Java為資料結構中的映射定義了一個接口java.util.Map，此接口主要有四個常用的實作類，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，類繼承關系如下圖所示：
下面針對各個實作類的特點做一些說明：
(1) HashMap：它根據鍵的hashCode值存儲資料，大多數情況下可以直接定位到它的值，因而具有很快的通路速度，但周遊順序卻是不确定的。 HashMap最多隻允許一條記錄的鍵為null，允許多條記錄的值為null。HashMap非線程安全，即任一時刻可以有多個線程同時寫HashMap，可能會導緻資料的不一緻。如果需要滿足線程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有線程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
(2) Hashtable：Hashtable是遺留類，很多映射的常用功能與HashMap類似，不同的是它承自Dictionary類，并且是線程安全的，任一時間隻有一個線程能寫Hashtable，并發性不如ConcurrentHashMap，因為ConcurrentHashMap引入了分段鎖。Hashtable不建議在新代碼中使用，不需要線程安全的場合可以用HashMap替換，需要線程安全的場合可以用ConcurrentHashMap替換。
(3) LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一個子類，儲存了記錄的插入順序，在用Iterator周遊LinkedHashMap時，先得到的記錄肯定是先插入的，也可以在構造時帶參數，按照通路次序排序。
(4) TreeMap：TreeMap實作SortedMap接口，能夠把它儲存的記錄根據鍵排序，預設是按鍵值的升序排序，也可以指定排序的比較器，當用Iterator周遊TreeMap時，得到的記錄是排過序的。如果使用排序的映射，建議使用TreeMap。在使用TreeMap時，key必須實作Comparable接口或者在構造TreeMap傳入自定義的Comparator，否則會在運作時抛出java.lang.ClassCastException類型的異常。
對于上述四種Map類型的類，要求映射中的key是不可變對象。不可變對象是該對象在建立後它的哈希值不會被改變。如果對象的哈希值發生變化，Map對象很可能就定位不到映射的位置了。
通過上面的比較，我們知道了HashMap是Java的Map家族中一個普通成員，鑒于它可以滿足大多數場景的使用條件，是以是使用頻度最高的一個。下文我們主要結合源碼，從存儲結構、常用方法分析、擴容以及安全性等方面深入講解HashMap的工作原理。
内部實作
搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什麼，即它的存儲結構-字段；其次弄明白它能幹什麼，即它的功能實作-方法。下面我們針對這兩個方面詳細展開講解。
存儲結構-字段
從結構實作來講，HashMap是數組+連結清單+紅黑樹（JDK1.8增加了紅黑樹部分）實作的，如下如所示。
這裡需要講明白兩個問題：資料底層具體存儲的是什麼？這樣的存儲方式有什麼優點呢？
(1) 從源碼可知，HashMap類中有一個非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。我們來看Node[JDK1.8]是何物。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | static class Node implements Map.Entry { final int hash; //用來定位數組索引位置 final K key; V value; Node<K,V> next; //連結清單的下一個node Node(int hash, K key, V value, Node 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的一個内部類，實作了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。上圖中的每個黑色圓點就是一個Node對象。
(2) HashMap就是使用哈希表來存儲的。哈希表為解決沖突，可以采用開放位址法和鍊位址法等來解決問題，Java中HashMap采用了鍊位址法。鍊位址法，簡單來說，就是數組加連結清單的結合。在每個數組元素上都一個連結清單結構，當資料被Hash後，得到數組下标，把資料放在對應下标元素的連結清單上。例如程式執行下面代碼：
| 1 | map.put("航淳技術","小航"); |
系統将調用”美團”這個key的hashCode()方法得到其hashCode 值（該方法适用于每個Java對象），然後再通過Hash算法的後兩步運算（高位運算和取模運算，下文有介紹）來定位該鍵值對的存儲位置，有時兩個key會定位到相同的位置，表示發生了Hash碰撞。當然Hash算法計算結果越分散均勻，Hash碰撞的機率就越小，map的存取效率就會越高。
如果哈希桶數組很大，即使較差的Hash算法也會比較分散，如果哈希桶數組數組很小，即使好的Hash算法也會出現較多碰撞，是以就需要在空間成本和時間成本之間權衡，其實就是在根據實際情況确定哈希桶數組的大小，并在此基礎上設計好的hash算法減少Hash碰撞。那麼通過什麼方式來控制map使得Hash碰撞的機率又小，哈希桶數組（Node[] table）占用空間又少呢？答案就是好的Hash算法和擴容機制。
在了解Hash和擴容流程之前，我們得先了解下HashMap的幾個字段。從HashMap的預設構造函數源碼可知，構造函數就是對下面幾個字段進行初始化，源碼如下：
| 1 2 3 4 | int threshold; // 所能容納的key-value對極限 final float loadFactor; // 負載因子 int modCount; int size; |
首先，Node[] table的初始化長度length(預設值是16)，Load factor為負載因子(預設值是0.75)，threshold是HashMap所能容納的最大資料量的Node(鍵值對)個數。threshold = length * Load factor。也就是說，在數組定義好長度之後，負載因子越大，所能容納的鍵值對個數越多。
結合負載因子的定義公式可知，threshold就是在此Load factor和length(數組長度)對應下允許的最大元素數目，超過這個數目就重新resize(擴容)，擴容後的HashMap容量是之前容量的兩倍。預設的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇，建議大家不要修改，除非在時間和空間比較特殊的情況下，如果記憶體空間很多而又對時間效率要求很高，可以降低負載因子Load factor的值；相反，如果記憶體空間緊張而對時間效率要求不高，可以增加負載因子loadFactor的值，這個值可以大于1。
size這個字段其實很好了解，就是HashMap中實際存在的鍵值對數量。注意和table的長度length、容納最大鍵值對數量threshold的差別。而modCount字段主要用來記錄HashMap内部結構發生變化的次數，主要用于疊代的快速失敗。強調一點，内部結構發生變化指的是結構發生變化，例如put新鍵值對，但是某個key對應的value值被覆寫不屬于結構變化。
在HashMap中，哈希桶數組table的長度length大小必須為2的n次方(一定是合數)，這是一種非正常的設計，正常的設計是把桶的大小設計為素數。相對來說素數導緻沖突的機率要小于合數，Hashtable初始化桶大小為11，就是桶大小設計為素數的應用（Hashtable擴容後不能保證還是素數）。HashMap采用這種非正常設計，主要是為了在取模和擴容時做優化，同時為了減少沖突，HashMap定位哈希桶索引位置時，也加入了高位參與運算的過程。
這裡存在一個問題，即使負載因子和Hash算法設計的再合理，也免不了會出現拉鍊過長的情況，一旦出現拉鍊過長，則會嚴重影響HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，對資料結構做了進一步的優化，引入了紅黑樹。而當連結清單長度太長（預設超過8）時，連結清單就轉換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增删改查的特點提高HashMap的性能，其中會用到紅黑樹的插入、删除、查找等算法。本文不再對紅黑樹展開讨論，想了解更多紅黑樹資料結構的工作原理後面會有文章再補充。
功能實作-方法
HashMap的内部功能實作很多，本文主要從根據key擷取哈希桶數組索引位置、put方法的詳細執行、擴容過程三個具有代表性的點深入展開講解。
1. 确定哈希桶數組索引位置
不管增加、删除、查找鍵值對，定位到哈希桶數組的位置都是很關鍵的第一步。前面說過HashMap的資料結構是數組和連結清單的結合，是以我們當然希望這個HashMap裡面的元素位置盡量分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素數量隻有一個，那麼當我們用hash算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，不用周遊連結清單，大大優化了查詢的效率。HashMap定位數組索引位置，直接決定了hash方法的離散性能。先看看源碼的實作(方法一+方法二):
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | 方法一： static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 為第二步 高位參與運算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 方法二： static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實作原理一樣的 return h & (length-1); //第三步 取模運算 } |
這裡的Hash算法本質上就是三步：取key的hashCode值、高位運算、取模運算。
對于任意給定的對象，隻要它的hashCode()傳回值相同，那麼程式調用方法一所計算得到的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，模運算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調用方法二來計算該對象應該儲存在table數組的哪個索引處。
這個方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1)來得到該對象的儲存位，而HashMap底層數組的長度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優化。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。
在JDK1.8的實作中，優化了高位運算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實作的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、品質來考慮的，這麼做可以在數組table的length比較小的時候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
下面舉例說明下，n為table的長度。
2. 分析HashMap的put方法
HashMap的put方法執行過程可以通過下圖來了解，自己有興趣可以去對比源碼更清楚地研究學習。
①.判斷鍵值對數組table[i]是否為空或為null，否則執行resize()進行擴容；
②.根據鍵值key計算hash值得到插入的數組索引i，如果table[i]==null，直接建立節點添加，轉向⑥，如果table[i]不為空，轉向③；
③.判斷table[i]的首個元素是否和key一樣，如果相同直接覆寫value，否則轉向④，這裡的相同指的是hashCode以及equals；
④.判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對，否則轉向⑤；
⑤.周遊table[i]，判斷連結清單長度是否大于8，大于8的話把連結清單轉換為紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操作，否則進行連結清單的插入操作；周遊過程中若發現key已經存在直接覆寫value即可；
⑥.插入成功後，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進行擴容。
JDK1.8HashMap的put方法源碼如下:
| 1 public V put(K key, V value) { 2 // 對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 p; int n, i; 9 // 步驟①：tab為空則建立 10 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 11 n = (tab = resize()).length; 12 // 步驟②：計算index，并對null做處理 13 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 14 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 15 else { 16 Node e; K k; 17 // 步驟③：節點key存在，直接覆寫value 18 if (p.hash == hash && 19 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 20 e = p; 21 // 步驟④：判斷該鍊為紅黑樹 22 else if (p instanceof TreeNode) 23 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 24 // 步驟⑤：該鍊為連結清單 25 else { 26 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 27 if ((e = p.next) == null) { 28 p.next = newNode(hash, key,value,null); //連結清單長度大于8轉換為紅黑樹進行處理 29 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 30 treeifyBin(tab, hash); 31 break; 32 } // key已經存在直接覆寫value 33 if (e.hash == hash && 34 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 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 // 步驟⑥：超過最大容量 就擴容 50 if (++size > threshold) 51 resize(); 52 afterNodeInsertion(evict); 53 return null; 54 } |
3. 擴容機制
擴容(resize)就是重新計算容量，向HashMap對象裡不停的添加元素，而HashMap對象内部的數組無法裝載更多的元素時，對象就需要擴大數組的長度，以便能裝入更多的元素。當然Java裡的數組是無法自動擴容的，方法是使用一個新的數組代替已有的容量小的數組，就像我們用一個小桶裝水，如果想裝更多的水，就得換大水桶。
我們分析下resize的源碼，鑒于JDK1.8融入了紅黑樹，較複雜，為了便于了解我們仍然使用JDK1.7的代碼，好了解一些，本質上差別不大，具體差別後文再說。
| 1 void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量 2 Entry[] oldTable = table; //引用擴容前的Entry數組 3 int oldCapacity = oldTable.length; 4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴容前的數組大小如果已經達到最大(2^30)了 5 threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改門檻值為int的最大值(2^31-1)，這樣以後就不會擴容了 6 return; 7 } 8 9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個新的Entry數組 10 transfer(newTable); //！！将資料轉移到新的Entry數組裡 11 table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數組 12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改門檻值 13 } |
這裡就是使用一個容量更大的數組來代替已有的容量小的數組，transfer()方法将原有Entry數組的元素拷貝到新的Entry數組裡。
| 1 void transfer(Entry[] newTable) { 2 Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數組 3 int newCapacity = newTable.length; 4 for (int j = 0; j < src.length; j++) { //周遊舊的Entry數組 5 Entry e = src[j]; //取得舊Entry數組的每個元素 6 if (e != null) { 7 src[j] = null;//釋放舊Entry數組的對象引用（for循環後，舊的Entry數組不再引用任何對象） 8 do { 9 Entry next = e.next; 10 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新計算每個元素在數組中的位置 11 e.next = newTable[i]; //标記[1] 12 newTable[i] = e; //将元素放在數組上 13 e = next; //通路下一個Entry鍊上的元素 14 } while (e != null); 15 } 16 } 17 } |
newTable[i]的引用賦給了e.next，也就是使用了單連結清單的頭插入方式，同一位置上新元素總會被放在連結清單的頭部位置；這樣先放在一個索引上的元素終會被放到Entry鍊的尾部(如果發生了hash沖突的話），這一點和Jdk1.8有差別，下文詳解。在舊數組中同一條Entry鍊上的元素，通過重新計算索引位置後，有可能被放到了新數組的不同位置上。
下面舉個例子說明下擴容過程。假設了我們的hash算法就是簡單的用key mod 一下表的大小（也就是數組的長度）。其中的哈希桶數組table的size=2， 是以key = 3、7、5，put順序依次為 5、7、3。在mod 2以後都沖突在table[1]這裡了。這裡假設負載因子 loadFactor=1，即當鍵值對的實際大小size 大于 table的實際大小時進行擴容。接下來的三個步驟是哈希桶數組 resize成4，然後所有的Node重新rehash的過程。
下面我們講解下JDK1.8做了哪些優化。經過觀測可以發現，我們使用的是2次幂的擴充(指長度擴為原來2倍)，是以，元素的位置要麼是在原位置，要麼是在原位置再移動2次幂的位置。看下圖可以明白這句話的意思，n為table的長度，圖（a）表示擴容前的key1和key2兩種key确定索引位置的示例，圖（b）表示擴容後key1和key2兩種key确定索引位置的示例，其中hash1是key1對應的哈希與高位運算結果。
元素在重新計算hash之後，因為n變為2倍，那麼n-1的mask範圍在高位多1bit(紅色)，是以新的index就會發生這樣的變化：
是以，我們在擴充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實作那樣重新計算hash，隻需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”，可以看看下圖為16擴充為32的resize示意圖：
這個設計确實非常的巧妙，既省去了重新計算hash值的時間，而且同時，由于新增的1bit是0還是1可以認為是随機的，是以resize的過程，均勻的把之前的沖突的節點分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優化點。有一點注意差別，JDK1.7中rehash的時候，舊連結清單遷移新連結清單的時候，如果在新表的數組索引位置相同，則連結清單元素會倒置，但是從上圖可以看出，JDK1.8不會倒置。有興趣的同學可以研究下JDK1.8的resize源碼，寫的很贊，如下:
| 1 final Node[] resize() { 2 Node[] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 4 int oldThr = threshold; 5 int newCap, newThr = 0; 6 if (oldCap > 0) { 7 // 超過最大值就不再擴充了，就隻好随你碰撞去吧 8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 9 threshold = Integer.MAX_VALUE; 10 return oldTab; 11 } 12 // 沒超過最大值，就擴充為原來的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 // 計算新的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[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 33 table = newTab; 34 if (oldTab != null) { 35 // 把每個bucket都移動到新的buckets中 36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 37 Node 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)e).split(this, newTab, j, oldCap); 44 else { // 連結清單優化重hash的代碼塊 45 NodeV> loHead = null, loTail = null; 46 NodeV> hiHead = null, hiTail = null; 47 NodeV> 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裡 68 if (loTail != null) { 69 loTail.next = null; 70 newTab[j] = loHead; 71 } 72 // 原索引+oldCap放到bucket裡 73 if (hiTail != null) { 74 hiTail.next = null; 75 newTab[j + oldCap] = hiHead; 76 } 77 } 78 } 79 } 80 } 81 return newTab; 82 } |
線程安全性
在多線程使用場景中，應該盡量避免使用線程不安全的HashMap，而使用線程安全的ConcurrentHashMap。那麼為什麼說HashMap是線程不安全的，下面舉例子說明在并發的多線程使用場景中使用HashMap可能造成死循環。代碼例子如下(便于了解，仍然使用JDK1.7的環境)：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | public class HashMapInfiniteLoop { private static HashMapString> map = new HashMap(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初始化為一個長度為2的數組，loadFactor=0.75，threshold=2*0.75=1，也就是說當put第二個key的時候，map就需要進行resize。
通過設定斷點讓線程1和線程2同時debug到transfer方法(3.3小節代碼塊)的首行。注意此時兩個線程已經成功添加資料。放開thread1的斷點至transfer方法的“Entry next = e.next;” 這一行；然後放開線程2的的斷點，讓線程2進行resize。結果如下圖。
注意，Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其線上程二rehash後，指向了線程二重組後的連結清單。
線程一被排程回來執行，先是執行 newTalbe[i] = e， 然後是e = next，導緻了e指向了key(7)，而下一次循環的next = e.next導緻了next指向了key(3)。
e.next = newTable[i] 導緻 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此時的key(7).next 已經指向了key(3)， 環形連結清單就這樣出現了。
于是，當我們用線程一調用map.get(11)時，悲劇就出現了——Infinite Loop。
小結
(1) 擴容是一個特别耗性能的操作，是以當程式員在使用HashMap的時候，估算map的大小，初始化的時候給一個大緻的數值，避免map進行頻繁的擴容。
(2) 負載因子是可以修改的，也可以大于1，但是建議不要輕易修改，除非情況非常特殊。
(3) HashMap是線程不安全的，不要在并發的環境中同時操作HashMap，建議使用ConcurrentHashMap。
(4) JDK1.8引入紅黑樹大程度優化了HashMap的性能。