HashMap概述
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步實(shí)現(xiàn)。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用null值和null鍵。此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。
HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
在Java編程語言中，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種，一個(gè)是數(shù)組，另外一個(gè)是模擬指針（引用），所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個(gè)基本結(jié)構(gòu)來構(gòu)造的，HashMap也不例外。HashMap實(shí)際上是一個(gè)“鏈表散列”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即數(shù)組和鏈表的結(jié)構(gòu)，但是在jdk1.8里
加入了紅黑樹的實(shí)現(xiàn)，當(dāng)鏈表的長度大于8時(shí)，轉(zhuǎn)換為紅黑樹的結(jié)構(gòu)。
從上圖中可以看出，java中HashMap采用了鏈地址法。鏈地址法，簡單來說，就是數(shù)組加鏈表的結(jié)合。在每個(gè)數(shù)組元素上都一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)，當(dāng)數(shù)據(jù)被Hash后，得到數(shù)組下標(biāo)，把數(shù)據(jù)放在對(duì)應(yīng)下標(biāo)元素的鏈表上。
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*/static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//用于定位數(shù)組索引的位置 final K key; V value; Node<K,V> next;//鏈表的下一個(gè)Node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } |
Node是HashMap的一個(gè)內(nèi)部類，實(shí)現(xiàn)了Map.Entry接口，本質(zhì)是就是一個(gè)映射(鍵值對(duì))。
有時(shí)兩個(gè)key會(huì)定位到相同的位置，表示發(fā)生了Hash碰撞。當(dāng)然Hash算法計(jì)算結(jié)果越分散均勻，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就會(huì)越高。
HashMap類中有一個(gè)非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶數(shù)組，明顯它是一個(gè)Node的數(shù)組。
如果哈希桶數(shù)組很大，即使較差的Hash算法也會(huì)比較分散，如果哈希桶數(shù)組數(shù)組很小，即使好的Hash算法也會(huì)出現(xiàn)較多碰撞，所以就需要在空間成本和時(shí)間成本之間權(quán)衡，其實(shí)就是在根據(jù)實(shí)際情況確定哈希桶數(shù)組的大小，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)好的hash算法減少Hash碰撞。那么通過什么方式來控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶數(shù)組（Node[] table）占用空間又少呢？答案就是好的Hash算法和擴(kuò)容機(jī)制。
在理解Hash和擴(kuò)容流程之前，我們得先了解下HashMap的幾個(gè)字段。從HashMap的默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)源碼可知，構(gòu)造函數(shù)就是對(duì)下面幾個(gè)字段進(jìn)行初始化，源碼如下：
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int threshold; // 所能容納的key-value對(duì)極限 final float loadFactor; // 負(fù)載因子int modCount; int size; |
首先，Node[] table的初始化長度length(默認(rèn)值是16)，Load factor為負(fù)載因子(默認(rèn)值是0.75)，threshold是HashMap所能容納的最大數(shù)據(jù)量的Node(鍵值對(duì))個(gè)數(shù)。threshold = length * Load factor。也就是說，在數(shù)組定義好長度之后，負(fù)載因子越大，所能容納的鍵值對(duì)個(gè)數(shù)越多。
結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此Load factor和length(數(shù)組長度)對(duì)應(yīng)下允許的最大元素?cái)?shù)目，超過這個(gè)數(shù)目就重新resize(擴(kuò)容)，擴(kuò)容后的HashMap容量是之前容量的兩倍。默認(rèn)的負(fù)載因子0.75是對(duì)空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇，建議大家不要修改，除非在時(shí)間和空間比較特殊的情況下，如果內(nèi)存空間很多而又對(duì)時(shí)間效率要求很高，可以降低負(fù)載因子Load factor的值；相反，如果內(nèi)存空間緊張而對(duì)時(shí)間效率要求不高，可以增加負(fù)載因子loadFactor的值，這個(gè)值可以大于1。
size這個(gè)字段其實(shí)很好理解，就是HashMap中實(shí)際存在的鍵值對(duì)數(shù)量。注意和table的長度length、容納最大鍵值對(duì)數(shù)量threshold的區(qū)別。而modCount字段主要用來記錄HashMap內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的次數(shù)，主要用于迭代的快速失敗。強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化指的是結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，例如put新鍵值對(duì)，但是某個(gè)key對(duì)應(yīng)的value值被覆蓋不屬于結(jié)構(gòu)變化。
在HashMap中，哈希桶數(shù)組table的長度length大小必須為2的n次方(一定是合數(shù))，這是一種非常規(guī)的設(shè)計(jì)，常規(guī)的設(shè)計(jì)是把桶的大小設(shè)計(jì)為素?cái)?shù)。相對(duì)來說素?cái)?shù)導(dǎo)致沖突的概率要小于合數(shù)，具體證明可以參考http://www.zmynmublwnt.cn/article/85585.html，Hashtable初始化桶大小為11，就是桶大小設(shè)計(jì)為素?cái)?shù)的應(yīng)用（Hashtable擴(kuò)容后不能保證還是素?cái)?shù)）。HashMap采用這種非常規(guī)設(shè)計(jì)，主要是為了在取模和擴(kuò)容時(shí)做優(yōu)化，同時(shí)為了減少?zèng)_突，HashMap定位哈希桶索引位置時(shí)，也加入了高位參與運(yùn)算的過程。
這里存在一個(gè)問題，即使負(fù)載因子和Hash算法設(shè)計(jì)的再合理，也免不了會(huì)出現(xiàn)拉鏈過長的情況，一旦出現(xiàn)拉鏈過長，則會(huì)嚴(yán)重影響HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做了進(jìn)一步的優(yōu)化，引入了紅黑樹。而當(dāng)鏈表長度太長（默認(rèn)超過8）時(shí)，鏈表就轉(zhuǎn)換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點(diǎn)提高HashMap的性能，其中會(huì)用到紅黑樹的插入、刪除、查找等算法
確定哈希桶數(shù)組索引位置
代碼實(shí)現(xiàn)：
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//方法一：static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 為第二步 高位參與運(yùn)算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}//方法二：static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個(gè)方法，但是實(shí)現(xiàn)原理一樣的 return h & (length-1); //第三步 取模運(yùn)算} |
這里的Hash算法本質(zhì)上就是三步：取key的hashCode值、高位運(yùn)算、取模運(yùn)算。
對(duì)于任意給定的對(duì)象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序調(diào)用方法一所計(jì)算得到的Hash碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對(duì)數(shù)組長度取模運(yùn)算，這樣一來，元素的分布相對(duì)來說是比較均勻的。但是，模運(yùn)算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調(diào)用方法二來計(jì)算該對(duì)象應(yīng)該保存在table數(shù)組的哪個(gè)索引處。
這個(gè)方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1)來得到該對(duì)象的保存位，而HashMap底層數(shù)組的長度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優(yōu)化。當(dāng)length總是2的n次方時(shí)，h& (length-1)運(yùn)算等價(jià)于對(duì)length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的實(shí)現(xiàn)中，優(yōu)化了高位運(yùn)算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實(shí)現(xiàn)的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質(zhì)量來考慮的，這么做可以在數(shù)組table的length比較小的時(shí)候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計(jì)算中，同時(shí)不會(huì)有太大的開銷。
下面舉例說明下，n為table的長度。
HashMap的put方法實(shí)現(xiàn)
put函數(shù)大致的思路為：
- 對(duì)key的hashCode()做hash，然后再計(jì)算index;
- 如果沒碰撞直接放到bucket里；
- 如果碰撞了，以鏈表的形式存在buckets后；
- 如果碰撞導(dǎo)致鏈表過長(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹；
- 如果節(jié)點(diǎn)已經(jīng)存在就替換old value(保證key的唯一性)
- 如果bucket滿了(超過load factor*current capacity)，就要resize。
具體代碼實(shí)現(xiàn)如下：
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public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true);}/***生成hash的方法*/static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //判斷table是否為空， if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length;//創(chuàng)建一個(gè)新的table數(shù)組，并且獲取該數(shù)組的長度 //根據(jù)鍵值key計(jì)算hash值得到插入的數(shù)組索引i，如果table[i]==null，直接新建節(jié)點(diǎn)添加 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {//如果對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)存在 Node<K,V> e; K k; //判斷table[i]的首個(gè)元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對(duì) else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 該鏈為鏈表 else { //遍歷table[i]，判斷鏈表長度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默認(rèn)值為8)，大于8的話把鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，在紅黑樹中執(zhí)行插入操作，否則進(jìn)行鏈表的插入操作；遍歷過程中若發(fā)現(xiàn)key已經(jīng)存在直接覆蓋value即可； 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; } } // 寫入 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 插入成功后，判斷實(shí)際存在的鍵值對(duì)數(shù)量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進(jìn)行擴(kuò)容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null;} |
HashMap的get方法實(shí)現(xiàn)
思路如下：
1.bucket里的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，直接命中；
2.如果有沖突，則通過key.equals(k)去查找對(duì)應(yīng)的entry
若為樹，則在樹中通過key.equals(k)查找，O(logn)；
若為鏈表，則在鏈表中通過key.equals(k)查找，O(n)。
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public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }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) { // 直接命中 if (first.hash == hash && // 每次都是校驗(yàn)第一個(gè)node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 未命中 if ((e = first.next) != null) { // 在樹中獲取 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 在鏈表中獲取 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; } |
擴(kuò)容機(jī)制
擴(kuò)容(resize)就是重新計(jì)算容量，向HashMap對(duì)象里不停的添加元素，而HashMap對(duì)象內(nèi)部的數(shù)組無法裝載更多的元素時(shí)，對(duì)象就需要擴(kuò)大數(shù)組的長度，以便能裝入更多的元素。當(dāng)然Java里的數(shù)組是無法自動(dòng)擴(kuò)容的，方法是使用一個(gè)新的數(shù)組代替已有的容量小的數(shù)組，就像我們用一個(gè)小桶裝水，如果想裝更多的水，就得換大水桶。
我們分析下resize的源碼，鑒于JDK1.8融入了紅黑樹，較復(fù)雜，為了便于理解我們?nèi)匀皇褂肑DK1.7的代碼，好理解一些，本質(zhì)上區(qū)別不大，具體區(qū)別后文再說。
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void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量 Entry[] oldTable = table; //引用擴(kuò)容前的Entry數(shù)組 int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴(kuò)容前的數(shù)組大小如果已經(jīng)達(dá)到最大(2^30)了 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值為int的最大值(2^31-1)，這樣以后就不會(huì)擴(kuò)容了 return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個(gè)新的Entry數(shù)組 transfer(newTable); //！！將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到新的Entry數(shù)組里 table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數(shù)組 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值} |
這里就是使用一個(gè)容量更大的數(shù)組來代替已有的容量小的數(shù)組，transfer()方法將原有Entry數(shù)組的元素拷貝到新的Entry數(shù)組里。
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void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數(shù)組 int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數(shù)組 Entry<K,V> e = src[j]; //取得舊Entry數(shù)組的每個(gè)元素 if (e != null) { src[j] = null;//釋放舊Entry數(shù)組的對(duì)象引用（for循環(huán)后，舊的Entry數(shù)組不再引用任何對(duì)象） do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新計(jì)算每個(gè)元素在數(shù)組中的位置 e.next = newTable[i]; //標(biāo)記[1] newTable[i] = e; //將元素放在數(shù)組上 e = next; //訪問下一個(gè)Entry鏈上的元素 } while (e != null); } } } |
newTable[i]的引用賦給了e.next，也就是使用了單鏈表的頭插入方式，同一位置上新元素總會(huì)被放在鏈表的頭部位置；這樣先放在一個(gè)索引上的元素終會(huì)被放到Entry鏈的尾部(如果發(fā)生了hash沖突的話），這一點(diǎn)和Jdk1.8有區(qū)別，下文詳解。在舊數(shù)組中同一條Entry鏈上的元素，通過重新計(jì)算索引位置后，有可能被放到了新數(shù)組的不同位置上。
下面舉個(gè)例子說明下擴(kuò)容過程。假設(shè)了我們的hash算法就是簡單的用key mod 一下表的大小（也就是數(shù)組的長度）。其中的哈希桶數(shù)組table的size=2， 所以key = 3、7、5，put順序依次為 5、7、3。在mod 2以后都沖突在table[1]這里了。這里假設(shè)負(fù)載因子 loadFactor=1，即當(dāng)鍵值對(duì)的實(shí)際大小size 大于 table的實(shí)際大小時(shí)進(jìn)行擴(kuò)容。接下來的三個(gè)步驟是哈希桶數(shù)組 resize成4，然后所有的Node重新rehash的過程。
下面我們講解下JDK1.8做了哪些優(yōu)化。經(jīng)過觀測(cè)可以發(fā)現(xiàn)，我們使用的是2次冪的擴(kuò)展(指長度擴(kuò)為原來2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移動(dòng)2次冪的位置。看下圖可以明白這句話的意思，n為table的長度，圖（a）表示擴(kuò)容前的key1和key2兩種key確定索引位置的示例，圖（b）表示擴(kuò)容后key1和key2兩種key確定索引位置的示例，其中hash1是key1對(duì)應(yīng)的哈希與高位運(yùn)算結(jié)果。
元素在重新計(jì)算hash之后，因?yàn)閚變?yōu)?倍，那么n-1的mask范圍在高位多1bit(紅色)，因此新的index就會(huì)發(fā)生這樣的變化：
因此，我們?cè)跀U(kuò)充HashMap的時(shí)候，不需要像JDK1.7的實(shí)現(xiàn)那樣重新計(jì)算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個(gè)bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”，可以看看下圖為16擴(kuò)充為32的resize示意圖：
這個(gè)設(shè)計(jì)確實(shí)非常的巧妙，既省去了重新計(jì)算hash值的時(shí)間，而且同時(shí)，由于新增的1bit是0還是1可以認(rèn)為是隨機(jī)的，因此resize的過程，均勻的把之前的沖突的節(jié)點(diǎn)分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優(yōu)化點(diǎn)。有一點(diǎn)注意區(qū)別，JDK1.7中rehash的時(shí)候，舊鏈表遷移新鏈表的時(shí)候，如果在新表的數(shù)組索引位置相同，則鏈表元素會(huì)倒置，但是從上圖可以看出，JDK1.8不會(huì)倒置。有興趣的同學(xué)可以研究下JDK1.8的resize源碼，寫的很贊，如下:
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final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 超過最大值就不再擴(kuò)充了，就只好隨你碰撞去吧 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 沒超過最大值，就擴(kuò)充為原來的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 計(jì)算新的resize上限 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 把每個(gè)bucket都移動(dòng)到新的buckets中 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; // 原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } // 原索引+oldCap else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab;} |
總結(jié)
我們現(xiàn)在可以回答開始的幾個(gè)問題，加深對(duì)HashMap的理解：
1.什么時(shí)候會(huì)使用HashMap？他有什么特點(diǎn)？
是基于Map接口的實(shí)現(xiàn)，存儲(chǔ)鍵值對(duì)時(shí)，它可以接收null的鍵值，是非同步的，HashMap存儲(chǔ)著Entry(hash, key, value, next)對(duì)象。
2.你知道HashMap的工作原理嗎？
通過hash的方法，通過put和get存儲(chǔ)和獲取對(duì)象。存儲(chǔ)對(duì)象時(shí)，我們將K/V傳給put方法時(shí)，它調(diào)用hashCode計(jì)算hash從而得到bucket位置，進(jìn)一步存儲(chǔ)，HashMap會(huì)根據(jù)當(dāng)前bucket的占用情況自動(dòng)調(diào)整容量(超過Load Facotr則resize為原來的2倍)。獲取對(duì)象時(shí)，我們將K傳給get，它調(diào)用hashCode計(jì)算hash從而得到bucket位置，并進(jìn)一步調(diào)用equals()方法確定鍵值對(duì)。如果發(fā)生碰撞的時(shí)候，Hashmap通過鏈表將產(chǎn)生碰撞沖突的元素組織起來，在Java 8中，如果一個(gè)bucket中碰撞沖突的元素超過某個(gè)限制(默認(rèn)是8)，則使用紅黑樹來替換鏈表，從而提高速度。
3.你知道get和put的原理嗎？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通過對(duì)key的hashCode()進(jìn)行hashing，并計(jì)算下標(biāo)( n-1 & hash)，從而獲得buckets的位置。如果產(chǎn)生碰撞，則利用key.equals()方法去鏈表或樹中去查找對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)
4.你知道hash的實(shí)現(xiàn)嗎？為什么要這樣實(shí)現(xiàn)？
在Java 1.8的實(shí)現(xiàn)中，是通過hashCode()的高16位異或低16位實(shí)現(xiàn)的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質(zhì)量來考慮的，這么做可以在bucket的n比較小的時(shí)候，也能保證考慮到高低bit都參與到hash的計(jì)算中，同時(shí)不會(huì)有太大的開銷。
5.如果HashMap的大小超過了負(fù)載因子(load factor)定義的容量，怎么辦？
如果超過了負(fù)載因子(默認(rèn)0.75)，則會(huì)重新resize一個(gè)原來長度兩倍的HashMap，并且重新調(diào)用hash方法。
關(guān)于Java集合的小抄中是這樣描述的：
以Entry[]數(shù)組實(shí)現(xiàn)的哈希桶數(shù)組，用Key的哈希值取模桶數(shù)組的大小可得到數(shù)組下標(biāo)。
插入元素時(shí)，如果兩條Key落在同一個(gè)桶(比如哈希值1和17取模16后都屬于第一個(gè)哈希桶)，Entry用一個(gè)next屬性實(shí)現(xiàn)多個(gè)Entry以單向鏈表存放，后入桶的Entry將next指向桶當(dāng)前的Entry。
查找哈希值為17的key時(shí)，先定位到第一個(gè)哈希桶，然后以鏈表遍歷桶里所有元素，逐個(gè)比較其key值。
當(dāng)Entry數(shù)量達(dá)到桶數(shù)量的75%時(shí)(很多文章說使用的桶數(shù)量達(dá)到了75%，但看代碼不是)，會(huì)成倍擴(kuò)容桶數(shù)組，并重新分配所有原來的Entry，所以這里也最好有個(gè)預(yù)估值。
取模用位運(yùn)算(hash & (arrayLength-1))會(huì)比較快，所以數(shù)組的大小永遠(yuǎn)是2的N次方， 你隨便給一個(gè)初始值比如17會(huì)轉(zhuǎn)為32。默認(rèn)第一次放入元素時(shí)的初始值是16。
iterator()時(shí)順著哈希桶數(shù)組來遍歷，看起來是個(gè)亂序。
6.當(dāng)兩個(gè)對(duì)象的hashcode相同會(huì)發(fā)生什么？
因?yàn)閔ashcode相同，所以它們的bucket位置相同，‘碰撞'會(huì)發(fā)生。因?yàn)镠ashMap使用鏈表存儲(chǔ)對(duì)象，這個(gè)Entry(包含有鍵值對(duì)的Map.Entry對(duì)象)會(huì)存儲(chǔ)在鏈表中。
7.如果兩個(gè)鍵的hashcode相同，你如何獲取值對(duì)象？
找到bucket位置之后，會(huì)調(diào)用keys.equals()方法去找到鏈表中正確的節(jié)點(diǎn)，最終找到要找的值對(duì)象。因此，設(shè)計(jì)HashMap的key類型時(shí)，如果使用不可變的、聲明作final的對(duì)象，并且采用合適的equals()和hashCode()方法的話，將會(huì)減少碰撞的發(fā)生，提高效率。不可變性能夠緩存不同鍵的hashcode，這將提高整個(gè)獲取對(duì)象的速度，使用String，Interger這樣的wrapper類作為鍵是非常好的選擇
8.如果HashMap的大小超過了負(fù)載因子(load factor)定義的容量，怎么辦？
默認(rèn)的負(fù)載因子大小為0.75，也就是說，當(dāng)一個(gè)map填滿了75%的bucket時(shí)候，和其它集合類(如ArrayList等)一樣，將會(huì)創(chuàng)建原來HashMap大小的兩倍的bucket數(shù)組，來重新調(diào)整map的大小，并將原來的對(duì)象放入新的bucket數(shù)組中。這個(gè)過程叫作rehashing，因?yàn)樗{(diào)用hash方法找到新的bucket位置
9.你了解重新調(diào)整HashMap大小存在什么問題嗎？
當(dāng)重新調(diào)整HashMap大小的時(shí)候，確實(shí)存在條件競(jìng)爭，因?yàn)槿绻麅蓚€(gè)線程都發(fā)現(xiàn)HashMap需要重新調(diào)整大小了，它們會(huì)同時(shí)試著調(diào)整大小。在調(diào)整大小的過程中，存儲(chǔ)在鏈表中的元素的次序會(huì)反過來，因?yàn)橐苿?dòng)到新的bucket位置的時(shí)候，HashMap并不會(huì)將元素放在鏈表的尾部，而是放在頭部，這是為了避免尾部遍歷(tail traversing)。如果條件競(jìng)爭發(fā)生了，那么就死循環(huán)了。因此在并發(fā)環(huán)境下，我們使用CurrentHashMap來替代HashMap
10.為什么String, Interger這樣的wrapper類適合作為鍵？
因?yàn)镾tring是不可變的，也是final的，而且已經(jīng)重寫了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper類也有這個(gè)特點(diǎn)。不可變性是必要的，因?yàn)闉榱艘?jì)算hashCode()，就要防止鍵值改變，如果鍵值在放入時(shí)和獲取時(shí)返回不同的hashcode的話，那么就不能從HashMap中找到你想要的對(duì)象。不可變性還有其他的優(yōu)點(diǎn)如線程安全。如果你可以僅僅通過將某個(gè)field聲明成final就能保證hashCode是不變的，那么請(qǐng)這么做吧。因?yàn)楂@取對(duì)象的時(shí)候要用到equals()和hashCode()方法，那么鍵對(duì)象正確的重寫這兩個(gè)方法是非常重要的。如果兩個(gè)不相等的對(duì)象返回不同的hashcode的話，那么碰撞的幾率就會(huì)小些，這樣就能提高HashMap的性能
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