HashMap解析
来源声明：本文是整理微信公众号[程序员小灰]的漫画系列文章
什么是HashMap
HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些键值对（Entry）分散存储在一个数组中，这个数组就是HashMap的主干。
HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。
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对于HashMap，我们最常使用的是两个方法：Get和Put。
1.Put方法的原理
例如，调用hashMap.put("apple", 0)，插入一个Key为“apple”的元素。这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位置（index）：
index = Hash("apple")
假定最后计算出的index是2，那么结果如下：
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但是，因为HashMap的长度是有限的，当插入的Entry越来越多时，再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样：
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这时候怎么办呢？我们可以利用链表来解决。
HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象，也是一个链表的头结点。每一个Entry对象通过Next指针指向它打的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表即可：
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需要注意的是，新来的Entry节点插入链表时，使用的是“头插法”。之所以用“头插法”，是因为HashMap的发明者认为，后插入的Entry被查找的可能性更大。
2.Get方法的原理
使用Get方法根据Key来查找Value的时候，发生了什么呢？
首先会把输入的Key做一次Hash映射，得到对应的index：
index = Hash("apple")
由于刚才所说的Hash冲突，同一个位置有可能匹配到多个Entry，这时候就需要顺着对应链表的头节点，一个一个向下来查找。假设我们要查找的Key是“apple”:
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第一步，我们查看的是头节点Entry6，Entry6的Key是banana，显然不是我们要找的结果。
第二步，我们查看的是Next节点Entry1，Entry1的Key是apple，正是我们要找的结果。
扩展
1、Hashmap的初始长度？为什么这么定
HashMap的默认初始长度是16，并且每次自动扩展或是手动初始化时，长度必须是2的幂。
之所以选择16，是为了服务于从Key映射到index的Hash算法，实现一个尽量均匀分布的Hash函数。
上面提到，从Key映射到HashMap数组的对应位置，会用到一个Hash函数：
index = Hash("apple")
如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢？我们通过利用Key的HashCode值来做某种运算，HashMap的发明者采用了位运算的方式。
如何进行位运算呢？有如下的公式（Length是HashMap的长度）：
index = HashCode(Key) & (Length - 1)
举例，以值为“book”的Key来演示整个过程：
1、计算book的hashcode，结果为十进制的3029737，二进制的101110001110101110 1001。
2、假定HashMap长度是默认的16，计算Length-1的结果为十进制的15，二进制的1111。
3、把以上两个结果做 与运算，101110001110101110 1001 & 1111 = 1001，十进制是9，所以 index=9。
可以说，Hash算法最终得到的index结果，完全取决于Key的HashCode值的最后几位。
为什么HashMap初始长度采用16呢？我们可以对比长度是10的情况。
重复刚才的运算步骤：
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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:
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我们再换一个HashCode 101110001110101110 1111试试：
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对比结果可以看到，虽然HashCode的倒数第二位、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）。
这样，显然不符合Hash算法均匀分布的原则。
反观长度16或其他2的幂，Length-1的值是所有二进制全为1，这种情况下，index的结果等同于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。
2、高并发下的HashMap
(1) Hashmap在插入元素过多的时候需要进行Resize，Resize的条件是
HashMap.size >= Capacity * LoadFactor
其中，Capacity是HashMap的当前长度，HashMap的长度是2的幂。
LoadFactor是HashMap负载因子，默认值为0.75f。
（2） HaspMap的Resize包含两个步骤：
一是扩容。创建一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍。
二是ReHash，遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组。
需要注意的是，ReHash在并发的情况下可能形成链表环。
