HashMap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。
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 接口的骨干實現，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。
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
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。
在這裡提到了兩個參數：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，那麼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。
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”，如下是它數據結構：
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) {
//初始容量不能小於0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//初始容量不能大於最大容量之 2^30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//負載因子不能小於0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
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 Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
其中 Node 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。
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
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
}
}
//修改次數增加1
modCount++;
//將key、value添加至i位置處
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
-------------------------------------------------------------------
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 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 1st
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;
}
-------------------------------------------------------------------
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
return q;
}
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
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、 先看迭代處。此處迭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，這裡並沒有處理 key，這就解釋了 HashMap 中沒有兩個相同的 key。
2、 在看（1）、（2）處。這裡是 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，怎麼才能保證 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。至於為什麼是 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。
這裡我們假設 length 為 16(2^n) 和 15，h 為 5、6、7。
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。誠然這裡只分析三個數字不是很多，那麼我們就看 0-15。
從上面的圖表中我們看到總共發生了 8 此碰撞，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，那麼進行低位 & 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。
這裡我們再來復習 put 的流程：當我們想一個 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。否則迭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注意：
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，那麼新添加的 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,那麼新添加的 Entry 對象指向 null，也就不會產生 Entry 鏈了。
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，那麼預設元素的個數能夠有效的提高 HashMap 的性能。
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;
}
在這裡能夠根據 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。
