hashmap hashmap底层

从文章的内容来看，主要是在探讨HashMap的数据结构、实现原理以及其在Java中的使用。文章首先介绍了HashMap的背景和它在Java技术栈中的重要性，然后详细解释了HashMap的内部实现，包括其存储结构、扩容机制、哈希算法等。文章还比较了JDK1.7和JDK1.8的差异，以及HashMap的线程安全问题和性能优化等方面。

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来自：美团技术团队

HashMap是Java程序员使用频率极高的用于映射（键值对）处理的数据类型。随着JDK（Java Developmet Kit）版本的更新，JDK1.8对HashMap的底层实现进行了优化。本文将结合JDK1.7和JDK1.8的区别，深入探讨HashMap的结构实现和功能原理。

简介：

Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap。下面我们将针对各个实现类的特点进行说明。

对于HashMap类，其根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到其值，因而具有很快的访问速度。HashMap的内部实现主要依赖于其独特的存储结构以及哈希算法。下面我们将详细讲解HashMap的内部实现及工作原理。

内部实现：

HashMap的内部实现主要涉及两个方面：字段（即存储结构）和功能（即方法）。我们需要了解HashMap的字段，包括其Node[] table（哈希桶数组）以及其他重要字段。然后，我们将深入讲解HashMap的哈希算法、扩容机制、put和get方法等关键功能。

哈希算法与扩容：

HashMap使用哈希表来存储数据。哈希表的实现关键在于哈希算法和扩容机制。HashMap采用一种非常规的设计方案，即哈希桶数组的长度必须为2的n次方。这种设计方案在取模和扩容时进行了优化，同时为了减少冲突，HashMap在定位哈希桶数组索引位置时，加入了高位参与运算的过程。

在介绍完哈希算法后，我们将深入讲解HashMap的扩容过程。当HashMap中的键值对数量超过其阈值时，就需要进行扩容。扩容过程中，旧数组中的元素将重新计算新索引并插入到新数组中。这个过程可能涉及到链表元素的倒置以及红黑树的转换（在JDK1.8中），因此需要特别小心处理。

性能优化与线程安全：

在多线程环境下，应该尽量避免使用线程不安全的HashMap，而应使用线程安全的ConcurrentHashMap。即使在单线程环境下，HashMap的性能也可能受到哈希冲突的影响。为了提高性能，HashMap采用了多种优化措施。例如，JDK1.8中引入了红黑树来优化链表过长的情况；通过合理的哈希算法和扩容机制来减少哈希冲突的概率。

我们还需要注意HashMap的线程安全问题。在多线程环境下使用HashMap可能会导致数据不一致的问题。为了避免这个问题，我们可以采用synchronizedMap或者通过其他机制来保证线程安全。

根据表格数据分析，随着size数值的逐渐增大，JDK1.7中所需的花费时间呈上升态势，而反观JDK1.8，则展现出了显著的下降趋势，其表现出的对数增长特性显得尤为稳定。当链表长度超出一定阈值时，HashMap机制将进行动态转换，将其替换为红黑树结构。这一转变将时间复杂度由O(n)显著降低至O(logn)。hash算法的均匀性与非均匀性在时间消耗上存在明显差异，这一对比突显了优秀hash算法的重要性。

在测试环境中，处理器为2.2 GHz的Intel Core i7，内存达到16 GB 1600 MHz DDR3，配备SSD硬盘，采用默认JVM参数，运行于64位的OS X 10.10.1操作系统。此环境下进行的测试为我们的分析提供了可靠的数据支持。

总结要点

(1) 扩容操作对性能的消耗不容忽视。当开发者使用HashMap时，合理估算map的大小，并在初始化时给予一个大致的数值，这有助于减少map的频繁扩容，从而提高性能。

(3) HashMap在多线程环境下表现不佳，不建议同时操作。为确保线程安全，建议使用ConcurrentHashMap替代。

(4) JDK1.8版本对HashMap的优化显著，引入红黑树结构大幅提升了其性能。