关于HashMap

先了解下相关概念：

哈希（Hash）：一般叫做散列，意思就是把一堆任意长度的字符串、数字或者二进制输入通过一定的算法（非常多的哈希算法）生成固定长度的一个数字（字符串）。因为算法原因，不同的输入就会得到不同的哈希值。

哈希表（Hash Table）：一般叫做散列表，就是通过把键值计算出Hash值后，通过Hash值映射到表里面的某个位置。那么同样的键值，下次访问或者修改都是同一个映射位置，不同的键值因为计算出Hash值不一样映射的位置也会不同。

在java代码中看，hashTable就是一个数组。

image.png

hashCode：是一个数字，代表在hash表中的位置。

HashMap（jdk1.7） ：

数据结构：

是一个数组+链表的结构。

横向是数组，纵向是链表，之所以这样设计是为了综合利用数组的查找快速的优势 和 链表插入方便的优势。

HashMap的插入过程：

1）先把传入的key执行hash运算得到hashCode，然后再用一个数（数组长度 - 1）与hashCode进行”&“操作，得到的是一个介于0到数组长度-1的值，从而得到hash表中指定位置的值。

image.png

2）然后再遍历链表结构根据hashCode和key来匹配节点，之后再执行赋值操作（e.value = value）。

截图的是1.8的代码，重点在梳理逻辑~

扩容机制：

初始tab长度16，控制阈值16 * 0.75 = 12，每次tab插入新值的时候size会+1，同时和阈值比较，如果大于等于阈值了，tab就扩容一倍，同时阈值也重新用0.75计算（跟着放大一倍）。

然后需要做的是节点重排，把原先的所有节点重新计算hash位置，再重新插入。这里就会产生死循环链表的问题。

HashMap（jdk1.8）

数据结构：

数组+链表+红黑树

HashMap的插入过程：

与1.7基本流程基本一样，主要差别在于：插入的过程中会对链表的长度进行判断，如果超过了阈值(默认是8)，则转换为一个tree结构

扩容机制：

初始tab长度16，控制阈值16 * 0.75 = 12，每次tab插入新值的时候size会+1，同时和阈值比较，如果大于等于阈值了，tab就扩容一倍，同时阈值也重新用0.75计算（跟着放大一倍）。

1.8和1.7相比节点重排做了个优化处理，通过e.hash & oldCap == 0来判断是否要把节点移动到新扩容的对应位置上。这样处理就解决了死循环链表的问题。

HashMap的设计并不是专门为多线程考虑的，不管1.7还是1.8在多线程resize的时候都会产生丢数据的问题。因此多线程处理并发情况的容器一定要使用ConcurrentHashMap。

参考内容：
什么是哈希表
HashMap中的tableSizeFor
hashMap的扩容机制详解
java容器之hashMap