重新详尽的理解HasMap

摘要：根据的重新计算值。如果这两个的通过比较返回，新添加的将覆盖集合中原有的，但不会覆盖。如果这两个的通过比较返回，新添加的将与集合中原有形成链，而且新添加的位于链的头部具体说明继续看方法的说明。

hashCode的存在主要是用于查找的快捷性，如Hashtable，HashMap等，hashCode是用来在散列存储结构中确定对象的存储地址的.

1.hashcode是用来查找的，如果你学过数据结构就应该知道，在查找和排序这一章有
例如内存中有这样的位置
0  1  2  3  4  5  6  7 
而我有个类，这个类有个字段叫ID,我要把这个类存放在以上8个位置之一，如果不用hashcode而任意存放，那么当查找时就需要到这八个位置里挨个去找，或者用二分法一类的算法。
但如果用hashcode那就会使效率提高很多。
我们这个类中有个字段叫ID,那么我们就定义我们的hashcode为ID％8，然后把我们的类存放在取得得余数那个位置。比如我们的ID为9，9除8的余数为1，那么我们就把该类存在1这个位置，如果ID是13，求得的余数是5，那么我们就把该类放在5这个位置。这样，以后在查找该类时就可以通过ID除 8求余数直接找到存放的位置了。
2.但是如果两个类有相同的hashcode怎么办那（我们假设上面的类的ID不是唯一的），例如9除以8和17除以8的余数都是1，那么这是不是合法的，回答是：可以这样。那么如何判断呢？在这个时候就需要定义 equals了。
也就是说，我们先通过 hashcode来判断两个类是否存放某个桶里，但这个桶里可能有很多类，那么我们就需要再通过 equals 来在这个桶里找到我们要的类。
那么。重写了equals()，为什么还要重写hashCode()呢？
想想，你要在一个桶里找东西，你必须先要找到这个桶啊，你不通过重写hashcode()来找到桶，光重写equals()有什么用啊

HashMap概述

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。

内部存储

HashMap的内部存储是一个数组（bucket），数组的元素Node实现了是Map.Entry接口(hash, key, value, next)，next非空时指向定位相同的另一个Entry，如图：

hashCode的存在主要是用于查找的快捷性，如Hashtable，HashMap等，hashCode是用来在散列存储结构中确定对象的存储地址的.

1.hashcode是用来查找的，如果你学过数据结构就应该知道，在查找和排序这一章有
例如内存中有这样的位置
0  1  2  3  4  5  6  7 
而我有个类，这个类有个字段叫ID,我要把这个类存放在以上8个位置之一，如果不用hashcode而任意存放，那么当查找时就需要到这八个位置里挨个去找，或者用二分法一类的算法。
但如果用hashcode那就会使效率提高很多。
我们这个类中有个字段叫ID,那么我们就定义我们的hashcode为ID％8，然后把我们的类存放在取得得余数那个位置。比如我们的ID为9，9除8的余数为1，那么我们就把该类存在1这个位置，如果ID是13，求得的余数是5，那么我们就把该类放在5这个位置。这样，以后在查找该类时就可以通过ID除 8求余数直接找到存放的位置了。
2.但是如果两个类有相同的hashcode怎么办那（我们假设上面的类的ID不是唯一的），例如9除以8和17除以8的余数都是1，那么这是不是合法的，回答是：可以这样。那么如何判断呢？在这个时候就需要定义 equals了。
也就是说，我们先通过 hashcode来判断两个类是否存放某个桶里，但这个桶里可能有很多类，那么我们就需要再通过 equals 来在这个桶里找到我们要的类。
那么。重写了equals()，为什么还要重写hashCode()呢？
想想，你要在一个桶里找东西，你必须先要找到这个桶啊，你不通过重写hashcode()来找到桶，光重写equals()有什么用啊

HashMap概述

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
在java编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。

内部存储

HashMap的内部存储是一个数组（bucket），数组的元素Node实现了是Map.Entry接口(hash, key, value, next)，next非空时指向定位相同的另一个Entry，如图：

存储

public V put(K key, V value) {
      // HashMap允许存放null键和null值。
     // 当key为null时，调用putForNullKey方法，将value放置在数组第一个位置。
     if (key == null)
         return putForNullKey(value);
     // 根据key的keyCode重新计算hash值。
     int hash = hash(key.hashCode());
     // 搜索指定hash值在对应table中的索引。
     int i = indexFor(hash, table.length);
     // 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素。
     for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
         Object k;
         if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
             // 如果发现已有该键值，则存储新的值，并返回原始值
             V oldValue = e.value;
             e.value = value;
             e.recordAccess(this);
             return oldValue;
         }
     }
     // 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
     modCount++;
     // 将key、value添加到i索引处。
     addEntry(hash, key, value, i);
     return null;
 }

根据hash值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置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。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。
hash(int h)方法根据key的hashCode重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的hash冲突。

 static int hash(int h) {
     h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
     return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
 }

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，这样就大大优化了查询的效率。

根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。

具体如何根据hash计算下标呢，参见

JDK 源码中 HashMap 的 hash 方法原理是什么？

获取

 public V get(Object key) {
     if (key == null)
         return getForNullKey();
     int hash = hash(key.hashCode());
     for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)];
         e != null;
         e = e.next) {
         Object k;
         if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
             return e.value;
     }
     return null;
 }

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。

HashMap的resize

当hashmap中的元素越来越多的时候，碰撞的几率也就越来越高（因为数组的长度是固定的），所以为了提高查询的效率，就要对hashmap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，所以这是一个通用的操作，很多人对它的性能表示过怀疑，不过想想我们的“均摊”原理，就释然了，而在hashmap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是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。

1.8的优化

Java8做的改变:
1.HashMap是数组+链表+红黑树(JDK1.8增加了红黑树部分),当链表长度>=8时转化为红黑树
在JDK1.8版本中,对数据结构做了进一步的优化,引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过8)时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增刪改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、刪除、查找等算法。

java8 中对hashmap护容不是重新计算所有元素在数组的位置，而是我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来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动2次幂的位置在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap"。

面试中通常被问到的。

HashMap高并发情况下会出现什么问题?

扩容问题
HashMap的存放自定义类时，需要实现自定义类的什么方法?

hashCode和equals.通过hash(hashCode)然后模运算(其实是与的位操作)定位在Entry数组中的下标，然后遍历这之后的链表，通过equals比较有没有相同的key,如果有直接覆盖value,如果没有就重新创建一一个Entry。

hashmap为什么可以插入空值?

HashMap中添加key == null的Entry时会调用putForNullKey方法直接去遍历table[0]Entry链表，寻找e.key == null的Entry或者没有找到遍历结束如果找到了e.key==null,就保存null值对应的原值oldValue,然后覆盖原值，并返回oldValue如果在table[O]Entrty链表中没有找到就调用addEntry方法添加一个key为null的Entry

Hashmap 为什么线程不安全(hash 碰撞和扩容导致)

HashMap扩容的的时候可能会形成环形链表，造成死循环。