HashMap实现原理
1. HashMap 概述：
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了不同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。另外HashMap是非线程安全的，也就是说在多线程的环境下，可能会存在问题，而Hashtable是线程安全的。
2. HashMap 的数据结构：
在 java 编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针（引用），所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的， HashMap 也不例外。 HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。
从上图中可以看出， HashMap 底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表。当新建一个 HashMap 的时候，就会初始化一个数组。
Java 代码 ：
可以看出， Entry 就是数组中的元素，每个 Map.Entry 其实就是一个 key-value 对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表。
3.HashMap 的存取实现
1) 存储：
从上面的源代码中可以看出：当我们往 HashMap 中 put 元素的时候，先根据 key 的hashCode 重新计算 hash 值，根据 hash 值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，最先加入的放在链尾。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。
addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的 hash 值，将 key-value 对放在数组 table的 i 索引处。 addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法。
代码如下：
当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时，完全没有考虑 Entry 中的 value，仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后， value 随之保存在那里即可。hash(int h)方法根据 key 的 hashCode 重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的 hash 冲突。
我们可以看到在 HashMap 中要找到某个元素，需要根据 key 的 hash 值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是 hash 算法。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个 HashMap 里面的 元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。
对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把 hash 值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是， “模”运算的消耗还是比较大的，在 HashMap 中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。 indexFor(int h, int length) 方法的。
这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而 HashMap底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这是 HashMap 在速度上的优化。在 HashMap 构造器中。
有如下代码：
这段代码保证初始化时 HashMap 的容量总是 2 的 n 次方，即底层数组的长度总是为 2的 n 次方。当 length 总是 2 的 n 次方时， h& (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：假设数组长度分别为 15 和 16，优化后的 hash 码分别为 8 和 9，那么&运算后的结果如下：
从上面的例子中可以看出：当它们和 15-1（ 1110） “与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞， 8 和 9 会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到 8 或者 9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为 15 的时候， hash 值会与 15-1（ 1110）进行“与”，那么 最后一位永远是 0，而 0001， 0011， 0101， 1001， 1011， 0111，1101 这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多。
这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为 16 时，即为 2 的 n 次方时， 2n-1 得到的二进制数的每个位上的值都为 1，这使得在低位上&时，得到的和原 hash 的低位相同，加之 hash(int h)方法对key的 hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的 hash 值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。所以说，当数组长度为 2 的 n 次幂的时候，不同的 key 算得得 index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。
根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个 key-value 对放入 HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但 key 不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。
2) 读取
有了上面存储时的 hash 算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：从 HashMap 中 get 元素时，首先计算 key 的 hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过 key 的 equals 方法在对应位置的链表中找到需要的元素。
归纳起来简单地说， HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。 HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 hash 算法来决定其在数组中的存储位置，在根据 equals方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个 Entry 时，也会根据 hash算法找到其在数组中的存储位置，再根据 equals 方法从该位置上的链表中取出该 Entry。
4. HashMap 的 resize（ rehash）
当 HashMap 中的元素越来越多的时候， hash 冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对 HashMap 的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在 ArrayList 中，这是一个常用的操作，而在 HashMap 数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是 resize。
那么 HashMap 什么时候进行扩容呢？当 HashMap 中的元素个数超过数组大小*loadFactor 时，就会进行数组扩容， loadFactor 的默认值为 0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为 16，那么当 HashMap 中元素个数超过 16*0.75=12 的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知 HashMap 中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高 HashMap 的性能。
5. HashMap 的性能参数
HashMap 包含如下几个构造器：
HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子
为 0.75 的 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
HashMap 的基础构造器 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)带有两个参数，它们是初始容量 initialCapacity 和加载因子 loadFactor。
initialCapacity： HashMap 的最大容量，即为底层数组的长度。
loadFactor：负载因子 loadFactor 定义为：散列表的实际元素数目(n)/ 散列表的容量(m)。
负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是 O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。
HashMap 的实现中，通过 threshold 字段来判断 HashMap 的最大容量：
Java代码：threshold = (int)(capacity * loadFactor);
结合负载因子的定义公式可知， threshold 就是在此 loadFactor 和 capacity 对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新 resize，以降低实际的负载因子。默认的的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize后的HashMap容量是容量的两倍：
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
6.迭代器
由所有此类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败 的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove方法，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。
遍历Hash中的元素，在Hash中可以直接使用以下方法遍历(所有键)KeySet，然后通过键可以找出需要的值。
HashMap<String,String> mp = new HashMap<String,String>();
for (String i : mp.keySet())
{
//String 是mp中的键的对应类型 i 是对应的KeySet中的每一个键值
System.out.println( mp.get(i));
}
