HashMap也是我們使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的實(shí)現(xiàn)，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value總是會當(dāng)做一個整體來處理，系統(tǒng)會根據(jù)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。

一、定義

HashMap實(shí)現(xiàn)了Map接口，繼承AbstractMap。其中Map接口定義了鍵映射到值的規(guī)則，而AbstractMap類提供 Map 接口的骨干實(shí)現(xiàn)，以最大限度地減少實(shí)現(xiàn)此接口所需的工作，其實(shí)AbstractMap類已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了Map，這里標(biāo)注Map LZ覺得應(yīng)該是更加清晰吧！

public class HashMap<K,V>
  extends AbstractMap<K,V>
  implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

二、構(gòu)造函數(shù)

HashMap提供了三個構(gòu)造函數(shù)：

HashMap()：構(gòu)造一個具有默認(rèn)初始容量 (16) 和默認(rèn)加載因子 (0.75) 的空 HashMap。

HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)造一個帶指定初始容量和默認(rèn)加載因子 (0.75) 的空 HashMap。

HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：構(gòu)造一個帶指定初始容量和加載因子的空 HashMap。

在這里提到了兩個參數(shù)：初始容量，加載因子。這兩個參數(shù)是影響HashMap性能的重要參數(shù)，其中容量表示哈希表中桶的數(shù)量，初始容量是創(chuàng)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(dá)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(fù)載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對于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(fù)載因子越大，對空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果負(fù)載因子太小，那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏，對空間造成嚴(yán)重浪費(fèi)。系統(tǒng)默認(rèn)負(fù)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，要了解它的性能必須要了解它的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

三、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

我們知道在Java中最常用的兩種結(jié)構(gòu)是數(shù)組和模擬指針(引用)，幾乎所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以利用這兩種來組合實(shí)現(xiàn)，HashMap也是如此。實(shí)際上HashMap是一個“鏈表散列”，如下是它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

從上圖我們可以看出HashMap底層實(shí)現(xiàn)還是數(shù)組，只是數(shù)組的每一項(xiàng)都是一條鏈。其中參數(shù)initialCapacity就代表了該數(shù)組的長度。下面為HashMap構(gòu)造函數(shù)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(fù)載因子不能 < 0
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
      throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
          + loadFactor);

    // 計算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
    int capacity = 1;
    while (capacity < initialCapacity)
      capacity <<= 1;
    
    this.loadFactor = loadFactor;
    //設(shè)置HashMap的容量極限，當(dāng)HashMap的容量達(dá)到該極限時就會進(jìn)行擴(kuò)容操作
    threshold = (int) (capacity * loadFactor);
    //初始化table數(shù)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(shù)組。table數(shù)組的元素為Entry節(jié)點(diǎn)。

 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(nèi)部類，它包含了鍵key、值value、下一個節(jié)點(diǎn)next，以及hash值，這是非常重要的，正是由于Entry才構(gòu)成了table數(shù)組的項(xiàng)為鏈表。

上面簡單分析了HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，下面將探討HashMap是如何實(shí)現(xiàn)快速存取的。

四、存儲實(shí)現(xiàn)：put(key,vlaue)

首先我們先看源碼

public V put(K key, V value) {
    //當(dāng)key為null，調(diào)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
    int hash = hash(key.hashCode());         ------(1)
    //計算key hash 值在 table 數(shù)組中的位置
    int i = indexFor(hash, table.length);       ------(2)
    //從i出開始迭代 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(shù)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(shù)據(jù)的過程為：首先判斷key是否為null，若為null，則直接調(diào)用putForNullKey方法。若不為空則先計算key的hash值，然后根據(jù)hash值搜索在table數(shù)組中的索引位置，如果table數(shù)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(shí)深有內(nèi)幕。有如下幾點(diǎn)：

1、 先看迭代處。此處迭代原因就是為了防止存在相同的key值，若發(fā)現(xiàn)兩個hash值（key）相同時，HashMap的處理方式是用新value替換舊value，這里并沒有處理key，這就解釋了HashMap中沒有兩個相同的key。

 2、 在看（1）、（2）處。這里是HashMap的精華所在。首先是hash方法，該方法為一個純粹的數(shù)學(xué)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);
  }

 我們知道對于HashMap的table而言，數(shù)據(jù)分布需要均勻（最好每項(xiàng)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(dǎo)致查詢速度慢，太松則浪費(fèi)空間。計算hash值后，怎么才能保證table元素分布均與呢？我們會想到取模，但是由于取模的消耗較大，HashMap是這樣處理的：調(diào)用indexFor方法。

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
  }

HashMap的底層數(shù)組長度總是2的n次方，在構(gòu)造函數(shù)中存在：capacity <<= 1;這樣做總是能夠保證HashMap的底層數(shù)組長度為2的n次方。當(dāng)length為2的n次方時，h&(length - 1)就相當(dāng)于對length取模，而且速度比直接取?？斓枚?，這是HashMap在速度上的一個優(yōu)化。至于為什么是2的n次方下面解釋。

 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(yùn)算外還有一個非常重要的責(zé)任：均勻分布table數(shù)據(jù)和充分利用空間。

這里我們假設(shè)length為16(2^n)和15，h為5、6、7。

當(dāng)n=15時，6和7的結(jié)果一樣，這樣表示他們在table存儲的位置是相同的，也就是產(chǎn)生了碰撞，6、7就會在一個位置形成鏈表，這樣就會導(dǎo)致查詢速度降低。誠然這里只分析三個數(shù)字不是很多，那么我們就看0-15。
  從上面的圖表中我們看到總共發(fā)生了8此碰撞，同時發(fā)現(xiàn)浪費(fèi)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(shù)據(jù)。這是因?yàn)樗麄冊谂c14進(jìn)行&運(yùn)算時，得到的結(jié)果最后一位永遠(yuǎn)都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置處是不可能存儲數(shù)據(jù)的，空間減少，進(jìn)一步增加碰撞幾率，這樣就會導(dǎo)致查詢速度慢。而當(dāng)length = 16時，length – 1 = 15 即1111，那么進(jìn)行低位&運(yùn)算時，值總是與原來hash值相同，而進(jìn)行高位運(yùn)算時，其值等于其低位值。所以說當(dāng)length = 2^n時，不同的hash值發(fā)生碰撞的概率比較小，這樣就會使得數(shù)據(jù)在table數(shù)組中分布較均勻，查詢速度也較快。

這里我們再來復(fù)習(xí)put的流程：當(dāng)我們想一個HashMap中添加一對key-value時，系統(tǒng)首先會計算key的hash值，然后根據(jù)hash值確認(rèn)在table中存儲的位置。若該位置沒有元素，則直接插入。否則迭代該處元素鏈表并依此比較其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(jié)點(diǎn)的value。如果兩個hash值相等但key值不等 ，則將該節(jié)點(diǎn)插入該鏈表的鏈頭。具體的實(shí)現(xiàn)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(chuàng)建的 Entry 放入 bucketIndex 索引處，并讓新的 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(shù)超過極限了，則容量擴(kuò)大兩倍
    if (size++ >= threshold)
      resize(2 * table.length);
  }

這個方法中有兩點(diǎn)需要注意：

 一是鏈的產(chǎn)生。這是一個非常優(yōu)雅的設(shè)計。系統(tǒng)總是將新的Entry對象添加到bucketIndex處。如果bucketIndex處已經(jīng)有了對象，那么新添加的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,那么新添加的Entry對象指向null，也就不會產(chǎn)生Entry鏈了。

 二、擴(kuò)容問題。

 隨著HashMap中元素的數(shù)量越來越多，發(fā)生碰撞的概率就越來越大，所產(chǎn)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(tǒng)必須要在某個臨界點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)容處理。該臨界點(diǎn)在當(dāng)HashMap中元素的數(shù)量等于table數(shù)組長度*加載因子。但是擴(kuò)容是一個非常耗時的過程，因?yàn)樗枰匦掠嬎氵@些數(shù)據(jù)在新table數(shù)組中的位置并進(jìn)行復(fù)制處理。所以如果我們已經(jīng)預(yù)知HashMap中元素的個數(shù)，那么預(yù)設(shè)元素的個數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。

五、讀取實(shí)現(xiàn)：get(key)

      相對于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(shù)組中的索引處的Entry，然后返回該key對應(yīng)的value即可。
     

 public V get(Object key) {
    // 若為null，調(diào)用getForNullKey方法返回相對應(yīng)的value
    if (key == null)
      return getForNullKey();
    // 根據(jù)該 key 的 hashCode 值計算它的 hash 碼 
    int hash = hash(key.hashCode());
    // 取出 table 數(shù)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(yīng)的value
      if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
        return e.value;
    }
    return null;
  }

在這里能夠根據(jù)key快速的取到value除了和HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)密不可分外，還和Entry有莫大的關(guān)系，在前面就提到過，HashMap在存儲過程中并沒有將key，value分開來存儲，而是當(dāng)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(dāng)于key的附屬而已。在存儲的過程中，系統(tǒng)根據(jù)key的hashcode來決定Entry在table數(shù)組中的存儲位置，在取的過程中同樣根據(jù)key的hashcode取出相對應(yīng)的Entry對象。

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/chenssy/p/3521565.html

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