一、介绍1、HashMap的概念与作用

HashMap是Java中的一个数据结构，用于存储键值对（key-value pairs）。它基于哈希表的实现机制，支持快速的插入和查找操作。HashMap内部实现了一个数组bucket，每个bucket又是一个链表，元素会插入到链表中。

在HashMap中，键和值都可以是任意类型的对象，通过键值对来存储和访问数据，使用键查找值的速度非常快。因此，HashMap是实现缓存、索引和映射等功能的理想选择。

HashMap的作用有很多，包括：

（1）存储键值对数据，支持快速的查找和插入操作；

（2）实现缓存，将一些常用的结果缓存于内存中，减少数据库或网络的访问次数，提升了系统的性能；

（3）映射表，将一种对象映射为另一种对象，实现数据转换；

（4）计数器，用于计量某个事件发生的次数等。

2、HashMap的应用场景

HashMap的应用场景非常广泛，主要用于以下几个方面：

缓存数据：HashMap 可以很方便地扮演缓存的角色，将某些数据缓存到内存中，避免多次查询或计算，提高程序的运行效率。

检索数据：HashMap 支持快速查找键值对数据，适用于需要频繁查询、添加、删除某些数据的场景。

记录数据采集：例如网站分析工具，可以记录用户的访问行为，使用 HashMap 来存储具体的访问情况。

代替数组：当需要频繁的操作数组时，可以考虑使用 HashMap 来代替数组，比如需要通过 ID 查找对象，同时需要更改对象时，使用 HashMap 维护 ID 和对象的映射关系即可。

实现数据映射：HashMap 具有将一种对象映射为另一种对象的能力，可用于实现数据转换，例如利用HashMap将代码中的国际化字符串映射成具体的内容。

二、基本结构1、HashMap的基本结构

HashMap 是以一种数组结构来实现的；数组中的每个元素都是一个链表；链表中存储了一组键值对。HashMap 的基本结构如下：

HashMap 接口：

public interface Map<K,V> {...}

HashMap 类：

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

HashMap 内部结构：

transient Node<K,V>[] table;static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {	final int hash;	final K key;	V value;	Node<K,V> next;	...}

其中，table 是底层的数据结构，用于存储所有的键值对，是一个 Node 类型的数组。每个 Node 表示一个键值对，其中 hash 存储了键的哈希值，key 存储了键，value 存储了值，next 是一个指向下一个节点的指针。

当需要向 HashMap 中添加元素时，会将键值对插入到 table 中相应的位置（计算得到的索引）上。若在该位置上已经有元素了，会将新元素添加到链表的末尾。当遇到哈希冲突时，即两个键在 table 上散列到了同一个索引的位置上，会将新元素插入到链表的头部。在查找元素时，先根据键的哈希值得到键所在的索引位置，再遍历链表找到指定键的节点。其中，哈希函数和哈希冲突的处理策略是影响 HashMap 性能的重要因素之一。

2、数组与链表的组合

数组和链表是两种基础的数据结构，在计算机科学中有着广泛的应用。它们各有优缺点，可以通过组合使用来发挥其优势，实现各种高效的算法和数据结构。

在数据结构中，一种常见的组合是将数组和链表结合起来，形成一种新的结构。具体而言，我们可以将数组用于存储结点的位置信息，链表用于存储每个结点的具体数据和指向下一个结点的指针信息。这种组合结构通常称为“链式前向星”或“动态数组”。

链式前向星常用于解决对图中边的遍历问题。通过存储每个结点的位置和指向下一个结点的指针信息，链式前向星能够在 O(m+n) 的时间复杂度下遍历整个图，其中 n表示结点的数量，m 表示边的数量。相比于纯链表或纯数组，它具有更高的效率和更优异的空间利用率。

此外，链式前向星还可以应用于其他数据结构的实现，如优先队列、哈希表等。通过基于数组进行动态扩展和基于链表进行增删操作等优化，可以实现高效的数据结构操作，提高算法的效率和性能。

三、存储元素1、HashMap中元素的存储方式

在 Java 中，HashMap 是一种常用的哈希表实现，用于存储键值对。HashMap 中的元素实际上是以 Node 的形式存储的。每个 Node 包含 key、value 和指向下一个 Node 的指针（因为 HashMap 内部是使用链表实现的）。以下是 Node 的定义：

static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {	final int hash;	final K key;	V value;	Node<K, V> next;	Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {		this.hash = hash;		this.key = key;		this.value = value;		this.next = next;	}	// 省略一些重写的方法}

其中：

hash 表示键值对的哈希值，会通过哈希算法映射到 HashMap 中的一个桶（bucket）中。key 表示键值对的键，用于查找和比较。value 表示键值对的值。next 表示指向下一个 Node 的指针，用于解决哈希冲突（即多个键的哈希值到同一个桶的情况）。

HashMap 的实现通过哈希算法将键值对分散存储到不同的桶中，每个桶实际上是一个链表。当哈希冲突发生时，新的键值对会被添加到链表的最前端，这样可以保证链表顺序与添加的顺序一致，并且能够在插入、查找和删除元素时保持较好的性能。

2、在存储元素时如何计算hash值

在 HashMap 中计算元素的哈希值是通过元素的 hashCode() 方法实现的。在 Java 中，Object 类中定义了一个 hashCode() 方法，用于计算对象的哈希值。默认情况下，hashCode() 方法返回的哈希值是对象的内存地址的一个整数表示。但是，我们可以在自定义类中重写 hashCode() 方法，根据对象的属性计算出一个固定的哈希值，这样能够保证同样内容的对象拥有相同的哈希值。

在 HashMap 中，计算元素的哈希值的具体过程如下：

获取元素的 hashCode() 值。

int hash = key.hashCode();

int bucketIndex = hash & (capacity - 1);

其中，capacity 表示 HashMap 的容量。由于 capacity 通常是 2 的幂次方，因此 (capacity - 1) 可以得到一个二进制全是 1 的数，例如：

当 capacity = 8 时，(capacity - 1) = 7，二进制表示为 00000111；当 capacity = 16 时，(capacity - 1) = 15，二进制表示为 00001111；当 capacity = 32 时，(capacity - 1) = 31，二进制表示为 00011111。

按位与操作能够确保桶的索引位置在 0 ~ (capacity - 1) 之间，并且能够均匀地分散到不同的桶中。

将元素插入到对应的桶中。

如果将元素添加到的桶中已经存在其他元素（即出现了哈希冲突），则将新元素添加到该桶中的链表的头部位置。这样能够保证在查找元素时，优先查找最近插入的元素，从而提升查找元素的效率。

四、冲突处理1、拉链法，链表的头部添加元素

拉链法的思想是在哈希表的每个桶中维护一个链表，将映射到该桶中的元素都放入这个链表中。当遇到哈希冲突时，只需要在对应桶的链表头部添加新元素即可。

举个例子，假设有一个哈希表，使用拉链法进行处理，其中桶的索引位置从 0 到 2，每个桶中均使用链表存储元素。现在依次添加 6 个元素，分别为 1、3、13、21、23、24。它们的哈希值分别为 1、0、2、0、2、2，因此会被分别放入桶 1、0 和 2 中。

按照拉链法，将这些元素插入到相应的链表中，得到如下结果：

索引 0：3 -> 21 -> null

索引 1：1 -> null

索引 2：13 -> 23 -> 24 -> null

以上便是拉链法的基本思想和实现方法，通过链表解决哈希冲突，能够保证哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是 O(1) 的。

2、开放地址法：线性探测、二次探测、双重散列处理冲突

开放地址法的三种常用方法：线性探测、二次探测和双重散列。使用开放地址法处理哈希冲突，能够保证哈希表的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是 O(1) 的。

（1）线性探测

线性探测的思想是，当哈希桶中某个位置已经被占用时，就往后顺延一个位置，直到找到一个空闲位置。

具体来说，假设某个元素的哈希值为 h，首先将其放在哈希表的第 h 个位置上，如果这个位置已经被占用，就顺延到第 h+1 个位置，再判断是否被占用，如果还被占用，就继续往后顺延，直到找到一个空闲位置，将元素插入到这个位置中。

例如，假设有一个哈希表，使用线性探测法进行处理，其中的哈希函数为 h(x) = x % 7。现在依次加入元素 16、15、8、23、13、17、7、22，如果出现哈希冲突，就往后顺延，直到找到空闲位置。具体的插入过程如下：

插入元素 16，插入位置 2。插入元素 15，插入位置 1。插入元素 8，插入位置 1（与元素 15 发生冲突，顺延到下一个位置）。插入元素 23，插入位置 2（与元素 16 发生冲突，顺延到下一个位置）。插入元素 13，插入位置 6。插入元素 17，插入位置 3。插入元素 7，插入位置 0。插入元素 22，插入位置 1（与元素 15 和 8 发生冲突，顺延到下一个位置）。

最终得到的哈希表为：

位置 0：7位置 1：15 8 22位置 2：16 23位置 3：17位置 4：位置 5：位置 6：13

二次探测的思想是，当哈希桶中某个位置已经被占用时，就向后跳一定的步数（步数必须与哈希表的大小互质），直到找到一个空闲位置。

具体来说，假设某个元素的哈希值为 h，首先将其放在哈希表的第 h 个位置上，如果这个位置已经被占用，就往后跳 1^2、2^2、3^2、... 直到找到一个空闲位置，将元素插入到这个位置中。

例如，假设有一个哈希表，使用二次探测法进行处理，其中的哈希函数为 h(x) = x % 7。现在依次加入元素 16、15、8、23、13、17、7、22，如果出现哈希冲突，就往后跳一定的步数。具体的插入过程如下：

插入元素 16，插入位置 2。插入元素 15，插入位置 1。插入元素 8，插入位置 4（与元素 15 发生冲突，跳 1^2 个位置）。插入元素 23，插入位置 2（与元素 16 发生冲突，跳 2^2 个位置）。插入元素 13，插入位置 3（与元素 8 发生冲突，跳 3^2 个位置）。插入元素 17，插入位置 5。插入元素 7，插入位置 0。插入元素 22，插入位置 6（与元素 15、8 和 23 发生冲突，跳 4^2 个位置）。

最终得到的哈希表为：

位置 0：7位置 1：15位置 2：16 23位置 3：13位置 4：8位置 5：17位置 6：22

双重散列的思想是，当哈希桶中某个位置已经被占用时，就按照另一个哈希函数寻找下一个位置。

具体来说，假设某个元素的哈希值为 h1，首先将其放在哈希表的第 h1 个位置上，如果这个位置已经被占用，就按照另一个哈希函数 h2，寻找下一个位置，直到找到一个空闲位置。

例如，假设有一个哈希表，使用双重散列法进行处理，其中的两个哈希函数分别为 h1(x) = x % 7 和 h2(x) = 5 - x % 5。现在依次加入元素 16、15、8、23、13、17、7、22，如果出现哈希冲突，就按照另一个哈希函数寻找下一个位置。具体的插入过程如下：

插入元素 16，插入位置 2。插入元素 15，插入位置 1。插入元素 8，插入位置 6（与元素 15 发生冲突，按照 h2 函数跳到 6 位置）。插入元素 23，插入位置 2（与元素 16 发生冲突，按照 h2 函数跳到 4 位置）。插入元素 13，插入位置 3。插入元素 17，插入位置 5。插入元素 7，插入位置 0。插入元素 22，插入位置 1。

最终得到的哈希表为：

位置 0：7位置 1：15 22位置 2：16 23位置 3：13位置 4：位置 5：17位置 6：8

在 HashMap 中，扩容（rehashing）是必须进行的。当 HashMap 中元素的数量超过了负载因子（load factor）和当前 bucket 数量的乘积时，就需要对 HashMap 进行扩容。

负载因子是指 HashMap 允许的最大负载比例，它的默认值为 0.75。当 HashMap 中的元素数量到达当前 bucket 数量和负载因子的乘积时，就需要对 HashMap 进行扩容，这是为了保证 HashMap 中的元素查找、插入、删除等操作的时间复杂度始终能够保持在 O(1) 左右。

具体的扩容过程是：

首先创建一个新的 bucket 数组，其大小为原 bucket 数组大小的两倍。

然后，将旧 bucket 数组中的元素逐个重新分配到新的 bucket 数组中，在分配的过程中，会使用 hashCode 和新 bucket 数组的大小计算出新的位置。

由于扩容的过程会涉及到 bucket 数组的复制、元素的重组等操作，因此扩容的时间复杂度并不是 O(1)，而是 O(n)，其中 n 为元素的数量。当 HashMap 中的元素非常多时，扩容的时间可能会比较长，会对性能造成一定的影响。

因此，在实际应用中，为了防止 HashMap 中元素过多而导致频繁扩容，可以在创建 HashMap 时指定初始容量，以减少扩容的次数，提高性能。

六、线程安全

由于HashMap是非线程安全的类，多个线程可以同时对HashMap进行读写操作，这可能会导致数据读写冲突和不一致性的问题。

在多线程环境下，如果需要使用HashMap，可以考虑以下两种方法来确保安全性：

1、使用线程安全的Map实现类：Java提供了线程安全的Map实现类，如Hashtable和ConcurrentHashMap可以用来替代HashMap，它们提供了线程安全的Map操作方法，可以保证多线程环境下的数据一致性和线程安全性。

3、使用同步方法或同步块保证线程安全：另一种方法是在HashMap的操作方法上添加同步代码块或方法，将对HashMap的操作变成线程安全的。这种方法虽然可以解决线程安全问题，但会影响程序的执行效率和吞吐量。

因此，在高并发环境下，推荐使用线程安全的Map实现类，而不是在代码中手动添加同步机制。