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Mark一下，同時可以很好的聯合hashCode（）和equals（）辦法，籠罩equals辦法時最好籠罩hashcode（），包管equals的兩個對象，hashcode也相等,反過去：hashcode()不等，必定能推出equals()也不等；hashcode()相等，equals()能夠相等，也能夠不等。
由於HashMap在get時，先比擬hashcode，再比擬equals，hashcode==&&equals，二者都為true，則以為是雷同的key
1. HashMap概述：
HashMap是基於哈希表的Map接口的非同步完成。此完成供給一切可選的映照操作，並許可應用null值和null鍵。此類不包管映照的次序，特殊是它不包管該次序長期不變。
2. HashMap的數據構造：
在java編程說話中，最根本的構造就是兩種，一個是數組，別的一個是模仿指針（援用），一切的數據構造都可以用這兩個根本構造來結構的，HashMap也不破例。HashMap現實上是一個“鏈表散列”的數據構造，即數組和鏈表的聯合體。
從上圖中可以看出，HashMap底層就是一個數組構造，數組中的每項又是一個鏈表。當新建一個HashMap的時刻，就會初始化一個數組。
源碼以下：
/**
* 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就是數組中的元素，每一個 Map.Entry 其實就是一個key-value對，它持有一個指向下一個元素的援用，這就組成了鏈表。
3. HashMap的存取完成：
1) 存儲：
public V put(K key, V value) {
// HashMap許可寄存null鍵和null值。
// 當key為null時，挪用putForNullKey辦法，將value放置在數組第一個地位。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 依據key的keyCode從新盤算hash值。
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜刮指定hash值在對應table中的索引。
int i = indexFor(hash, table.length);
// 假如 i 索引處的 Entry 不為 null，經由過程輪回赓續遍歷 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;
}
}
// 假如i索引處的Entry為null，注解此處還沒有Entry。
modCount++;
// 將key、value添加到i索引處。
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
從下面的源代碼中可以看出：當我們往HashMap中put元素的時刻，先依據key的hashCode從新盤算hash值，依據hash值獲得這個元素在數組中的地位（即下標），假如數組該地位上曾經寄存有其他元素了，那末在這個地位上的元素將以鏈表的情勢寄存，新參加的放在鏈頭，最早參加的放在鏈尾。假如數組該地位上沒有元素，就直接將該元素放到此數組中的該地位上。
addEntry(hash, key, value, i)辦法依據盤算出的hash值，將key-value對放在數組table的i索引處。addEntry 是 HashMap 供給的一個包拜訪權限的辦法，代碼以下：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 獲得指定 bucketIndex 索引處的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 將新創立的 Entry 放入 bucketIndex 索引處，並讓新的 Entry 指向本來的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 假如 Map 中的 key-value 對的數目跨越了極限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 對象的長度擴大到本來的2倍。
resize(2 * table.length);
}
當體系決議存儲HashMap中的key-value對時，完整沒有斟酌Entry中的value，僅僅只是依據key來盤算並決議每一個Entry的存儲地位。我們完整可以把 Map 聚集中的 value 當做 key 的從屬，當體系決議了 key 的存儲地位以後，value 隨之保留在那邊便可。
hash(int h)辦法依據key的hashCode從新盤算一次散列。此算法參加了高位盤算，避免低位不變，高位變更時，形成的hash抵觸。
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，須要依據key的hash值來求得對應數組中的地位。若何盤算這個地位就是hash算法。後面說過HashMap的數據構造是數組和鏈表的聯合，所以我們固然願望這個HashMap外面的 元素地位盡可能的散布平均些，盡可能使得每一個地位上的元素數目只要一個，那末當我們用hash算法求得這個地位的時刻，立時便可以曉得對應地位的元素就是我們要的，而不消再去遍歷鏈表，如許就年夜年夜優化了查詢的效力。
關於隨意率性給定的對象，只需它的 hashCode() 前往值雷同，那末法式挪用 hash(int h) 辦法所盤算獲得的 hash 碼值老是雷同的。我們起首想到的就是把hash值對數組長度取模運算，如許一來，元素的散布絕對來講是比擬平均的。然則，“模”運算的消費照樣比擬年夜的，在HashMap中是如許做的：挪用 indexFor(int h, int length) 辦法來盤算該對象應當保留在 table 數組的哪一個索引處。
indexFor(int h, int length) 辦法的代碼以下：
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
這個辦法異常奇妙，它經由過程 h & (table.length -1) 來獲得該對象的保留位，而HashMap底層數組的長度老是 2 的 n 次方，這是HashMap在速度上的優化。在 HashMap 結構器中有以下代碼：
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
這段代碼包管初始化時HashMap的容量老是2的n次方，即底層數組的長度老是為2的n次方。
當length老是 2 的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，然則&比%具有更高的效力。
這看上去很簡略，其實比擬有玄機的，我們舉個例子來講明：
假定數組長度分離為15和16，優化後的hash碼分離為8和9，那末&運算後的成果以下：
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
從下面的例子中可以看出：當它們和15-1（1110）“與”的時刻，發生了雷同的成果，也就是說它們會定位到數組中的統一個地位上去，這就發生了碰撞，8和9會被放到數組中的統一個地位上構成鏈表，那末查詢的時刻就須要遍歷這個鏈 表，獲得8或許9，如許就下降了查詢的效力。同時，我們也能夠發明，當數組長度為15的時刻，hash值會與15-1（1110）停止“與”，那末 最初一名永久是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101這幾個地位永久都不克不及寄存元素了，空間糟蹋相當年夜，更糟的是這類情形中，數組可使用的地位比數組長度小了許多，這意味著進一步增長了碰撞的概率，減慢了查詢的效力！而當數組長度為16時，即為2的n次方時，2n-1獲得的二進制數的每一個位上的值都為1，這使得在低位上&時，獲得的和原hash的低位雷同，加上hash(int h)辦法對key的hashCode的進一步優化，參加了高位盤算，就使得只要雷同的hash值的兩個值才會被放到數組中的統一個地位上構成鏈表。
所以說，當數組長度為2的n次冪的時刻，分歧的key算得得index雷同的概率較小，那末數據在數組上散布就比擬平均，也就是說碰撞的概率小，絕對的，查詢的時刻就不消遍歷某個地位上的鏈表，如許查詢效力也就較高了。
依據下面 put 辦法的源代碼可以看出，當法式試圖將一個key-value對放入HashMap中時，法式起首依據該 key 的 hashCode() 前往值決議該 Entry 的存儲地位：假如兩個 Entry 的 key 的 hashCode() 前往值雷同，那它們的存儲地位雷同。假如這兩個 Entry 的 key 經由過程 equals 比擬前往 true，新添加 Entry 的 value 將籠罩聚集華夏有 Entry 的 value，但key不會籠罩。假如這兩個 Entry 的 key 經由過程 equals 比擬前往 false，新添加的 Entry 將與聚集華夏有 Entry 構成 Entry 鏈，並且新添加的 Entry 位於 Entry 鏈的頭部——詳細解釋持續看 addEntry() 辦法的解釋。
2) 讀取：
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;
}
有了下面存儲時的hash算法作為基本，懂得起來這段代碼就很輕易了。從下面的源代碼中可以看出：從HashMap中get元素時，起首盤算key的hashCode，找到數組中對應地位的某一元素，然後經由過程key的equals辦法在對應地位的鏈表中找到須要的元素。
3) 歸結起來簡略地說，HashMap 在底層將 key-value 當做一個全體停止處置，這個全體就是一個 Entry 對象。HashMap 底層采取一個 Entry[] 數組來保留一切的 key-value 對，當須要存儲一個 Entry 對象時，會依據hash算法來決議其在數組中的存儲地位，在依據equals辦法決議其在該數組地位上的鏈表中的存儲地位；當須要掏出一個Entry時，也會依據hash算法找到其在數組中的存儲地位，再依據equals辦法從該地位上的鏈表中掏出該Entry。
4. HashMap的resize（rehash）：
當HashMap中的元素愈來愈多的時刻，hash抵觸的概率也就愈來愈高，由於數組的長度是固定的。所認為了進步查詢的效力，就要對HashMap的數組停止擴容，數組擴容這個操作也會湧現在ArrayList中，這是一個經常使用的操作，而在HashMap數組擴容以後，最消費機能的點就湧現了：原數組中的數據必需從新盤算其在新數組中的地位，並放出來，這就是resize。
那末HashMap甚麼時刻停止擴容呢？當HashMap中的元素個數跨越數組年夜小*loadFactor時，就會停止數組擴容，loadFactor的默許值為0.75，這是一個折衷的取值。也就是說，默許情形下，數組年夜小為16，那末當HashMap中元素個數跨越16*0.75=12的時刻，就把數組的年夜小擴大為 2*16=32，即擴展一倍，然後從新盤算每一個元素在數組中的地位，而這是一個異常消費機能的操作，所以假如我們曾經預知HashMap中元素的個數，那末預設元素的個數可以或許有用的進步HashMap的機能。
5. HashMap的機能參數：
HashMap 包括以下幾個結構器：
HashMap()：構建一個初始容量為 16，負載因子為 0.75 的 HashMap。
HashMap(int initialCapacity)：構建一個初始容量為 initialCapacity，負載因子為 0.75 的 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負載因子創立一個 HashMap。
HashMap的基本結構器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個參數，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。
initialCapacity：HashMap的最年夜容量，即為底層數組的長度。
loadFactor：負載因子loadFactor界說為：散列表的現實元素數量(n)/ 散列表的容量(m)。
負載因子權衡的是一個散列表的空間的應用水平，負載因子越年夜表現散列表的裝填水平越高，反之愈小。關於應用鏈表法的散列表來講，查找一個元素的均勻時光是O(1+a)，是以假如負載因子越年夜，對空間的應用更充足，但是效果是查找效力的下降；假如負載因子太小，那末散列表的數據將過於稀少，對空間形成嚴重糟蹋。
HashMap的完成中，經由過程threshold字段來斷定HashMap的最年夜容量：
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
聯合負載因子的界說公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應下許可的最年夜元素數量，跨越這個數量就從新resize，以下降現實的負載因子。默許的的負載因子0.75是對空間和時光效力的一個均衡選擇。當容量超越此最年夜容量時， resize後的HashMap容量是容量的兩倍：
if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length);
6. Fail-Fast機制：
我們曉得java.util.HashMap不是線程平安的，是以假如在應用迭代器的進程中有其他線程修正了map，那末將拋出ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast戰略。
這一戰略在源碼中的完成是經由過程modCount域，modCount望文生義就是修正次數，對HashMap內容的修正都將增長這個值，那末在迭代器初始化進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)
;
}
}
在迭代進程中，斷定modCount跟expectedModCount能否相等，假如不相等就表現曾經有其他線程修正了Map：
留意到modCount聲明為volatile，包管線程之間修正的可見性。
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
在HashMap的API中指出：
由一切HashMap類的“collection 視圖辦法”所前往的迭代器都是疾速掉敗的：在迭代器創立以後，假如從構造上對映照停止修正，除非經由過程迭代器自己的 remove 辦法，其他任什麼時候間任何方法的修正，迭代器都將拋出 ConcurrentModificationException。是以，面臨並發的修正，迭代器很快就會完整掉敗，而不冒在未來不肯定的時光產生隨意率性不肯定行動的風險。
留意，迭代器的疾速掉劣行為不克不及獲得包管，普通來講，存在非同步的並發修正時，弗成能作出任何果斷的包管。疾速掉敗迭代器盡最年夜盡力拋出 ConcurrentModificationException。是以，編寫依附於此異常的法式的做法是毛病的，准確做法是：迭代器的疾速掉劣行為應當僅用於檢測法式毛病。
