1、HashMap简介
HashMap提供所有可选的Map操作，并允许使用 null 值和 null 键，是线程不安全的。（除了非同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
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（或者说元素）数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。
默认的加载因子是0.75，是寻求时间复杂度和空间复杂度的平衡。加载因子过高，空间利用率高，但是会增加查询成本，在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点（后面会详细解释）。
另外，HashMap实现了实现了Serializable接口，因此它支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆。
2、核心源码分析
以下是JDK1.6的源代码：
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
{
//默认的初始容量（初始数组的长度）是16,且必须是2的整数次幂，
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//数组的长度范围是[0,2的30次方]， 小于0会抛异常，大于MAXIMUM_CAPACITY会被它覆盖。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的加载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//存放数据的Entry数组，实际容量必须是2的幂
//每个Entry元素其实是一个链表
transient Entry[] table;
//HashMap中已经存放数据的个数,并非一定是数组的长度
transient int size;
//HashMap的阈值，如果size>threshold(threshold = 容量 * 加载因子)则HashMap需要rehash
int threshold;
//加载因子
final float loadFactor;
//HashMap被改变的次数
transient volatile int modCount;
}
我们在看看Entry的结构，只截取了重要的部分
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
/**
* 创建新的Entry，并让其next指针指向n
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
//获得key
public final K getKey() {
return key;
}
//获得value
public final V getValue() {
return value;
}
//设置value，并返回原来得value
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//比较两个Entry是否相等
//首先，判断其key是否相等，然后再判断value是否相等，
//只有key和value都相等，两个entry才相等
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
//计算哈希值
public final int hashCode() {
return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^
(value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
//没做任何事情
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
//没做任何事情
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
下图是HashMap的数据结构图，当两个entry的key经过算法获得的index相同，但value不同时，就采用链表解决冲突。
2.1 put方法
现在我们来看看put方法的源码：
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))) {//注意比较的顺序
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
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;
}
首先，我们看看put的流程图（建议与文字说明对照阅读）：
详细的流程如下：
1、检测key是否为null，如果是null，会被存放到以table[0]为头节点的链表中（null的hash值总是0），因为存在冲突，table[0]处可能已经有了别的元素。
2、调用key的hashCode()得到哈希值，然后再调用hash()重新计算哈希值，再通过indexFor()得到该key所对应的index，下面来看下hash()和indexFor()的源码：
//求hash值的方法，重新计算hash值
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
// 返回h在数组中的索引值，这里用&代替取模，旨在提升效率
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
hash()就不讨论了，这里我们仔细分析下indexFor()，细心的同学会发现传递过来得length是容量的大小，而容量的大小是强制要求为2的幂次方。这样就保证length-1是2^n-1，其二进制表示为1111（N个1），任何一个数字与length-1进行与运算（&）的结果必定是分散在0到length-1之间。如此，我们才能保证已保存的entry是分布均匀的，空间是足够被利用的。例如
|
h |
length – 1 |
二进制 |
h&length-1 |
|
0(0000) |
1111 |
0000 |
0 |
|
1(0001) |
1111 |
0001 |
1 |
|
12(1100) |
1111 |
1100 |
12 |
|
16(10000) |
1111 |
0000 |
0 |
|
20(10100) |
1111 |
0100 |
4 |
在length=2^n时，通过逻辑与运算（&），代替取模运算，有公式h & (length-1) == h % (length-1)，等值而不等效。如果length不为2的幂，那么length-1的二进制表示中至少有1个0（假如在个位上），与运算的最后一位永远是0，不可能为1，“index =奇数”的空间永远得不到利用。这就是容量大小必须为2的整数次幂的原因。
3、 如果发现key已经存在，则覆盖原来的值，返回旧值。
注意：HashMap中全部是通过equels()来判断两个对象（key和value）是否相等。在判断key是否存在时，这里是有加速优化的，首先判断key的hash值是否相等，在相等的前提下再去判断key是否相等。原因：enrty中已经保存了hash，而key的hash值只用计算一次，并且hash值不相等的两个对象的值一定不相等，所以先判断hash值是否相等，比直接判断key.equals(k)来的快。
4、如果没有就调用addEntry将新元素插入所在链表的头节点处。另外，addEntry也还有很多需要注意的地方，其源码如下：
//添加新Entry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) //如果size>阈值，则将数组长度扩大成原来的两倍
resize(2 * table.length);
}
//调整大小
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);
}
//转移Entry[]数组
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);
}
}
}
我们发现当size>threshold（阈值）时，需要将数组长度扩大成原来的两倍，是调用resize()来实现的，而resize()又是通过调用transfer()来实现。transfer()中做了两件事情：一件是重新计算元素的index，一件是将其拷贝至新数组，显然这是非常耗时的。所以，我们在使用HashMap时，最好预先估算待存储元素的个数，避免resize的发生，这样有助于提高HashMap的性能。
2.2 get()
当我们了解了put的原理后，再来看看get的源码及其原理：
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;
}
private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
1、首先判断key是否为null，如果是则遍历以table[0]为头节点的链表，如果e.key==null，则返回其value；
2、再次通过hash()重复计算key的哈希值，并通过indexFor来计算index值，然后遍历table[index]为头节点的链表，找到value；
好了，到此我们已经了解了HashMap的put和get，但是还有一个问题我们没有解释，为什加载因子过高，虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本？因为，无论Hash函数如何设计，所有的Hash表理论上都不可能避免冲突。当table中快填满时(加载因子大，已存在的元素多)，再填入新的元素，冲突的概率会增大。当put时产生冲突（用一个链表解决冲突），get和下一次put就有可能需要去遍历链表，查询成本自然就高了。理想情况是没有链表，所有的元素均存在table上，因此，要减少冲突的机会。