本文涉及HashMap的：
HashMap的 简单使用
HashMap的 存储结构 原理
HashMap的 扩容方法 原理
HashMap中 定位数据索引 实现
HashMap中 put、get方法 实现
HashMap的简单使用
HashMap使用 键值对 存储，只需传入相应的键-值即可存储。看下面的例子：
HashMapmap=newHashMap();map.put("key1",1);map.put("key2",2);map.put("key3",3);for(Entry entry :map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() +": "+ entry.getValue());}运行结果是：key1:1key2:2key3:3
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读取对应键的值：
map.get("key3");
看到这里你一定想知道HashMap存储数据后的结构是怎么样的。
HashMap的存储结构
HashMap综合了数组和链表的优缺点，实现了自己的存储方式。那么先看一下数组和链表的存储方式：
– 数组：
1.数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。
2.数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难。
链表
1.链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。
2.链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
HashMap为了能做到 寻址 容易， 插入、删除 也容易使用了如下的结构。
从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。
HashMap存储数据的工作流程就是：
例如存储：map.put("key1",1);
分析：
1.将“key1”这个key用hashCode()方法得到其hashCode 值，然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置（即数据在table数组中的索引）
2.有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。Java中HashMap采用了链地址法来解决Hash碰撞。（链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。）
3.当链表长度大于8时，将这个链表转换成红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能。想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630
接下来，看存储的数据结构代码：
HashMap中存储数据用的是一个数组：Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。对照上图中的第一列（数组table）。
数组中存储的黑点的数据结构就是这里的Node结构：
staticclassNodeimplementsMap.Entry{finalinthash;//用来定位数组索引位置finalK key; V value; Node next;//链表的下一个nodeNode(inthash, K key, V value, Node next) { ... }publicfinalKgetKey(){ ... }publicfinalVgetValue(){ ... }publicfinalStringtoString(){ ... }publicfinalinthashCode(){ ... }publicfinalVsetValue(V newValue){ ... }publicfinalbooleanequals(Object o){ ... }}
Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。
扩容原理
在理解HashMap的扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。
intthreshold;// 所能容纳的key-value对极限 finalfloatloadFactor;// 负载因子intmodCount;intsize;
Node[] table的初始化长度length(默认值是16)
staticfinalintDEFAULT_INITIAL_CAPACITY =1<<4;// aka 16
loadFactor为负载因子(默认值是0.75)，
staticfinalfloatDEFAULT_LOAD_FACTOR =0.75f;
threshold
是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数：threshold = length * loadFactor。超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改。
size
就是HashMap中实际存在的键值对数量。
modCount
主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。
具体实现方法
确定哈希桶数组索引的位置
分三步确定：
– 取key的hashCode值
– 高位运算
– 取模运算
方法一：staticfinalinthash(Object key){//jdk1.8 & jdk1.7inth;// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算return(key ==null) ?0: (h = key.hashCode()) ^ (h >>>16);}方法二：staticintindexFor(inth,intlength){//jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的returnh & (length-1);//第三步 取模运算}
分析：
1.求hash值方法中，用h = key.hashCode()。然后将h的低16位和高16位异或，是为了保证在数组table的length比较小的时候，让高低位数据都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。
2.length是数组的长度，取模运算求出数组索引。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。
高低位异或运算如下图：（n为table的长度）
HashMap的put方法
publicVput(K key, Vvalue){// 对key的hashCode()做hashreturnputVal(hash(key), key,value,false,true);}final VputVal(inthash, K key, Vvalue, boolean onlyIfAbsent, boolean evict){ Node[] tab; Node p;intn, i;//判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容if((tab = table) ==null|| (n = tab.length) ==0) n = (tab = resize()).length;//根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加if((p = tab[i = (n -1) & hash]) ==null) tab[i] = newNode(hash, key,value,null);else{ Node e; K k;//判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value,这里的相同指的是hashCode相等if(p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key !=null&& key.equals(k)))) e = p;//判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对elseif(p instanceof TreeNode) e= ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key,value);else{//遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；for(intbinCount =0; ; ++binCount) {if((e = p.next) ==null) { p.next = newNode(hash, key,value,null);if(binCount >= TREEIFY_THRESHOLD -1)// -1 for 1sttreeifyBin(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 keyV oldValue = e.value;if(!onlyIfAbsent || oldValue ==null) e.value=value; afterNodeAccess(e);returnoldValue; } } ++modCount;//插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。if(++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict);returnnull;}
针对这个流程，网上出现了一张比较好的流程图，这里借用下（若有冒犯请留言，我将重新画一个）
结合图看代码更清晰移动点。
HashMap的扩容方法
JDK1.7中的扩容较好理解：使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，并把数据从原来的数组中重新按照原来的计算方法放到新的数组中。
voidresize(intnewCapacity) {//传入新的容量Entry[] oldTable =table;//引用扩容前的Entry数组intoldCapacity = oldTable.length;if(oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {//扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了threshold = Integer.MAX_VALUE;//修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了return; } Entry[] newTable =newEntry[newCapacity];//初始化一个新的Entry数组transfer(newTable);//！！将数据转移到新的Entry数组里table= newTable;//HashMap的table属性引用新的Entry数组threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值}
voidtransfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table;//src引用了旧的Entry数组intnewCapacity = newTable.length;for(intj =0; j < src.length; j++) {//遍历旧的Entry数组Entry e = src[j];//取得旧Entry数组的每个元素if(e !=null) { src[j] =null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）do{ Entrynext= e.next;inti = indexFor(e.hash, newCapacity);//！！重新计算每个元素在数组中的位置e.next= newTable[i];//标记[1]newTable[i] = e;//将元素放在数组上e =next;//访问下一个Entry链上的元素}while(e !=null); } } }
JDK1.8中，对扩容算法做了优化。我们观察下key1和key2在扩容前和扩容后的位置计算过程：
可以看到如下结果：
我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算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：
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。
具体代码，有兴趣的可以仔细品读以下代码：
1finalNode[] resize() {2Node[] oldTab = table;3intoldCap = (oldTab ==null) ?0: oldTab.length;4intoldThr = threshold;5intnewCap, newThr =0;6if(oldCap >0) {7// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧8if(oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {9threshold = Integer.MAX_VALUE;10returnoldTab;11}12// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍13elseif((newCap = oldCap <<1) < MAXIMUM_CAPACITY &&14oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)15newThr = oldThr <<1;// double threshold16}17elseif(oldThr >0)// initial capacity was placed in threshold18newCap = oldThr;19else{// zero initial threshold signifies using defaults20newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;21newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);22}23// 计算新的resize上限24if(newThr ==0) {2526floatft = (float)newCap * loadFactor;27newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?28(int)ft : Integer.MAX_VALUE);29}30threshold = newThr;31@SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})32Node[] newTab = (Node[])newNode[newCap];33table = newTab;34if(oldTab !=null) {35// 把每个bucket都移动到新的buckets中36for(intj =0; j < oldCap; ++j) {37Node e;38if((e = oldTab[j]) !=null) {39oldTab[j] =null;40if(e.next==null)41newTab[e.hash & (newCap -1)] = e;42elseif(einstanceofTreeNode)43((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);44else{// 链表优化重hash的代码块45Node loHead =null, loTail =null;46Node hiHead =null, hiTail =null;47Nodenext;48do{49next= e.next;50// 原索引51if((e.hash & oldCap) ==0) {52if(loTail ==null)53loHead = e;54else55loTail.next= e;56loTail = e;57}58// 原索引+oldCap59else{60if(hiTail ==null)61hiHead = e;62else63hiTail.next= e;64hiTail = e;65}66}while((e =next) !=null);67// 原索引放到bucket里68if(loTail !=null) {69loTail.next=null;70newTab[j] = loHead;71}72// 原索引+oldCap放到bucket里73if(hiTail !=null) {74hiTail.next=null;75newTab[j + oldCap] = hiHead;76}77}78}79}80}81returnnewTab;82}
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安全性
HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。
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