HashMap涉及的技术点非常多，典型的数据结构和算法有机结合，JDK对HashMap优化变化中不断权衡时间复杂和空间复杂度。

一. 存储结构

1.JDK1.8之前 HashMap = 数组(O(1)）+ 单向链表（O(n)）
2.JDK1.8之后 HashMap = 数组(O(1)）+ 单向链表（O(n)）+ 红黑树(O(log n)

关于结构的几个关键数字：
1.默认初始化数组容量大小是16。
2.数组扩容刚好是2的次幂。
3.默认的加载因子是0.75。
4.链表长度超过8时将链表转化成红黑树结构。
5.红黑树节点数减少到6的时候退化成链表。
以上几个数字关系，又为什么是上边的几个数字接下来一个个分析。

二. 操作原理

1. put储存流程

①计算桶的位置，根据key的hashcode求出hash值，位置index = hash%length。

②判断是否达到扩容条件，threshold=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * loadFactor（16*0.75=12）大于这个阀门值就需要扩容，否则下一步。

③判断桶位置是否为空，如果为空直接在数据插入数据。如果不为空，下一步。

④判断是链表还是红黑树，链表是否到达转化红黑树，当前链表节点数<=8，插入节点；如果是红黑树插入节点，否则下一步。

⑤链表转化成红黑树，插入节点。

⑥插入节点后计算当前size是否需要扩容，如果大于阀门值需要扩容resize。

/*** Implements Map.put and related methods** @param hash hash for key* @param key the key* @param value the value to put* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value* @param evict if false, the table is in creation mode.* @return previous value, or null if none*/
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;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 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);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;
}

以上是JDK1.8的HashMap的get调用关键方法源码。

2. get获取过程

①计算桶的位置，根据key的hashcode求出hash值，位置index = hash%length。

②无论是数值，链表还是红黑树，for循环判断hash值冲突就比对key是否相等，相等就返回对应的value。

/*** Implements Map.get and related methods** @param hash hash for key* @param key the key* @return the node, or null if none*/
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) {if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}

以上是JDK1.8的HashMap的put调用关键方法源码。

三. 数据结构和算法思考

1.为什么选择数组和链表结构？

①数组内存连续块分配，效率体现查询更快。HashMap中用作查找数组桶的位置，利用元素的key的hash值对数组长度取模得到。

②链表效率体现增加和删除。HashMap中链表是用来解决hash冲突，增删空间消耗平衡。

扩展：为什么不是ArrayList而是使用Node<K,V>[] tab？因为ArrayList的扩容机制是1.5倍扩容，而HashMap扩容是2的次幂。

2.为什么扩容是2次幂，根据key的hashcode再求hash值？

①key的hash值计算

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

代码意思是hash = hashcode的高16位异化低十六位，而不是直接hashcode。

②计算桶的位置代码

index = (n - 1) & hash

思想：
一是，为了减少hash冲突使用hash%length计算，求模计算保证了得到的结果一定在0-length范围之内。

二是，为了提高运算速度，模运算比不上位运算，当n是2的次幂才满足hash%length == （n-1）&hash。

确定公式中（n-1）符合最优等式，剩下考虑hash值的最优，hash值这个因子考虑影响结果尽可能不冲突。

因为计算速度体现在位运算上，条件n是2的次幂，那么n-1的换算成二进制前边都是连续的0，后边都是连续的1,。比如n=16，则n-1=15，15的二进制1111。hash & 1111 = 只要关注的hash的二进制的最后四位数进行&运算。

如上图，最终会与15的二进制进行1111四位运算，如果与key.hashcode进行与运算的话，只要key的hashcode最后四位为0000前边无论是什么都没关系，这样出现相同值的概率高很多。所以，引入hashcode先高低16位进行异或运算，减少hash冲突。

扩展：
hashcode与equals相等判断对比：
两个key的hashcode相等，key不一定equals。
两个key的equals，hashcode一定相等。

3.为什么加载因子为0.75，链表长度大于8转成红黑树？

思想：
上边问题不是两个独立问题而是相互相关，目的尽量减少冲突前提提高空间利用率和减少查询成本的折中。

加载因子决定了HashMap的扩容的阀门值，如果桶是16，那么扩容值16* 0.75=12，也就是12的时候就要考虑扩容，还有4个没有被利用到，牺牲的空间。如果加载因子是1，空间利用率高，但是查询速度变慢。

原理：
权衡依据是以上情况符合泊松分布（一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数），用0.75作为加载因子，每个碰撞位置的链表长度超过８个概率非常低，少于千万分之一。

源码说明：

 * Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we* use them only when bins contain enough nodes to warrant use* (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to* removal or resizing) they are converted back to plain bins.  In* usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are* rarely used.  Ideally, under random hashCodes, the frequency of* nodes in bins follows a Poisson distribution* (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a* parameter of about 0.5 on average for the default resizing* threshold of 0.75, although with a large variance because of* resizing granularity. Ignoring variance, the expected* occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /* factorial(k)). The first values are:** 0:    0.60653066* 1:    0.30326533* 2:    0.07581633* 3:    0.01263606* 4:    0.00157952* 5:    0.00015795* 6:    0.00001316* 7:    0.00000094* 8:    0.00000006* more: less than 1 in ten million

扩展：
为什么不一开始选择红黑树？

红黑树近乎于平衡二叉树，结构适合均匀分布节点，减少树的深度像链表长度情况。原因主要是插入效率上，红黑树增加节点很可能需要进行左旋，右旋，着色操作，这些时间效率并没有链表形式高。

4.HashMap的key选择

1）选择不可变的对象，比如字符串或int类型。
2）如果要用一个自定义实体类作为key：
①类添加final修饰符，保证类不被继承。
②保证所有成员变量必须私有，并且加上final修饰。
③不提供改变成员变量的方法，包括setter。
④通过构造器初始化所有成员，进行深拷贝(deep copy)。

5.String类中的hashcode计算

public int hashCode() {int h = hash;if (h == 0 && value.length > 0) {char val[] = value;for (int i = 0; i < value.length; i++) {h = 31 * h + val[i];}hash = h;}return h;
}

哈希计算公式：s[0]31^(n-1) + s[1]31^(n-2) + … + s[n-1]

四. 横向扩展

1.HashMap出现线程问题

①多线程扩容，引起的死循环问题（jdk1.8中，死循环问题已经解决）。
②多线程put的时候可能导致元素丢失
③put非null元素后get出来的却是null

2.使用线程安全Map

①HashMap并不是线程安全，要实现线程安全可以用Collections.synchronizedMap(m)获取一个线程安全的HashMap。
②CurrentHashMap和HashTable是线程安全的。CurrentHashMap使用分段锁技术，要操作节点先获取段锁，在修改节点。

3.Android提倡使用ArrayMap

①ArrayMap数据结构是两个数组，一个存放hash值，另一个存放key和value。
②根据key的hash值利用二分查找在hash数组中找出index。
③根据index在key-value数组中对应位置查找，如果不相等认为冲突了，会以key为中心，分别上下展开，逐一查找。
优势，数据量少时（少于1000）相比HashMap更节省内存。劣势，删除和插入时效率要比HashMap要低。

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