摘要：对，分别对和进行排序。主要保存对象的信息，主要是方法。组件主要是通过对进行缓存。同步控制中是一个静变量，那么随之而来的就是的同步问题。现在的问题在于如果获取不了对象时会要执行设置操作操作，此时并发问题随之而来。
一.hashmap的底层原理。
1.hashmap的数据结构
Hashmap实际上是一个数组和链表的结合体（在数据结构中，一般称之为“链表散列“），请看下图（横排表示数组，纵排表示数组元素【实际上是一个链表】）。
从图中我们可以看到一个hashmap就是一个数组结构，当新建一个hashmap的时候，就会初始化一个数组。
上面的Entry就是数组中的元素，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。
当我们往hashmap中put元素的时候，先根据key的hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），然后就可以把这个元素放到对应的位置中了。如果这个元素所在的位子上已经存放有其他元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。从hashmap中get元素时，首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。从这里我们可以想象得到，如果每个位置上的链表只有一个元素，那么hashmap的get效率将是最高的.
2.hash算法
我们可以看到在hashmap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。
首先算得key得hashcode值，然后跟数组的长度-1做一次“与”运算（&）。看上去很简单，其实比较有玄机。比如数组的长度是2的4次方，那么hashcode就会和2的4次方-1做“与”运算。很多人都有这个疑问，为什么hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时，hashmap的效率最高，我以2的4次方举例，来解释一下为什么数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。
看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，但是很明显，当它们和1110“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！
所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。所以，在存储大容量数据的时候，最好预先指定hashmap的size为2的整数次幂次方。就算不指定的话，也会以大于且最接近指定值大小的2次幂来初始化的。
3、hashmap的resize
那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过160.75=12的时候，就把数组的大小扩展为216=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个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。比如说，我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.751000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size >1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。
4、key的hashcode与equals方法改写
在第一部分hashmap的数据结构中，annegu就写了get方法的过程：首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素。所以，hashcode与equals方法对于找到对应元素是两个关键方法。
Hashmap的key可以是任何类型的对象，例如User这种对象，为了保证两个具有相同属性的user的hashcode相同，我们就需要改写hashcode方法，比方把hashcode值的计算与User对象的id关联起来，那么只要user对象拥有相同id，那么他们的hashcode也能保持一致了，这样就可以找到在hashmap数组中的位置了。如果这个位置上有多个元素，还需要用key的equals方法在对应位置的链表中找到需要的元素，所以只改写了hashcode方法是不够的，equals方法也是需要改写滴~当然啦，按正常思维逻辑，equals方法一般都会根据实际的业务内容来定义，例如根据user对象的id来判断两个user是否相等。
在改写equals方法的时候，需要满足以下三点：
(1) 自反性：就是说a.equals(a)必须为true。
(2) 对称性：就是说a.equals(b)=true的话，b.equals(a)也必须为true。
(3) 传递性：就是说a.equals(b)=true，并且b.equals(c)=true的话，a.equals(c)也必须为true。
通过改写key对象的equals和hashcode方法，我们可以将任意的业务对象作为map的key(前提是你确实有这样的需要)。
摘自：http://blog.csdn.net/jdjdndhj...
http://www.zhangxinxu.com/wor...
这个写的还是很到位的，大体浏览了一下，没太仔细看，掌握一些大概，以后有空再完全理解。
通过缓存来优化
需要两个组件ClassInfo和ReflectionCache。
ClassInfo主要保存Class对象的信息，主要是方法Map。其中ClassInfo中包括三部分方法的Map: Getter, Setter, Other。Getter是Class的属性的获取方法，Setter是Class的属性的设置方法，Other是其它方法。需要注意的是Getter和Setter的方法需要完全符合Javabean规范(isXXX方法属于Getter方法范围内)，其key值是方法对应的属性名。Other方法是除Getter和Setter以外的其它方法。
ReflectionCache组件主要是通过HashMap对ClassInfo进行缓存。缓存的键值是ClassInfo中Class对象的全称。如一个String对象，它缓存的键值就是java.lang.String。并且ReflectionCache提供了几种不同get和put方法来方便用户的操作。
另外ClassInfo的生成需要用到ClassInfoUtils工具。它的主要工作是创建ClassInfo对象，其中创建ClassInfo时可以提供Method Type信息来指定缓存的方法类型（如：所有方法-All、存取器方法-Access、获取方法-Getter和设置方法-Setter）。
5.同步控制
ReflectionCache中ClassInfoMap是一个静变量，那么随之而来的就是HashMap的同步问题。我对ReflectionCache的做了些改进，主要是对put方法的处理。首先HashMap的获取操作（get操作）没有加入同步操作，因此获取的操作是可以并发的。现在的问题在于如果获取不了ClassInfo对象时会要执行设置操作（set操作），此时并发问题随之而来。可能在同一时刻会有很多线程去设置ClassInfo，在第一个设置完ClassInfo的线程结束后，第二个线程应该停止设置ClassInfo。在此需求之上，我们需要对ReflectionCache的put操作上加上同步块，并且让put操作再执行一个额外的操作：返回添加到ClassInfoMap中的ClassInfo，不管它是不是其它线程添加的。因此我们在设置ClassInfo时，可以这样操作：
ClassInfo classInfo = ReflectionCache.putClassInfo(String.class);
select f1 from (select f1 from t1 UNION all select f2 from t2) t3 GROUP BY f1 HAVING COUNT(f1) = 113.hibernate的一二级缓存 14.session和cookie的区别与联系 15.springboot是如何实现，没有配置文件的。
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