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HashMap概述
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高或将加载因子设置得太低。也许大家开始对这段话有一点不太懂，不过不用担心，当你读完这篇文章后，就能深切理解这其中的含义了。
需要注意的是：Hashmap不是同步的，如果多个线程同时访问一个HashMap，而其中至少一个线程从结构上（指添加或者删除一个或多个映射关系的任何操作）修改了，则必须保持外部同步，以防止对映射进行意外的非同步访问。
HashMap的数据结构
在Java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是指针（引用），HashMap就是通过这两个数据结构进行实现。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。
图1从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。
我们通过JDK中的HashMap源码进行一些学习，首先看一下构造函数：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // Find a power of 2 >= initialCapacity int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; this.loadFactor = loadFactor; threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); table = new Entry[capacity]; useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() && (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); init(); } |
我们着重看一下第18行代码table = new Entry[capacity];。这不就是Java中数组的创建方式吗？也就是说在构造函数中，其创建了一个Entry的数组，其大小为capacity（目前我们还不需要太了解该变量含义），那么Entry又是什么结构呢？看一下源码：
1 2 3 4 5 6 7 8 | transient Entry [] table; static class Entry implements Map.Entry { final K key; V value; Entry next; final int hash; …… } |
补充一点内容：HashMap中的是通过transient Entry<K,V>[] table来存储数据，该变量是通过transient进行修饰的，关于对transient 在集合中的理解，可以参考这篇文章
我们目前还是只着重核心的部分，Entry是一个static class，其中包含了key和value，也就是键值对，另外还包含了一个next的Entry指针。我们可以总结出：Entry就是数组中的元素，每个Entry其实就是一个key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。
HashMap的核心方法解读
存储
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | /** * Associates the specified value with the specified key in this map. * If the map previously contained a mapping for the key, the old * value is replaced. * * @param key key with which the specified value is to be associated * @param value value to be associated with the specified key * @return the previous value associated with key, or * null if there was no mapping for key. * (A null return can also indicate that the map * previously associated null with key.) */ public V put(K key, V value) { //其允许存放null的key和null的value，当其key为null时，调用putForNullKey方法，放入到table[0]的这个位置 if (key == null) return putForNullKey(value); //通过调用hash方法对key进行哈希，得到哈希之后的数值。该方法实现可以通过看源码，其目的是为了尽可能的让键值对可以分不到不同的桶中 int hash = hash(key); //根据上一步骤中求出的hash得到在数组中是索引i int i = indexFor(hash, table.length); //如果i处的Entry不为null，则通过其next指针不断遍历e元素的下一个元素。 for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } |
我们看一下方法的标准注释：在注释中首先提到了，当我们put的时候，如果key存在了，那么新的value会代替旧的value，并且如果key存在的情况下，该方法返回的是旧的value，如果key不存在，那么返回null。
从上面的源代码中可以看出：当我们往HashMap中put元素的时候，先根据key的hashCode重新计算hash值，根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标）， 如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。
addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的hash值，将key-value对放在数组table的i索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | /** * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to * the specified bucket. It is the responsibility of this * method to resize the table if appropriate. * * Subclass overrides this to alter the behavior of put method. */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry Entry 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 Entr table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; } |
当系统决定存储HashMap中的key-value对时，完全没有考虑Entry中的value，仅仅只是根据key来计算并决定每个Entry的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。
hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | final int hash(Object k) { int h = 0; if (useAltHashing) { if (k instanceof String) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h = hashSeed; } //得到k的hashcode值 h ^= k.hashCode(); //进行计算 h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); } |
我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的 元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。
对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：
1 2 3 4 5 6 | /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); } |
这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这是HashMap在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：
1 2 3 4 | // Find a power of 2 >= initialCapacity int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; |
这段代码保证初始化时HashMap的容量总是2的n次方，即底层数组的长度总是为2的n次方。
当length总是 2 的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：
假设数组长度分别为15和16，优化后的hash码分别为8和9，那么&运算后的结果如下：
| h & (table.length-1) | hash | | table.length-1 | |
| 8 & (15-1)： | 0100 | & | 1110 | = 0100 |
| 9 & (15-1)： | 0101 | & | 1110 | = 0100 |
| 8 & (16-1)： | 0100 | & | 1111 | = 0100 |
| 9 & (16-1)： | 0101 | & | 1111 | = 0101 |
从上面的例子中可以看出：当它们和15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hash值会与15-1（1110）进行“与”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1得到的二进制数的每个位上的值都为1，这使得在低位上&时，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法对key的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。
所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。
根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。
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有了上面存储时的hash算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：从HashMap中get元素时，首先计算key的hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。
归纳
简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据hash算法来决定其在数组中的存储位置，在根据equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry时，也会根据hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据equals方法从该位置上的链表中取出该Entry。 HashMap的resize（rehash）
当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。
那么HashMap什么时候进行扩容呢？当HashMap中的元素个数超过数组大小loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当HashMap中元素个数超过160.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，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。
HashMap的性能参数
HashMap 包含如下几个构造器：
- HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
- ashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
- HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
HashMap的基础构造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数，它们是初始容量initialCapacity和负载因子loadFactor。
负载因子loadFactor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。
HashMap的实现中，通过threshold字段来判断HashMap的最大容量：
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize，以降低实际的负载因子。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize后的HashMap容量是容量的两倍：
Fail-Fast机制
原理
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。 ail-fast 机制是java集合(Collection)中的一种错误机制。 当多个线程对同一个集合的内容进行操作时，就可能会产生 fail-fast 事件。
例如：当某一个线程A通过 iterator去遍历某集合的过程中，若该集合的内容被其他线程所改变了；那么线程A访问集合时，就会抛出 ConcurrentModificationException异常，产生 fail-fast 事件。
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（当然不仅仅是HashMap才会有，其他例如ArrayList也会）的修改都将增加这个值（大家可以再回头看一下其源码，在很多操作中都有modCount++这句），那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount。
1 2 3 4 5 6 7 8 | 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，保证线程之间修改的可见性。
1 2 3 | final Entry 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。
解决方案
在上文中也提到，fail-fast机制，是一种错误检测机制。它只能被用来检测错误，因为JDK并不保证fail-fast机制一定会发生。若在多线程环境下使用 fail-fast机制的集合，建议使用“java.util.concurrent包下的类”去取代“java.util包下的类”。
HashMap的两种遍历方式
第一种
1 2 3 4 5 6 7 | Map map = new HashMap(); Iterator iter = map.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next(); Object key = entry.getKey(); Object val = entry.getValue(); } |
效率高,以后一定要使用此种方式！
第二种
1 2 3 4 5 6 | Map map = new HashMap(); Iterator iter = map.keySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Object key = iter.next(); Object val = map.get(key); } |
效率低,以后尽量少使用！
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