并发-HashMap和HashTable源码分析

HashMap和HashTable源码分析

参考：

https://blog.csdn.net/luanlouis/article/details/41576373

http://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6059914.html

https://tech.meituan.com/java-hashmap.html

HashMap在Java开发中有着非常重要的角色地位，每一个Java程序员都应该了解HashMap。

本文主要从源码角度来解析HashMap的设计思路，并且详细地阐述HashMap中的几个概念，并深入探讨HashMap的内部结构和实现细节，讨论HashMap的性能问题，并且在文中贯穿着一些关于HashMap常见问题的讨论。

读完本文，你会了解到：    1. HashMap的设计思路和内部结构组成

2. HashMap中的一些概念： 什么是阀值？为什么会有阀值？什么是加载因子？它们有什么作用？

3. HashMap的性能问题以及使用事项

4. HashMap的源码实现解析

5. 为什么JDK建议我们重写Object.equals(Object obj)方法时，需要保证对象可以返回相同的hashcode值？

1. HashMap设计思路以及内部结构组成

HashMap设计思路

Map<K,V>是一种以键值对存储数据的容器，而HashMap则是借助了键值Key的hashcode值来组织存储，使得可以非常快速和高效地地根据键值key进行数据的存取。

对于键值对<Key,Value>，HashMap内部会将其封装成一个对应的Entry<Key,Value>对象，即Entry<Key,Value>对象是键值对<Key,Value>的组织形式；

对于每个对象而言，JVM都会为其生成一个hashcode值。HashMap在存储键值对Entry<Key,Value>的时候，会根据Key的hashcode值，以某种映射关系，决定应当将这对键值对Entry<Key,Value>存储在HashMap中的什么位置上；

当通过Key值取数据的时候，然后根据Key值的hashcode，以及内部映射条件，直接定位到Key对应的Value值存放在什么位置，可以非常高效地将Value值取出。

为了实现上述的设计思路，在HashMap内部，采用了数组+链表的形式来组织键值对Entry<Key,Value>。

HashMap内部维护了一个Entry[] table 数组，当我们使用 new HashMap()创建一个HashMap时，Entry[] table 的默认长度为16。Entry[] table的长度又被称为这个HashMap的容量（capacity）；

对于Entry[] table的每一个元素而言，或为null，或为由若干个Entry<Key,Value>组成的链表。HashMap中Entry<Key,Value>的数目被称为HashMap的大小(size);

Entry[] table中的某一个元素及其对应的Entry<Key,Value>又被称为桶(bucket);

其结构如下图所示：

HashMap内部组织结构由上图所示，现在来看一下HashMap的基本工作流程：

2. 什么是阀值？为什么会有阀值？什么是加载因子？它们有什么作用？

HashMap设计的初衷，是为了尽可能地迅速根据Key的hashCode值, 直接就可以定位到对应的Entry<Key,Value>对象，然后得到Value。

请读者考虑这样一个问题：

当我们使用 HashMap map = new HashMap()语句时，我们会创建一个HashMap对象，它内部的 Entry[] table的大小为 16，我们假定Entry[] table的大小会改变。现在，我们现在向它添加160对Key值完全不同的键值对<Key,Value>，那么，该HashMap内部有可能下面这种情况：即对于每一个桶中的由Entry<Key,Value>组成的链表的长度会非常地长！我们知道，对于查找链表操作的时间复杂度是很高的，为O(n)。这样的一个HashMap的性能会很低很低，如下图所示：

现在再来分析一下这个问题，当前的HashMap能够实现：

1. 根据Key的hashCode，可以直接定位到存储这个Entry<Key,Value>的桶所在的位置，这个时间的复杂度为O(1)；

2. 在桶中查找对应的Entry<Key,Value>对象节点，需要遍历这个桶的Entry<Key,Value>链表，时间复杂度为O(n);

那么，现在，我们应该尽可能地将第2个问题的时间复杂度o(n)降到最低，读者现在是不是有想法了：我们应该要求桶中的链表的长度越短越好！桶中链表的长度越短，所消耗的查找时间就越低，最好就是一个桶中就一个Entry<Key,Value>对象节点就好了！

这样一来，桶中的Entry<Key,Value>对象节点要求尽可能第少，这就要求，HashMap中的桶的数量要多了。

我们知道，HashMap的桶数目，即Entry[] table数组的长度，由于数组是内存中连续的存储单元，它的空间代价是很大的，但是它的随机存取的速度是Java集合中最快的。我们增大桶的数量，而减少Entry<Key,Value>链表的长度，来提高从HashMap中读取数据的速度。这是典型的拿空间换时间的策略。

但是我们不能刚开始就给HashMap分配过多的桶(即Entry[] table 数组起始不能太大)，这是因为数组是连续的内存空间，它的创建代价很大，况且我们不能确定给HashMap分配这么大的空间，它实际到底能够用多少，为了解决这一个问题，HashMap采用了根据实际的情况，动态地分配桶的数量。

HashMap的权衡策略

要动态分配桶的数量，这就要求要有一个权衡的策略了，HashMap的权衡策略是这样的：

如果

HashMap的大小> HashMap的容量(即Entry[] table的大小)*加载因子(经验值0.75)

则

HashMap中的Entry[] table 的容量扩充为当前的一倍；

然后重新将以前桶中的Entry<Key,Value>链表重新分配到各个桶中

上述的  HashMap的容量(即Entry[] table的大小) * 加载因子(经验值0.75)就是所谓的阀值(threshold)：

最后，请读者看一个实例：

默认创建的HashMap map =new HashMap();map的容量是 16，那么，当我们往 map中添加第几个完全不同的键值对<Key,Value>时，HashMap的容量会扩充呢？

呵呵，很简单的计算：由于默认的加载因子是0.75 ，那么，此时map的阀值是 16*0.75 = 12，即添加第13 个键值对<Key,Value>的时候，map的容量会扩充一倍。

这时候读者可能会有疑问：本来Entry[] table的容量是16，当放入12个键值对<Key,Value>后，不是至少还剩下4个Entry[] table 元素没有被使用到吗？这不是浪费了宝贵的空间了吗？！   确实如此，但是为了尽可能第减少桶中的Entry<Key,Value>链表的长度，以提高HashMap的存取性能，确定的这个经验值。如果读者你对存取效率要求的不是太高，想省点空间的话，你可以new HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)构造方法将这个因子设置得大一些也无妨。

2. HashMap的算法实现解析

HashMap的算法实现最重要的两个是put() 和get() 两个方法，下面我将分析这两个方法：

1. public V put(K key, V value);
2. public V get(Object key);

另外，HashMap支持Key值为null 的情况，我也将详细地讨论这个问题。

1. 向HashMap中存储一对键值对<Key,Value>流程---put()方法实现：

put()方法-向HashMap存储键值对<Key,Value>

a.  获取这个Key的hashcode值，根据此值确定应该将这一对键值对存放在哪一个桶中，即确定要存放桶的索引；

b.  遍历所在桶中的Entry<Key,Value>链表，查找其中是否已经有了以Key值为Key存储的Entry<Key,Value>对象，

c1. 若已存在，定位到对应的Entry<Key,Value>,其中的Value值更新为新的Value值；返回旧值；

c2. 若不存在，则根据键值对<Key,Value> 创建一个新的Entry<Key,Value>对象，然后添加到这个桶的Entry<Key,Value>链表的头部。

d.  当前的HashMap的大小(即Entry<key,Value>节点的数目)是否超过了阀值，若超过了阀值(threshold)，则增大HashMap的容量(即Entry[] table 的大小)，并且重新组织内部各个Entry<Key,Value>排列。

详细流程如下列的代码所示：

1. /**
2. * 将<Key,Value>键值对存到HashMap中，如果Key在HashMap中已经存在，那么最终返回被替换掉的Value值。
3. * Key 和Value允许为空
4. */
5. public V put(K key, V value) {
6. //1.如果key为null，那么将此value放置到table[0],即第一个桶中
7. if (key == null)
8. return putForNullKey(value);
9. //2.重新计算hashcode值，
10. int hash = hash(key.hashCode());
11. //3.计算当前hashcode值应当被分配到哪一个桶中，获取桶的索引
12. int i = indexFor(hash, table.length);
13. //4.循环遍历该桶中的Entry列表
14. for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
15. Object k;
16. //5. 查找Entry<Key,Value>链表中是否已经有了以Key值为Key存储的Entry<Key,Value>对象,
17. //已经存在,则将Value值覆盖到对应的Entry<Key,Value>对象节点上
18. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {//请读者注意这个判定条件，非常重要！！！
19. V oldValue = e.value;
20. e.value = value;
21. e.recordAccess(this);
22. return oldValue;
23. }
24. }
25. modCount++;
26. //6不存在，则根据键值对<Key,Value> 创建一个新的Entry<Key,Value>对象，然后添加到这个桶的Entry<Key,Value>链表的头部。
27. addEntry(hash, key, value, i);
28. return null;
29. }
30. /**
31. * Key 为null,则将Entry<null,Value>放置到第一桶table[0]中
32. */
33. private V putForNullKey(V value) {
34. for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
35. if (e.key == null) {
36. V oldValue = e.value;
37. e.value = value;
38. e.recordAccess(this);
39. return oldValue;
40. }
41. }
42. modCount++;
43. addEntry(0, null, value, 0);
44. return null;
45. }

1. /**
2. * 根据特定的hashcode 重新计算hash值，
3. * 由于JVM生成的的hashcode的低字节(lower bits)冲突概率大，（JDK只是这么一说，至于为什么我也不清楚）
4. * 为了提高性能，HashMap对Key的hashcode再加工，取Key的hashcode的高字节参与运算
5. */
6. static int hash(int h) {
7. // This function ensures that hashCodes that differ only by
8. // constant multiples at each bit position have a bounded
9. // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
10. h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
11. return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
12. }
13. /**
14. * 返回此hashcode应当分配到的桶的索引
15. */
16. static int indexFor(int h, int length) {
17. return h & (length-1);
18. }

 void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }

void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
  }

当HashMap的大小大于阀值时，HashMap容量的扩充算法当当前的HashMap的大小大于阀值时，HashMap会对此HashMap的容量进行扩充，即对内部的Entry[] table 数组进行扩充。
HashMap对容量（Entry[] table数组长度） 有两点要求：

1. 容量的大小应当是 2的N次幂；
2. 当容量大小超过阀值时，容量扩充为当前的一倍；

这里第2点很重要,如果当前的HashMap的容量为16，需要扩充时，容量就要变成16*2 = 32,接着就是32*2=64、64*2=128、128*2=256.........可以看出，容量扩充的大小是呈指数级的级别递增的。

这里容量扩充的操作可以分为以下几个步骤：

1. 申请一个新的、大小为当前容量两倍的数组；

2.  将旧数组的Entry[] table中的链表重新计算hash值，然后重新均匀地放置到新的扩充数组中；

3.  释放旧的数组；

由上述的容量扩充的步骤来看，一次容量扩充的代价非常大，所以在容量扩充时，扩充的比例为当前的一倍，这样做是尽量减少容量扩充的次数。

为了提高HashMap的性能：

1.在使用HashMap的过程中，你比较明确它要容纳多少Entry<Key,Value>，你应该在创建HashMap的时候直接指定它的容量；

2. 如果你确定HashMap的使用的过程中，大小会非常大，那么你应该控制好加载因子的大小，尽量将它设置得大些。避免Entry[] table过大，而利用率觉很低。

1. /**
2. * Rehashes the contents of this map into a new array with a
3. * larger capacity.  This method is called automatically when the
4. * number of keys in this map reaches its threshold.
5. *
6. * If current capacity is MAXIMUM_CAPACITY, this method does not
7. * resize the map, but sets threshold to Integer.MAX_VALUE.
8. * This has the effect of preventing future calls.
9. *
10. * @param newCapacity the new capacity, MUST be a power of two;
11. *        must be greater than current capacity unless current
12. *        capacity is MAXIMUM_CAPACITY (in which case value
13. *        is irrelevant).
14. */
15. void resize(int newCapacity) {
16. Entry[] oldTable = table;
17. int oldCapacity = oldTable.length;
18. if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
19. threshold = Integer.MAX_VALUE;
20. return;
21. }
22. Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
23. transfer(newTable);
24. table = newTable;
25. threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
26. }
27. /**
28. * Transfers all entries from current table to newTable.
29. */
30. void transfer(Entry[] newTable) {
31. Entry[] src = table;
32. int newCapacity = newTable.length;
33. for (int j = 0; j < src.length; j++) {
34. Entry<K,V> e = src[j];
35. if (e != null) {
36. src[j] = null;
37. do {
38. Entry<K,V> next = e.next;
39. int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
40. e.next = newTable[i];
41. newTable[i] = e;
42. e = next;
43. } while (e != null);
44. }
45. }
46. }

为什么JDK建议我们重写Object.equals(Object obj)方法时，需要保证对象可以返回相同的hashcode值？

Java程序员都看过JDK的API文档，该文档关于Object.equals(Object obj)方法，有这样的描述：

“注意：当此方法被重写时，通常有必要重写hashCode 方法，以维护hashCode 方法的常规协定，该协定声明相等对象必须具有相等的哈希码。”

读者虽然知道这个协定，但是不一定真正知道为什么会有这一个要求，现在，就来看看原因吧。

请读者再注意看一下上述的额put()方法实现，当遍历某个桶中的Entry<Key,Value>链表来查找Entry实例的过程中所使用的判断条件：

1. for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
2. Object k;
3. //5. 查找Entry<Key,Value>链表中是否已经有了以Key值为Key存储的Entry<Key,Value>对象,
4. //已经存在,则将Value值覆盖到对应的Entry<Key,Value>对象节点上
5. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
6. V oldValue = e.value;
7. e.value = value;
8. e.recordAccess(this);
9. return oldValue;
10. }
11. }

对于给定的Key,Value，判断该Key是否与Entry链表中有某一个Entry对象的Key值相等使用的是(k==e.key)==key) || key.equals(k)，另外还有一个判断条件：即Key经过hash函数转换后的hash值和当前Entry对象的hash属性值相等（该hash属性值和Entry内的Key经过hash方法转换后的hash值相等）。

上述的情况我们可以总结为；HashMap在确定Key是否在HashMap中存在的要求有两个：

1. Key值是否相等；

2. hashcode是否相等；

所以我们在定义类时，如果重写了equals()方法，但是hashcode却没有保证相等，就会导致当使用该类实例作为Key值放入HashMap中，会出现HashMap“工作异常”的问题，会出现你不希望的情况。下面让我们通过一个例子来看看这个“工作异常”情况：

例子： 定义一个简单Employee类，重写equals方法，而没有重写hashCode()方法。然后使用该类创建两个实例，放置到一个HashMap中：

1. package com.louis.hashlearning;
2. /**
3. * 简单Employee Bean，重写equals方法,未重写hashCode()方法
4. * @author louluan
5. */
6. public class Employee {
7. private String employeeCode;
8. private String name;
9. public Employee(String employeeCode, String name) {
10. this.employeeCode = employeeCode;
11. this.name = name;
12. }
13. public String getEmployeeCode() {
14. return employeeCode;
15. }
16. public String getName() {
17. return name;
18. }
19. @Override
20. public boolean equals(Object o)
21. {
22. if(o instanceof Employee)
23. {
24. Employee e = (Employee)o;
25. if(this.employeeCode.equals(e.getEmployeeCode()) && name.equals(e.getName()))
26. {
27. return true;
28. }
29. }
30. return false;
31. }
32. }

1. package com.louis.hashlearning;
2. import java.util.HashMap;
3. public class Test {
4. public static void main(String[] args) {
5. Employee em1= new Employee("123","louis");
6. Employee em2= new Employee("123","louis");
7. boolean equals= em1.equals(em2);
8. System.out.println("em1 equals em2 ? " +equals);
9. HashMap map = new HashMap();
10. map.put(em1, "test1");
11. map.put(em2, "test2");
12. System.out.println("map size:"+map.size());
13. }
14. }

输出结果：

结果分析：

上述的例子中，我们使用了new Employee("123","louis"); 语句创建了两个完全一样的对象em1,em2，对我们来说，它们就是相同的对象，然后，我们将这两个我们认为相等的对象作为Key值放入HashMap中，我们想要的结果是：HashMap中的Entry<Key,Value>键值对数目应该就一个，并且Entry对象的Value值应该是由"test1" 替换成"test2",但是实际的结果是：HashMap的大小为2，即HashMap中有两个Entry<Key,Value>键值对！！！

原因现在读者清晰了：因为em1和em2对象的hashCode()继承自Object，它们返回两个不同的值，即em1 和em2的hashcode值不相同。

从上面的这个例子可以看出：

我们重写Object.equals(Object obj)方法时，需要保证对象可以返回相同的hashcode。否则，HashMap工作的时候会有不可控的异常情况出现。

2.   get() 方法的实现：

根据特定的Key值从HashMap中取Value的结果就比较简单了：

get()方法-根据Key从HashMap中取Value

a.  获取这个Key的hashcode值，根据此hashcode值决定应该从哪一个桶中查找；

b.  遍历所在桶中的Entry<Key,Value>链表，查找其中是否已经有了以Key值为Key存储的Entry<Key,Value>对象，

c1. 若已存在，定位到对应的Entry<Key,Value>,返回value

c2. 若不存在，返回null；

具体算法如下：

1. /**
2. * Returns the value to which the specified key is mapped,
3. * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
4. *  返回key对应的Value值，如果HashMap中没有，则返回null；
5. *  支持Key为null情况
6. * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
7. * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
8. * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
9. * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
10. *
11. * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
12. * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
13. * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
14. * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
15. * distinguish these two cases.
16. *
17. * @see #put(Object, Object)
18. */
19. public V get(Object key) {
20. if (key == null)
21. return getForNullKey();
22. int hash = hash(key.hashCode());
23. //遍历列表
24. for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
25. e != null;
26. e = e.next) {
27. Object k;
28. if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
29. return e.value;
30. }
31. return null;
32. }

3.HashMap对Key为null情况的支持

HashMap允许Key以null的形式存取，Hashmap会将Key为null组成的Entry<null,Value>放置到table[0],即第一个桶中，在put()和get()操作时，会先对Key 为null的值特殊处理：

1. /**
2. * Offloaded version of get() to look up null keys.  Null keys map
3. * to index 0.  This null case is split out into separate methods
4. * for the sake of performance in the two most commonly used
5. * operations (get and put), but incorporated with conditionals in
6. * others.
7. * get 操作
8. */
9. private V getForNullKey() {
10. for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
11. if (e.key == null)
12. return e.value;
13. }
14. return null;
15. }

1. /**
2. * Key 为null,则将Entry<null,Value>放置到第一桶table[0]中
3. */
4. private V putForNullKey(V value) {
5. for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
6. if (e.key == null) {
7. V oldValue = e.value;
8. e.value = value;
9. e.recordAccess(this);
10. return oldValue;
11. }
12. }
13. modCount++;
14. addEntry(0, null, value, 0);
15. return null;
16. }

4. 键值对Entry<Key,Value>的移除----remove(key)方法的实现

根据key值移除键值对的操作也比较简单，内部关键的流程分为两个：

1. 根据Key的hashcode 值和Key定位到Entry<key,Value> 对象在HashMap中的位置；

2. 由于Entry<Key,Value>是一个链表元素，之后便是链表删除节点的操作了；

1. /**
2. * Removes the mapping for the specified key from this map if present.
3. *
4. * @param  key key whose mapping is to be removed from the map
5. * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
6. *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
7. *         (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
8. *         previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
9. */
10. public V remove(Object key) {
11. Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
12. return (e == null ? null : e.value);
13. }
14. /**
15. * Removes and returns the entry associated with the specified key
16. * in the HashMap.  Returns null if the HashMap contains no mapping
17. * for this key.
18. */
19. final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
20. int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
21. int i = indexFor(hash, table.length);
22. Entry<K,V> prev = table[i];
23. Entry<K,V> e = prev;
24. while (e != null) {
25. Entry<K,V> next = e.next;
26. Object k;
27. if (e.hash == hash &&
28. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
29. modCount++;
30. size--;
31. if (prev == e)
32. table[i] = next;
33. else
34. prev.next = next;
35. e.recordRemoval(this);
36. return e;
37. }
38. prev = e;
39. e = next;
40. }
41. return e;
42. }

4. HashMap的特点总结：

1. HashMap是线程不安全的，如果想使用线程安全的,可以使用Hashtable；它提供的功能和Hashmap基本一致。HashMap实际上是一个Hashtable的轻量级实现；

2. 允许以Key为null的形式存储<null,Value>键值对；

3. HashMap的查找效率非常高，因为它使用Hash表对进行查找，可直接定位到Key值所在的桶中；

4. 使用HashMap时，要注意HashMap容量和加载因子的关系，这将直接影响到HashMap的性能问题。加载因子过小，会提高HashMap的查找效率，但同时也消耗了大量的内存空间，加载因子过大，节省了空间，但是会导致HashMap的查找效率降低。

HashMap实现原理及源码分析

 

　　哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中，重要性可见一斑。本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK7的HashMap源码进行分析。

目录

　　一、什么是哈希表

　　二、HashMap实现原理

　　三、为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

 

一、什么是哈希表

　　在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增，查找等基础操作执行性能

　　数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)

　　线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)

　　二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入，查找，删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。

　　哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加，删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下，仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。

　　我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈，队列，树，图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。

　　比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字 通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。

　　　　　　　　存储位置 = f(关键字)

　　其中，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。举个例子，比如我们要在哈希表中执行插入操作：

　　

　　查找操作同理，先通过哈希函数计算出实际存储地址，然后从数组中对应地址取出即可。

　　哈希冲突

　　然而万事无完美，如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。前面我们提到过，哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证 计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。那么哈希冲突如何解决呢？哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式，

二、HashMap实现原理

　HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。

//HashMap的主干数组，可以看到就是一个Entry数组，初始值为空数组{}，主干数组的长度一定是2的次幂，至于为什么这么做，后面会有详细分析。
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

Entry是HashMap中的一个静态内部类。代码如下

    static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;//存储指向下一个Entry的引用，单链表结构
        int hash;//对key的hashcode值进行hash运算后得到的值，存储在Entry，避免重复计算

        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        } 

所以，HashMap的整体结构如下

　　

　　简单来说，HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度依然为O(1)，因为最新的Entry会插入链表头部，急需要简单改变引用链即可，而对于查找操作来讲，此时就需要遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。

其他几个重要字段

//实际存储的key-value键值对的个数
transient int size;
//阈值，当table == {}时，该值为初始容量（初始容量默认为16）；当table被填充了，也就是为table分配内存空间后，threshold一般为 capacity*loadFactory。HashMap在进行扩容时需要参考threshold，后面会详细谈到
int threshold;
//负载因子，代表了table的填充度有多少，默认是0.75
final float loadFactor;
//用于快速失败，由于HashMap非线程安全，在对HashMap进行迭代时，如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作），需要抛出异常ConcurrentModificationException
transient int modCount;

HashMap有4个构造器，其他构造器如果用户没有传入initialCapacity 和loadFactor这两个参数，会使用默认值

initialCapacity默认为16，loadFactory默认为0.75

我们看下其中一个

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
　　　　　//此处对传入的初始容量进行校验，最大不能超过MAXIMUM_CAPACITY = 1<<30(2

³⁰

)
        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;
        threshold = initialCapacity;
　　　　　
        init();//init方法在HashMap中没有实际实现，不过在其子类如 linkedHashMap中就会有对应实现
    }

　　从上面这段代码我们可以看出，在常规构造器中，没有为数组table分配内存空间（有一个入参为指定Map的构造器例外），而是在执行put操作的时候才真正构建table数组

　　OK,接下来我们来看看put操作的实现吧

    public V put(K key, V value) {
        //如果table数组为空数组{}，进行数组填充（为table分配实际内存空间），入参为threshold，此时threshold为initialCapacity 默认是1<<4(2

⁴

=16)
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
       //如果key为null，存储位置为table[0]或table[0]的冲突链上
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);//对key的hashcode进一步计算，确保散列均匀
        int i = indexFor(hash, table.length);//获取在table中的实际位置
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        //如果该对应数据已存在，执行覆盖操作。用新value替换旧value，并返回旧value
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;//保证并发访问时，若HashMap内部结构发生变化，快速响应失败
        addEntry(hash, key, value, i);//新增一个entry
        return null;
    }    

先来看看inflateTable这个方法

private void inflateTable(int toSize) {
        int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);//capacity一定是2的次幂
        threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//此处为threshold赋值，取capacity*loadFactor和MAXIMUM_CAPACITY+1的最小值，capaticy一定不会超过MAXIMUM_CAPACITY，除非loadFactor大于1
        table = new Entry[capacity];
        initHashSeedAsNeeded(capacity);
    }

　　inflateTable这个方法用于为主干数组table在内存中分配存储空间，通过roundUpToPowerOf2(toSize)可以确保capacity为大于或等于toSize的最接近toSize的二次幂，比如toSize=13,则capacity=16;to_size=16,capacity=16;to_size=17,capacity=32.

 private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
        // assert number >= 0 : "number must be non-negative";
        return number >= MAXIMUM_CAPACITY
                ? MAXIMUM_CAPACITY
                : (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
    }

roundUpToPowerOf2中的这段处理使得数组长度一定为2的次幂，Integer.highestOneBit是用来获取最左边的bit（其他bit位为0）所代表的数值.

hash函数

//这是一个神奇的函数，用了很多的异或，移位等运算，对key的hashcode进一步进行计算以及二进制位的调整等来保证最终获取的存储位置尽量分布均匀
final int hash(Object k) {
        int h = hashSeed;
        if (0 != h && k instanceof String) {
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        }

        h ^= k.hashCode();

        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

以上hash函数计算出的值，通过indexFor进一步处理来获取实际的存储位置

　　/**
     * 返回数组下标
     */
    static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

h&（length-1）保证获取的index一定在数组范围内，举个例子，默认容量16，length-1=15，h=18,转换成二进制计算为

        1  0  0  1  0
    &   0  1  1  1  1
    __________________
        0  0  0  1  0    = 2

　　最终计算出的index=2。有些版本的对于此处的计算会使用 取模运算，也能保证index一定在数组范围内，不过位运算对计算机来说，性能更高一些（HashMap中有大量位运算）

所以最终存储位置的确定流程是这样的：

再来看看addEntry的实现：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);//当size超过临界阈值threshold，并且即将发生哈希冲突时进行扩容
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }

　　通过以上代码能够得知，当发生哈希冲突并且size大于阈值的时候，需要进行数组扩容，扩容时，需要新建一个长度为之前数组2倍的新的数组，然后将当前的Entry数组中的元素全部传输过去，扩容后的新数组长度为之前的2倍，所以扩容相对来说是个耗资源的操作。

三、为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？

我们来继续看上面提到的resize方法

 void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
        table = newTable;
        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
    }

如果数组进行扩容，数组长度发生变化，而存储位置 index = h&(length-1),index也可能会发生变化，需要重新计算index，我们先来看看transfer这个方法

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
        int newCapacity = newTable.length;
　　　　　//for循环中的代码，逐个遍历链表，重新计算索引位置，将老数组数据复制到新数组中去（数组不存储实际数据，所以仅仅是拷贝引用而已）
        for (Entry<K,V> e : table) {
            while(null != e) {
                Entry<K,V> next = e.next;
                if (rehash) {
                    e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
                }
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
　　　　　　　　　 //将当前entry的next链指向新的索引位置,newTable[i]有可能为空，有可能也是个entry链，如果是entry链，直接在链表头部插入。
                e.next = newTable[i];
                newTable[i] = e;
                e = next;
            }
        }
    }

　　这个方法将老数组中的数据逐个链表地遍历，扔到新的扩容后的数组中，我们的数组索引位置的计算是通过 对key值的hashcode进行hash扰乱运算后，再通过和 length-1进行位运算得到最终数组索引位置。

　　hashMap的数组长度一定保持2的次幂，比如16的二进制表示为 10000，那么length-1就是15，二进制为01111，同理扩容后的数组长度为32，二进制表示为100000，length-1为31，二进制表示为011111。从下图可以我们也能看到这样会保证低位全为1，而扩容后只有一位差异，也就是多出了最左位的1，这样在通过 h&(length-1)的时候，只要h对应的最左边的那一个差异位为0，就能保证得到的新的数组索引和老数组索引一致(大大减少了之前已经散列良好的老数组的数据位置重新调换)，个人理解。

　　

还有，数组长度保持2的次幂，length-1的低位都为1，会使得获得的数组索引index更加均匀，比如：

　　我们看到，上面的&运算，高位是不会对结果产生影响的（hash函数采用各种位运算可能也是为了使得低位更加散列），我们只关注低位bit，如果低位全部为1，那么对于h低位部分来说，任何一位的变化都会对结果产生影响，也就是说，要得到index=21这个存储位置，h的低位只有这一种组合。这也是数组长度设计为必须为2的次幂的原因。

　　如果不是2的次幂，也就是低位不是全为1此时，要使得index=21，h的低位部分不再具有唯一性了，哈希冲突的几率会变的更大，同时，index对应的这个bit位无论如何不会等于1了，而对应的那些数组位置也就被白白浪费了。

get方法

 public V get(Object key) {
　　　　 //如果key为null,则直接去table[0]处去检索即可。
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);
        return null == entry ? null : entry.getValue();
 }

get方法通过key值返回对应value，如果key为null，直接去table[0]处检索。我们再看一下getEntry这个方法

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {

        if (size == 0) {
            return null;
        }
        //通过key的hashcode值计算hash值
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        //indexFor (hash&length-1) 获取最终数组索引，然后遍历链表，通过equals方法比对找出对应记录
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }    

　　可以看出，get方法的实现相对简单，key(hashcode)-->hash-->indexFor-->最终索引位置，找到对应位置table[i]，再查看是否有链表，遍历链表，通过key的equals方法比对查找对应的记录。要注意的是，有人觉得上面在定位到数组位置之后然后遍历链表的时候，e.hash == hash这个判断没必要，仅通过equals判断就可以。其实不然，试想一下，如果传入的key对象重写了equals方法却没有重写hashCode，而恰巧此对象定位到这个数组位置，如果仅仅用equals判断可能是相等的，但其hashCode和当前对象不一致，这种情况，根据Object的hashCode的约定，不能返回当前对象，而应该返回null，后面的例子会做出进一步解释。

Java 8系列之重新认识HashMap

前利 ·2016-06-24 11:58

摘要

HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap底层的实现进行了优化，例如引入红黑树的数据结构和扩容的优化等。本文结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。

简介

Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：

下面针对各个实现类的特点做一些说明：

(1) HashMap：它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。

(2) Hashtable：Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable，并发性不如ConcurrentHashMap，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。Hashtable不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。

(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。

(4) TreeMap：TreeMap实现SortedMap接口，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。

通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员，鉴于它可以满足大多数场景的使用条件，所以是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码，从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。

内部实现

搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什么，即它的存储结构-字段；其次弄明白它能干什么，即它的功能实现-方法。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。

存储结构-字段

从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。

这里需要讲明白两个问题：数据底层具体存储的是什么？这样的存储方式有什么优点呢？

(1) 从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node<k,v>[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。我们来看Node[JDK1.8]是何物。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;    //用来定位数组索引位置
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;   //链表的下一个node

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { ... }
        public final K getKey(){ ... }
        public final V getValue() { ... }
        public final String toString() { ... }
        public final int hashCode() { ... }
        public final V setValue(V newValue) { ... }
        public final boolean equals(Object o) { ... }
}

Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。

(2) HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码：

    map.put("美团","小美");

系统将调用"美团"这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。

如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node<k,v>[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。

在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：

     int threshold;             // 所能容纳的key-value对极限
     final float loadFactor;    // 负载因子
     int modCount;
     int size;

首先，Node<k,v>[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。

size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。

在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。

这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，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，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。本文不再对红黑树展开讨论，想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630。

功能实现-方法

HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。

1. 确定哈希桶数组索引位置

不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。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，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。先看看源码的实现(方法一+方法二):

方法一：
static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7
     int h;
     // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
     // h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
     return h & (length-1);  //第三步 取模运算
}

这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。

对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。

这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

下面举例说明下，n为table的长度。

2. 分析HashMap的put方法

HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。

①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；

②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；

③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；

④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；

⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；

⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

JDK1.8HashMap的put方法源码如下:

 1 public V put(K key, V value) {
 2     // 对key的hashCode()做hash
 3     return putVal(hash(key), key, value, false, true);
 4 }
 5
 6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
 7                boolean evict) {
 8     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
 9     // 步骤①：tab为空则创建
10     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
11         n = (tab = resize()).length;
12     // 步骤②：计算index，并对null做处理
13     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
14         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
15     else {
16         Node<K,V> e; K k;
17         // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
18         if (p.hash == hash &&
19             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
20             e = p;
21         // 步骤④：判断该链为红黑树
22         else if (p instanceof TreeNode)
23             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
24         // 步骤⑤：该链为链表
25         else {
26             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
27                 if ((e = p.next) == null) {
28                     p.next = newNode(hash, key,value,null);
                        //链表长度大于8转换为红黑树进行处理
29                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
30                         treeifyBin(tab, hash);
31                     break;
32                 }
                    // key已经存在直接覆盖value
33                 if (e.hash == hash &&
34                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
35                            break;
36                 p = e;
37             }
38         }
39
40         if (e != null) { // existing mapping for key
41             V oldValue = e.value;
42             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
43                 e.value = value;
44             afterNodeAccess(e);
45             return oldValue;
46         }
47     }

48     ++modCount;
49     // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
50     if (++size > threshold)
51         resize();
52     afterNodeInsertion(evict);
53     return null;
54 }

3. 扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。

 1 void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
 2     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
 3     int oldCapacity = oldTable.length;
 4     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
 5         threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
 6         return;
 7     }
 8
 9     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
10     transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里
11     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
12     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值
13 }

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

 1 void transfer(Entry[] newTable) {
 2     Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
 3     int newCapacity = newTable.length;
 4     for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
 5         Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
 6         if (e != null) {
 7             src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
 8             do {
 9                 Entry<K,V> next = e.next;
10                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
11                 e.next = newTable[i]; //标记[1]
12                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
13                 e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
14             } while (e != null);
15         }
16     }
17 }

newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。

下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，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。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

因此，我们在扩充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”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:

 1 final Node<K,V>[] resize() {
 2     Node<K,V>[] oldTab = table;
 3     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 4     int oldThr = threshold;
 5     int newCap, newThr = 0;
 6     if (oldCap > 0) {
 7         // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
 8         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 9             threshold = Integer.MAX_VALUE;
10             return oldTab;
11         }
12         // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
13         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15             newThr = oldThr << 1; // double threshold
16     }
17     else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18         newCap = oldThr;
19     else {               // zero initial threshold signifies using defaults
20         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22     }
23     // 计算新的resize上限
24     if (newThr == 0) {
25
26         float ft = (float)newCap * loadFactor;
27         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29     }
30     threshold = newThr;
31     @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32         Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33     table = newTab;
34     if (oldTab != null) {
35         // 把每个bucket都移动到新的buckets中
36         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37             Node<K,V> e;
38             if ((e = oldTab[j]) != null) {
39                 oldTab[j] = null;
40                 if (e.next == null)
41                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42                 else if (e instanceof TreeNode)
43                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44                 else { // 链表优化重hash的代码块
45                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47                     Node<K,V> next;
48                     do {
49                         next = e.next;
50                         // 原索引
51                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52                             if (loTail == null)
53                                 loHead = e;
54                             else
55                                 loTail.next = e;
56                             loTail = e;
57                         }
58                         // 原索引+oldCap
59                         else {
60                             if (hiTail == null)
61                                 hiHead = e;
62                             else
63                                 hiTail.next = e;
64                             hiTail = e;
65                         }
66                     } while ((e = next) != null);
67                     // 原索引放到bucket里
68                     if (loTail != null) {
69                         loTail.next = null;
70                         newTab[j] = loHead;
71                     }
72                     // 原索引+oldCap放到bucket里
73                     if (hiTail != null) {
74                         hiTail.next = null;
75                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
76                     }
77                 }
78             }
79         }
80     }
81     return newTab;
82 }

线程安全性

在多线程使用场景中，应该尽量避免使用线程不安全的HashMap，而使用线程安全的ConcurrentHashMap。那么为什么说HashMap是线程不安全的，下面举例子说明在并发的多线程使用场景中使用HashMap可能造成死循环。代码例子如下(便于理解，仍然使用JDK1.7的环境)：

public class HashMapInfiniteLoop {  

    private static HashMap<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(2，0.75f);
    public static void main(String[] args) {
        map.put(5， "C");  

        new Thread("Thread1") {
            public void run() {
                map.put(7, "B");
                System.out.println(map);
            };
        }.start();
        new Thread("Thread2") {
            public void run() {
                map.put(3, "A);
                System.out.println(map);
            };
        }.start();
    }
}

其中，map初始化为一个长度为2的数组，loadFactor=0.75，threshold=2*0.75=1，也就是说当put第二个key的时候，map就需要进行resize。

通过设置断点让线程1和线程2同时debug到transfer方法(3.3小节代码块)的首行。注意此时两个线程已经成功添加数据。放开thread1的断点至transfer方法的“Entry<k，v> next = e.next;” 这一行；然后放开线程2的的断点，让线程2进行resize。结果如下图。

注意，Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。

线程一被调度回来执行，先是执行 newTalbe[i] = e， 然后是e = next，导致了e指向了key(7)，而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)。

e.next = newTable[i] 导致 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此时的key(7).next 已经指向了key(3)， 环形链表就这样出现了。

于是，当我们用线程一调用map.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。

JDK1.8与JDK1.7的性能对比

HashMap中，如果key经过hash算法得出的数组索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那样的话，getKey方法的时间复杂度就是O(1)，如果Hash算法技术的结果碰撞非常多，假如Hash算极其差，所有的Hash算法结果得出的索引位置一样，那样所有的键值对都集中到一个桶中，或者在一个链表中，或者在一个红黑树中，时间复杂度分别为O(n)和O(lgn)。 鉴于JDK1.8做了多方面的优化，总体性能优于JDK1.7，下面我们从两个方面用例子证明这一点。

Hash较均匀的情况

为了便于测试，我们先写一个类Key，如下：

class Key implements Comparable<Key> {

    private final int value;

    Key(int value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public int compareTo(Key o) {
        return Integer.compare(this.value, o.value);
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass())
            return false;
        Key key = (Key) o;
        return value == key.value;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return value;
    }
}

这个类复写了equals方法，并且提供了相当好的hashCode函数，任何一个值的hashCode都不会相同，因为直接使用value当做hashcode。为了避免频繁的GC，我将不变的Key实例缓存了起来，而不是一遍一遍的创建它们。代码如下：

public class Keys {

    public static final int MAX_KEY = 10_000_000;
    private static final Key[] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY];

    static {
        for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) {
            KEYS_CACHE[i] = new Key(i);
        }
    }

    public static Key of(int value) {
        return KEYS_CACHE[value];
    }
}

现在开始我们的试验，测试需要做的仅仅是，创建不同size的HashMap（1、10、100、......10000000），屏蔽了扩容的情况，代码如下：

   static void test(int mapSize) {

        HashMap<Key, Integer> map = new HashMap<Key,Integer>(mapSize);
        for (int i = 0; i < mapSize; ++i) {
            map.put(Keys.of(i), i);
        }

        long beginTime = System.nanoTime(); //获取纳秒
        for (int i = 0; i < mapSize; i++) {
            map.get(Keys.of(i));
        }
        long endTime = System.nanoTime();
        System.out.println(endTime - beginTime);
    }

    public static void main(String[] args) {
        for(int i=10;i<= 1000 0000;i*= 10){
            test(i);
        }
    }

在测试中会查找不同的值，然后度量花费的时间，为了计算getKey的平均时间，我们遍历所有的get方法，计算总的时间，除以key的数量，计算一个平均值，主要用来比较，绝对值可能会受很多环境因素的影响。结果如下：

通过观测测试结果可知，JDK1.8的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高于100%。由于Hash算法较均匀，JDK1.8引入的红黑树效果不明显，下面我们看看Hash不均匀的的情况。

Hash极不均匀的情况

假设我们又一个非常差的Key，它们所有的实例都返回相同的hashCode值。这是使用HashMap最坏的情况。代码修改如下：

class Key implements Comparable<Key> {

    //...

    @Override
    public int hashCode() {
        return 1;
    }
}

仍然执行main方法，得出的结果如下表所示：

从表中结果中可知，随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树，这话的话会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。hash算法均匀和不均匀所花费的时间明显也不相同，这两种情况的相对比较，可以说明一个好的hash算法的重要性。

测试环境：处理器为2.2 GHz Intel Core i7，内存为16 GB 1600 MHz DDR3，SSD硬盘，使用默认的JVM参数，运行在64位的OS X 10.10.1上。

小结

(1) 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。

(2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。

(3) HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。

(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。

(5) 还没升级JDK1.8的，现在开始升级吧。HashMap的性能提升仅仅是JDK1.8的冰山一角。

HashTable和HashMap的区别详解

一、HashMap简介

HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长。

HashMap是非线程安全的，只是用于单线程环境下，多线程环境下可以采用concurrent并发包下的concurrentHashMap。

HashMap 实现了Serializable接口，因此它支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆。

HashMap存数据的过程是：

HashMap内部维护了一个存储数据的Entry数组，HashMap采用链表解决冲突，每一个Entry本质上是一个单向链表。当准备添加一个key-value对时，首先通过hash(key)方法计算hash值，然后通过indexFor(hash,length)求该key-value对的存储位置，计算方法是先用hash&0x7FFFFFFF后，再对length取模，这就保证每一个key-value对都能存入HashMap中，当计算出的位置相同时，由于存入位置是一个链表，则把这个key-value对插入链表头。

HashMap中key和value都允许为null。key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中。

了解了数据的存储，那么数据的读取也就很容易就明白了。

HashMap的存储结构，如下图所示：

图中，紫色部分即代表哈希表，也称为哈希数组，数组的每个元素都是一个单链表的头节点，链表是用来解决冲突的，如果不同的key映射到了数组的同一位置处，就将其放入单链表中。

HashMap内存储数据的Entry数组默认是16，如果没有对Entry扩容机制的话，当存储的数据一多，Entry内部的链表会很长，这就失去了HashMap的存储意义了。所以HasnMap内部有自己的扩容机制。HashMap内部有：

变量size，它记录HashMap的底层数组中已用槽的数量；

变量threshold，它是HashMap的阈值，用于判断是否需要调整HashMap的容量（threshold = 容量*加载因子）

变量DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f，默认加载因子为0.75

HashMap扩容的条件是：当size大于threshold时，对HashMap进行扩容

扩容是是新建了一个HashMap的底层数组，而后调用transfer方法，将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中（要重新计算元素在新的数组中的索引位置）。 很明显，扩容是一个相当耗时的操作，因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此，我们在用HashMap的时，最好能提前预估下HashMap中元素的个数，这样有助于提高HashMap的性能。

HashMap共有四个构造方法。构造方法中提到了两个很重要的参数：初始容量和加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中槽的数量（即哈希数组的长度），初始容量是创建哈希表时的容量（从构造函数中可以看出，如果不指明，则默认为16），加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 resize 操作（即扩容）。

下面说下加载因子，如果加载因子越大，对空间的利用更充分，但是查找效率会降低（链表长度会越来越长）；如果加载因子太小，那么表中的数据将过于稀疏（很多空间还没用，就开始扩容了），对空间造成严重浪费。如果我们在构造方法中不指定，则系统默认加载因子为0.75，这是一个比较理想的值，一般情况下我们是无需修改的。

另外，无论我们指定的容量为多少，构造方法都会将实际容量设为不小于指定容量的2的次方的一个数，且最大值不能超过2的30次方

对HashMap想进一步深入了解的朋友推荐看一下HashMap源码剖析：http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/36034955

二、Hashtable简介

Hashtable同样是基于哈希表实现的，同样每个元素是一个key-value对，其内部也是通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长。

Hashtable也是JDK1.0引入的类，是线程安全的，能用于多线程环境中。

Hashtable同样实现了Serializable接口，它支持序列化，实现了Cloneable接口，能被克隆。

Hashtable和HashMap比较相似，感兴趣的朋友可以看“Hashtable源码剖析”这篇博客：http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/36191279

下面主要介绍一下HashTable和HashMap区别

三、HashTable和HashMap区别

1、继承的父类不同

Hashtable继承自Dictionary类，而HashMap继承自AbstractMap类。但二者都实现了Map接口。

2、线程安全性不同

javadoc中关于hashmap的一段描述如下：此实现不是同步的。如果多个线程同时访问一个哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。

Hashtable 中的方法是Synchronize的，而HashMap中的方法在缺省情况下是非Synchronize的。在多线程并发的环境下，可以直接使用Hashtable，不需要自己为它的方法实现同步，但使用HashMap时就必须要自己增加同步处理。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的非同步访问，如下所示：

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

Hashtable 线程安全很好理解，因为它每个方法中都加入了Synchronize。这里我们分析一下HashMap为什么是线程不安全的：

HashMap底层是一个Entry数组，当发生hash冲突的时候，hashmap是采用链表的方式来解决的，在对应的数组位置存放链表的头结点。对链表而言，新加入的节点会从头结点加入。

我们来分析一下多线程访问：

（1）在hashmap做put操作的时候会调用下面方法：

1. // 新增Entry。将“key-value”插入指定位置，bucketIndex是位置索引。
2. void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
3. // 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
4. Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
5. // 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”，
6. // 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
7. table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
8. // 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”，则调整HashMap的大小
9. if (size++ >= threshold)
10. resize(2 * table.length);
11. }

在hashmap做put操作的时候会调用到以上的方法。现在假如A线程和B线程同时对同一个数组位置调用addEntry，两个线程会同时得到现在的头结点，然后A写入新的头结点之后，B也写入新的头结点，那B的写入操作就会覆盖A的写入操作造成A的写入操作丢失

（      2）删除键值对的代码

1. // 删除“键为key”的元素
2. final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
3. // 获取哈希值。若key为null，则哈希值为0；否则调用hash()进行计算
4. int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
5. int i = indexFor(hash, table.length);
6. Entry<K,V> prev = table[i];
7. Entry<K,V> e = prev;
8. // 删除链表中“键为key”的元素
9. // 本质是“删除单向链表中的节点”
10. while (e != null) {
11. Entry<K,V> next = e.next;
12. Object k;
13. if (e.hash == hash &&
14. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
15. modCount++;
16. size--;
17. if (prev == e)
18. table[i] = next;
19. else
20. prev.next = next;
21. e.recordRemoval(this);
22. return e;
23. }
24. prev = e;
25. e = next;
26. }
27. return e;
28. }

当多个线程同时操作同一个数组位置的时候，也都会先取得现在状态下该位置存储的头结点，然后各自去进行计算操作，之后再把结果写会到该数组位置去，其实写回的时候可能其他的线程已经就把这个位置给修改过了，就会覆盖其他线程的修改

（3）addEntry中当加入新的键值对后键值对总数量超过门限值的时候会调用一个resize操作，代码如下：

1. // 重新调整HashMap的大小，newCapacity是调整后的容量
2. void resize(int newCapacity) {
3. Entry[] oldTable = table;
4. int oldCapacity = oldTable.length;
5. //如果就容量已经达到了最大值，则不能再扩容，直接返回
6. if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
7. threshold = Integer.MAX_VALUE;
8. return;
9. }
10. // 新建一个HashMap，将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中，
11. // 然后，将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。
12. Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
13. transfer(newTable);
14. table = newTable;
15. threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
16. }

这个操作会新生成一个新的容量的数组，然后对原数组的所有键值对重新进行计算和写入新的数组，之后指向新生成的数组。

当多个线程同时检测到总数量超过门限值的时候就会同时调用resize操作，各自生成新的数组并rehash后赋给该map底层的数组table，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给table变量，其他线程的均会丢失。而且当某些线程已经完成赋值而其他线程刚开始的时候，就会用已经被赋值的table作为原始数组，这样也会有问题。

3、是否提供contains方法

HashMap把Hashtable的contains方法去掉了，改成containsValue和containsKey，因为contains方法容易让人引起误解。

Hashtable则保留了contains，containsValue和containsKey三个方法，其中contains和containsValue功能相同。

我们看一下Hashtable的ContainsKey方法和ContainsValue的源码：

1. public boolean containsValue(Object value) {
2. return contains(value);
3. }

1. // 判断Hashtable是否包含“值(value)”
2. public synchronized boolean contains(Object value) {
3. //注意，Hashtable中的value不能是null，
4. // 若是null的话，抛出异常!
5. if (value == null) {
6. throw new NullPointerException();
7. }
8. // 从后向前遍历table数组中的元素(Entry)
9. // 对于每个Entry(单向链表)，逐个遍历，判断节点的值是否等于value
10. Entry tab[] = table;
11. for (int i = tab.length ; i-- > 0 ;) {
12. for (Entry<K,V> e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) {
13. if (e.value.equals(value)) {
14. return true;
15. }
16. }
17. }
18. return false;
19. }

1. // 判断Hashtable是否包含key
2. public synchronized boolean containsKey(Object key) {
3. Entry tab[] = table;
4. /计算hash值，直接用key的hashCode代替
5. int hash = key.hashCode();
6. // 计算在数组中的索引值
7. int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
8. // 找到“key对应的Entry(链表)”，然后在链表中找出“哈希值”和“键值”与key都相等的元素
9. for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
10. if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
11. return true;
12. }
13. }
14. return false;
15. }

下面我们看一下HashMap的ContainsKey方法和ContainsValue的源码：

1. // HashMap是否包含key
2. public boolean containsKey(Object key) {
3. return getEntry(key) != null;
4. }

1. // 返回“键为key”的键值对
2. final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
3. // 获取哈希值
4. // HashMap将“key为null”的元素存储在table[0]位置，“key不为null”的则调用hash()计算哈希值
5. int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
6. // 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
7. for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
8. e != null;
9. e = e.next) {
10. Object k;
11. if (e.hash == hash &&
12. ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
13. return e;
14. }
15. return null;
16. }

1. // 是否包含“值为value”的元素
2. public boolean containsValue(Object value) {
3. // 若“value为null”，则调用containsNullValue()查找
4. if (value == null)
5. return containsNullValue();
6. // 若“value不为null”，则查找HashMap中是否有值为value的节点。
7. Entry[] tab = table;
8. for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
9. for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
10. if (value.equals(e.value))
11. return true;
12. return false;
13. }

通过上面源码的比较，我们可以得到第四个不同的地方

4、key和value是否允许null值

其中key和value都是对象，并且不能包含重复key，但可以包含重复的value。

通过上面的ContainsKey方法和ContainsValue的源码我们可以很明显的看出：

Hashtable中，key和value都不允许出现null值。但是如果在Hashtable中有类似put(null,null)的操作，编译同样可以通过，因为key和value都是Object类型，但运行时会抛出NullPointerException异常，这是JDK的规范规定的。
HashMap中，null可以作为键，这样的键只有一个；可以有一个或多个键所对应的值为null。当get()方法返回null值时，可能是 HashMap中没有该键，也可能使该键所对应的值为null。因此，在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个键， 而应该用containsKey()方法来判断。

5、两个遍历方式的内部实现上不同

Hashtable、HashMap都使用了 Iterator。而由于历史原因，Hashtable还使用了Enumeration的方式 。

6、hash值不同

哈希值的使用不同，HashTable直接使用对象的hashCode。而HashMap重新计算hash值。

hashCode是jdk根据对象的地址或者字符串或者数字算出来的int类型的数值。

Hashtable计算hash值，直接用key的hashCode()，而HashMap重新计算了key的hash值，Hashtable在求hash值对应的位置索引时，用取模运算，而HashMap在求位置索引时，则用与运算，且这里一般先用hash&0x7FFFFFFF后，再对length取模，&0x7FFFFFFF的目的是为了将负的hash值转化为正值，因为hash值有可能为负数，而&0x7FFFFFFF后，只有符号外改变，而后面的位都不变。

7、内部实现使用的数组初始化和扩容方式不同

HashTable在不指定容量的情况下的默认容量为11，而HashMap为16，Hashtable不要求底层数组的容量一定要为2的整数次幂，而HashMap则要求一定为2的整数次幂。
      Hashtable扩容时，将容量变为原来的2倍加1，而HashMap扩容时，将容量变为原来的2倍。

Hashtable和HashMap它们两个内部实现方式的数组的初始大小和扩容的方式。HashTable中hash数组默认大小是11，增加的方式是 old*2+1。

HashMap/HashTable还需要有算法来将给定的键key，映射到确定的hash桶（数组位置）。需要有算法在哈希桶内的键值对多到一定程度时，扩充哈希表的大小（数组的大小）。本小节比较这两个类在算法层面有哪些不同。

初始容量大小和每次扩充容量大小的不同。先看代码：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

以下代码及注释来自java.util.HashTable   // 哈希表默认初始大小为11 public Hashtable() {     this(11, 0.75f); }   protected void rehash() {     int oldCapacity = table.length;     Entry<K,V>[] oldMap = table;       // 每次扩容为原来的2n+1     int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;     // ... }     以下代码及注释来自java.util.HashMap   // 哈希表默认初始大小为2^4=16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16   void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {     // 每次扩充为原来的2n     if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {        resize(2 * table.length); }

可以看到HashTable默认的初始大小为11，之后每次扩充为原来的2n+1。HashMap默认的初始化大小为16，之后每次扩充为原来的2倍。还有我没列出代码的一点，就是如果在创建时给定了初始化大小，那么HashTable会直接使用你给定的大小，而HashMap会将其扩充为2的幂次方大小。

也就是说HashTable会尽量使用素数、奇数。而HashMap则总是使用2的幂作为哈希表的大小。我们知道当哈希表的大小为素数时，简单的取模哈希的结果会更加均匀，所以单从这一点上看，HashTable的哈希表大小选择，似乎更高明些。但另一方面我们又知道，在取模计算时，如果模数是2的幂，那么我们可以直接使用位运算来得到结果，效率要大大高于做除法。所以从hash计算的效率上，又是HashMap更胜一筹。

所以，事实就是HashMap为了加快hash的速度，将哈希表的大小固定为了2的幂。当然这引入了哈希分布不均匀的问题，所以HashMap为解决这问题，又对hash算法做了一些改动。具体我们来看看，在获取了key对象的hashCode之后，HashTable和HashMap分别是怎样将他们hash到确定的哈希桶（Entry数组位置）中的。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

以下代码及注释来自java.util.HashTable   // hash 不能超过Integer.MAX_VALUE 所以要取其最小的31个bit int hash = hash(key); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;   // 直接计算key.hashCode() private int hash(Object k) {     // hashSeed will be zero if alternative hashing is disabled.     return hashSeed ^ k.hashCode(); }     以下代码及注释来自java.util.HashMap int hash = hash(key); int i = indexFor(hash, table.length);   // 在计算了key.hashCode()之后，做了一些位运算来减少哈希冲突 final int hash(Object k) {     int h = hashSeed;     if (0 != h && k instanceof String) {         return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);     }       h ^= k.hashCode();       // This function ensures that hashCodes that differ only by     // constant multiples at each bit position have a bounded     // number of collisions (approximately 8 at default load factor).     h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);     return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }   // 取模不再需要做除法 static int indexFor(int h, int length) {     // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";     return h & (length-1); }

正如我们所言，HashMap由于使用了2的幂次方，所以在取模运算时不需要做除法，只需要位的与运算就可以了。但是由于引入的hash冲突加剧问题，HashMap在调用了对象的hashCode方法之后，又做了一些位运算在打散数据。