Java集合詳解4：HashMap和HashTable
今天我們來探索一下HashMap和HashTable機制與比較器的源碼。
具體代碼在我的GitHub中可以找到
https://github.com/h2pl/MyTech
喜歡的話麻煩star一下哈
文章首發於我的個人博客：
https://h2pl.github.io/2018/05/10/collection4
更多關於Java後端學習的內容請到我的CSDN博客上查看：https://blog.csdn.net/a724888
我的個人博客主要發原創文章，也歡迎瀏覽 https://h2pl.github.io/
HashMap
HashMap也是我們使用非常多的Collection，它是基於哈希表的 Map 接口的實現，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value總是會當做一個整體來處理，系統會根據hash算法來來計算key-value的存儲位置，我們總是可以通過key快速地存、取value。下面就來分析HashMap的存取。
定義
HashMap實現了Map接口，繼承AbstractMap。其中Map接口定義了鍵映射到值的規則，而AbstractMap類提供 Map 接口的骨幹實現，以最大限度地減少實現此接口所需的工作，其實AbstractMap類已經實現了Map，這裏標註Map LZ覺得應該是更加清晰吧！
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
構造函數
HashMap提供了三個構造函數：
?
HashMap()：構造一個具有默認初始容量 (16) 和默認加載因子 (0.75) 的空 HashMap。
?
HashMap(int initialCapacity)：構造一個帶指定初始容量和默認加載因子 (0.75) 的空 HashMap。
?
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：構造一個帶指定初始容量和加載因子的空 HashMap。
在這裏提到了兩個參數：初始容量，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桶的數量，初始容量是創建哈希表時的容量，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，它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。
對於使用鏈表法的散列表來說，查找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，然而後果是查找效率的降低；如果負載因子太小，那麽散列表的數據將過於稀疏，對空間造成嚴重浪費。系統默認負載因子為0.75，一般情況下我們是無需修改的。
HashMap是一種支持快速存取的數據結構，要了解它的性能必須要了解它的數據結構。
數據結構
我們知道在Java中最常用的兩種結構是數組和模擬指針(引用)，幾乎所有的數據結構都可以利用這兩種來組合實現，HashMap也是如此。實際上HashMap是一個“鏈表散列”，如下是它的數據結構：
HashMap數據結構圖
下圖的table數組的每個格子都是一個桶。負載因子就是map中的元素占用的容量百分比。比如負載因子是0.75，初始容量（桶數量）為16時，那麽允許裝填的元素最大個數就是16*0.75 = 12，這個最大個數也被成為閾值，就是map中定義的threshold。超過這個閾值時，map就會自動擴容。
從上圖我們可以看出HashMap底層實現還是數組，只是數組的每一項都是一條鏈。其中參數initialCapacity就代表了該數組的長度。下面為HashMap構造函數的源碼：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//初始容量不能<0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
+ initialCapacity);
//初始容量不能 > 最大容量值，HashMap的最大容量值為2^30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//負載因子不能 < 0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
+ loadFactor);
?
// 計算出大於 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
?
this.loadFactor = loadFactor;
//設置HashMap的容量極限，當HashMap的容量達到該極限時就會進行擴容操作
threshold = (int) (capacity * loadFactor);
//初始化table數組，也就是桶數組。
table = new Entry[capacity];
init();
}
從源碼中可以看出，每次新建一個HashMap時，都會初始化一個table數組。table數組的元素為Entry節點。
?
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
?
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
.......
}
其中Entry為HashMap的內部類，它包含了鍵key、值value、下一個節點next，以及hash值，這是非常重要的，正是由於Entry才構成了table數組的項為鏈表。
?
上面簡單分析了HashMap的數據結構，下面將探討HashMap是如何實現快速存取的。
存儲實現：put(key,vlaue)
首先我們先看源碼
?
public V put(K key, V value) {
//當key為null，調用putForNullKey方法，保存null與table第一個位置中，這是HashMap允許為null的原因
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//計算key的hash值，此處對原來元素的hashcode進行了再次hash
int hash = hash(key.hashCode()); ------(1)
//計算key hash 值在 table 數組中的位置
int i = indexFor(hash, table.length); ------(2)
//從i出開始叠代 e,找到 key 保存的位置
for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//判斷該條鏈上是否有hash值相同的(key相同)
//若存在相同，則直接覆蓋value，返回舊value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value; //舊值 = 新值
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; //返回舊值
}
}
//修改次數增加1
modCount++;
//將key、value添加至i位置處
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
通過源碼我們可以清晰看到HashMap保存數據的過程為：首先判斷key是否為null，若為null，則直接調用putForNullKey方法。
若不為空則先計算key的hash值，然後根據hash值搜索在table數組中的索引位置，如果table數組在該位置處有元素，則通過比較是否存在相同的key，若存在則覆蓋原來key的value，==否則將該元素保存在鏈頭（最先保存的元素放在鏈尾）==。
若table在該處沒有元素，則直接保存。這個過程看似比較簡單，其實深有內幕。有如下幾點：
1、 先看叠代處。此處叠代原因就是為了防止存在相同的key值，若發現兩個hash值（key）相同時，HashMap的處理方式是用新value替換舊value，這裏並沒有處理key，這就解釋了HashMap中沒有兩個相同的key。
2、 在看（1）、（2）處。這裏是HashMap的精華所在。首先是hash方法，該方法為一個純粹的數學計算，就是計算h的hash值。
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
我們知道對於HashMap的table而言，數據分布需要均勻（最好每項都只有一個元素，這樣就可以直接找到），不能太緊也不能太松，太緊會導致查詢速度慢，太松則浪費空間。計算hash值後，怎麽才能保證table元素分布均與呢？我們會想到取模，但是由於取模的消耗較大，HashMap是這樣處理的：調用indexFor方法。
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
HashMap的底層數組長度總是2的n次方，在構造函數中存在：capacity <<= 1;這樣做總是能夠保證HashMap的底層數組長度為2的n次方。當length為2的n次方時，h&(length - 1)就相當於對length取模，而且速度比直接取模快得多，這是HashMap在速度上的一個優化。至於為什麽是2的n次方下面解釋。
==對length取模來得到hash是常用的hash索引方法，這裏采用位運算的話效率更高。==
我們回到indexFor方法，該方法僅有一條語句：h&(length - 1)，這句話除了上面的取模運算外還有一個非常重要的責任：均勻分布table數據和充分利用空間。
這裏我們假設length為16(2^n)和15，h為5、6、7。
table1
當n=15時，6和7的結果一樣，這樣表示他們在table存儲的位置是相同的，也就是產生了碰撞，6、7就會在一個位置形成鏈表，這樣就會導致查詢速度降低。誠然這裏只分析三個數字不是很多，那麽我們就看0-15。
table2
從上面的圖表中我們看到總共發生了8次碰撞，同時發現浪費的空間非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15處沒有記錄，也就是沒有存放數據。
這是因為他們在與14進行&運算時，得到的結果最後一位永遠都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置處是不可能存儲數據的，空間減少，進一步增加碰撞幾率，這樣就會導致查詢速度慢。
而當length = 16時，length – 1 = 15 即1111，那麽進行低位&運算時，值總是與原來hash值相同，而進行高位運算時，其值等於其低位值。所以說當length = 2^n時，不同的hash值發生碰撞的概率比較小，這樣就會使得數據在table數組中分布較均勻，查詢速度也較快。
這裏我們再來復習put的流程：當我們想在一個HashMap中添加一對key-value時，系統首先會計算key的hash值，然後根據hash值確認在table中存儲的位置。若該位置沒有元素，則直接插入。否則叠代該處元素鏈表並依此比較其key的hash值。
如果兩個hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),則用新的Entry的value覆蓋原來節點的value。如果兩個hash值相等但key值不等 ，則將該節點插入該鏈表的鏈頭。具體的實現過程見addEntry方法，如下：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//獲取bucketIndex處的Entry
Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
//將新創建的 Entry 放入 bucketIndex 索引處，並讓新的 Entry 指向原來的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
//若HashMap中元素的個數超過極限了，則容量擴大兩倍
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
這個方法中有兩點需要註意：
後面添加的entry反而會接到前面。
一、鏈的產生。
這是一個非常優雅的設計。系統總是將新的Entry對象添加到bucketIndex處。如果bucketIndex處已經有了對象，那麽新添加的Entry對象將指向原有的Entry對象，形成一條Entry鏈，但是若bucketIndex處沒有Entry對象，也就是e==null,那麽新添加的Entry對象指向null，也就不會產生Entry鏈了。
二、擴容問題。
隨著HashMap中元素的數量越來越多，發生碰撞的概率就越來越大，所產生的鏈表長度就會越來越長，這樣勢必會影響HashMap的速度，為了保證HashMap的效率，系統必須要在某個臨界點進行擴容處理。
該臨界點在當HashMap中元素的數量等於table數組長度*加載因子。但是擴容是一個非常耗時的過程，因為它需要重新計算這些數據在新table數組中的位置並進行復制處理。所以如果我們已經預知HashMap中元素的個數，那麽預設元素的個數能夠有效的提高HashMap的性能。
JDK1.8的hashmap：put方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果p是紅黑樹節點，則用另外的處理方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
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
//當鏈表節點數超過8個，則直接進行紅黑樹化。
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
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;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
JDK1.8在鏈表長度超過8時會轉換為紅黑樹。 轉換方法如下：
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
//如果節點數變小小於紅黑樹的節點數閾值時，調整空間
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
//該方法直接返回一個紅黑樹結點。
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
//從鏈表頭開始依次插入紅黑樹
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
// For treeifyBin
TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {
return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
}
擴容
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) {
//如果原容量大於最大空間，則讓閾值為最大值。因為不能再擴容了，最大容量就是整數最大值。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//兩倍擴容，閾值也跟著變為兩倍
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);
}
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) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//當後面沒有節點時，直接插入即可 //每個元素重新計算索引位置，此處的hash值並沒有變，只是改變索引值
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//否則，就從頭到尾依次將節點進行索引然後插入新數組，這樣插入後的鏈表順序會和原來的順序相反。
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
讀取實現：get(key)
相對於HashMap的存而言，取就顯得比較簡單了。通過key的hash值找到在table數組中的索引處的Entry，然後返回該key對應的value即可。
public V get(Object key) {
// 若為null，調用getForNullKey方法返回相對應的value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根據該 key 的 hashCode 值計算它的 hash 碼
int hash = hash(key.hashCode());
// 取出 table 數組中指定索引處的值
for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//若搜索的key與查找的key相同，則返回相對應的value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
在這裏能夠根據key快速的取到value除了和HashMap的數據結構密不可分外，還和Entry有莫大的關系，在前面就提到過，HashMap在存儲過程中並沒有將key，value分開來存儲，而是當做一個整體key-value來處理的，這個整體就是Entry對象。
同時value也只相當於key的附屬而已。在存儲的過程中，系統根據key的hashcode來決定Entry在table數組中的存儲位置，在取的過程中同樣根據key的hashcode取出相對應的Entry對象。
在java中與有兩個類都提供了一個多種用途的hashTable機制，他們都可以將可以key和value結合起來構成鍵值對通過put(key,value)方法保存起來，然後通過get(key)方法獲取相對應的value值。
HashTable
一個是前面提到的HashMap，還有一個就是馬上要講解的HashTable。對於HashTable而言，它在很大程度上和HashMap的實現差不多，如果我們對HashMap比較了解的話，對HashTable的認知會提高很大的幫助。他們兩者之間只存在幾點的不同，這個後面會闡述。
定義
HashTable在Java中的定義如下：
public class Hashtable<K,V>
extends Dictionary<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
從中可以看出HashTable繼承Dictionary類，實現Map接口。其中Dictionary類是任何可將鍵映射到相應值的類（如 Hashtable）的抽象父類。每個鍵和每個值都是一個對象。在任何一個 Dictionary 對象中，每個鍵至多與一個值相關聯。Map是"key-value鍵值對"接口。
HashTable采用"拉鏈法"實現哈希表，它定義了幾個重要的參數：table、count、threshold、loadFactor、modCount。
table：為一個Entry[]數組類型，Entry代表了“拉鏈”的節點，每一個Entry代表了一個鍵值對，哈希表的"key-value鍵值對"都是存儲在Entry數組中的。
count：HashTable的大小，註意這個大小並不是HashTable的容器大小，而是他所包含Entry鍵值對的數量。
threshold：Hashtable的閾值，用於判斷是否需要調整Hashtable的容量。threshold的值="容量*加載因子"。
loadFactor：加載因子。
modCount：用來實現“fail-fast”機制的（也就是快速失敗）。所謂快速失敗就是在並發集合中，其進行叠代操作時，若有其他線程對其進行結構性的修改，這時叠代器會立馬感知到，並且立即拋出ConcurrentModificationException異常，而不是等到叠代完成之後才告訴你（你已經出錯了）。
構造方法
在HashTabel中存在5個構造函數。通過這5個構造函數我們構建出一個想要的HashTable。
public Hashtable() {
this(11, 0.75f);
}
默認構造函數，容量為11，加載因子為0.75。
public Hashtable(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, 0.75f);
}
用指定初始容量和默認的加載因子 (0.75) 構造一個新的空哈希表。
public Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor) {
//驗證初始容量
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
initialCapacity);
//驗證加載因子
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal Load: "+loadFactor);
if (initialCapacity==0)
initialCapacity = 1;
this.loadFactor = loadFactor;
//初始化table，獲得大小為initialCapacity的table數組
table = new Entry[initialCapacity];
//計算閥值
threshold = (int)Math.min(initialCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
//初始化HashSeed值
initHashSeedAsNeeded(initialCapacity);
}
用指定初始容量和指定加載因子構造一個新的空哈希表。其中initHashSeedAsNeeded方法用於初始化hashSeed參數，其中hashSeed用於計算key的hash值，它與key的hashCode進行按位異或運算。這個hashSeed是一個與實例相關的隨機值，主要用於解決hash沖突。
private int hash(Object k) {
return hashSeed ^ k.hashCode();
}
構造一個與給定的 Map 具有相同映射關系的新哈希表。
public Hashtable(Map<? extends K, ? extends V> t) {
//設置table容器大小，其值==t.size * 2 + 1
this(Math.max(2*t.size(), 11), 0.75f);
putAll(t);
}
主要方法
HashTable的API對外提供了許多方法，這些方法能夠很好幫助我們操作HashTable，但是這裏我只介紹兩個最根本的方法：put、get。
首先我們先看put方法：將指定 key 映射到此哈希表中的指定 value。註意這裏鍵key和值value都不可為空。
public synchronized V put(K key, V value) {
// 確保value不為null
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
/*
* 確保key在table[]是不重復的
* 處理過程：
* 1、計算key的hash值，確認在table[]中的索引位置
* 2、叠代index索引位置，如果該位置處的鏈表中存在一個一樣的key，則替換其value，返回舊值
*/
Entry tab[] = table;
int hash = hash(key); //計算key的hash值
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; //確認該key的索引位置
//叠代，尋找該key，替換
for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
V old = e.value;
e.value = value;
return old;
}
}
modCount++;
if (count >= threshold) { //如果容器中的元素數量已經達到閥值，則進行擴容操作
rehash();
tab = table;
hash = hash(key);
index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
}
// 在索引位置處插入一個新的節點
Entry<K,V> e = tab[index];
tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);
//容器中元素+1
count++;
return null;
}
put方法的整個處理流程是：計算key的hash值，根據hash值獲得key在table數組中的索引位置，然後叠代該key處的Entry鏈表（我們暫且理解為鏈表），若該鏈表中存在一個這個的key對象，那麽就直接替換其value值即可，否則在將該key-value節點插入該index索引位置處。如下：
首先我們假設一個容量為5的table，存在8、10、13、16、17、21。他們在table中位置如下：
然後我們插入一個數：put(16,22)，key=16在table的索引位置為1，同時在1索引位置有兩個數，程序對該“鏈表”進行叠代，發現存在一個key=16,這時要做的工作就是用newValue=22替換oldValue16，並將oldValue=16返回。
在put(33,33)，key=33所在的索引位置為3，並且在該鏈表中也沒有存在某個key=33的節點，所以就將該節點插入該鏈表的第一個位置。
在HashTabled的put方法中有兩個地方需要註意：
1、HashTable的擴容操作，在put方法中，如果需要向table[]中添加Entry元素，會首先進行容量校驗，如果容量已經達到了閥值，HashTable就會進行擴容處理rehash()，如下:
protected void rehash() {
int oldCapacity = table.length;
//元素
Entry<K,V>[] oldMap = table;
//新容量=舊容量 * 2 + 1
int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {
if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE)
return;
newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;
}
//新建一個size = newCapacity 的HashTable
Entry<K,V>[] newMap = new Entry[];
modCount++;
//重新計算閥值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
//重新計算hashSeed
boolean rehash = initHashSeedAsNeeded(newCapacity);
table = newMap;
//將原來的元素拷貝到新的HashTable中
for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {
for (Entry<K,V> old = oldMap[i] ; old != null ; ) {
Entry<K,V> e = old;
old = old.next;
if (rehash) {
e.hash = hash(e.key);
}
int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;
e.next = newMap[index];
newMap[index] = e;
}
}
}
在這個rehash()方法中我們可以看到容量擴大兩倍+1，同時需要將原來HashTable中的元素一一復制到新的HashTable中，這個過程是比較消耗時間的，同時還需要重新計算hashSeed的，畢竟容量已經變了。
這裏對閥值啰嗦一下：比如初始值11、加載因子默認0.75，那麽這個時候閥值threshold=8，當容器中的元素達到8時，HashTable進行一次擴容操作，容量 = 8 *2 + 1 =17，而閥值threshold=17 * 0.75 = 13，當容器元素再一次達到閥值時，HashTable還會進行擴容操作，依次類推。
下面是計算key的hash值，這裏hashSeed發揮了作用。
private int hash(Object k) {
return hashSeed ^ k.hashCode();
}
相對於put方法，get方法就會比較簡單，處理過程就是計算key的hash值，判斷在table數組中的索引位置，然後叠代鏈表，匹配直到找到相對應key的value,若沒有找到返回null。
public synchronized V get(Object key) {
Entry tab[] = table;
int hash = hash(key);
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
return e.value;
}
}
return null;
}
四、HashTable與HashMap的區別
HashTable和HashMap存在很多的相同點，但是他們還是有幾個比較重要的不同點。
第一：我們從他們的定義就可以看出他們的不同，HashTable基於Dictionary類，而HashMap是基於AbstractMap。Dictionary是什麽？它是任何可將鍵映射到相應值的類的抽象父類，而AbstractMap是基於Map接口的骨幹實現，它以最大限度地減少實現此接口所需的工作。
第二：HashMap可以允許存在一個為null的key和任意個為null的value，但是HashTable中的key和value都不允許為null。如下：
當HashMap遇到為null的key時，它會調用putForNullKey方法來進行處理。對於value沒有進行任何處理，只要是對象都可以。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//而當HashTable遇到null時，他會直接拋出NullPointerException異常信息。
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
第三：Hashtable的方法是同步的，而HashMap的方法不是
Java集合詳解4：HashMap和HashTable