1．HashMap的實現原理
簡單地說，HashMap就是將key做hash算法，然後將hash值映射到內存地址，直接取得key所對應的數據。在HashMap中，底層數據結構使用的是數組，所謂的內存地址即數組的下標索引。afHashMap的高性能需要保證以下幾點：
- hash算法必須是高效的
- hash值到內存地址（數組索引）的算法是快速的
- 根據內存地址（數組索引）可以直接取得對應的值
首先來看第一點，hash算法的高效性。在HashMap中，hash算法有關的代碼如下：
1 int hash = hash(key.hashCode());
2 public native int hashCode();
3 static int hash(int h) {
4 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
5 return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
6 }
第一行代碼是HashMap中用於計算key的hash值。它前後分別調用了Object類的hashCode()方法和HashMap的內部函數hash()。Object類的hashCode()方法默認是native的實現，可以認爲不存在性能問題。而hash()函數的實現全部基於位運算，因此，也是高效的。
注意：native方法通常比一般的方法快，因爲它直接調用操作系統本地鏈接庫的API。由於hashCode()方法是可以重載的，因此，爲了保證HashMap的性能，需要確保相關的hashCode()是高效的。而位運算也比算術、邏輯運算快。
當取得key的hash值後，需要通過hash值得到內存地址：
int i = indexFor(hash, table.length);
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
indexFor()函數通過將hash值和數組長度按位取與直接得到數組索引。
最後由indexFor()函數返回的數組索引直接通過數組下標便可取得對應的值。直接的內存訪問速度也相當快。因此，可以認爲HashMap是高性能的。
2．Hash衝突
雖然上節中闡述了在理想情況下HashMap的高效性，但我們依然不得不在實際使用中考慮HashMap的一些特殊情況，這些情況有可能給HashMap帶來一定的性能問題。其中，最值得關注便是hash衝突。如圖3.11所示，需要存放到HashMap中的兩個元素1和2，通過hash計算後，發現對應在內存中的同一個地址。此時，HashMap又會如何處理，以保證數據可以完整存放，並正常工作呢？
圖3.11 Hash衝突示意圖
要處理好這個問題，需要進一步深入HashMap，雖然HashMap的底層實現使用的是數組，但是數組內的元素並不是簡單的值，而是一個Entry類的對象。因此，對HashMap結構的貼切描述如圖3.12所示。
圖3.12 HashMap表項結構
可以看到，HashMap的內部維護着一個Entry數組，每一個Entry表項包括key、value、next和hash幾項。這裏特別注意其中的next部分，他指向了另外一個Entry(所以實際上HashMap的數據結構是一個列表數組，數組中每個元素是一個Entry列表，Entry列表中每個元素是一個Entry對象)。進一步閱讀HashMap的put()方法源碼，可以看到當put()操作有衝突時，新的Entry依然會被安放在對應的索引下標內，並替換原有的值。同時，爲了保證舊值不丟失，會將新的Entry的next指向舊值。這便實現了在一個數組索引空間內，存放多個值項。因此，如圖3.12所示，HashMap實際上是一個鏈表爲元素的數組。
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;
//如果當前的key已經存在於HashMap中
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value; //取得舊值
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; //返回舊值
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i); //添加當前的表項到i位置
return null;
}
addEntry()方法的實現如下：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
//將新增元素放到i的位置，並讓它的next指向舊的元素
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
基於HashMap的這種實現機制，只要hashCode()和hash()方法實現的足夠好，能夠儘可能的減少衝突的產生，那麼對HashMap的操作幾乎等價於對數組的隨機訪問操作，具有很好的性能。但是，如果hashCode()或者hash()方法實現較差，在大量衝突產生的情況下，HashMap事實上就退化爲幾個鏈表，對HashMap的操作等價於遍歷鏈表，此時性能很差。
考慮一個在極端情況下的例子，假設類BadHash有着一個很槽糕的hashCode()實現：
public class BadHash{
double d;
public BadHash(double d){
this.d=d;
}
@Override
public int hashCode(){
return 1; //一個槽糕的hashCode()實現
}
}
類GoodHash擁有默認hashCode()方法：
public class GoodHash{
double d;
public GoodHash(double d){
this.d=d;
}
}
分別使用BadHash類和GoodHash類作爲HashMap的key，產生1萬一個對象並將其存入HashMap中，執行get()方法1萬次。結果BadHash類相對耗時1297ms，而GoodHash類僅耗時15ms。這正是隨機數據訪問和鏈表遍歷的性能差距。
再補充一下HashMap的get(key)方法的實現原理解析：
public V get(Object key) {
if (key == null) // 鍵爲null的Entry是tables[0]
return getForNullKey();
// 首先根據key獲取hash值，跟put方法一致
int hash = hash(key.hashCode());
// 同樣通過位與運算獲取Entry[] tables下標
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)))
// 當匹配到hash值相同，key相同的Entry元素時，返回Entry對象的vlaue
return e.value;
}
return null;
}