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本文涉及HashMap的：
- HashMap的簡單使用
- HashMap的存儲結構原理
- HashMap的擴容方法原理
- HashMap中定位數據索引實現
- HashMap中put、get方法實現
HashMap的簡單使用
HashMap使用鍵值對存儲，只需傳入相應的鍵-值即可存儲。看下面的例子：
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
map.put("key1", 1);
map.put("key2", 2);
map.put("key3", 3);
for(Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}
運行結果是：
key1:1
key2:2
key3:3
讀取對應鍵的值：
map.get("key3");
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看到這裏你一定想知道HashMap存儲數據後的結構是怎麼樣的。
HashMap的存儲結構
HashMap綜合了數組和鏈表的優缺點，實現了自己的存儲方式。那麼先看一下數組和鏈表的存儲方式：
- 數組：
1.數組存儲區間是連續的，佔用內存嚴重，故空間複雜的很大。
2.數組的特點是：尋址容易，插入和刪除困難。
- 鏈表
1.鏈表存儲區間離散，佔用內存比較寬鬆，故空間複雜度很小，但時間複雜度很大，達O（N）。
2.鏈表的特點是：尋址困難，插入和刪除容易。
HashMap爲了能做到尋址容易，插入、刪除也容易使用瞭如下的結構。
從結構實現來講，HashMap是數組+鏈表+紅黑樹（JDK1.8增加了紅黑樹部分）實現的。
HashMap存儲數據的工作流程就是：
例如存儲：map.put("key1", 1);
分析：
1.將“key1”這個key用hashCode()方法得到其hashCode 值，然後再通過Hash算法的後兩步運算（高位運算和取模運算，下文有介紹）來定位該鍵值對的存儲位置（即數據在table數組中的索引）
2.有時兩個key會定位到相同的位置，表示發生了Hash碰撞。Java中HashMap採用了鏈地址法來解決Hash碰撞。（鏈地址法，簡單來說，就是數組加鏈表的結合。在每個數組元素上都一個鏈表結構，當數據被Hash後，得到數組下標，把數據放在對應下標元素的鏈表上。）
3.當鏈表長度大於8時，將這個鏈表轉換成紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點提高HashMap的性能。想了解更多紅黑樹數據結構的工作原理可以參考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630
接下來，看存儲的數據結構代碼：
HashMap中存儲數據用的是一個數組：Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。對照上圖中的第一列（數組table）。
數組中存儲的黑點的數據結構就是這裏的Node結構：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //用來定位數組索引位置
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //鏈表的下一個node
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
public final K getKey(){ ... }
public final V getValue() { ... }
public final String toString() { ... }
public final int hashCode() { ... }
public final V setValue(V newValue) { ... }
public final boolean equals(Object o) { ... }
}
Node是HashMap的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。
擴容原理
在理解HashMap的擴容流程之前，我們得先了解下HashMap的幾個字段。
int threshold; // 所能容納的key-value對極限
final float loadFactor; // 負載因子
int modCount;
int size;
Node[] table的初始化長度length(默認值是16)
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static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
loadFactor爲負載因子(默認值是0.75)，
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
threshold
是HashMap所能容納的最大數據量的Node(鍵值對)個數：threshold = length * loadFactor。超過這個數目就重新resize(擴容)，擴容後的HashMap容量是之前容量的兩倍。默認的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇，建議大家不要修改。
size
就是HashMap中實際存在的鍵值對數量。
modCount
主要用來記錄HashMap內部結構發生變化的次數，主要用於迭代的快速失敗。強調一點，內部結構發生變化指的是結構發生變化，例如put新鍵值對，但是某個key對應的value值被覆蓋不屬於結構變化。
具體實現方法
確定哈希桶數組索引的位置
分三步確定：
- 取key的hashCode值
- 高位運算
- 取模運算
方法一：
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 爲第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 爲第二步 高位參與運算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實現原理一樣的
return h & (length-1); //第三步 取模運算
}
分析：
1.求hash值方法中，用h = key.hashCode()。然後將h的低16位和高16位異或，是爲了保證在數組table的length比較小的時候，讓高低位數據都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
2.length是數組的長度，取模運算求出數組索引。當length總是2的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
高低位異或運算如下圖：（n爲table的長度）
HashMap的put方法
public V put(K key, V value) {
// 對key的hashCode()做hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//判斷鍵值對數組table[i]是否爲空或爲null,否則執行resize()進行擴容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//根據鍵值key計算hash值得到插入的數組索引i，如果table[i]==null，直接新建節點添加
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//判斷table[i]的首個元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value,這裏的相同指的是hashCode相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//判斷table[i] 是否爲treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大於8，大於8的話把鏈表轉換爲紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操作，否則進行鏈表的插入操作；遍歷過程中若發現key已經存在直接覆蓋value即可；
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//插入成功後，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進行擴容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
針對這個流程，網上出現了一張比較好的流程圖，這裏借用下（若有冒犯請留言，我將重新畫一個）
結合圖看代碼更清晰移動點。
HashMap的擴容方法
JDK1.7中的擴容較好理解：使用一個容量更大的數組來代替已有的容量小的數組，並把數據從原來的數組中重新按照原來的計算方法放到新的數組中。
void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用擴容前的Entry數組
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴容前的數組大小如果已經達到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值爲int的最大值(2^31-1)，這樣以後就不會擴容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個新的Entry數組
transfer(newTable); //！！將數據轉移到新的Entry數組裏
table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數組
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值
}
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void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數組
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數組
Entry<K,V> e = src[j]; //取得舊Entry數組的每個元素
if (e != null) {
src[j] = null;//釋放舊Entry數組的對象引用（for循環後，舊的Entry數組不再引用任何對象）
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新計算每個元素在數組中的位置
e.next = newTable[i]; //標記[1]
newTable[i] = e; //將元素放在數組上
e = next; //訪問下一個Entry鏈上的元素
} while (e != null);
}
}
}
JDK1.8中，對擴容算法做了優化。我們觀察下key1和key2在擴容前和擴容後的位置計算過程：
可以看到如下結果：
我們在擴充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實現那樣重新計算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”。
可以看看下圖爲16擴充爲32的resize示意圖：
這個設計確實非常的巧妙，既省去了重新計算hash值的時間，而且同時，由於新增的1bit是0還是1可以認爲是隨機的，因此resize的過程，均勻的把之前的衝突的節點分散到新的bucket了。
具體代碼，有興趣的可以仔細品讀以下代碼：
1 final Node<K,V>[] resize() {
2 Node<K,V>[] oldTab = table;
3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
4 int oldThr = threshold;
5 int newCap, newThr = 0;
6 if (oldCap > 0) {
7 // 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧
8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
9 threshold = Integer.MAX_VALUE;
10 return oldTab;
11 }
12 // 沒超過最大值，就擴充爲原來的2倍
13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15 newThr = oldThr << 1; // double threshold
16 }
17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18 newCap = oldThr;
19 else { // zero initial threshold signifies using defaults
20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22 }
23 // 計算新的resize上限
24 if (newThr == 0) {
25
26 float ft = (float)newCap * loadFactor;
27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29 }
30 threshold = newThr;
31 @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33 table = newTab;
34 if (oldTab != null) {
35 // 把每個bucket都移動到新的buckets中
36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37 Node<K,V> e;
38 if ((e = oldTab[j]) != null) {
39 oldTab[j] = null;
40 if (e.next == null)
41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42 else if (e instanceof TreeNode)
43 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44 else { // 鏈表優化重hash的代碼塊
45 Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47 Node<K,V> next;
48 do {
49 next = e.next;
50 // 原索引
51 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52 if (loTail == null)
53 loHead = e;
54 else
55 loTail.next = e;
56 loTail = e;
57 }
58 // 原索引+oldCap
59 else {
60 if (hiTail == null)
61 hiHead = e;
62 else
63 hiTail.next = e;
64 hiTail = e;
65 }
66 } while ((e = next) != null);
67 // 原索引放到bucket裏
68 if (loTail != null) {
69 loTail.next = null;
70 newTab[j] = loHead;
71 }
72 // 原索引+oldCap放到bucket裏
73 if (hiTail != null) {
74 hiTail.next = null;
75 newTab[j + oldCap] = hiHead;
76 }
77 }
78 }
79 }
80 }
81 return newTab;
82 }
安全性
HashMap是線程不安全的，不要在併發的環境中同時操作HashMap，建議使用ConcurrentHashMap。