Mark一下，同時可以很好的結(jié)合hashCode（）和equals（）方法，覆蓋equals方法時最好覆蓋hashcode（），保證equals的兩個對象，hashcode也相等,反過來：hashcode()不等，一定能推出equals()也不等；hashcode()相等，equals()可能相等，也可能不等。

因為HashMap在get時，先比較hashcode，再比較equals，hashcode==&&equals，兩者都為true，則認為是相同的key

1.    HashMap概述：

   HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步實現(xiàn)。此實現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用null值和null鍵。此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。

2.    HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

   在java編程語言中，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種，一個是數(shù)組，另外一個是模擬指針（引用），所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個基本結(jié)構(gòu)來構(gòu)造的，HashMap也不例外。HashMap實際上是一個“鏈表散列”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即數(shù)組和鏈表的結(jié)合體。

   從上圖中可以看出，HashMap底層就是一個數(shù)組結(jié)構(gòu)，數(shù)組中的每一項又是一個鏈表。當新建一個HashMap的時候，就會初始化一個數(shù)組。

  源碼如下：

/** 
 * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. 
 */ 
transient Entry[] table; 
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 
  final K key; 
  V value; 
  Entry<K,V> next; 
  final int hash; 
  …… 
}

可以看出，Entry就是數(shù)組中的元素，每個 Map.Entry 其實就是一個key-value對，它持有一個指向下一個元素的引用，這就構(gòu)成了鏈表。

3.    HashMap的存取實現(xiàn)：

   1) 存儲：

public V put(K key, V value) { 
  // HashMap允許存放null鍵和null值。 
  // 當key為null時，調(diào)用putForNullKey方法，將value放置在數(shù)組第一個位置。 
  if (key == null) 
    return putForNullKey(value); 
  // 根據(jù)key的keyCode重新計算hash值。 
  int hash = hash(key.hashCode()); 
  // 搜索指定hash值在對應(yīng)table中的索引。 
  int i = indexFor(hash, table.length); 
  // 如果 i 索引處的 Entry 不為 null，通過循環(huán)不斷遍歷 e 元素的下一個元素。 
  for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 
    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; 
    } 
  } 
  // 如果i索引處的Entry為null，表明此處還沒有Entry。 
  modCount++; 
  // 將key、value添加到i索引處。 
  addEntry(hash, key, value, i); 
  return null; 
} 

   從上面的源代碼中可以看出：當我們往HashMap中put元素的時候，先根據(jù)key的hashCode重新計算hash值，根據(jù)hash值得到這個元素在數(shù)組中的位置（即下標），如果數(shù)組該位置上已經(jīng)存放有其他元素了，那么在這個位置上的元素將以鏈表的形式存放，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾。如果數(shù)組該位置上沒有元素，就直接將該元素放到此數(shù)組中的該位置上。

addEntry(hash, key, value, i)方法根據(jù)計算出的hash值，將key-value對放在數(shù)組table的i索引處。addEntry 是 HashMap 提供的一個包訪問權(quán)限的方法，代碼如下：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 
  // 獲取指定 bucketIndex 索引處的 Entry  
  Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 
  // 將新創(chuàng)建的 Entry 放入 bucketIndex 索引處，并讓新的 Entry 指向原來的 Entry 
  table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); 
  // 如果 Map 中的 key-value 對的數(shù)量超過了極限 
  if (size++ >= threshold) 
  // 把 table 對象的長度擴充到原來的2倍。 
    resize(2 * table.length); 
} 

   當系統(tǒng)決定存儲HashMap中的key-value對時，完全沒有考慮Entry中的value，僅僅只是根據(jù)key來計算并決定每個Entry的存儲位置。我們完全可以把 Map 集合中的 value 當成 key 的附屬，當系統(tǒng)決定了 key 的存儲位置之后，value 隨之保存在那里即可。

   hash(int h)方法根據(jù)key的hashCode重新計算一次散列。此算法加入了高位計算，防止低位不變，高位變化時，造成的hash沖突。

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

   我們可以看到在HashMap中要找到某個元素，需要根據(jù)key的hash值來求得對應(yīng)數(shù)組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組和鏈表的結(jié)合，所以我們當然希望這個HashMap里面的 元素位置盡量的分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素數(shù)量只有一個，那么當我們用hash算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應(yīng)位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷鏈表，這樣就大大優(yōu)化了查詢的效率。

   對于任意給定的對象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序調(diào)用 hash(int h) 方法所計算得到的 hash 碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數(shù)組長度取模運算，這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。但是，“?！边\算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調(diào)用 indexFor(int h, int length) 方法來計算該對象應(yīng)該保存在 table 數(shù)組的哪個索引處。

indexFor(int h, int length) 方法的代碼如下：

static int indexFor(int h, int length) { 
  return h & (length-1); 
} 

   這個方法非常巧妙，它通過 h & (table.length -1) 來得到該對象的保存位，而HashMap底層數(shù)組的長度總是 2 的 n 次方，這是HashMap在速度上的優(yōu)化。在 HashMap 構(gòu)造器中有如下代碼：

int capacity = 1; 
  while (capacity < initialCapacity) 
    capacity <<= 1; 

   這段代碼保證初始化時HashMap的容量總是2的n次方，即底層數(shù)組的長度總是為2的n次方。

當length總是 2 的n次方時，h& (length-1)運算等價于對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。

   這看上去很簡單，其實比較有玄機的，我們舉個例子來說明：

   假設(shè)數(shù)組長度分別為15和16，優(yōu)化后的hash碼分別為8和9，那么&運算后的結(jié)果如下：

       h & (table.length-1)                     hash                             table.length-1
       8 & (15-1)：                                 0100                   &              1110                   =                0100
       9 & (15-1)：                                 0101                   &              1110                   =                0100
       -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
       8 & (16-1)：                                 0100                   &              1111                   =                0100
       9 & (16-1)：                                 0101                   &              1111                   =                0101

 從上面的例子中可以看出：當它們和15-1（1110）“與”的時候，產(chǎn)生了相同的結(jié)果，也就是說它們會定位到數(shù)組中的同一個位置上去，這就產(chǎn)生了碰撞，8和9會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表，那么查詢的時候就需要遍歷這個鏈 表，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率。同時，我們也可以發(fā)現(xiàn)，當數(shù)組長度為15的時候，hash值會與15-1（1110）進行“與”，那么 最后一位永遠是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個位置永遠都不能存放元素了，空間浪費相當大，更糟的是這種情況中，數(shù)組可以使用的位置比數(shù)組長度小了很多，這意味著進一步增加了碰撞的幾率，減慢了查詢的效率！而當數(shù)組長度為16時，即為2的n次方時，2n-1得到的二進制數(shù)的每個位上的值都為1，這使得在低位上&時，得到的和原h(huán)ash的低位相同，加之hash(int h)方法對key的hashCode的進一步優(yōu)化，加入了高位計算，就使得只有相同的hash值的兩個值才會被放到數(shù)組中的同一個位置上形成鏈表。

   所以說，當數(shù)組長度為2的n次冪的時候，不同的key算得得index相同的幾率較小，那么數(shù)據(jù)在數(shù)組上分布就比較均勻，也就是說碰撞的幾率小，相對的，查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鏈表，這樣查詢效率也就較高了。

   根據(jù)上面 put 方法的源代碼可以看出，當程序試圖將一個key-value對放入HashMap中時，程序首先根據(jù)該 key 的 hashCode() 返回值決定該 Entry 的存儲位置：如果兩個 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它們的存儲位置相同。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 true，新添加 Entry 的 value 將覆蓋集合中原有 Entry 的 value，但key不會覆蓋。如果這兩個 Entry 的 key 通過 equals 比較返回 false，新添加的 Entry 將與集合中原有 Entry 形成 Entry 鏈，而且新添加的 Entry 位于 Entry 鏈的頭部——具體說明繼續(xù)看 addEntry() 方法的說明。

   2) 讀?。?/p>

public V get(Object key) { 
  if (key == null) 
    return getForNullKey(); 
  int hash = hash(key.hashCode()); 
  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.equals(k))) 
      return e.value; 
  } 
  return null; 
}

   有了上面存儲時的hash算法作為基礎(chǔ)，理解起來這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中g(shù)et元素時，首先計算key的hashCode，找到數(shù)組中對應(yīng)位置的某一元素，然后通過key的equals方法在對應(yīng)位置的鏈表中找到需要的元素。

   3) 歸納起來簡單地說，HashMap 在底層將 key-value 當成一個整體進行處理，這個整體就是一個 Entry 對象。HashMap 底層采用一個 Entry[] 數(shù)組來保存所有的 key-value 對，當需要存儲一個 Entry 對象時，會根據(jù)hash算法來決定其在數(shù)組中的存儲位置，在根據(jù)equals方法決定其在該數(shù)組位置上的鏈表中的存儲位置；當需要取出一個Entry時，也會根據(jù)hash算法找到其在數(shù)組中的存儲位置，再根據(jù)equals方法從該位置上的鏈表中取出該Entry。

4.    HashMap的resize（rehash）：

   當HashMap中的元素越來越多的時候，hash沖突的幾率也就越來越高，因為數(shù)組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對HashMap的數(shù)組進行擴容，數(shù)組擴容這個操作也會出現(xiàn)在ArrayList中，這是一個常用的操作，而在HashMap數(shù)組擴容之后，最消耗性能的點就出現(xiàn)了：原數(shù)組中的數(shù)據(jù)必須重新計算其在新數(shù)組中的位置，并放進去，這就是resize。
   那么HashMap什么時候進行擴容呢？當HashMap中的元素個數(shù)超過數(shù)組大小*loadFactor時，就會進行數(shù)組擴容，loadFactor的默認值為0.75，這是一個折中的取值。也就是說，默認情況下，數(shù)組大小為16，那么當HashMap中元素個數(shù)超過16*0.75=12的時候，就把數(shù)組的大小擴展為 2*16=32，即擴大一倍，然后重新計算每個元素在數(shù)組中的位置，而這是一個非常消耗性能的操作，所以如果我們已經(jīng)預知HashMap中元素的個數(shù)，那么預設(shè)元素的個數(shù)能夠有效的提高HashMap的性能。

5.    HashMap的性能參數(shù)：

   HashMap 包含如下幾個構(gòu)造器：

   HashMap()：構(gòu)建一個初始容量為 16，負載因子為 0.75 的 HashMap。

   HashMap(int initialCapacity)：構(gòu)建一個初始容量為 initialCapacity，負載因子為 0.75 的 HashMap。

   HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負載因子創(chuàng)建一個 HashMap。

   HashMap的基礎(chǔ)構(gòu)造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個參數(shù)，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。

   initialCapacity：HashMap的最大容量，即為底層數(shù)組的長度。

   loadFactor：負載因子loadFactor定義為：散列表的實際元素數(shù)目(n)/ 散列表的容量(m)。

   負載因子衡量的是一個散列表的空間的使用程度，負載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對于使用鏈表法的散列表來說，查找一個元素的平均時間是O(1+a)，因此如果負載因子越大，對空間的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果負載因子太小，那么散列表的數(shù)據(jù)將過于稀疏，對空間造成嚴重浪費。

   HashMap的實現(xiàn)中，通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量：

   結(jié)合負載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應(yīng)下允許的最大元素數(shù)目，超過這個數(shù)目就重新resize，以降低實際的負載因子。默認的的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當容量超出此最大容量時， resize后的HashMap容量是容量的兩倍：

if (size++ >= threshold)   
  resize(2 * table.length);  

6.    Fail-Fast機制：

   我們知道java.util.HashMap不是線程安全的，因此如果在使用迭代器的過程中有其他線程修改了map，那么將拋出ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast策略。
   這一策略在源碼中的實現(xiàn)是通過modCount域，modCount顧名思義就是修改次數(shù)，對HashMap內(nèi)容的修改都將增加這個值，那么在迭代器初始化過程中會將這個值賦給迭代器的expectedModCount。

HashIterator() { 
  expectedModCount = modCount; 
  if (size > 0) { // advance to first entry 
  Entry[] t = table; 
  while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) 
    ; 
  } 
}

   在迭代過程中，判斷modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已經(jīng)有其他線程修改了Map：
   注意到modCount聲明為volatile，保證線程之間修改的可見性。

final Entry<K,V> nextEntry() {   
  if (modCount != expectedModCount)   
    throw new ConcurrentModificationException(); 

   在HashMap的API中指出：

   由所有HashMap類的“collection 視圖方法”所返回的迭代器都是快速失敗的：在迭代器創(chuàng)建之后，如果從結(jié)構(gòu)上對映射進行修改，除非通過迭代器本身的 remove 方法，其他任何時間任何方式的修改，迭代器都將拋出 ConcurrentModificationException。因此，面對并發(fā)的修改，迭代器很快就會完全失敗，而不冒在將來不確定的時間發(fā)生任意不確定行為的風險。

   注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證，一般來說，存在非同步的并發(fā)修改時，不可能作出任何堅決的保證。快速失敗迭代器盡最大努力拋出 ConcurrentModificationException。因此，編寫依賴于此異常的程序的做法是錯誤的，正確做法是：迭代器的快速失敗行為應(yīng)該僅用于檢測程序錯誤。