知识点

1.什么时候会使用HashMap？他有什么特点？
2.你知道HashMap的工作原理吗？
3.你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
4.你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
5.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？

当我们执行下面的操作时：

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
map.put("语文", 1);
map.put("数学", 2);
map.put("英语", 3);
map.put("历史", 4);
map.put("政治", 5);
map.put("地理", 6);
map.put("生物", 7);
map.put("化学", 8);
for(Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
    System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
}

运行结果是：

政治: 5
生物: 7
历史: 4
数学: 2
化学: 8
语文: 1
英语: 3
地理: 6

HashMap的结构有一个感性的认识：

hashmap数据存储结构.png

在官方文档中是这样描述HashMap的：

几个关键的信息：基于Map接口实现、允许null键/值、非同步、不保证有序(比如插入的顺序)、也不保证序不随时间变化。

2. 两个重要的参数

在HashMap中有两个很重要的参数，容量(Capacity)和负载因子(Load factor)
简单的说，Capacity就是buckets的数目，Load factor就是buckets填满程度的最大比例。如果对迭代性能要求很高的话不要把capacity设置过大，也不要把load factor设置过小。当bucket填充的数目（即hashmap中元素的个数）大于capacity*load factor时就需要调整buckets的数目为当前的2倍。

3. put函数的实现

put函数大致的思路为：
1.对key的hashCode()做hash，然后再计算index;
2.如果没碰撞直接放到bucket里；
3.如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
4.如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
5.如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
6.如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize。

public V put(K key, V value) {
    // 对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;
    // tab为空则创建
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 计算index，并对null做处理
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 节点存在
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 该链为树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 该链为链表
        else {
            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;
            }
        }
        // 写入
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 超过load factor*current capacity，resize
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

4. get函数的实现

在理解了put之后，get就很简单了。大致思路如下：
bucket里的第一个节点，直接命中；
1.如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry
2.若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；
3.若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。
具体代码的实现如下

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 直接命中
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 未命中
        if ((e = first.next) != null) {
            // 在树中get
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 在链表中get
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

5. hash函数的实现

在get和put的过程中，计算下标时，先对hashCode进行hash操作，然后再通过hash值进一步计算下标，如下图所示：

hash函数的实现.png

在对hashCode()计算hash时具体实现是这样的：

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

可以看到这个函数大概的作用就是：高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或。其中代码注释是这样写的：
在设计hash函数时，因为目前的table长度n为2的幂，而计算下标的时候，是这样实现的(使用&位操作，而非%求余)：
设计者认为这方法很容易发生碰撞。为什么这么说呢？不妨思考一下，在n - 1为15(0x1111)时，其实散列真正生效的只是低4bit的有效位，当然容易碰撞了。
因此，设计者想了一个顾全大局的方法(综合考虑了速度、作用、质量)，就是把高16bit和低16bit异或了一下。设计者还解释到因为现在大多数的hashCode的分布已经很不错了，就算是发生了碰撞也用O(logn)的tree去做了。仅仅异或一下，既减少了系统的开销，也不会造成的因为高位没有参与下标的计算(table长度比较小时)，从而引起的碰撞。
如果还是产生了频繁的碰撞，会发生什么问题呢？作者注释说，他们使用树来处理频繁的碰撞(we use trees to handle large sets of collisions in bins)，在JEP-180中，描述了这个问题：
之前已经提过，在获取HashMap的元素时，基本分两步：

首先根据hashCode()做hash，然后确定bucket的index；
如果bucket的节点的key不是我们需要的，则通过keys.equals()在链中找。
在Java 8之前的实现中是用链表解决冲突的，在产生碰撞的情况下，进行get时，两步的时间复杂度是O(1)+O(n)。因此，当碰撞很厉害的时候n很大，O(n)的速度显然是影响速度的。
因此在Java 8中，利用红黑树替换链表，这样复杂度就变成了O(1)+O(logn)了，这样在n很大的时候，能够比较理想的解决这个问题，在Java 8：HashMap的性能提升一文中有性能测试的结果。

6. resize()的实现

当put时，如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例，那么就会发生resize。在resize的过程，简单的说就是把bucket扩充为2倍，之后重新计算index，把节点再放到新的bucket中。resize的注释是这样描述的：当超过限制的时候会resize，然而又因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。
怎么理解呢？例如我们从16扩展为32时，具体的变化如下所示：

hashmapresize图解.png

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

扩容图解.png

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。
下面是代码的具体实现：

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 计算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

7. 总结

1. 什么时候会使用HashMap？他有什么特点？
是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。
2. 你知道HashMap的工作原理吗？
通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。
bucket中碰撞冲突的元素超过8由链表变成红黑树，官方解释是：

百度翻译一下意思：

由于TreeNodes的大小大约是常规节点的两倍，因此我们仅在容器包含足够的节点以保证使用时才使用它们（请参见TREEIFY_THRESHOLD）。当它们变得太小（由于移除或调整大小）时，它们会被转换回普通的垃圾箱。在使用分布良好的用户哈希码时，很少使用树箱。理想情况下，在随机散列码下，bin中节点的频率遵循Poisson分布（http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_分布），默认大小调整阈值为0.75时，平均参数约为0.5，但由于大小调整粒度，变化较大。忽略方差，列表大小k的预期出现次数是（exp（-0.5）*pow（0.5，k）factorial（k））。第一个值是：
0:0.60653066
1： 0.30326533
2： 0.07581633
3： 0.01263606
4： 0.00157952
5： 0.00015795
6： 0.00001316号
7： 0.00000094号
8： 0.00000006号
更多：不到百万分之一

3. 你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点
4. 你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
在Java 1.8的实现中，是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。
5. 如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
如果超过了负载因子(默认0.75)，则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap，并且重新调用hash方法。
关于Java集合的小抄中是这样描述的：

1.以Entry[]数组实现的哈希桶数组，用Key的哈希值取模桶数组的大小可得到数组下标。
2.插入元素时，如果两条Key落在同一个桶（比如哈希值1和17取模16后都属于第一个哈希桶），我们称之为哈希冲突。
3.JDK的做法是链表法，Entry用一个next属性实现多个Entry以单向链表存放。查找哈希值为17的key时，先定位到哈希桶，然后链表遍历桶里所有元素，逐个比较其Hash值然后key值。
4.在JDK8里，新增默认为8的阈值，当一个桶里的Entry超过閥值，就不以单向链表而以红黑树来存放以加快Key的查找速度。当然，最好还是桶里只有一个元素，不用去比较。所以默认当Entry数量达到桶数量的75%时，哈希冲突已比较严重，就会成倍扩容桶数组，并重新分配所有原来的Entry。扩容成本不低，所以也最好有个预估值。
5.取模用与操作（hash & （arrayLength-1））会比较快，所以数组的大小永远是2的N次方，你随便给一个初始值比如17会转为32。默认第一次放入元素时的初始值是16。
6.iterator（）时顺着哈希桶数组来遍历，看起来是个乱序

hashmap源码分析