashTable，效率最低（几乎被淘汰了）

E.使用java.util.concurrent.ConcurrentHashMap，相对安全，效率高（建议使用）

注意一个小问题，HashMap所有集合类视图所返回迭代器都是快速失败的(fail-fast)，在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器自身的 remove 或 add 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败。

六、关于JDK1.8的问题

JDK1.8的HashMap源码实现和1.7是不一样的，有很大不同，其底层数据结构也不一样，引入了红黑树结构。有网友测试过，JDK1.8HashMap的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高于100%。随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表长度大于8的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树（JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能），这会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。

原文地址：https://www.cnblogs.com/jiawen010/p/11847774.html