Java集合详解4：一文读懂HashMap和HashTable的区别以及常见面试题

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今天我们来探索一下HashMap和HashTable机制与比较器的源码。

本文参考http://cmsblogs.com/?p=176

HashMap

HashMap也是我们使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的实现，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value总是会当做一个整体来处理，系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置，我们总是可以通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。

定义

HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作，其实AbstractMap类已经实现了Map，这里标注Map LZ觉得应该是更加清晰吧！

    public class HashMap<K,V>
        extends AbstractMap<K,V>
        implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

构造函数

      HashMap提供了三个构造函数：

      HashMap()：构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。

      HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。

这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它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。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。

HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能必须要了解它的数据结构。

数据结构

我们知道在Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用)，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap也是如此。实际上HashMap是一个“链表散列”，如下是它的数据结构：

HashMap数据结构图

下图的table数组的每个格子都是一个桶。负载因子就是map中的元素占用的容量百分比。比如负载因子是0.75，初始容量（桶数量）为16时，那么允许装填的元素最大个数就是16*0.75 = 12，这个最大个数也被成为阈值，就是map中定义的threshold。超过这个阈值时，map就会自动扩容。

存储实现：put(key,vlaue)

      首先我们先看源码

    public V put(K key, V value) {
            //当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因
            if (key == null)
                return putForNullKey(value);
            //计算key的hash值，此处对原来元素的hashcode进行了再次hash
            int hash = hash(key.hashCode());                  ------(1)
            //计算key hash 值在 table 数组中的位置
            int i = indexFor(hash, table.length);             ------(2)
            //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置
            for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
                Object k;
                //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)
                //若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                    V oldValue = e.value;    //旧值 = 新值
                    e.value = value;
                    e.recordAccess(this);
                    return oldValue;     //返回旧值
                }
            }
            //修改次数增加1
            modCount  ;
            //将key、value添加至i位置处
            addEntry(hash, key, value, i);
            return null;
        }

通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。

若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，==否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）==。

若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，其实深有内幕。有如下几点：

1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值，若发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这就解释了HashMap中没有两个相同的key。

2、 在看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。

    static int hash(int h) {
            h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
            return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
        }

我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。

    static int indexFor(int h, int length) {
            return h & (length-1);
        }

HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次