众所周知，HashMap是用来存储Key-Value键值对的一种集合，这个键值对也叫做Entry，而每个Entry都是存储在数组当中，因此这个数组就是HashMap的主干。在Java面试题中，HashMap也是必问的一道考题，今天慢生活的小编就和在家一起分析分析HashMap的原理。

HashMap的原理

HashMap数组中的每一个元素的初始值都是NULL，如图：

1.Put方法的实现原理

HaspMap的一种重要的方法是put()方法，当我们调用put()方法时，比如hashMap.put("Java",0)，此时要插入一个Key值为“Java”的元素，这时首先需要一个Hash函数来确定这个Entry的插入位置，设为index，即 index = hash("Java")，假设求出的index值为2，那么这个Entry就会插入到数组索引为2的位置。

但是HaspMap的长度肯定是有限的，当插入的Entry越来越多时，不同的Key值通过哈希函数算出来的index值肯定会有冲突，此时就可以利用链表来解决。

其实HaspMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象，也是一个链表的头节点，每一个Entry对象通过Next指针指向下一个Entry对象，这样，当新的Entry的hash值与之前的存在冲突时，只需要插入到对应点链表即可。

需要注意的是，新来的Entry节点采用的是“头插法”，而不是直接插入在链表的尾部，这是因为HashMap的发明者认为，新插入的节点被查找的可能性更大。

2.Get方法的实现原理

get()方法用来根据Key值来查找对应点Value，当调用get()方法时，比如hashMap.get("apple")，这时同样要对Key值做一次Hash映射，算出其对应的index值，即index = hash("apple")。

前面说到的可能存在Hash冲突，同一个位置可能存在多个Entry，这时就要从对应链表的头节点开始，一个个向下查找，直到找到对应的Key值，这样就获得到了所要查找的键值对。例如假设我们要找的Key值是"apple"：

第一步，算出Key值“apple”的hash值，假设为2。

第二步，在数组中查找索引为2的位置，此时找到头节点为Entry6，Entry6的Key值是banana，不是我们要找的值。

第三步，查找Entry6的Next节点，这里为Entry1，它的Key值为apple，是我们要查找的值，这样就找到了对应的键值对，结束。

HashMap的深入思考

上面所说的就是HashMap的基本原理，可以总结出HashMap的3个要素为：hash函数、数组、链表，如下图：

接下来对于HaspMap还有很多深入的问题，比如：HashMap默认的初始长度是多少？为什么这么规定？高并发情况下，HashMap会出现死锁吗？下面开始说明这几个问题：

1.HashMap的长度

HaspMap的默认初始长度是16，并且每次扩展长度或者手动初始化时，长度必须是2的次幂。之所以是16，是为了服务于从Key值映射到index的hash算法。前面说到了，从Key值映射到数组中所对应的位置需要用到一个hash函数：index = hash("Java");

那么为了实现一个尽量分布均匀的hash函数，利用的是Key值的HashCode来做某种运算。因此问题来了，如何进行计算，才能让这个hash函数尽量分布均匀呢？

一种简单的方法是将Key值的HashCode值与HashMap的长度进行取模运算，即 index = HashCode(Key) % hashMap.length，但是，但是！这种取模方式运算固然简单，然而它的效率是很低的， 而且，如果使用了取模%， 那么HashMap在容量变为2倍时， 需要再次rehash确定每个链表元素的位置，浪费了性能。

因此为了实现高效的hash函数算法，HashMap的发明者采用了位运算的方式。那么如何进行位运算呢？可以按照下面的公式：

index = HashCode(Key) & (hashMap.length - 1)；接下来我们以Key值为“apple”的例子来演示这个过程：

计算“apple”的hashcode，结果为十进制的3029737，二进制的101110001110101110 1001。HashMap默认初始长度是16，计算hashMap.Length-1的结果为十进制的15，二进制的1111。

把以上两个结果做 与运算，101110001110101110 1001 & 1111 = 1001，十进制是9，所以 index=9。可以看出来，hash算法得到的index值完全取决与Key的HashCode的最后几位。这样做不但效果上等同于取模运算，而且大大提高了效率。那么回到最初的问题，初始长度为什么是16或者2的次幂？如果不是会怎么样？我们假设HaspMap的初始长度为10，重复前面的运算步骤：

单独看这个结果，表面上并没有问题。我们再来尝试一个新的HashCode 101110001110101110 1011 ：

然后我们再换一个HashCode 101110001110101110 1111 试试 ：

这样我们可以看到，虽然HashCode的倒数第二第三位从0变成了1，但是运算的结果都是1001。也就是说，当HashMap长度为10的时候，有些index结果的出现几率会更大，而有些index结果永远不会出现（比如0111）！所以这样显然不符合Hash算法均匀分布的原则。

而长度是16或者其他2的次幂，Length - 1的值的所有二进制位全为1（如15的二进制是1111，31的二进制为11111），这种情况下，index的结果就等同于HashCode后几位的值。只要输入的HashCode本身分布均匀，Hash算法的结果就是均匀的。这也是HashMap设计的玄妙之处。

2.HashMap的死锁

我们知道HashMap是非线程安全的，那么原因是什么呢？

由于HashMap的容量是有限的，如果HashMap中的数组的容量很小，假如只有2个，那么如果要放进10个keys的话，碰撞就会非常频繁，此时一个O(1)的查找算法，就变成了链表遍历，性能变成了O(n)，这是Hash表的缺陷。

为了解决这个问题,HashMap设计了一个阈值，其值为容量的0.75，当HashMap所用容量超过了阈值后，就会自动扩充其容量。

在多线程的情况下，当重新调整HashMap大小的时候，就会存在条件竞争，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。如果条件竞争发生了，那么就会产生死循环了。