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<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash; Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> 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<K,V> m) { } /** * This method is invoked whenever the entry is * removed from the table. */ void recordRemoval(HashMap<K,V> 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<K, V> 与recordRemoval(HashMap<K, V>)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<K,V> entry = getEntry(key); return null == entry ? null : entry.getValue(); }
getForNullKey源码
private V getForNullKey() { if (size == 0) { return null; } //遍历冲突链 for (Entry<K,V> 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<K,V> getEntry(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 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<K,V> 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<K,V> 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) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> 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<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } //根据key计算hash值，获取索引 int hash = (key == null) ? 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<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; //遍历冲突链，删除所有为key的Enrty while (e != null) { Entry<K,V> 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 ? MAXIMUM_CAPACITY : (number > 1) ? 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<K,V> e : table) { //遍历冲突链 while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { //重新计算hash值 e.hash = null == e.key ? 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<E> implements Iterator<E> { Entry<K,V> next; // next entry to return int expectedModCount; // For fast-fail int index; // current slot，table index Entry<K,V> 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 < t.length && (next = t[index++]) == null) ; } } public final boolean hasNext() { return next != null; } final Entry<K,V> 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<K,V> e = next; if (e == null) throw new NoSuchElementException(); if ((next = e.next) == null) { //找到下一个Entry Entry[] t = table; while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) ; } current = e; return e; } public void remove() { if (current == null) throw new IllegalStateException(); if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); Object k = current.key; current = null; HashMap.this.removeEntryForKey(k); expectedModCount = modCount; } }
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。