HashMap 的实现原理（1.8）

详见：https://blog.csdn.net/richard_jason/article/details/53887222

HashMap概述

1.初始容量默认为16 最大为2的30次方，负载因子默认为 0.75。

2.在Java8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)（即键值对，译者注），则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。

3.如果一个bucket里的元素少于6个，就将这个bucket对应的红黑树转化为链表

4.如果存在hash碰撞并且key不同，后放的在链条的末端。

红黑树：详见https://www.cnblogs.com/liwei2222/p/8013367.html

HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。

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，即数组和链表的结构，但是在jdk1.8里
加入了红黑树的实现，当链表的长度大于8时，转换为红黑树的结构。

从上图中可以看出，java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

 */

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

        final int hash;//用于定位数组索引的位置

        final K key;

        V value;

        Node<K,V> next;//链表的下一个Node

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {

            this.hash = hash;

            this.key = key;

            this.value = value;

            this.next = next;

Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。

有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。

HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。

如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。

在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下：

 int threshold;             // 所能容纳的key-value对极限

 final float loadFactor;    // 负载因子

 int modCount;

 int size;

首先，Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。

结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。

size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。

在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。

这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法

确定哈希桶数组索引位置

//方法一：

static final int hash(Object key) {   //jdk1.8 & jdk1.7

     int h;

     // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值

     // h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算

     return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

}

//方法二：

static int indexFor(int h, int length) {  //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的

     return h & (length-1);  //第三步 取模运算

}

这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。

对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的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：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。

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。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。

在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

下面举例说明下，n为table的长度。

HashMap的put方法实现

put函数大致的思路为：

对key的hashCode()做hash，然后再计算index;
如果没碰撞直接放到bucket里；
如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)

如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize。

    public V put(K key, V value) {

        return putVal(hash(key), key, value, false, true);

    }

    /**

    *生成hash的方法

    */

    static final int hash(Object key) {

        int h;

        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);

    }

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {

        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

        //判断table是否为空，

        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)

            n = (tab = resize()).length;//创建一个新的table数组，并且获取该数组的长度

        //根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加

        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)

            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);

        else {//如果对应的节点存在

            Node<K,V> e; K k;

            //判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value

            if (p.hash == hash &&

                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                e = p;

            //判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对

            else if (p instanceof TreeNode)

                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

           // 该链为链表

            else {

            //遍历table[i]，判断链表长度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默认值为8)，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；
             //遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；

                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;

                }

            }

            // 写入

            if (e != null) { // existing mapping for key

                V oldValue = e.value;

                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)

                    e.value = value;

                afterNodeAccess(e);

                return oldValue;

            }

        }

        ++modCount;

        // 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容

        if (++size > threshold)

            resize();

        afterNodeInsertion(evict);

        return null;

    }

路如下：

bucket里的第一个节点，直接命中；
如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry
若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；
若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。

public V get(Object key) {

        Node<K,V> e;

        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;

    }

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {

        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;

        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {

            // 直接命中

            if (first.hash == hash && // 每次都是校验第一个node

                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                return first;

           // 未命中

            if ((e = first.next) != null) {

            // 在树中获取

                if (first instanceof TreeNode)

                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

                // 在链表中获取

                do {

                    if (e.hash == hash &&

                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                        return e;

                } while ((e = e.next) != null);

            }

        }

        return null;

    }

put方法掠清楚了，再看一下get方法再干什么

//这里没有什么好解释的，调用getNode去获取键值对返回

  public V get(Object key) {

        Node<K,V> e;

        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;

    }

  final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {

        Node<K,V>[] tab;

        Node<K,V> first, e;

        int n;

        K k;

        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n -1)&hash])!=null){

          //根据tab[(n -1)&hash]拿到一个根节点，如果这个key的hash和根节点的hash

          //相同，并且key相同，那么直接返回根节点的node元素

            if (first.hash == hash && // always check first node

                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                return first;

            //否则

            if ((e = first.next) != null) {

              //如果节点是红黑树，那么会去红黑树中获取node

                if (first instanceof TreeNode)

                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);

              //否则开启循环去遍历链条获取节点

                do {

                    if (e.hash == hash &&

                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                        return e;

                } while ((e = e.next) != null);

            }

        }

        return null

｝

接着还有一个重要的方法需要看removeNode（T）
实际上hashmap重写了AbstractMap的remove方法，最终会调用removeNode这个方法

      final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,

                               boolean matchValue, boolean movable) {

        Node<K,V>[] tab;

        Node<K,V> p;

        int n, index;

        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

            Node<K,V> node = null, e; K k; V v;

            //这里如果直接再根节点找到了这个key

            if (p.hash == hash &&

                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

                node = p;

          //如果根节点没有找到

            else if ((e = p.next) != null) {

                //如果是树节点，去红黑树中把这个node取出来

                if (p instanceof TreeNode)

                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);

                else {

                    //如果不是树节点，那么遍历整个单向链条去找到这个key

                    do {

                        if (e.hash == hash &&

                            ((k = e.key) == key ||

                             (key != null && key.equals(k)))) {

                            node = e;

                            break;

                        }

                        p = e;

                    } while ((e = e.next) != null);

                }

            }

            //这里进行node节点的移除操作

            if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||

                                 (value != null && value.equals(v)))) {

                //如果是树节点，那么再红黑书中将其移除

                if (node instanceof TreeNode)

                    ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);

                //否则，如果是根节点，那么将原来根节点的元素指向node的下一个node

                else if (node == p)

                    tab[index] = node.next;

                //再否则，将node的父节点的next指向node的next

                else

                    p.next = node.next;

                ++modCount;

                --size;

                afterNodeRemoval(node);

                return node;

            }

        //之后整个hashmap的数据结构中已经找不到这个node了

        }

        return null;

    }

如果存在key则删除并返回value，如果不存在则返回null,删除指定key并返回node

注意：remove方法删除键值对并不会将数组的大小缩小，按照不同类型的待删除的节点有不同的处理方式

单元素桶节点：则将当前桶节点设置为null。

链表的桶节点：则断开被删除的键值对节点，然后重新连接

红黑树桶节点：删除键值对节点并调整树结构保持平衡，如果有必要则将红黑树缩减为链表。6

扩容机制

扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量

     Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组

     int oldCapacity = oldTable.length;

     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了

          threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了

         return;

     }

     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组

     transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里

     table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组

   threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

 void transfer(Entry[] newTable) {

      Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组

      int newCapacity = newTable.length;

      for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组

          Entry<K,V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素

          if (e != null) {

              src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）

              do {

                  Entry<K,V> next = e.next;

                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置

                 e.next = newTable[i]; //标记[1]

                 newTable[i] = e;      //将元素放在数组上

                 e = next;             //访问下一个Entry链上的元素

             } while (e != null);

         }

     }

 }

newTable[i]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2，所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。

下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:

final Node<K,V>[] resize() {

    Node<K,V>[] oldTab = table;

    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;

    int oldThr = threshold;

    int newCap, newThr = 0;

    if (oldCap > 0) {

        // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧

        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {

            threshold = Integer.MAX_VALUE;

            return oldTab;

        }

        // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍

        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

            newThr = oldThr << 1; // double threshold

    }

    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold

        newCap = oldThr;

    else {               // zero initial threshold signifies using defaults

        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;

        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);

    }

    // 计算新的resize上限

    if (newThr == 0) {

        float ft = (float)newCap * loadFactor;

        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?

                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);

    }

    threshold = newThr;

    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})

        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];

    table = newTab;

    if (oldTab != null) {

        // 把每个bucket都移动到新的buckets中

        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {

            Node<K,V> e;

            if ((e = oldTab[j]) != null) {

                oldTab[j] = null;

                if (e.next == null)

                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;

                else if (e instanceof TreeNode)

                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);

                else { // preserve order

                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;

                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;

                    Node<K,V> next;

                    do {

                        next = e.next;

                        // 原索引

                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {

                            if (loTail == null)

                                loHead = e;

                            else

                                loTail.next = e;

                            loTail = e;

                        }

                        // 原索引+oldCap

                        else {

                            if (hiTail == null)

                                hiHead = e;

                            else

                                hiTail.next = e;

                            hiTail = e;

                        }

                    } while ((e = next) != null);

                    // 原索引放到bucket里

                    if (loTail != null) {

                        loTail.next = null;

                        newTab[j] = loHead;

                    }

                    // 原索引+oldCap放到bucket里

                    if (hiTail != null) {

                        hiTail.next = null;

                        newTab[j + oldCap] = hiHead;

                    }

                }

            }

        }

    }

    return newTab;

}

总结

我们现在可以回答开始的几个问题，加深对HashMap的理解：
1. 什么时候会使用HashMap？他有什么特点？
  
  是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。
2. 你知道HashMap的工作原理吗？
  
  通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。
3. 你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
  
  通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点
4. 你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
  
  在Java 1.8的实现中，是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。
5. 如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
  
  如果超过了负载因子(默认0.75)，则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap，并且重新调用hash方法。
  关于Java集合的小抄中是这样描述的：
  以Entry[]数组实现的哈希桶数组，用Key的哈希值取模桶数组的大小可得到数组下标。
  插入元素时，如果两条Key落在同一个桶(比如哈希值1和17取模16后都属于第一个哈希桶)，Entry用一个next属性实现多个Entry以单向链表存放，后入桶的Entry将next指向桶当前的Entry。
  查找哈希值为17的key时，先定位到第一个哈希桶，然后以链表遍历桶里所有元素，逐个比较其key值。
  当Entry数量达到桶数量的75%时(很多文章说使用的桶数量达到了75%，但看代码不是)，会成倍扩容桶数组，并重新分配所有原来的Entry，所以这里也最好有个预估值。
  取模用位运算(hash & (arrayLength-1))会比较快，所以数组的大小永远是2的N次方，你随便给一个初始值比如17会转为32。默认第一次放入元素时的初始值是16。
  iterator()时顺着哈希桶数组来遍历，看起来是个乱序。
6. 当两个对象的hashcode相同会发生什么？
  
  因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。
7. 如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？
  
  找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。因此，设计HashMap的key类型时，如果使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择
8. 如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
  
  默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置
9. 你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？
  
  当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。因此在并发环境下，我们使用CurrentHashMap来替代HashMap
10. 为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？
  
  因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能
转载自：http://blog.csdn.net/fjse51/article/details/5381146