HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员，其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类，HashSet 是 Set 接口的常用实现类。虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同，但它们底层的 Hash 存储机制完全一样，甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的。
实际上，HashSet 和 HashMap 之间有很多相似之处，对于 HashSet 而言，系统采用 Hash 算法决定集合元素的存储位置，这样可以保证能快速存、取集合元素；对于 HashMap 而言，系统 key-value 当成一个整体进行处理，系统总是根据 Hash 算法来计算 key-value 的存储位置，这样可以保证能快速存、取 Map 的 key-value 对。
在介绍集合存储之前需要指出一点：虽然集合号称存储的是 Java 对象，但实际上并不会真正将 Java 对象放入 Set 集合中，只是在 Set 集合中保留这些对象的引用而言。也就是说：Java 集合实际上是多个引用变量所组成的集合，这些引用变量指向实际的 Java 对象。
一、HashMap的基本特性
读完JDK源码HashMap.class中的注释部分，可以总结出很多HashMap的特性。
HashMap允许key与value都为null, 而Hashtable是不允许的。
HashMap是线程不安全的， 而Hashtable是线程安全的
HashMap中的元素顺序不是一直不变的，随着时间的推移，同一元素的位置也可能改变（resize的情况）
遍历HashMap的时间复杂度与其的容量(capacity)和现有元素的个数（size）成正比。如果要保证遍历的高效性，初始容量（capacity)不能设置太高或者平衡因子（load factor）不能设置太低。
与之前的相关List同样， 由于HashMap是线程不安全的, 因此迭代器在迭代过程中试图做容器结构上的改变的时候， 会产生fail-fast。通过Collections.synchronizedMap(HashMap)可以得到一个同步的HashMap
二、Hash table 数据结构分析
Hash table(散列表，哈希表),是根据关键字而直接访问内存存储位置的数据结构。也就是说散列表建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射
如下图, key经过散列函数得到buckets的一个索引位置。
通过散列函数获取index不可避免会出现相同的情况，也就是冲突。下面简单介绍几种解决冲突的方法：
Open addressing(开放定址法):此方法的基本思想就是遇到冲突时，顺序扫描表下N个位置，如果有空闲就填入。具体算法不再说明，下面是示意图：
Separate chaining(拉链)：此方法基本思想就是遇到冲突时，将相同索引值的Entry用链表串起来。具体算法不再说明，下面是示意图：
JDK中的HashMap解决冲突的方法就是用的Separate chaining法。
三、HashMap源码分析（JDK1.7）
1、HashMap读写元素
Entry
HashMap中的存放的元素是Entry类型，下面给出源码中Entry的源码：
static class Entry implements Map.Entry {
final K key;
V value;
Entry next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
//key, value的get与set方法省略，get与set操作会在后面的迭代器中用到
...
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
//此处将Key的hashcode与Value的hashcode做亦或运算得到Entry的hashcode
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap m) {
}
}
一个Entry包括key, value, hash以及下一个Entry的引用， 很明显这是个单链表， 其实现了Map.Entry接口。
recordAcess(HashMap 与recordRemoval(HashMap)在HashMap中是没有任何具体实现的。但是在LinkedHashMap这两个方法用来实现LRU算法。
get：读元素
从HashMap中获取相应的Entry， 下面给出get相关源码：
public V get(Object key) {
//key是null的情况
if (key == null)
return getForNullKey();
//根据key查找Entry
Entry entry = getEntry(key);
return null == entry &＃63; null : entry.getValue();
}
getForNullKey源码
private V getForNullKey() {
if (size == 0) {
return null;
}
//遍历冲突链
for (Entry e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null)
return e.value;
}
return null;
}
key为Null的Entry存放在table[0]中，但是table[0]中的冲突链中不一定存在key为null， 因此需要遍历。
根据key获取entry：
final Entry getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) &＃63; 0 : hash(key);
//通过hash得到table中的索引位置，然后遍历冲突链表找到Key
for (Entry 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;
}
以上就是HashMap读取一个Entry的过程及其源码。时间复杂度O(1)
put：写元素
HashMap中put操作相对复杂， 因为put操作的过程中会有HashMap的扩容操作。
新写入一个元素，如果HashMap中存在要写入元素的key，则执行的是替换value的操作，相当于update。下面是put源码：
public V put(K key, V value) {
//空表table的话，根据size的阈值填充
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
//填充key为Null的Entry
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//生成hash，得到索引Index的映射
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//遍历当前索引的冲突链，找是否存在对应的key
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//如果存在对应的key， 则替换oldValue并返回oldValue
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
//冲突链中不存在新写入的Entry的key
modCount++;
//插入一个新的Entry
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
addEntry与createEntry源码：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//插入新Entry前，先对当前HashMap的size和其阈值大小的判断，选择是否扩容
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) &＃63; hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry e = table[bucketIndex];
//头插法，新写入的entry插入当前索引位置的冲突链第一个Entry的前面
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
以上就是HashMap写入一个Entry的过程及其源码。时间复杂度O(1)
remove移除元素：
final Entry removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
//根据key计算hash值，获取索引
int hash = (key == null) &＃63; 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//链表的删除，定义两个指针，pre表示前驱
Entry prev = table[i];
Entry e = prev;
//遍历冲突链，删除所有为key的Enrty
while (e != null) {
Entry next = e.next;
Object k;
//找到了
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
//找到第一个结点就是要删除的结点
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
以上就是HashMap删除一个Entry的过程及其源码。时间复杂度O(1)
2、HashMap的哈希原理（hash function）
HashMap中散列函数的实现是通过hash(Object k) 与 indexFor(int h, int length)完成， 下面看下源码：
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).
//为了降低冲突的几率
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
获取Index索引源码：
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);
}
HashMap通过一个hash function将key映射到[0, table.length]的区间内的索引。这样的索引方法大体有两种：
hash(key) % table.length, 其中length必须为素数。JDK中HashTable利用此实现方式。
具体使用素数的原因，可以查找相关算法资料证明，这里不再陈述。
hash(key) & (table.length - 1 ) 其中length必须为2指数次方。JDK中HashMap利用此实现方式。
因为length的大小为2指数次方倍， 因此 hash(key) & (table.length - 1)总会在[0, length - 1]之间。但是仅仅这样做的话会出现问题一个冲突很大的问题，因为JAVA中hashCode的值为32位，当HashMap的容量偏小，例如16时，做异或运算时，高位总是被舍弃，低位运算后却增加了冲突发生的概率。
因此为了降低冲突发生的概率， 代码中做了很多位运算以及异或运算。
3、HashMap内存分配策略
成员变量capacity与loadFactor
HashMap中要求容量Capacity是2的指数倍， 默认容量是1 <<4 = 16。HashMap中还存在一个平衡因子（loadFactor），过高的因子会降低存储空间但是查找（lookup，包括HashMap中的put与get方法）的时间就会增加。 loadFactor默认值为0.75是权衡了时间复杂度以及空间复杂度给出的最优值。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 <<4; // aka 16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 <<30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
HashMap的构造函数
HashMap的构造就是设置capacity，与loadFactor的初始值
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
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();
}
之前说过HashMap中capacity必须是2的指数倍， 构造函数里并没有限制，那如何保证保证capacity的值是2的指数倍呢？
在put操作时候，源码中会判断目前的哈希表是否是空表，如果是则调用inflateTable(int toSize)
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
其中roundUpToPowerOf2就是获取大于等于给定参数的最小的2的n次幂
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// assert number >= 0 : "number must be non-negative";
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
&＃63; MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) &＃63; Integer.highestOneBit((number - 1) <<1) : 1;
}
Integer.hightestOneBit(int)是将给定参数的最高位的1保留，剩下的变为0的操作，简单说就是将参数int变为小于等于它的最大的2的n次幂。
若number为2的n次幂，减1后最高位处于原来的次高位， 再左移1位仍然可以定位到最高位位置
若number不是2的n次幂，减1左移1位后最高位仍是原来的最高位
扩容：
HashMap在put操作的时候会发生resize行为，具体源码如下：
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//哈希表已达到最大容量，1 <<30
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//将oldTable中的Entry转移到newTable中
//initHashSeedAsNeeded的返回值决定是否重新计算hash值
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
//重新计算threshold
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
//遍历oldTable
for (Entry e : table) {
//遍历冲突链
while(null != e) {
Entry next = e.next;
if (rehash) {
//重新计算hash值
e.hash = null == e.key &＃63; 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
//将元素插入到头部，头插法
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
以上就是HashMap内存分配的整个过程，总结说来就是，hashMap在put一个Entry的时候会检查当前容量与threshold的大小来选择是否扩容。每次扩容的大小是2 * table.length。在扩容期间会根据initHashSeedAsNeeded判断是否需要重新计算hash值。
四、HashMap的迭代器
HashMap中的ValueIterator， KeyIterator, EntryIterator等迭代器都是基于HashIterator的，下面看下它的源码：
private abstract class HashIterator implements Iterator {
Entry next; // next entry to return
int expectedModCount; // For fast-fail
int index; // current slot，table index
Entry current; // current entry
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
//在哈希表中找到第一个Entry
if (size > 0) {
Entry[] t = table;
while (index nextEntry() {
//HashMap是非线程安全的，遍历时仍然先判断是否有表结构的修改
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Entry e = next;
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = e.next) == null) {
//找到下一个Entry
Entry[] t = table;
while (index
Key, Value, Entry这个三个迭代器进行封装就变成了keySet, values, entrySet三种集合视角。这三种集合视角都支持对HashMap的remove, removeAll, clear操作，不支持add， addAll操作。
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