HashMap工作原理

HashMap存储的实现（put()方法）

HashMap采用了一种所谓的“Hash算法”来决定每个元素的存储位置。

当程序执行map.put("语文",80.0)时，系统将调用"语文"（即Key）的hashCode()方法得到其hashCode值---每个java对象都有hashCode()方法，都可以通过该方法获得它的hashCode值。得到这个对象的hashCode值之后，系统根据hashCode值来决定 该元素的存储位置。

我们可以看HashMap类的put(K key,V value)方法的源代码：

public V put(K key, V value)

{

// 如果 key 为 null，调用 putForNullKey 方法进行处理

if (key == null)

return putForNullKey(value);

// 根据 key 的 keyCode 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<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)

{

Object k;

// 找到指定 key 与需要放入的 key 相等（hash 值相同

// 通过 equals 比较放回 true）

if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key

|| key.equals(k)))

{

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;

}

上面程序中用到了一个重要的内部接口：Map.Entry，每个 Map.Entry 其实就是一个 key-value 对。从上面程序中可以看出：当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时，完全没有考虑 Entry 中的 value，仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。这也说明了前面的结论：我们完全可以把 Map 集合中的 value
当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。

上面方法提供了一个根据 hashCode() 返回值来计算 Hash 码的方法：hash()，这个方法是一个纯粹的数学计算，其方法如下：

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

对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 Hash 码值总是相同的。接下来程序会调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。


图 1. HashMap 的存储示意



key相同的则产生链。

HashMap 的读取实现（）

当 HashMap 的每个 bucket（数组a[i]) 里存储的 Entry（键值对） 只是一个 Entry ——也就是存储的时候没有哈希冲突，此时的 HashMap 具有最好的性能：当程序通过 key 取出对应 value 时，系统只要先计算出该 key 的 hashCode() 返回值，在根据该 hashCode 返回值找出该 key 在 table 数组中的索引，然后取出该索引处的 Entry，最后返回该 key 对应的 value 即可。看 HashMap 类的 get(K key) 方法代码：

public V get(Object key)
{
// 如果 key 是 null，调用 getForNullKey 取出对应的 value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值<span style="color:#ff0000;">计算它的 hash 码  第一步</span>
int hash = hash(key.hashCode());
// 对比键值，取出 table 数组中指定索引处的值，
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
// 搜索该 Entry 链的下一个 Entr
e = e.next) 		 // ①
{
Object k;
// 如果该 Entry 的 key 与被搜索 <span style="color:#ff0000;">key 相同  第二步</span>
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key
|| <span style="color:#ff0000;">key.equals(k))) </span>
return e.value;
}
return null;
}

从上面代码中可以看出，如果 HashMap 的每个 bucket 里只有一个 Entry 时，HashMap 可以根据索引、快速地取出该 bucket 里的 Entry；在发生“Hash 冲突”的情况下，单个 bucket 里存储的不是一个 Entry，而是一个 Entry 链，系统只能必须按顺序遍历每个 Entry，直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中），那系统必须循环到最后才能找到该元素。

归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 Hash 算法来决定其存储位置；当需要取出一个 Entry 时，也会根据 Hash 算法找到其存储位置，直接取出该 Entry。由此可见：HashMap 之所以能快速存、取它所包含的 Entry，完全类似于现实生活中母亲从小教我们的：不同的东西要放在不同的位置，需要时才能快速找到它。

当创建 HashMap 时，有一个默认的负载因子（load factor），其默认值为 0.75，这是时间和空间成本上一种折衷：增大负载因子可以减少 Hash 表（就是那个 Entry 数组）所占用的内存空间，但会增加查询数据的时间开销，而查询是最频繁的的操作（HashMap 的 get() 与 put() 方法都要用到查询）；减小负载因子会提高数据查询的性能，但会增加 Hash 表所占用的内存空间。

掌握了上面知识之后，我们可以在创建 HashMap 时根据实际需要适当地调整 load factor 的值；如果程序比较关心空间开销、内存比较紧张，可以适当地增加负载因子；如果程序比较关心时间开销，内存比较宽裕则可以适当的减少负载因子。通常情况下，程序员无需改变负载因子的值。

如果开始就知道 HashMap 会保存多个 key-value 对，可以在创建时就使用较大的初始化容量，如果 HashMap 中 Entry 的数量一直不会超过极限容量（capacity * load factor），HashMap 就无需调用 resize() 方法重新分配 table 数组，从而保证较好的性能。当然，开始就将初始容量设置太高可能会浪费空间（系统需要创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组），因此创建 HashMap 时初始化容量设置也需要小心对待。