Hashmap继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。它的key、value都可以为null，映射不是有序的。 初始容量为16 ，默认加载因子为0.75,在默认加载因子下，默认碰撞(冲突)次数为8
Hashmap不是同步的，如果想要线程安全的HashMap，可以通过Collections类的静态方法synchronizedMap获得线程安全的HashMap。
也可以使用:ConcurrentMap<K, V> map2=new ConcurrentHashMap<K, V>();
Map map = Collections.synchronizedMap(new HashMap());
对于 HashMap 及其子类而言，它们采用 Hash 算法来决定集合中元素的存储位置。当系统开始初始化 HashMap 时，系统会创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组，这个数组里可以存储元素的地方被称为“桶（bucket）”，每个 bucket 都有其指定索引，系统可以根据其索引快速访问该 bucket 里存储的元素。 无论何时，HashMap 的每个“桶”只存储一个元素（也就是一个 Entry），由于 Entry 对象可以包含一个引用变量（就是 Entry 构造器的的最后一个参数）用于指向下一个 Entry，因此可能出现的情况是：HashMap 的 bucket 中只有一个 Entry，但这个 Entry 指向另一个 Entry ——这就形成了一个 Entry 链。如图 1 所示： 图 1. HashMap 的存储示意 HashMap 的读取实现 当 HashMap 的每个 bucket 里存储的 Entry 只是单个 Entry ——也就是没有通过指针产生 Entry 链时，此时的 HashMap 具有最好的性能：当程序通过 key 取出对应 value 时，系统只要先计算出该 key 的 hashCode() 返回值，在根据该 hashCode 返回值找出该 key 在 table 数组中的索引，然后取出该索引处的 Entry，最后返回该 key 对应的 value 即可。看 HashMap 类的 get(K key) 方法代码： Java代码
从上面代码中可以看出，如果 HashMap 的每个 bucket 里只有一个 Entry 时，HashMap 可以根据索引、快速地取出该 bucket 里的 Entry；在发生“Hash 冲突”的情况下，单个 bucket 里存储的不是一个 Entry，而是一个 Entry 链，系统只能必须按顺序遍历每个 Entry，直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中），那系统必须循环到最后才能找到该元素。 归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 Hash 算法来决定其存储位置；当需要取出一个 Entry 时，也会根据 Hash 算法找到其存储位置，直接取出该 Entry。由此可见：HashMap 之所以能快速存、取它所包含的 Entry，完全类似于现实生活中母亲从小教我们的：不同的东西要放在不同的位置，需要时才能快速找到它。 当创建 HashMap 时，有一个默认的负载因子（load factor），其默认值为 0.75，这是时间和空间成本上一种折衷：增大负载因子可以减少 Hash 表（就是那个 Entry 数组）所占用的内存空间，但会增加查询数据的时间开销，而查询是最频繁的的操作（HashMap 的 get() 与 put() 方法都要用到查询）；减小负载因子会提高数据查询的性能，但会增加 Hash 表所占用的内存空间。 掌握了上面知识之后，我们可以在创建 HashMap 时根据实际需要适当地调整 load factor 的值；如果程序比较关心空间开销、内存比较紧张，可以适当地增加负载因子；如果程序比较关心时间开销，内存比较宽裕则可以适当的减少负载因子。通常情况下，程序员无需改变负载因子的值。 如果开始就知道 HashMap 会保存多个 key-value 对，可以在创建时就使用较大的初始化容量，如果 HashMap 中 Entry 的数量一直不会超过极限容量（capacity * load factor），HashMap 就无需调用 resize() 方法重新分配 table 数组，从而保证较好的性能。当然，开始就将初始容量设置太高可能会浪费空间（系统需要创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组），因此创建 HashMap 时初始化容量设置也需要小心对待。 |
| 产生冲突的原因是hashCode相同，而hashCode相同的对象不一定相等，因为hashCode()和equal()都可以被重写 如果重载了的话，由于采用的算法的问题，有可能导致两个不同对象的hashCode相同。 而且，还需要注意一下两点： 1）hashCode和equals两个方法是有语义关联的，它们需要满足： A.equals(B)==true --> A.hashCode()==B.hashCode() 因此重载其中一个方法时也需要将另一个也重载。 2）hashCode的重载实现需要满足不变性，即一个object的hashCode不能前一会是1，过一会就变成2了。hashCode的重载实现最好依赖于对象中的final属性，从而在对象初始化构造后就不再变化。一方面是jvm便于代码优化，可以缓存这个hashCode；另一方面，在使用hashMap或hashSet的场景中，如果使用的key的hashCode会变化，将会导致bug，比如放进去时key.hashCode()=1，等到要取出来时key.hashCode()=2了，就会取不出来原先的数据。这个可以写一个简单的代码自己验证一下。 class F{ @Override public int hashCode(){ return Integer.MAX_VALUE; } public static void main(String[] args) { } } 结果: 两个对象的hashCode相等吗？true 两个对象相等吗？false 出现这个例子的原因是：重写hashCode方法而不重写equal方法，这也是碰撞发生的原因
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| public V put(K key, V value) { //覆盖原先的空键所对应的值(value) if (key == null) return putForNullKey(value); //调用key.hashCode()作为哈希算法的参数，重新计算哈希码 int hash = hash(key.hashCode());//根据hashCode 计算下标 int i = indexFor(hash, table.length);//根据下标遍历Entry链 for (Entry if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } }//若key不存在,说明key是新的，添加到table 中 modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } /** * Offloaded version of put for null keys 覆盖原先的空键所对应的值(value) 然后在放回table[0]中，该方法返回老值(被覆盖前的值) //table 是一个Entry数组：transient Entry[] table; */ private V putForNullKey(V value) { for (Entry //根据hashCode 计算下标 static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); } //若key不存在,说明key是新的，添加到table 中 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry |
| public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); int hash = hash(key.hashCode()); for (Entry private V getForNullKey() { for (Entry |
| 假设两个进程P1和P2共享了变量a。在某一执行时刻，P1更新a为1，在另一时刻，P2更新a为2。因此两个任务竞争地写变量a。在这个例子中，竞争的“失败者”(最后更新的进程）决定了变量a的最终值。多个进程并发访问和操作同一数据且执行结果与访问的特定顺序有关，称为竞争条件(race condition) |
HashMap的工作原理是近年来常见的Java面试题。几乎每个Java程序员都知道HashMap，都知道哪里要用HashMap，知道HashTable和HashMap之间的区别，那么为何这道面试题如此特殊呢？是因为这道题考察的深度很深。这题经常出现在高级或中高级面试中。投资银行更喜欢问这个问题，甚至会要求你实现HashMap来考察你的编程能力。ConcurrentHashMap和其它同步集合的引入让这道题变得更加复杂。让我们开始探索的旅程吧！ 先来些简单的问题“你用过HashMap吗？” “什么是HashMap？你为什么用到它？” 几乎每个人都会回答“是的”，然后回答HashMap的一些特性，譬如HashMap可以接受null键值和值，而HashTable则不能；HashMap是非synchronized;HashMap很快；以及HashMap储存的是键值对等等。这显示出你已经用过HashMap，而且对它相当的熟悉。但是面试官来个急转直下，从此刻开始问出一些刁钻的问题，关于HashMap的更多基础的细节。面试官可能会问出下面的问题： “你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？” 你也许会回答“我没有详查标准的Java API，你可以看看Java源代码或者Open JDK。”“我可以用Google找到答案。” 但一些面试者可能可以给出答案，“HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点，或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话，你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。这个答案相当的正确，也显示出面试者确实知道hashing以及HashMap的工作原理。但是这仅仅是故事的开始，当面试官加入一些Java程序员每天要碰到的实际场景的时候，错误的答案频现。下个问题可能是关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法： “当两个对象的hashcode相同会发生什么？” 从这里开始，真正的困惑开始了，一些面试者会回答因为hashcode相同，所以两个对象是相等的，HashMap将会抛出异常，或者不会存储它们。然后面试官可能会提醒他们有equals()和hashCode()两个方法，并告诉他们两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。一些面试者可能就此放弃，而另外一些还能继续挺进，他们回答“因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用LinkedList存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在LinkedList中。”这个答案非常的合理，虽然有很多种处理碰撞的方法，这种方法是最简单的，也正是HashMap的处理方法。但故事还没有完结，面试官会继续问： “如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？” 面试者会回答：当我们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，然后获取值对象。面试官提醒他如果有两个值对象储存在同一个bucket，他给出答案:将会遍历LinkedList直到找到值对象。面试官会问因为你并没有值对象去比较，你是如何确定确定找到值对象的？除非面试者直到HashMap在LinkedList中存储的是键值对，否则他们不可能回答出这一题。 其中一些记得这个重要知识点的面试者会说，找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到LinkedList中正确的节点，最终找到要找的值对象。完美的答案！ 许多情况下，面试者会在这个环节中出错，因为他们混淆了hashCode()和equals()方法。因为在此之前hashCode()屡屡出现，而equals()方法仅仅在获取值对象的时候才出现。一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。 如果你认为到这里已经完结了，那么听到下面这个问题的时候，你会大吃一惊。“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”除非你真正知道HashMap的工作原理，否则你将回答不出这道题。默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。 如果你能够回答这道问题，下面的问题来了：“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？”你可能回答不上来，这时面试官会提醒你当多线程的情况下，可能产生条件竞争(race condition)。 当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在LinkedList中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在LinkedList的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。这个时候，你可以质问面试官，为什么这么奇怪，要在多线程的环境下使用HashMap呢？：） 热心的读者贡献了更多的关于HashMap的问题：
我个人很喜欢这个问题，因为这个问题的深度和广度，也不直接的涉及到不同的概念。让我们再来看看这些问题设计哪些知识点：
总结HashMap的工作原理HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用LinkedList来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在LinkedList的下一个节点中。 HashMap在每个LinkedList节点中储存键值对对象。 当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么？ 它们会储存在同一个bucket位置的LinkedList中。键对象的equals()方法用来找到键值对。 因为HashMap的好处非常多，我曾经在电子商务的应用中使用HashMap作为缓存。因为金融领域非常多的运用Java，也出于性能的考虑，我们会经常用到HashMap和ConcurrentHashMap。 |
主要代码分析： · public V get(Object key）： 如果key不为null，则先求的key的hash值，根据hash值找到在table中的索引，在该索引对应的单链表中查找是否有键值对的key与目标key相等，有就返回对应的value，没有则返回null。 如果key为null，则直接从哈希表的第一个位置table[0]对应的链表上查找。记住，key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中，当然不一定是存放在头结点table[0]中。 · public V put(K key, V value) 如果key不为null，则同样先求出key的hash值，根据hash值得出在table中的索引，而后遍历对应的单链表，如果单链表中存在与目标key相等的键值对，则将新的value覆盖旧的value，并将旧的value返回，如果找不到与目标key相等的键值对，或者该单链表为空，则将该键值对插入到改单链表的头结点位置（每次新插入的节点都是放在头结点的位置），该操作是有addEntry方法实现的，它的源码如下： 参数bucketIndex就是indexFor函数计算出来的索引值，第2行代码是取得数组中索引为bucketIndex的Entry对象，第3行就是用hash、key、value构建一个新的Entry对象放到索引为bucketIndex的位置，并且将该位置原先的对象设置为新对象的next构成链表。第4行和第5行就是判断put后size是否达到了临界值threshold，如果达到了临界值就要进行扩容，HashMap扩容是扩为原来的两倍。 如果key为null，则将其添加到table[0]对应的链表中，由putForNullKey（）实现。 涉及到的resize扩容方法： 它新建了一个HashMap的底层数组，而后调用transfer方法，将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中（要重新计算元素在新的数组中的索引位置）。 扩容是需要进行数组复制的，非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。 · hash（） · hash值找到对应索引 HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模，同样实现了均匀的散列，但效率要高很多，这也是HashMap对Hashtable的一个改进。length为2的整数次幂的话，h&(length-1)就相当于对length取模，这样便保证了散列的均匀，同时也提升了效率。 说明：length为2的整数次幂的话，为偶数，这样length-1为奇数，奇数的最后一位是1，这样便保证了h&(length-1)的最后一位可能为0，也可能为1（这取决于h的值），即与后的结果可能为偶数，也可能为奇数，这样便可以保证散列的均匀性，而如果length为奇数的话，很明显length-1为偶数，它的最后一位是0，这样h&(length-1)的最后一位肯定为0，即只能为偶数，这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上，这便浪费了近一半的空间。 不管是奇数还是偶数和偶数相与还是偶数 |
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