1.簡介

  　HashMap是基於雜湊表的Map介面的非同步實現。此實現提供所有可選的對映操作，並允許使用null值和null鍵。此類不保證對映的順序。

2.HashMap的資料結構：

HashMap實際上是一個“連結串列的陣列”的資料結構，每個元素存放連結串列頭結點的陣列，即陣列和連結串列的結合體。

從上圖中可以看出，HashMap底層就是一個數組結構，陣列中的每一項又是一個連結串列。當新建一個HashMap的時候，就會初始化一個數組。原始碼如下：

可以看出，Entry就是陣列中的元素，每個 Map.Entry 其實就是一個key-value對，它持有一個指向下一個元素的引用，這就構成了連結串列。

3.HashMap的存取實現：

  1) 儲存：

      從上面的原始碼中可以看出：當我們往HashMap中put元素的時候，先根據key的hashCode重新計算hash值，根據hash值得到這個元素在陣列中的位置（即下標），如果陣列該位置上已經存放有其他元素了，那麼在這個位置上的元素將以連結串列的形式存放，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾。如果陣列該位置上沒有元素，就直接將該元素放到此陣列中的該位置上。

　　addEntry(hash, key, value, i)方法根據計算出的hash值，將key-value對放在陣列table的 i 索引處。addEntry 是HashMap 提供的一個包訪問許可權

      當系統決定儲存HashMap中的key-value對時，完全沒有考慮Entry中的value，僅僅只是根據key來計算並決定每個Entry的儲存位置。我們完全可以把 Map 集合中的 value 當成 key 的附屬，當系統決定了 key 的儲存位置之後，value 隨之儲存在那裡即可。

　　hash(int h)方法根據key的hashCode重新計算一次雜湊。此演算法加入了高位計算，防止低位不變，高位變化時，造成的hash衝突。

      我們可以看到在HashMap中要找到某個元素，需要根據key的hash值來求得對應陣列中的位置。如何計算這個位置就是hash演算法。前面說過HashMap的資料結構是陣列和連結串列的結合，所以我們當然希望這個HashMap裡面的 元素位置儘量的分佈均勻些，儘量使得每個位置上的元素數量只有一個，那麼當我們用hash演算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷連結串列，這樣就大大優化了查詢的效率。

　　對於任意給定的物件，只要它的 hashCode() 返回值相同，那麼程式呼叫 hash(int h) 方法所計算得到的 hash 碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對陣列長度取模運算，這樣一來，元素的分佈相對來說是比較均勻的。但是，“模”運算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：呼叫 indexFor(int h, int length) 方法來計算該物件應該儲存在 table 陣列的哪個索引處。indexFor(int h, int length) 方法的程式碼如下：

     這個方法非常巧妙，它通過 h & (table.length -1) 來得到該物件的儲存位，而HashMap底層陣列的長度總是 2 的n 次方，這是HashMap在速度上的優化。在 HashMap 構造器中有如下程式碼：

     這段程式碼保證初始化時HashMap的容量總是2的n次方，即底層陣列的長度總是為2的n次方。

　　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。

　　這看上去很簡單，其實比較有玄機的，我們舉個例子來說明：

　　假設陣列長度分別為15和16，優化後的hash碼分別為8和9，那麼&運算後的結果如下：

　   從上面的例子中可以看出：當8、9兩個數和(15-1)₂=(1110)進行“與運算&”的時候，產生了相同的結果，都為0100，也就是說它們會定位到陣列中的同一個位置上去，這就產生了碰撞，8和9會被放到陣列中的同一個位置上形成連結串列，那麼查詢的時候就需要遍歷這個鏈 表，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率。同時，我們也可以發現，當陣列長度為15的時候，hash值會與(15-1)₂=(1110)進行“與運算&”，那麼最後一位永遠是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個位置永遠都不能存放元素了，空間浪費相當大，更糟的是這種情況中，陣列可以使用的位置比陣列長度小了很多，這意味著進一步增加了碰撞的機率，減慢了查詢的效率！

　　而當陣列長度為16時，即為2的n次方時，2ⁿ-1得到的二進位制數的每個位上的值都為1（比如(2⁴-1)₂=1111），這使得在低位上&時，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法對key的hashCode的進一步優化，加入了高位計算，就使得只有相同的hash值的兩個值才會被放到陣列中的同一個位置上形成連結串列。

　　所以說，當陣列長度為2的n次冪的時候，不同的key算得得index相同的機率較小，那麼資料在陣列上分佈就比較均勻，也就是說碰撞的機率小，相對的，查詢的時候就不用遍歷某個位置上的連結串列，這樣查詢效率也就較高了。

　　根據上面 put 方法的原始碼可以看出，當程式試圖將一個key-value對放入HashMap中時，程式首先根據該 key的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的儲存位置：如果兩個 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它們的儲存位置相同。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 true，新新增 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有Entry 的 value，但key不會覆蓋。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 false，新新增的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈，而且新新增的 Entry 位於 Entry 鏈的頭部——具體說明繼續看 addEntry() 方法的說明。

     有了上面儲存時的hash演算法作為基礎，理解起來這段程式碼就很容易了。從上面的原始碼中可以看出：從HashMap中get元素時，首先計算key的hashCode，找到陣列中對應位置的某一元素，然後通過key的equals方法在對應位置的連結串列中找到需要的元素。

    3) 歸納起來簡單地說，HashMap 在底層將 key-value 當成一個整體進行處理，這個整體就是一個 Entry 物件。HashMap 底層採用一個 Entry[] 陣列來儲存所有的 key-value 對，當需要儲存一個 Entry 物件時，會根據hash演算法來決定其在陣列中的儲存位置，在根據equals方法決定其在該陣列位置上的連結串列中的儲存位置；當需要取出一個Entry時，也會根據hash演算法找到其在陣列中的儲存位置，再根據equals方法從該位置上的連結串列中取出該Entry。

4. HashMap的resize（rehash）：

　　當HashMap中的元素越來越多的時候，hash衝突的機率也就越來越高，因為陣列的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對HashMap的陣列進行擴容，陣列擴容這個操作也會出現在ArrayList中，這是一個常用的操作，而在HashMap陣列擴容之後，最消耗效能的點就出現了：原陣列中的資料必須重新計算其在新陣列中的位置，並放進去，這就是resize。

　　那麼HashMap什麼時候進行擴容呢？當HashMap中的元素個數超過陣列大小*loadFactor時，就會進行陣列擴容，loadFactor的預設值為0.75，這是一個折中的取值。也就是說，預設情況下，陣列大小為16，那麼當HashMap中元素個數超過16*0.75=12（這個值就是程式碼中的threshold值，也叫做臨界值）的時候，就把陣列的大小擴充套件為 2*16=32，即擴大一倍，然後重新計算每個元素在陣列中的位置，而這是一個非常消耗效能的操作，所以如果我們已經預知HashMap中元素的個數，那麼預設元素的個數能夠有效的提高HashMap的效能。

      HashMap擴容的程式碼如下所示：

5.HashMap的效能引數：

    HashMap 包含如下幾個構造器：

1.    HashMap()：構建一個初始容量為 16，負載因子為 0.75 的 HashMap。
2.    HashMap(int initialCapacity)：構建一個初始容量為 initialCapacity，負載因子為 0.75 的 HashMap。
3.    HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負載因子建立一個 HashMap。
4.    HashMap的基礎構造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個引數，它們是初始容量initialCapacity和載入因子loadFactor。
5.    initialCapacity：HashMap的最大容量，即為底層陣列的長度。
6.    loadFactor：負載因子loadFactor定義為：散列表的實際元素數目(n)/ 散列表的容量(m)。

　　負載因子衡量的是一個散列表的空間的使用程度，負載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對於使用連結串列法的散列表來說，查詢一個元素的平均時間是O(1+a)，因此如果負載因子越大，對空間的利用更充分，然而後果是查詢效率的降低；如果負載因子太小，那麼散列表的資料將過於稀疏，對空間造成嚴重浪費。

　　HashMap的實現中，通過threshold欄位來判斷HashMap的最大容量：

      結合負載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應下允許的最大元素數目，超過這個數目就重新resize，以降低實際的負載因子（也就是說雖然陣列長度是capacity，但其擴容的臨界值確是threshold）。預設的的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當容量超出此最大容量時， resize後的HashMap容量是容量的兩倍：

6.Fail-Fast機制：

　　我們知道java.util.HashMap不是執行緒安全的，因此如果在使用迭代器的過程中有其他執行緒修改了map，那麼將丟擲ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast策略。（這個在core java這本書中也有提到。）

　　這一策略在原始碼中的實現是通過modCount域，modCount顧名思義就是修改次數，對HashMap內容的修改都將增加這個值，那麼在迭代器初始化過程中會將這個值賦給迭代器的expectedModCount。

      在迭代過程中，判斷modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已經有其他執行緒修改了Map：

　　注意到modCount宣告為volatile，保證執行緒之間修改的可見性。（volatile之所以執行緒安全是因為被volatile修飾的變數不儲存快取，直接在記憶體中修改，因此能夠保證執行緒之間修改的可見性）。

     在HashMap的API中指出：

　　由所有HashMap類的“collection 檢視方法”所返回的迭代器都是快速失敗的：在迭代器建立之後，如果從結構上對對映進行修改，除非通過迭代器本身的 remove 方法，其他任何時間任何方式的修改，迭代器都將丟擲ConcurrentModificationException。因此，面對併發的修改，迭代器很快就會完全失敗，而不保證在將來不確定的時間發生任意不確定行為的風險。

　　注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證，一般來說，存在非同步的併發修改時，不可能作出任何堅決的保證。快速失敗迭代器盡最大努力丟擲 ConcurrentModificationException。因此，編寫依賴於此異常的程式的做法是錯誤的，正確做法是：迭代器的快速失敗行為應該僅用於檢測程式錯誤。