HashMap底层实现原理

　　HashMap采用Node 数组来存储key-value对，每一个键值对组成了一个Node实体，Node类实际上是一个单向的链表结 构，它具有Next指针，可以连接下一个Node实体。HashMap在JDK1.8之前和之后的区别
　　JDK1.8 之前，数组 + 链表 存储结构
　　缺点就是哈希函数很难使元素百分百的均匀分布，这会产生一种极端的可能，就是大量的元素存在一个桶里
　　JDK1.8 之后：数组 + 链表 + 红黑树添加元素时：链表长度 大于8的时候，转换为红黑树删除元素、扩容时，同上，数量大于8时，也是采用红黑树形式存储，但是在数量较少时，即数量小于6时，会将红黑树转换回链表 遍历、查找时，使用红黑树，他的时间复杂度O（log n），便于性能的提高。 数据结构
　　存储结构
　　static class Node implements Map.Entry {         final int hash;         final K key;         V value;         Node next;          Node(int hash, K key, V value, Node next) {             this.hash = hash;             this.key = key;             this.value = value;             this.next = next;         }          public final K getKey()        { return key; }         public final V getValue()      { return value; }         public final String toString() { return key + ＂=＂ + value; }          public final int hashCode() {             return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);         }          public final V setValue(V newValue) {             V oldValue = value;             value = newValue;             return oldValue;         }          public final boolean equals(Object o) {             if (o == this)                 return true;             if (o instanceof Map.Entry) {                 Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;                 if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&                     Objects.equals(value, e.getValue()))                     return true;             }             return false;         }     }
　　// Node 数组  transient Node[] table;  //加载因子 final float loadFactor;  //默认加载因子 ，容量达到这个比例时自动扩容 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;  // 数量大于8时，链表转换为红黑树形式存储  static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;  //即数量小于6时，会将红黑树转换回链表，删除元素时remove static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //PUT 时每次都做hash public V put(K key, V value) {     return putVal(hash(key), key, value, false, true); } //put  函数核心算法 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                    boolean evict) {         Node[] tab; Node p; int n, i;         if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)             n = (tab = resize()).length;         if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 这里的n 表示数组的长度。              // hash              tab[i] = newNode(hash, key, value, null);         else {             Node e; K k;             if (p.hash == hash &&                 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                 e = p;             else if (p instanceof TreeNode)                 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);             else {                 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                     if ((e = p.next) == null) {                         p.next = newNode(hash, key, value, null);                         if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                             treeifyBin(tab, hash);                         break;                     }                     if (e.hash == hash &&                         ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                         break;                     p = e;                 }             }             if (e != null) { // existing mapping for key                 V oldValue = e.value;                 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                     e.value = value;                 afterNodeAccess(e); // 空实现                 return oldValue;             }         }         ++modCount;   // modCount 是java集合中Fail-Fast的底层实现原理         if (++size > threshold) //扩容             resize();         afterNodeInsertion(evict);// 空实现         return null;     }          // Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions     void afterNodeAccess(Node p) { }     void afterNodeInsertion(boolean evict) { }     void afterNodeRemoval(Node p) { }思考
　　java集合中的快速失败：modCount
　　// 快速失败是Java集合的一种错误检测机制，当多个线程对集合进行结构上的改变的操作时，有可能会产生fail-fast。
　　//举个例子：假设存在两个线程（线程1、线程2），线程1通过Iterator在遍历集合A中的元素，在某个时候线程2修改了集合A的结构（是结构上面的修改，而不是简单的修改集合元素的内容），那么这个时候程序就可能会抛出 ConcurrentModificationException异常，从而产生fast-fail快速失败。
　　HashMap中遍历算法如下：final class KeySet extends AbstractSet {     public final int size()                 { return size; }     public final void clear()               { HashMap.this.clear(); }     public final Iterator iterator()     { return new KeyIterator(); }     public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }     public final boolean remove(Object key) {         return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;     }     public final Spliterator spliterator() {         return new KeySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);     }     public final void forEach(Consumer<? super K> action) {         Node[] tab;         if (action == null)             throw new NullPointerException();         if (size > 0 && (tab = table) != null) {             int mc = modCount;             for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {                 for (Node e = tab[i]; e != null; e = e.next)                     action.accept(e.key);             }             if (modCount != mc)               //抛出异常，Fail-Fast                 throw new ConcurrentModificationException();          }     } }优化hash 算法
　　JDK1.8中,是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的:(h=k.hashCode())^(h>>>16),主要是从速度,功效和质量来考虑的,减少系统的开销,也不会造成因为高位没有参与下标的计算,从而引起的碰撞。 //扰动函数：促使元素位置分布均匀，减少碰撞几率 static final int hash(Object key) {         int h;   	    // 如果key == null  返回的值是 0          // 如果key !=null           // 首先计算 key 的 hashcode 值赋值给 h ,         // 然后与h 无符号右移16位后的二进制按位异或预算得到最后hash值         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }	hash具体实现过程如下图所示：
　　hash 计算过程与putval函数的应用key.hashCode()；返回散列值也就是hashcode，假设随便生成的一个值。 n表示数组初始化的长度是16。 &（按位与运算）：运算规则：相同的二进制数位上，都是1的时候，结果为1，否则为零。 ^（按位异或运算）：运算规则：相同的二进制数位上，数字相同，结果为0，不同为1。
　　高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或（得到的hashCode转化为32位二进制，前16位和后16位低16bit和高16bit做了一个异或） 为什么这样实现呢？
　　如果当n即数组长度很小，假设是16的话，那么n - 1即为1111 ，这样的值和hashCode直接做按位与操作，实际上只使用了哈希值的后4位。如果当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样就很容易造成哈希冲突了，所以这里把高低位都利用起来，从而解决了这个问题。降低了Hash冲突的概率为什么要用异或运算符
　　保证了对象的hashCode的32位值只要有一位发生改变,整个hash()返回值就会改变。尽可能的减少碰撞。
　　工作原理
　　存储对象时,将K/V键值传给put()方法:调用hash(K)方法计算K的hash值,然后结合数组长度,计算得数组下标;调整数组大小(当容器中的元素个数大于capacity*loadfactor时,容器会进行扩容resize为2n);hash碰撞
　　i.如果K的hash值在HashMap中不存在,则执行插入,若存在,则发生碰撞;
　　ii.如果K的hash值在HashMap中存在,且它们两者equals返回true,则更新键值对;
　　iii.如果K的hash值在HashMap中存在,且它们两者equals返回false,则插入链表的尾部(尾插法)或者红黑树中(树的添加方式)。(JDK1.7之前使用头插法、JDK1.8使用尾插法)
　　//get 实现 public V get(Object key) {     Node e;     return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }  /**  * Implements Map.get and related methods  *  * @param hash hash for key  * @param key the key  * @return the node, or null if none  */ final Node getNode(int hash, Object key) {     Node[] tab; Node first, e; int n; K k;     if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&         (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {         if (first.hash == hash && // always check first node             ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))             return first;         if ((e = first.next) != null) {             if (first instanceof TreeNode)                 return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);             do {                 if (e.hash == hash &&                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                     return e;             } while ((e = e.next) != null);         }     }     return null; }
　　问题思考？
　　Q：默认初始化大小是多少？为啥是这么多？为啥大小都是2的幂？
　　A：hash运算的过程其实就是对目标元素的Key进行hashcode，再对Map的容量进行取模，而JDK 的工程师为了提升取模的效率，使用位运算代替了取模运算，这就要求Map的容量一定得是2的幂。HashMap的容量为什么是2的n次幂，和这个putval方法中（n - 1) & hash的计算方法有着千丝万缕的关系，符号&是按位与的计算，这是位运算，计算机能直接运算，特别高效，按位与&的计算方法是，只有当对应位置的数据都为1时，运算结果也为1，当HashMap的容量是2的n次幂时，(n-1)的2进制也就是1111111***111这样形式的，这样与添加元素的hash值进行位运算时，能够（充分的散列），使得添加的元素均匀分布在HashMap的每个位置上，减少hash碰撞。
　　Q:HashMap如何有效减少碰撞？
　　A: 扰动函数：促使元素位置分布均匀，减少碰撞几率 、使用final对象，并采用合适的equals()和hashCode()方法