HashMap的实现原理
一，前言
1.1，概述
现实生活中，我们常会看到这样的一种集合：IP地址与主机名，身份证号与个人，系统用户名与系统用户对象等，这种一一对应的关系，就叫做映射（K-V）。Java提供了专门的集合类用来存放这种对象关系的对象，即java.util.Map接口。
Collection中的集合，元素是孤立存在的（理解为单身），向集合中存储元素采用一个个元素的方式存储。Map中的集合，元素是成对存在的(理解为夫妻)。每个元素由键与值两部分组成，通过键(K)可以找对所对应的值(V)。Collection中的集合称为单列集合，Map中的集合称为双列集合。- 需要注意的是，
Map中的集合不能包含重复的键，值可以重复；每个键只能对应一个值。
通过查看Map接口描述，看到Map有多个子类，这里我们主要讲解常用的HashMap集合、LinkedHashMap集合。
- HashMap<K,V>：存储数据采用的哈希表结构，元素的存取顺序不能保证一致。由于要保证键的唯一、不重复，需要重写键的hashCode()方法、equals()方法。
- LinkedHashMap<K,V>：HashMap下有个子类LinkedHashMap，存储数据采用的哈希表结构+链表结构。通过链表结构可以保证元素的存取顺序一致；通过哈希表结构可以保证的键的唯一、不重复，需要重写键的hashCode()方法、equals()方法。
tips：Map接口中的集合都有两个泛型变量<K,V>,在使用时，要为两个泛型变量赋予数据类型。两个泛型变量<K,V>的数据类型可以相同，也可以不同。
1.2，常用方法
Map接口中定义了很多方法，常用的如下：
public V put(K key, V value): 把指定的键与指定的值添加到Map集合中。public V remove(Object key): 把指定的键 所对应的键值对元素 在Map集合中删除，返回被删除元素的值。public V get(Object key)根据指定的键，在Map集合中获取对应的值。boolean containsKey(Object key)判断集合中是否包含指定的键。public Set<K> keySet(): 获取Map集合中所有的键，存储到Set集合中。public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet(): 获取到Map集合中所有的键值对对象的集合(Set集合)。
tips:
1，使用put方法时，若指定的键(key)在集合中没有，则没有这个键对应的值，返回null，并把指定的键值添加到集合中；
2，若指定的键(key)在集合中存在，则返回值为集合中键对应的值（该值为替换前的值），并把指定键所对应的值，替换成指定的新值。
二，哈希表
Map的底层都是通过哈希表进行实现的，那先来看看什么是哈希表。
JDK1.8之前，哈希表底层采用数组+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。
JDK1.8中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。如下图（画的不好看，只是表达一个意思。）：
说明：
1，进行键值对存储时，先通过hashCode()计算出键（K）的哈希值，然后再数组中查询，如果没有则保存。
2，但是如果找到相同的哈希值，那么接着调用equals方法判断它们的值是否相同。只有满足以上两种条件才能认定为相同的数据，因此对于Java中的包装类里面都重写了hashCode()和equals()方法。
JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能，根据对象的hashCode和equals方法来决定的。如果我们往集合中存放自定义的对象，那么保证其唯一，就必须复写hashCode和equals方法建立属于当前对象的比较方式。
下面说说关于hashCode()和equals()方法。
2.1，hashCode()和equals()
关于hashCode()我们先来看看API文档的解释。
再来看equals()的API解释：
总结：通过直接观看API文档中的解释，在结合哈希表的特点。我们得知为什么要使用hashCode()方法和equals()方法来作为元素是否相同的判断依据。
1，使用hashCode()方法可以提高查询效率，假如现在有10个位置，存储某个元素如果说没有哈希值的使用，要查找该元素就要全部遍历，在效率上是缓慢的。而通过哈希值就可以很快定位到该元素的位置，节省了遍历数组的时间。
2，但是通过哈希值就能确定唯一的值吗，当然不是。因此才需要使用equals再次进行判断。判断的目的在于当元素哈希值相等时，使用equals判断它们到底是不是同一个对象，如果是则代表是同一个元素，否则不是同一个元素那么就将其保存到链表上。
因此哈希值的使用就是为提高查询速度，equals的使用就是判断对象是否为重复元素。
2.2，Map遍历方式
在文章上面讲述到，map保存的是键值对形式，也就是说K和V的类型有可能是不一样的，也有可能是自定义的对象。因此不能像使用普通for循环遍历集合去遍历map集合。别急，在Map中已经为我们提供的两种方式，keySet()和entrySet()。
1，keySet()方式
通过该方法可以获取map中的全部key，返回的是一个set集合。那么获取到map中的key难道还拿不到对应的value吗。请看如下代码：
Map<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("Hello","World");
map.put("你好","世界");
// 1，通过ketSet方式获取map集合中的key
Set<String> keySet = map.keySet();
// 通过迭代器方式获取key，先获取一个迭代器
Iterator<String> setIterator = keySet.iterator();
while(setIterator.hasNext()){
// 获取key
String keyMap = setIterator.next();
Object obj = map.get(keyMap);
System.out.println("map--->"+obj);
}
// 2，使用增强for遍历set集合
for(String key : keySet){
System.out.println(map.get(key));
}
// 简化for循环
for(String key : map.keySet()){
System.out.println(map.get(key));
}
2，entrySet()
我们已经知道，Map中存放的是两种对象，一种称为key(键)，一种称为value(值)，它们在在Map中是一一对应关系，这一对对象又称做Map中的一个Entry(项)。Entry将键值对的对应关系封装成了对象。即键值对对象，这样我们在遍历Map集合时，就可以从每一个键值对（Entry）对象中获取对应的键与对应的值。
既然Entry表示了一对键和值，那么也同样提供了获取对应键和对应值得方法：
public K getKey()：获取Entry对象中的键。public V getValue()：获取Entry对象中的值。
在Map集合中也提供了获取所有Entry对象的方法：
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet(): 获取到Map集合中所有的键值对对象的集合(Set集合)。
// 使用Entry键值对
Set<Map.Entry<String, Object>> entrySet = map.entrySet();
// 1，使用迭代器
Iterator<Map.Entry<String, Object>> iterator = entrySet.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Map.Entry<String, Object> entry = iterator.next();
System.out.println(entry.getKey()+"--->"+entry.getValue());
}
System.out.println("=============================");
// 2，使用for循环遍历
for(Map.Entry<String,Object> entry : map.entrySet()){
System.out.println(entry.getKey()+"--->"+entry.getValue());
}
三，Hash Map实现原理
3.1，常量的使用
//创建 HashMap 时未指定初始容量情况下的默认容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//HashMap 的最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//HashMap 默认的装载因子,当 HashMap 中元素数量超过 容量装载因子时，进行resize()操作,至为什么是0.75，官方说法是这个值是最佳的阈值。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//用来定义在哈希冲突的情况下，转变为红黑树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 用来确定何时将解决 hash 冲突的红黑树转变为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/* 当需要将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树时，需要判断下此时数组容量，若是由于数组容量太小（小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ）导致的 hash 冲突太多，则不进行链表转变为红黑树操作，转为利用 resize() 函数对 hashMap 扩容 */
17 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
3.2，node节点类
// Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口并且实现数组及链表的数据结构
static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> {
final int hash; // 保存元素的哈希值
final K key; // 保存节点的key
V value; // 保存节点的value
Node<k,v> next; // 链表中，指向下一个链表的节点
//构造函数Hash值 键 值 下一个节点
Node(int hash, K key, V value, Node<k,v> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + = + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//重写equals方法，与我们上文中讲述的原理
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<!--?,?--> e = (Map.Entry<!--?,?-->)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
3.3，红黑树源码
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 定义红黑树父节点
TreeNode<K,V> left; // 左子树
TreeNode<K,V> right; // 右子树
TreeNode<K,V> prev; // 上一个节点，后期会根据上一个节点作相应判断
boolean red; // 判断颜色的属性
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
/**
* 返回根节点
*/
final TreeNode<K,V> root() {
for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {
if ((p = r.parent) == null)
return r;
r = p;
}
}
3.4，构造函数
第一种构造函数，指定初始化容量大小及装载因子。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
第二种构造函数，仅指定装载因子。
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
第三种构造函数，所有的参数都使用默认值。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
3.5，put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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;
// 1，如果table的在（n-1）&hash的值是空，就新建一个节点插入在该位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 2，否则表示有冲突,开始处理冲突
else {
Node<K,V> e;
K k;
// 3，接着检查第一个Node，p是不是要找的值
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) {
// 4，如果指针为空就挂在后面
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 5，如果有相同的key值就结束遍历
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 6，就是链表上有相同的key值
if (e != null) { // existing mapping for key，就是key的Value存在
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;//返回存在的Value值
}
}
++modCount;
// 7,如果当前大小大于定义的阈值，0.75f
if (++size > threshold)
resize();//扩容两倍
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
3.6，get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
// 1，通过哈希值和key查找元素
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab;//Entry对象数组
Node<K,V> first,e;
int n;
K k;
// 2，找到插入的第一个Node，方法是hash值和n-1相与，tab[(n - 1) & hash]
// 表示在一条链上的hash值相同的
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 3，检查第一个Node是不是要找的Node
if (first.hash == hash && // always check first node
// 4，判断条件是hash值要相同，key值要相同
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 5，检查下一个元素
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 6，遍历后面的链表，找到key值和hash值都相同的Node节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
3.7，扩容机制
hashmap扩容是一件相对很耗时的事情，在初始化hash表结构时，如果没有指定大小则默认为16，也就是node数组的大小。当容量达到最大值时，扩容到原来的2倍。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 1，判断旧表的长度不是空，且大于最大容量
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 2，把新表的长度设置为旧表长度的两倍，newCap=2*oldCap
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 3，把新表的阈值设置为旧表阈值的两倍，newThr=oldThr*2
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 初始容量设置新的阈值
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);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;//新表长度乘以加载因子
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 4，创建新的表，并初始化原始数据
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;//把新表赋值给table
// 原表不是空要把原表中数据移动到新表中
if (oldTab != null) {
// 开始遍历原来的旧表
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)//说明这个node没有链表直接放在新表的e.hash & (newCap - 1)位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order保证顺序
//新计算在新表的位置，并进行搬运
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;//记录下一个结点
//新表是旧表的两倍容量，实例上就把单链表拆分为两队，
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {//lo队不为null，放在新表原位置
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {//hi队不为null，放在新表j+oldCap位置
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
map集合的扩容要比list集合复杂的多。
四，Linked Hash Map
对于LinkedHashMap而言，它继承与HashMap、底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。其基本操作与父类HashMap相似，它通过重写父类相关的方法，来实现自己的链接列表特性，同时它也保证元素是有序的。
五，Hash Table
Hashtable的实现原理和Hash Map是类似的，但区别是它是线程安全的，也正因为如此导致查询速度较慢。
注意：Hash Table中K和V是不允许存储null值。
六，接上一篇Hash Set
在上一篇博客中总结了关于ArrayList集合的知识，后来打算想单独写一篇关于Hash Set的博客，但是想想和接下来要总结的Hash Map有些类似，因为Hash Set底层就是通过Hash Map实现的。
从源码看出这简直是赤裸裸的new了一个Hash Map，虽然原理类似但多少有区别，毕竟这是两个体系的集合。
最根本区别在于set集合存储单值对象。而map是键值对，但有一个相同点是都不能存储重复元素。
注意：Hash Set也是线程不安全的。
七，总结
关于集合的总结一共就两篇，但是只详细总结了Array List和Hash Map两个集合。那对于其他的为什么没有详细总结，因为博主觉得剩下的基本是大同小异，比如Hash Set和Hash Map的关系。所以只把两个派系的典型集合总结完毕，但是每个集合之间都是有区别的，在工作中也要根据实际情况选择。
另外关于集合方面的知识也是面试中常问的，后期会整理一些关于面试方面的题共大家参考。
最后关于集合总结就这些，但这只是开始，还有很多集合方面的内容没有总结，因此后期还会继续更新。以上内容都是自主学习整理，如有不适之处，欢迎留言指正。
感谢阅读！
