在Java編程語言中，最基本的結構就是兩種，一個是數組，另外一個是模擬指針（引用），所有的數據結構都可以用這兩個基本結構來構造的，HashMap也不例外。HashMap實際上是一個“鏈表散列”的數據結構，即數組和鏈表的結構，但是在jdk1.8里 
加入了紅黑樹的實現，當鏈表的長度大於8時，轉換為紅黑樹的結構。

，Java中HashMap采用了鏈地址法。鏈地址法，簡單來說，就是數組加鏈表的結合。在每個數組元素上都一個鏈表結構，當數據被Hash后，得到數組下標，把數據放在對應下標元素的鏈表上。

     */
    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//用於定位數組索引的位置 final K key; V value; Node<K,V> next;//鏈表的下一個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的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。

有時兩個key會定位到相同的位置，表示發生了Hash碰撞。當然Hash算法計算結果越分散均勻，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就會越高。

HashMap類中有一個非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。如果哈希桶數組很大，即使較差的Hash算法也會比較分散，如果哈希桶數組數組很小，即使好的Hash算法也會出現較多碰撞，所以就需要在空間成本和時間成本之間權衡，其實就是在根據實際情況確定哈希桶數組的大小，並在此基礎上設計好的hash算法減少Hash碰撞。那么通過什么方式來控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶數組（Node[] table）占用空間又少呢？答案就是好的Hash算法和擴容機制。

 

如果哈希桶數組很大，即使較差的Hash算法也會比較分散，如果哈希桶數組數組很小，即使好的Hash算法也會出現較多碰撞，所以就需要在空間成本和時間成本之間權衡，其實就是在根據實際情況確定哈希桶數組的大小，並在此基礎上設計好的hash算法減少Hash碰撞。

這里存在一個問題，即使負載因子和Hash算法設計的再合理，也免不了會出現拉鏈過長的情況，一旦出現拉鏈過長，則會嚴重影響HashMap的性能。於是，在JDK1.8版本中，對數據結構做了進一步的優化，引入了紅黑樹。而當鏈表長度太長（默認超過8）時，鏈表就轉換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點提高HashMap的性能，其中會用到紅黑樹的插入、刪除、查找等算法

 

 

• 由 數組+鏈表 的結構改為 數組+鏈表+紅黑樹。
  拉鏈過長會嚴重影響hashmap的性能，所以1.8的hashmap引入了紅黑樹。
  在鏈表元素數量超過8時改為紅黑樹，少於6時改為鏈表，中間7不改是避免頻繁轉換降低性能。
  相對於鏈表，改為紅黑樹后碰撞元素越多查詢效率越高。鏈表O(n)，紅黑樹O(logn)。
• 優化了高位運算的hash算法：h^(h>>>16)
  將hashcode無符號右移16位，讓高16位和低16位進行異或。
• 擴容后，元素要么是在原位置，要么是在原位置再移動2次冪的位置，且鏈表順序不變。
  不需要重新計算hash，只需要根據原來hash值新增的bit是1還是0分別放進兩個鏈表lo和hi（非紅黑樹的情況）里，0的話索引沒變，1的話索引變為原索引加原來的數組長度。
  因為用的尾插法所以新數組鏈表不會倒置，多線程下不會出現死循環。

作者：pluss
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