本文基於JDK1.6
HashMap簡介
HashMap是基於哈希表實現的，每一個元素是一個key-value對，其內部通過單鏈表解決衝突問題，容量不足（超過了閥值）時，同樣會自動增長。
HashMap是非線程安全的，只是用於單線程環境下，多線程環境下可以採用concurrent併發包下的concurrentHashMap。
HashMap 實現了Serializable接口，因此它支持序列化，實現了Cloneable接口，能被克隆。
HashMap的存儲結構
圖中，紫色部分即代表哈希表，也稱爲哈希數組，數組的每個元素都是一個單鏈表的頭節點，鏈表是用來解決衝突的，如果不同的key映射到了數組的同一位置處，就將其放入單鏈表中。
鏈表中節點的數據結構
// Entry是單向鏈表。
// 它是 “HashMap鏈式存儲法”對應的鏈表。
// 它實現了Map.Entry 接口，即實現getKey(), getValue(), setValue(V value), equals(Object o), hashCode()這些函數
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
// 指向下一個節點
Entry<K,V> next;
final int hash;
// 構造函數。
// 輸入參數包括"哈希值(h)", "鍵(k)", "值(v)", "下一節點(n)"
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判斷兩個Entry是否相等
// 若兩個Entry的“key”和“value”都相等，則返回true。
// 否則，返回false
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;
}
// 實現hashCode()
public final int hashCode() {
return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^
(value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
// 當向HashMap中添加元素時，繪調用recordAccess()。
// 這裏不做任何處理
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
// 當從HashMap中刪除元素時，繪調用recordRemoval()。
// 這裏不做任何處理
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
它的結構元素除了key、value、hash外，還有next，next指向下一個節點。另外，這裏覆寫了equals和hashCode方法來保證鍵值對的獨一無二。
HashMap共有四個構造方法
// 指定“容量大小”和“加載因子”的構造函數
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//加載因此不能小於0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 找出“大於initialCapacity”的最小的2的冪
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
// 設置“加載因子”
this.loadFactor = loadFactor;
// 設置“HashMap閾值”，當HashMap中存儲數據的數量達到threshold時，就需要將HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 創建Entry數組，用來保存數據
table = new Entry[capacity];
init();
}
// 指定“容量大小”的構造函數
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 默認構造函數。
public HashMap() {
// 設置“加載因子”爲默認加載因子0.75
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 設置“HashMap閾值”，當HashMap中存儲數據的數量達到threshold時，就需要將HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 創建Entry數組，用來保存數據
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
// 包含“子Map”的構造函數
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 將m中的全部元素逐個添加到HashMap中
putAllForCreate(m);
}
構造方法中提到了兩個很重要的參數：初始容量和加載因子。這兩個參數是影響HashMap性能的重要參數，其中容量表示哈希表中槽的數量（即哈希數組的長度），初始容量是創建哈希表時的容量（從構造函數中可以看出，如果不指明，則默認爲16），加載因子是哈希表在其容量自動增加之前可以達到多滿的一種尺度，當哈希表中的條目數超出了加載因子與當前容量的乘積時，則要對該哈希表進行 resize 操作（即擴容）。
下面說下加載因子，如果加載因子越大，對空間的利用更充分，但是查找效率會降低（鏈表長度會越來越長）；如果加載因子太小，那麼表中的數據將過於稀疏（很多空間還沒用，就開始擴容了），對空間造成嚴重浪費。如果我們在構造方法中不指定，則系統默認加載因子爲0.75，這是一個比較理想的值，一般情況下我們是無需修改的。
另外，無論我們指定的容量爲多少，構造方法都會將實際容量設爲不小於指定容量的2的次方的一個數，且最大值不能超過2的30次方
HashMap中key和value都允許爲null。
PUT和GET方法
get：
// 獲取key對應的value
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
// 獲取key的hash值
int hash = hash(key.hashCode());
// 在“該hash值對應的鏈表”上查找“鍵值等於key”的元素
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
//判斷key是否相同
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
//沒找到則返回null
return null;
}
// 獲取“key爲null”的元素的值
// HashMap將“key爲null”的元素存儲在table[0]位置，但不一定是該鏈表的第一個位置！
private V getForNullKey() {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
首先，如果key爲null，則直接從哈希表的第一個位置table[0]對應的鏈表上查找。記住，key爲null的鍵值對永遠都放在以table[0]爲頭結點的鏈表中，當然不一定是存放在頭結點table[0]中。
如果key不爲null，則先求的key的hash值，根據hash值找到在table中的索引，在該索引對應的單鏈表中查找是否有鍵值對的key與目標key相等，有就返回對應的value，沒有則返回null。
put：
// 將“key-value”添加到HashMap中
public V put(K key, V value) {
// 若“key爲null”，則將該鍵值對添加到table[0]中。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 若“key不爲null”，則計算該key的哈希值，然後將其添加到該哈希值對應的鏈表中。
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;
// 若“該key”對應的鍵值對已經存在，則用新的value取代舊的value。然後退出！
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 若“該key”對應的鍵值對不存在，則將“key-value”添加到table中
modCount++;
//將key-value添加到table[i]處
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
如果key爲null，則將其添加到table[0]對應的鏈表中，putForNullKey的源碼如下：
// putForNullKey()的作用是將“key爲null”鍵值對添加到table[0]位置
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;
}
}
// 如果沒有存在key爲null的鍵值對，則直接題阿見到table[0]處!
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
如果key不爲null，則同樣先求出key的hash值，根據hash值得出在table中的索引，而後遍歷對應的單鏈表，如果單鏈表中存在與目標key相等的鍵值對，則將新的value覆蓋舊的value，比將舊的value返回，如果找不到與目標key相等的鍵值對，或者該單鏈表爲空，則將該鍵值對插入到改單鏈表的頭結點位置（每次新插入的節點都是放在頭結點的位置），該操作是有addEntry方法實現的，它的源碼如下：
// 新增Entry。將“key-value”插入指定位置，bucketIndex是位置索引。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 設置“bucketIndex”位置的元素爲“新Entry”，
// 設置“e”爲“新Entry的下一個節點”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 若HashMap的實際大小 不小於 “閾值”，則調整HashMap的大小
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
注意這裏倒數第三行的構造方法，將key-value鍵值對賦給table[bucketIndex]，並將其next指向元素e，這便將key-value放到了頭結點中，並將之前的頭結點接在了它的後面。該方法也說明，每次put鍵值對的時候，總是將新的該鍵值對放在table[bucketIndex]處（即頭結點處）。
兩外注意最後兩行代碼，每次加入鍵值對時，都要判斷當前已用的槽的數目是否大於等於閥值（容量*加載因子），如果大於等於，則進行擴容，將容量擴爲原來容量的2倍。
HashMap的擴容
resize方法
// 重新調整HashMap的大小，newCapacity是調整後的單位
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新建一個HashMap，將“舊HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中，
// 然後，將“新HashMap”賦值給“舊HashMap”。
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
很明顯，是新建了一個HashMap的底層數組，而後調用transfer方法，將就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中（要重新計算元素在新的數組中的索引位置）。transfer方法的源碼如下：
// 將HashMap中的全部元素都添加到newTable中
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);
}
}
}
很明顯，擴容是一個相當耗時的操作，因爲它需要重新計算這些元素在新的數組中的位置並進行復制處理。因此，我們在用HashMap的時，最好能提前預估下HashMap中元素的個數，這樣有助於提高HashMap的性能。
注意containsKey方法和containsValue方法。前者直接可以通過key的哈希值將搜索範圍定位到指定索引對應的鏈表，而後者要對哈希數組的每個鏈表進行搜索。
我們重點來分析下求hash值和索引值的方法，這兩個方法便是HashMap設計的最爲核心的部分，二者結合能保證哈希表中的元素儘可能均勻地散列。
計算哈希值的方法
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
它只是一個數學公式，IDK這樣設計對hash值的計算，自然有它的好處，至於爲什麼這樣設計，我們這裏不去追究，只要明白一點，用的位的操作使hash值的計算效率很高。
由hash值找到對應索引的方法如下：
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
這個我們要重點說下，我們一般對哈希表的散列很自然地會想到用hash值對length取模（即除法散列法），Hashtable中也是這樣實現的，這種方法基本能保證元素在哈希表中散列的比較均勻，但取模會用到除法運算，效率很低，HashMap中則通過h&(length-1)的方法來代替取模，同樣實現了均勻的散列，但效率要高很多，這也是HashMap對Hashtable的一個改進。
接下來，我們分析下爲什麼哈希表的容量一定要是2的整數次冪。首先，length爲2的整數次冪的話，h&(length-1)就相當於對length取模，這樣便保證了散列的均勻，同時也提升了效率；其次，length爲2的整數次冪的話，爲偶數，這樣length-1爲奇數，奇數的最後一位是1，這樣便保證了h&(length-1)的最後一位可能爲0，也可能爲1（這取決於h的值），即與後的結果可能爲偶數，也可能爲奇數，這樣便可以保證散列的均勻性，而如果length爲奇數的話，很明顯length-1爲偶數，它的最後一位是0，這樣h&(length-1)的最後一位肯定爲0，即只能爲偶數，這樣任何hash值都只會被散列到數組的偶數下標位置上，這便浪費了近一半的空間，因此，length取2的整數次冪，是爲了使不同hash值發生碰撞的概率較小，這樣就能使元素在哈希表中均勻地散列。