HashMap原理分析及JDK1.8效能優化
HashMap是java中一個重要概念，其原始碼部分研究起來也非常有意思，這裡做下總結。
本文中1-4的原文連結是: http://blog.csdn.net/vking_wang/article/details/14166593
1、HashMap的資料結構
資料結構中有陣列和連結串列來實現對資料的儲存，但這兩者基本上是兩個極端。
陣列
陣列儲存區間是連續的，佔用記憶體嚴重，故空間複雜的很大。但陣列的二分查詢時間複雜度小，為O(1)；陣列的特點是：定址容易，插入和刪除困難；
連結串列
連結串列儲存區間離散，佔用記憶體比較寬鬆，故空間複雜度很小，但時間複雜度很大，達O（N）。連結串列的特點是：定址困難，插入和刪除容易。
雜湊表
那麼我們能不能綜合兩者的特性，做出一種定址容易，插入刪除也容易的資料結構？答案是肯定的，這就是我們要提起的雜湊表。雜湊表（(Hash table）既滿足了資料的查詢方便，同時不佔用太多的內容空間，使用也十分方便。
雜湊表有多種不同的實現方法，我接下來解釋的是最常用的一種方法—— 拉鍊法，我們可以理解為“連結串列的陣列” ，如圖：
從上圖我們可以發現雜湊表是由陣列+連結串列組成的，一個長度為16的陣列中，每個元素儲存的是一個連結串列的頭結點。那麼這些元素是按照什麼樣的規則儲存到陣列中呢。一般情況是通過hash(key)%len獲得，也就是元素的key的雜湊值對陣列長度取模得到。比如上述雜湊表中，12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都儲存在陣列下標為12的位置。
HashMap其實也是一個線性的陣列實現的,所以可以理解為其儲存資料的容器就是一個線性陣列。這可能讓我們很不解，一個線性的陣列怎麼實現按鍵值對來存取資料呢？這裡HashMap有做一些處理。
首先HashMap裡面實現一個靜態內部類Entry，其重要的屬性有 key , value, next，從屬性key,value我們就能很明顯的看出來Entry就是HashMap鍵值對實現的一個基礎bean，我們上面說到HashMap的基礎就是一個線性陣列，這個陣列就是Entry[]，Map裡面的內容都儲存在Entry[]裡面。
/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.transient Entry[] table;
2、HashMap的存取實現
既然是線性陣列，為什麼能隨機存取？這裡HashMap用了一個小演算法，大致是這樣實現：
// 儲存時:int hash = key.hashCode(); // 這個hashCode方法這裡不詳述,只要理解每個key的hash是一個固定的int值
int index = hash % Entry[].length;
Entry[index] = value;
// 取值時:
int hash = key.hashCode();
int index = hash % Entry[].length;
return Entry[index];
1）put
疑問：如果兩個key通過hash%Entry[].length得到的index相同，會不會有覆蓋的危險？這裡HashMap裡面用到鏈式資料結構的一個概念。上面我們提到過Entry類裡面有一個next屬性，作用是指向下一個Entry。打個比方， 第一個鍵值對A進來，通過計算其key的hash得到的index=0，記做:Entry[0] = A。一會後又進來一個鍵值對B，通過計算其index也等於0，現在怎麼辦？HashMap會這樣做:B.next = A,Entry[0] = B,如果又進來C,index也等於0,那麼C.next = B,Entry[0] = C；這樣我們發現index=0的地方其實存取了A,B,C三個鍵值對,他們通過next這個屬性連結在一起。所以疑問不用擔心。也就是說陣列中儲存的是最後插入的元素。到這裡為止，HashMap的大致實現，我們應該已經清楚了。
public V put(K key, V value) { if (key == null) return putForNullKey(value); //null總是放在陣列的第一個連結串列中 int hash = hash(key.hashCode()); int i = indexFor(hash, table.length); //遍歷連結串列 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; //如果key在連結串列中已存在，則替換為新value 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;}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); //引數e, 是Entry.next //如果size超過threshold，則擴充table大小。再雜湊 if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length);}當然HashMap裡面也包含一些優化方面的實現，這裡也說一下。比如：Entry[]的長度一定後，隨著map裡面資料的越來越長，這樣同一個index的鏈就會很長，會不會影響效能？HashMap裡面設定一個因子，隨著map的size越來越大，Entry[]會以一定的規則加長長度。
2）get
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); int hash = hash(key.hashCode()); //先定位到陣列元素，再遍歷該元素處的連結串列 for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } return null;}3）null key的存取
null key總是存放在Entry[]陣列的第一個元素。
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; } } modCount++; addEntry(0, null, value, 0); return null; } private V getForNullKey() { for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { if (e.key == null) return e.value; } return null; }4）確定陣列index：hashcode % table.length取模
HashMap存取時，都需要計算當前key應該對應Entry[]陣列哪個元素，即計算陣列下標；演算法如下：
/** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }按位取並，作用上相當於取模mod或者取餘%。這意味著陣列下標相同，並不表示hashCode相同。5）table初始大小
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { ..... // Find a power of 2 >= initialCapacity int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; this.loadFactor = loadFactor; threshold = (int)(capacity * loadFactor); table = new Entry[capacity]; init(); }注意table初始大小並不是建構函式中的initialCapacity！！
而是 >= initialCapacity的2的n次冪！！！！
————為什麼這麼設計呢？——
3、解決hash衝突的辦法
- 開放定址法（線性探測再雜湊，二次探測再雜湊，偽隨機探測再雜湊）
- 再雜湊法
- 鏈地址法
- 建立一個公共溢位區
Java中hashmap的解決辦法就是採用的鏈地址法。
4、再雜湊rehash過程
當雜湊表的容量超過預設容量時，必須調整table的大小。當容量已經達到最大可能值時，那麼該方法就將容量調整到Integer.MAX_VALUE返回，這時，需要建立一張新表，將原表的對映到新表中。
/** * Rehashes the contents of this map into a new array with a * larger capacity. This method is called automatically when the * number of keys in this map reaches its threshold. * * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE. * This has the effect of preventing future calls. * * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two; * must be greater than current capacity unless current * capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value * is irrelevant). */ void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; transfer(newTable); table = newTable; threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);}
/** * Transfers all entries from current table to newTable. */ 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; //重新計算index int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null); } }}
5、JDK1.8中HashMap的效能優化
JDK1.8在JDK1.7的基礎上針對一個鏈上資料過多（即拉鍊過長的情況）導致效能下降，增加了紅黑樹來進行優化。即當連結串列超過8時，連結串列就轉換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點提高HashMap的效能，其中會用到紅黑樹的插入、刪除、查詢等演算法。
當插入新元素時，對於紅黑樹的判斷，我們可以結合JDK1.8的HashMap的put方法原始碼來具體分析：
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;
//①：如果tab為null則建立
if((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//②：計算index，並對null做處理
if((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// ③：如果節點key存在，則直接覆蓋value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// ④：判斷該鏈p是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對，否則轉向下面
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// ⑤：該鏈為連結串列遍歷p，判斷連結串列長度是否大於8，如果大於8的話把連結串列轉換為紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操作，否則進行連結串列的插入操作
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash,key,value,null);
//連結串列長度大於8轉換為紅黑樹進行處理
if (binCount >=TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//遍歷過程中若發現key已經存在直接覆蓋value即可
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||(key != null && key.equals(k))))
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;
//⑥：超過最大容量則擴容
if(++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}