HashMap应该是平时应用开发中或是框架设计中最为常用高效的容器。在介绍HashMap之前，先介绍两个常见的区别。后期会专门介绍CurrentHashMap。
hashmap 和 hashtable 区别
HashMap和HashTable有什么区别，一个比较简单的回答是：
- HashMap是非线程安全的，HashTable是线程安全的。
- HashMap的键和值都允许有null值存在，而HashTable则不行。
- 因为线程安全的问题，HashMap效率比HashTable的要高。
hashmap 和 hashset 区别
简单的说：
HashMap ：实现map接口；使用hash算法，里面的数据是无序的；并且存储的是键值对；非线程安全；
HashSet ：实现了Set接口；内部封装了hashmap，故也是无序的；因为实现set接口，存储的是key，value永远为PRESENT；非线程安全；
设计理念
HashMap的存储结构其实就是哈希表的存储结构(由数组与链表结合组成，称为链表的数组)。如下图所示:
如上图所示，HashMap中元素存储的形式是键-值对(key-value对,即Entry对)，所有具有相同hashcode值的键(key)所对应的entry对会被链接起来组成一条链表，而数组的作用则是存储链表中第一个结点的地址值。
所以也会面临两个问题：
- 设计个好的hash函数，使冲突尽可能的减少;
- 其次是需要解决发生冲突后如何处理。
这两个问题会在下面的源码介绍中解答。
构造函数
在查看构造函数前，我们先来了解一下HashMap定义的成员变量：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;// 默认初始容量为16，必须为2的幂
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// 最大容量为2的30次方
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 默认加载因子0.75
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
transient Entry<K,V>[] table;// Entry数组，哈希表，长度必须为2的幂
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size;// 已存元素的个数
/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
* @serial
*/
int threshold;// 下次扩容的临界值，size>=threshold就会扩容
/**
* The load factor for the hash table.
*
* @serial
*/
final float loadFactor;// 加载因子
这几个属性还是比较重要，后面会用到。
HashMap提供了三个构造函数：
- HashMap()：构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
- HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
- HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空HashMap。
initialCapacity：初始容量 默认是16；
loadFactor： 加载因子 默认是0.75.
这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，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，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。
说了这么多，其实就是当HashMap数组容量达到initialCapacity*loadFactor（默认是16*0.75=12）以上时，会进行rehash也就是扩容操作，rehash是非常消耗性能的这个下面会详细解析。
数据结构
Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用)，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”。
HashMap底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能<0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
+ initialCapacity);
// 初始容量不能 > 最大容量值，HashMap的最大容量值为2^30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 负载因子不能 < 0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
+ loadFactor);
// 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置HashMap的容量极限，当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作
threshold = (int) (capacity * loadFactor);
// 初始化table数组
table = new Entry[capacity];
init();
}从源码中可以看出，每次新建一个HashMap时，都会初始化一个table数组。table数组的元素为Entry节点。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
.......
}其中Entry为HashMap的内部类，它包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值，这是非常重要的，正是由于Entry才构成了table数组的项为链表。
如果想深度了解为什么HashMap容量一定要为2的幂，可以参考：HashMap深度解析(二)
put方法
public V put(K key, V value) {
//当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//计算key的hash值
int hash = hash(key.hashCode()); ------(1)
//计算key hash 值在 table 数组中的位置
int i = indexFor(hash, table.length); ------(2)
//从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置
for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)
//若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value; //旧值 = 新值
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; //返回旧值
}
}
//修改次数增加1
modCount++;
//将key、value添加至i位置处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）。若table在该处没有元素，则直接保存。
具体的实现过程见addEntry方法，如下
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//获取bucketIndex处的Entry
Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
//将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
//若HashMap中元素的个数超过极限了，则容量扩大两倍
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}扩充HashMap实例容量源代码：
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
// 当等于最大容量
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //重新定义新容量的Entry对
transfer(newTable); //rehash操作，将旧表中的元素重新映射到新表中
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//新的临界值为新的容量*加载因子
}正如上述代码所示，HashMap通过key值的hashcode获得了对应的bucket存储空间的下标，然后进入bucket空间，通过链表遍历的方式逐个查询，看看链表中是否已经存在了这个key的键-值对，如果已经存在则用新值替换旧值，否则插入新的键-值对。看到这里，相信大家会发现，hashCode值相同的两个值可能是不同的两个对象，而当put进去的是另一个hashCode值相等的对象时，会发生冲突，而在HashMap中解决这种冲突的方法就是将hashCode值相同的key值所对应的key-value对串联成一条链表。如果等于最大容量时，会进行rehash，也就是对数组进行扩容非常消耗性能。因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
get方法
相对于HashMap的存而言，取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry，然后返回该key对应的value即可。
public V get(Object key) {
// 若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
int hash = hash(key.hashCode());
// 取出 table 数组中指定索引处的值
for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//若搜索的key与查找的key相同，则返回相对应的value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中，系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置，在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。
remove方法
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
//可以看到删除的key如果存在，就返回其所对应的value
return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//这里用了两个Entry对象，相当于两个指针，为的是防治冲突链发生断裂的情况
//这里的思路就是一般的单向链表的删除思路
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
//当table[i]中存在冲突链时，开始遍历里面的元素
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e) //当冲突链只有一个Entry时
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}影响hashmap性能因素
再强调一下hashmap性能因素， 在HashMap中，还存在着两个概念，桶(buckets)和加载因子(load factor)。
- 桶(buckets):上图中的标有0、1、2、3、….、11所对应的数组空间就是一个个桶。
- 加载因子(load factor):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，默认值是0.75。
根据源代码中所述，影响HashMap性能有两个因素:哈希表中的初始化容量(桶的数量)和加载因子。当哈希表中条目数超过了当前容量与加载因子的乘积时，哈希表将会作出自我调整，将容量扩充为原来的两倍，并且重新将原有的元素重新映射到表中，这一过程成为rehash。看到这里，相必大家会发现rehash操作是会造成时间与空间的开销的，所以尽量减少rehash的次数。
有一篇博文不错：如何优化一个哈希策略
Fail-Fast机制
先来举个例子：
public class HashMapRemoveException {
public static void main(String args[]){
Map<String,String> hashMap = new HashMap<String,String>();
hashMap.put("1","1");
hashMap.put("2","2");
hashMap.put("3","3");
for (Map.Entry<String, String> entry : hashMap.entrySet()){
System.out.println(entry.getKey());
hashMap.remove(entry.getKey());
}
System.out.println(hashMap.size());
}
}这段代码会报”Exception in thread “main” java.util.ConcurrentModificationException” 异常。这是为什么呢？
我们知道java.util.HashMap不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。
这一策略在源码中的实现是通过modCount域，modCount顾名思义就是修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
}在迭代过程中，判断modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了Map：
注意到modCount声明为volatile(volatile详解可有参见之前我的博文不惑JAVA之JAVA基础 - volatile)，保证线程之间修改的可见性。
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();在HashMap的API中指出：
由所有HashMap类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 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，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。
注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。
解决上面ConcurrentModificationException异常有两种方法：
- 使用CurrentHashMap；
- 单线程情况下，使用Iterator.remove()。
public class HashMapRemoveException {
public static void main(String args[]){
Map<String,String> hashMap = new HashMap<String,String>();
hashMap.put("1","1");
hashMap.put("2","2");
hashMap.put("3","3");
Iterator<String> iterator = hashMap.keySet().iterator();
while (iterator.hasNext()){
String key = iterator.next();
System.out.println(key);
iterator.remove();
}
System.out.println(hashMap.size());
}
}实际应用中遍历用法
在项目中不可避免会进行遍历，HashMap提供了四种遍历形式，其中第三种最为优秀。
public static void main(String[] args) {
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("1", "value1");
map.put("2", "value2");
map.put("3", "value3");
// 第一种：普遍使用，二次取值
System.out.println("通过Map.keySet遍历key和value：");
for (String key : map.keySet()) {
System.out.println("key= "+ key + " and value= " + map.get(key));
}
// 第二种
System.out.println("通过Map.entrySet使用iterator遍历key和value：");
Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<String, String> entry = it.next();
System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
}
// 第三种：推荐，尤其是容量大时
System.out.println("通过Map.entrySet遍历key和value");
for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
}
//第四种
System.out.println("通过Map.values()遍历所有的value，但不能遍历key");
for (String v : map.values()) {
System.out.println("value= " + v);
}
}
计算h的hash值（可以简单了解）
上面put方法中有这么两段：
//计算key的hash值
int hash = hash(key.hashCode());
//计算key hash 值在 table 数组中的位置
int i = indexFor(hash, table.length); 来看一下他们的源码：
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。
当n=15时，6和7的结果一样，这样表示他们在table存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们就看0-15。
从上面的图表中我们看到总共发生了8此碰撞，同时发现浪费的空间非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15处没有记录，也就是没有存放数据。这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。
参考：