一、HashMap的数据结构
HashMap<String,String> map=new HashMap();
map.put("1","Kobe");
这两行代码表示数据已经在HashMap中存储完成。而这也引发了一个问题，数据如何才能在HashMap中高效地存储？
从这个问题出发，我们首先应该了解HashMap的底层数据结构。
HashMap：数组+链表[单向链表]+红黑树 JDK1.8
我们都知道的是HashMap是存储键值对(key,value)的容器，那么从上图来看在每个小格子中应当放入key还是value或者都存放呢？
如果大家看过源码就会知道，这里采用了一种面向对象的思想，将【key,value】封装起来
class Node{
private String key;
private String value；
}
由此可知，每一个小格子就是一个new Node，而如果要将他们具体实现出来，只需要在Node的基础上稍加改动即可。
Node[] table=new Node[24]; //表示数组
class Node{
private String key; //表示单项链表
private String value；
Node next;
}
class TreeNode entends Node{ //红黑树的伪码表示
parent;
left;
right;
}
二、hash函数和碰撞
当我们获取数据后，要将其存入到HashMap中，就需要确定key,value组成的Node对象在数组索引下标中的位置。
如果想要获取位置，就需要：
- 数组长度 length
- 得到一个整型数 [0 ---- length-1]
(1)我们首先可能想到用
Random.nextInt(length)；
但是这样以来就会产生两个问题：
- 随机重复的可能性太大
- 查找时候没有依据
(2)鉴于这样的情况，hashCode就登场了：
- 得到整型数
int hash = key.hashCode() ——> 32位的0和1组成的整数
如果我们用一个例子来表示：“1”.hashCode 有可能会超过存储范围
- 控制这个整型数的范围
这时就需要控制整形的hash值的范围：hash%length = 需要的范围
但即便是这样，也会产生一定的问题。在hash = key.hashCode();中，如果key的值是31，47之类的数，在模16后（hash%16）得到的结果都是1，这样Node对象去到同一个位置的可能性会比较大，存储的资源就会大大被浪费。
要使index的结果尽可能不重复，就需要换一种计算形式：hash & length-1
得到的结果同样是在0~15之间，这与取模运算得到的结果是一样的。
但即便是这样，不同的hash值也有可能会产生相同的index：
这时就需要把原本hash值的低16位和高16位进行异或运算：
hash函数：将key.hashCode() 高16位和低16位进行一个异或运算，这样得出的最终hash值，最后几位重复的可能性就比原来低了很多。
hash碰撞
在 hash&(n-1) 中，index结果如果重复了，就表示碰撞了。
在这里插入图片描述op2：length-1 ——> 01111这种形式，如果不是这种形式，则无论op1的末尾值无论是1还是0最后计算的结果都会是0，这样就增加了重复的概率。
index实际上取决于op1，因为op2除了第一位之外，其他几位都是1，这也意味着数组的大小必须是10000-1=0111（2的幂次方）
三、put的过程
当我们new出来一个HashMap，我们需要去put，也就是向其中存入数据。而在put的时候，需要求出key值的hash（ hash(key) ），这里的hash是为了在之后确定位置时使用。在完成hash函数之后，并且维护几个变量，就可以开始具体的put过程。
- 检查Node数组有没有初始化，如果没有初始化，那么就需要对它进行初始化。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
resize()方法初始化
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; //默认数组大小16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); //16*0.75=12 扩容标准
Node<K,V> newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //数组初始化
2.根据hash函数得到的hash结果，计算Node节点的下标的位置，并开始存入数据。
假如计算出来的Node节点的下标位置是1，判断1这个位置原来有没有Node节点。如果没有，那么就直接创建Node对象，放到数组该位置。如果1这个位置有元素，就分为三种情况： （1）key值相同，直接替换value值 （2）key值不相同，按链表的方式进行存储 （3）key值不相同，按红黑树的方式存储
else {
Node<K,V> e; K k;
//key值相同，直接替换value值
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e=p;
//key值不相同，按链表的方式进行存储
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//key值不相同，按链表的方式进行存储 ————> 循环遍历当前链表，直到找到当前链表的最后一个节点，next==null，将new出来的Node放到最后节点的后面
for (int binCount = 0; ; ++binCount){
if ((e = p.next) == null){
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//但凡新增加一个节点，就检查长度有没有超过8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
//链表转红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
注意：链表的长度超过8，就转为红黑树；红黑树里的节点小于6，就转为链表。
四、HashMap的扩容
当数组的大小无法满足存储的需求时，就需要对HashMap进行扩容。
扩容的方法就是：创建一个新的数组，将老数组中的【链表，红黑树】迁移到新数组中。
注意：在扩容时要保证2的倍数扩容，比如16 —> 32，符合2的幂次的规律。
而在什么情况下会发生扩容呢？
假如数组大小时16，当整个数据结构中节点的数量超过 16*0.75=12 时，就会发生扩容。
//源码中的0.75就是负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
if (++size > threshold) //扩容标准，这里的threshold就是16*0.75
resize(); //功能：初始化/扩容
//这里的MAXIMUM_CAPACITY是2^30,如果老数组大于这个数，就不需要扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果没有超过，就将老数组大小向右位移一位
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//而这时使用的是新的数组，所以扩容标准也增加一倍，为24
newThr = oldThr << 1;
当取得这两个参数时，就可以创建新数组：
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
再之后就需要将老数组的节点迁移到新数组中：
- 循环遍历老的数组的下标
- 判断当前下标位置有没有元素，有元素才值得迁移
- 如果下标位置有元素，并且下面没有元素
- 如果下面有元素，并且是红黑树形式
- 如果下面有元素，并且是链表形式
if (oldTab != null) {
//循环遍历老的数组的下标
for(int j = 0;j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//判断当前下标位置有没有元素，有元素才值得迁移
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//如果下标位置有元素，并且下面没有元素
if (e.next == null)
//得到Node节点再新数组下标的位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
//如果下面有元素，并且是红黑树形式
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
Node<K,V> loHead = null, lotail = null;
Node<K,V> hiload = null,hiTail = null;
Node<K,V> next;
//如果下面有元素，并且是链表形式
do {
next = e.next;
//老数组链表中i位置的Node节点，会保存到新数组中对应的i位置
if ((e.hash &oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//老数组链表中i位置的Node节点，会保存到新数组中对应的i+oldCap位置 1+16=17
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j+oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
五、线程安全
多线程执行操作和单线程执行操作，最终的数据不一致，这就是线程非安全。如果想要保证线程安全，这个线程就需要原子性，可见性，有序性这三大性质。
方法：只有此线程操作完成或者异常退出，其他线程才能进来操作。可以在put的过程中加入synchronized(同步)关键字。但是这样会导致每一个线程都会有一把锁，使得效率大大降低。这时可以使用hashtable或者ConcurrentHashMap,这里不做过多延伸
原文链接：http://m6z.cn/6s8bYq
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