HashMap是我们最常用的集合之一，同时Java8也提升了HashMap的性能。本着学习的原则，在这探讨一下HashMap。

原理

简单讲解下HashMap的原理：HashMap基于Hash算法，我们通过put(key,value)存储，get(key)来获取。当传入key时，HashMap会根据key.hashCode()计算出hash值，根据hash值将value保存在bucket里。当计算出的hash值相同时怎么办呢，我们称之为Hash冲突，HashMap的做法是用链表和红黑树存储相同hash值的value。当Hash冲突的个数比较少时，使用链表，否则使用红黑树。

数据结构

一图胜千言：

我们可以在HashMap的源码中找到这样一句：

transient Node<K,V>[] table;

很明显，HashMap还是凭借数组实现的，辅以链表和红黑树。我们知道数组的特点：寻址容易，插入和删除困难，而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易，红黑树则对插入时间、删除时间和查找时间提供了最好可能的最坏情况担保。HashpMap将这三者结合在一起。

Hash算法

static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

如果你也看过7之前的Hash算法，会发现这个版本的算法比之前的简洁。

重要的内部类

Node

 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {        final int hash;        final K key;        V value;        Node<K,V> next;        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {            this.hash = hash;            this.key = key;            this.value = http://www.mamicode.com/value;"hljs-keyword">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 = http://www.mamicode.com/value;"hljs-keyword">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;        }    }

链表节点，存储键值对，并含有一个next引用。

TreeNode

 static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {        TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links        TreeNode<K,V> left;        TreeNode<K,V> right;        TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion        boolean red;        TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {            super(hash, key, val, next);        }        /**         * Returns root of tree containing this node.         */        final TreeNode<K,V> root() {            for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {                if ((p = r.parent) == null)                    return r;                r = p;            }        }        /**         * Ensures that the given root is the first node of its bin.         */        static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {            int n;            if (root != null && tab != null && (n = tab.length) > 0) {                int index = (n - 1) & root.hash;                TreeNode<K,V> first = (TreeNode<K,V>)tab[index];                if (root != first) {                    Node<K,V> rn;                    tab[index] = root;                    TreeNode<K,V> rp = root.prev;                    if ((rn = root.next) != null)                        ((TreeNode<K,V>)rn).prev = rp;                    if (rp != null)                        rp.next = rn;                    if (first != null)                        first.prev = root;                    root.next = first;                    root.prev = null;                }                assert checkInvariants(root);            }        }

红黑树的节点

重要方法

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                   boolean evict) {        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)            n = (tab = resize()).length;        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        else {            Node<K,V> 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<K,V>)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 = http://www.mamicode.com/e.value;                if (!onlyIfAbsent || oldValue =http://www.mamicode.com/= null)                    e.value = http://www.mamicode.com/value;                afterNodeAccess(e);                return oldValue;            }        }        ++modCount;        if (++size > threshold)            resize();        afterNodeInsertion(evict);        return null;    }

这是HashMap中的put函数，里面的参数boolean onlyIfAbsent,boolean evict我并不知道有什么用，因为put在调用的时候，是将这两个参数写死了，若知道请告知：

 public V put(K key, V value) {    return putVal(hash(key), key, value, false, true);}

另外我们可以看到，当节点个数>= TREEIFY_THRESHOLD - 1时，HashMap将采用红黑树存储。为什么这么做呢？正如我们前面提到的，当发生Hash冲突时，HashMap首先是采用链表将重复的值串起来，并将最后放入的值置于链首，java8对HashMap进行了优化。当节点个数多了之后使用红黑树存储。这样做的好处是，最坏的情况下即所有的key都Hash冲突，采用链表的话查找时间为O(n),而采用红黑树为O(logn)，这也是Java8中HashMap性能提升的奥秘，

总结

这篇文章简单介绍了下Java8中的HashMap中的数据结构，Hash算法，内部类，简单分析了Java8中性能提升的奥秘，由于水平原因难免会出现一些纰漏，希望各位能即时纠正。

结合这个博客看更好   http://blog.csdn.net/vking_wang/article/details/14166593

HashMap