Java中与HashMap相关的知识点

一、Java底层数据存储结构介绍  

在Java语言中，数据存储方式最底层的两种结构，一种是数组，另外一种是链表。其中数组的特点是空间连续，根据下标寻址较快，但是在删除或者添加元素的时候需要较大幅度的移动，总结就是查询速度快，增删速度慢；而链表的特点是空间不连续，通过首尾指针连接前一个元素和后一个元素，因此，这样的结构寻址困难，但增删元素较快，只需修改指针的指向，总结就是查询慢，增删快。

  今天的主角HashMap，它的实现就采用了Java语言中数据存储方式最底层的两种结构，也就是数组+链表的方式实现。

二、关于效率

	获取	查找	添加/删除	空间
ArrayList	O(1)	O(1)	O(N)	O(N)
LinkedList	O(N)	O(N)	O(1)	O(N)
HashMap	O(N/Bucket_size)	O(N/Bucket_size)	O(N/Bucket_size)	O(N)

上面的表格就是对比HashMap的效率，ArrayList底层的实现结构是数组，LinkedList的底层实现结构是链表，而HashMap的底层实现结构是数组+链表，这样也就对比了数组、链表、数组+链表在各个功能上的执行效率。

三、关于HashMap的key值

  从源码中我们可以看出，HashMap的key值可以是基本数据类型，也可以是引用数据类型，如果是对象，我们最好要实现两个方法，也就是Object类中的equals方法和hashCode方法，hashCode方法是用来计算存储在数组中的哪一个位置，而equals方法是用来比较数组展开的链表的元素是否相等。这样做的目的是尽量减少hash碰撞，所谓hash碰撞，也称为hash冲突，是指两个不同的key，它们计算的hash值是相同的，那么就根据equals来存到对应的链表上，如果equals值也相同，那么就会覆盖原值，如果hashCode方法实现的太不尽如人意，那么HashMap就会退化成链表了！不过JDK8中，对HashMap做了优化，如果散列表中的元素过多，会把链表转为红黑树。方法treeifyBin()就是树形化的方法：

例如我们经常使用String类型做key值，String 就自个实现了equals方法和hashCode方法：

四、关于HashMap线程安全问题

  一旦问道HashMap是否是线程安全的，我们都会异口同声的说：不是。HashMap基于效率的问题，设计的不是线程安全的，线程安全的Map有HashTable、ConcurrentHashMap、SychronizedMap，HashTable相比与HashMap是线程安全的，因为它的所有方法都加了锁，所以效率非常低，部分源码如下：

SychronizedMap是在方法中加入了同步代码块，效率也可见一般：

在线程安全方面，性能最好的是ConcurrentHashMap，是解决线程安全方面的大神Doug Lea的良心之作，ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，final，CAS等lock-free技术来减少锁竞争对于性能的影响，采用分段加锁的思想提高了性能，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成，Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，Segment数组中每一个元素就是一把锁，每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表。

五、关于HashMap的扩容问题

HashMap默认大小是16，当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor(0.75)时，就会把数组的大小扩展为原来的两倍大小，不然效率会下降的比较快(链表的问题)，然后重新计算每个元素在数组中的位置。扩容是要遍历整个表的，并且重新计算每个元素的位置，所以要注意避免集合的扩容，它会很耗性能，根据元素的数量给它一个初始大小的值。

  相信随着技术的成熟与跟进，HashMap的性能会越来越好，或者HashMap的替代集合会越来越好，毕竟不缺少智慧的大脑，只是缺少动手的设计与实现！