Java HashTable/HashMap/HashSet的区别
转载：http://blog.csdn.net/speedme/article/details/22485681
1. HashTable和HashMap的区别
HashMap和Hashtable都实现了Map接口，但决定用哪一个之前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有：线程安全性，同步(synchronization)，以及速度。
-
HashMap几乎可以等价于Hashtable，除了HashMap是非synchronized的，并可以接受null(
HashMapallows one null key and any number ofnullvalues.，而Hashtable则不行)。这就是说，HashMap中如果在表中没有发现搜索键，或者如果发现了搜索键，但它是一个空的值，那么get()将返回null。如果有必要，用containKey()方法来区别这两种情况。 -
HashMap是非synchronized，而Hashtable是synchronized，这意味着Hashtable是线程安全的，多个线程可以共享一个Hashtable；而如果没有正确的同步的话，多个线程是不能共享HashMap的。 即是说，在多线程应用程序中，不用专门的操作就安全地可以使用Hashtable了；而对于HashMap，则需要额外的同步机制。但HashMap的同步问题可通过Collections的一个静态方法得到解决：
这个方法返回一个同步的Map，这个Map封装了底层的HashMap的所有方法，使得底层的HashMap即使是在多线程的环境中也是安全的。而且Java 5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，比HashTable的扩展性更好。Map Collections.synchronizedMap(Map m)
- 另一个区别是HashMap的迭代器(Iterator)是fail-fast迭代器，而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构（增加或者移除元素），将会抛出ConcurrentModificationException，但迭代器本身的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为，要看JVM。这条同样也是Enumeration和Iterator的区别。
- 由于Hashtable是线程安全的也是synchronized，所以在单线程环境下它比HashMap要慢。如果你不需要同步，只需要单一线程，那么使用HashMap性能要好过Hashtable。
- HashMap不能保证随着时间的推移Map中的元素次序是不变的。
- 哈希值的使用不同，HashTable直接使用对象的hashCode，代码是这样的：
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;而HashMap重新计算hash值，而且用与代替求模：
int hash = hash(k);
int i = indexFor(hash, table.length);Fail-safe和iterator迭代器相关。如果某个集合对象创建了Iterator或者ListIterator，然后其它的线程试图“结构上”更改集合对象（结构上的更改指的是删除或者插入一个元素，这样会影响到map的结构），将会抛出ConcurrentModificationException异常。但其它线程可以通过set()方法更改集合对象是允许的，因为这并没有从“结构上”更改集合。但是假如已经从结构上进行了更改，再调用set()方法，将会抛出IllegalArgumentException异常。
2. HashSet和HashMap的区别
什么是HashSet？
HashSet实现了Set接口，它不允许集合中有重复的值，当我们提到HashSet时，第一件事情就是在将对象存储在HashSet之前，要先确保对象重写equals()和hashCode()方法，这样才能比较对象的值是否相等，以确保set中没有储存相等的对象。如果我们没有重写这两个方法，将会使用这个方法的默认实现。
public boolean add(Object o)方法用来在Set中添加元素，当元素值重复时则会立即返回false，如果成功添加的话会返回true。
什么是HashMap？
HashMap实现了Map接口，Map接口对键值对进行映射。Map中不允许重复的键。Map接口有两个基本的实现，HashMap和TreeMap。TreeMap保存了对象的排列次序，而HashMap则不能。HashMap允许键和值为null。HashMap是非synchronized的，但collection框架提供方法能保证HashMap synchronized，这样多个线程同时访问HashMap时，能保证只有一个线程更改Map。
public Object put(Object Key,Object value)方法用来将元素添加到map中。
HashSet和HashMap的区别
| *HashMap* | *HashSet* |
| HashMap实现了Map接口 | HashSet实现了Set接口 |
| HashMap储存键值对 | HashSet仅仅存储对象（且无重复对象） |
| 使用put()方法将元素放入map中 | 使用add()方法将元素放入set中 |
| HashMap中使用键对象来计算hashcode值 | HashSet使用成员对象来计算hashcode值，对于两个对象来说hashcode可能相同，所以equals()方法用来判断对象的相等性，如果两个对象不同的话，那么返回false |
| HashMap比较快，因为是使用唯一的键来获取对象 | HashSet较HashMap来说比较慢 |
3. HashMap工作原理
实际上，HashSet 和 HashMap 之间有很多相似之处，对于 HashSet 而言，系统采用 Hash 算法决定集合元素的存储位置，这样可以保证能快速存、取集合元素；对于 HashMap 而言，系统 key-value 当成一个整体进行处理，系统总是根据 Hash 算法来计算 key-value 的存储位置，这样可以保证能快速存、取 Map 的 key-value 对。
在介绍集合存储之前需要指出一点：虽然集合号称存储的是 Java 对象，但实际上并不会真正将 Java 对象放入 Set 集合中，只是在 Set 集合中保留这些对象的引用。
也就是说：Java 集合实际上是多个引用变量所组成的集合，这些引用变量指向实际的 Java 对象。就像引用类型的数组一样，当我们把 Java 对象放入数组之时，并不是真正的把 Java 对象放入数组中，只是把对象的引用放入数组中，每个数组元素都是一个引用变量。
HashMap存储的实现（put()方法）
当程序试图将多个key-value放入HashMap中是，以如下代码片段为例：
HashMap<String , Double> map = new HashMap<String , Double>();
map.put("语文" , 80.0);
map.put("数学" , 89.0);
map.put("英语" , 78.2); HashMap采用了一种所谓的“Hash算法”来决定每个元素的存储位置。
当程序执行map.put("语文",80.0)时，系统将调用"语文"（即Key）的hashCode()方法得到其hashCode值---每个java对象都有hashCode()方法，都可以通过该方法获得它的hashCode值。得到这个对象的hashCode值之后，系统根据hashCode值来决定 该元素的存储位置。
我们可以看HashMap类的put(K key,V value)方法的源代码：
public V put(K key, V value)
{
// 如果 key 为 null，调用 putForNullKey 方法进行处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 根据 key 的 keyCode 计算 Hash 值
int hash = hash(key.hashCode());
// 搜索指定 hash 值在对应 table 中的索引
int i = indexFor(hash, table.length);
// 如果 i 索引处的 Entry 不为 null，通过循环不断遍历 e 元素的下一个元素
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)
{
Object k;
// 找到指定 key 与需要放入的 key 相等（hash 值相同
// 通过 equals 比较放回 true）
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key
|| key.equals(k)))
{
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 如果 i 索引处的 Entry 为 null，表明此处还没有 Entry
modCount++;
// 将 key、value 添加到 i 索引处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}上面方法提供了一个根据 hashCode() 返回值来计算 Hash 码的方法：hash()，这个方法是一个纯粹的数学计算，其方法如下：
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}static int indexFor(int h, int length)
{
return h & (length-1);
}&(table.length
-1) 来得到该对象的保存位置——而 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这一点可参看后面关于 HashMap 构造器的介绍。程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：
1. 如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。
2. 如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但 key 不会覆盖。
3. 如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
{
// 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // ①
// 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 如果 Map 中的 key-value 对的数量超过了极限
if (size++ >= threshold)
// 把 table 对象的长度扩充到 2 倍。
resize(2 * table.length); // ②
}什么是Map.Entry？
Map是java中的接口，Map.Entry是Map的一个内部接口。Map提供了一些常用方法，如keySet()、entrySet()等方法，keySet()方法返回值是Map中key值的集合；entrySet()的返回值也是返回一个Set集合，此集合的类型为Map.Entry。Map.Entry是Map声明的一个内部接口，此接口为泛型，定义为Entry<K,V>。它表示Map中的一个实体（一个key-value对）。接口中有getKey(),getValue方法。
遍历Map的常用方法：
使用map.entryset的迭代其
Map map = new HashMap();
Iterator iterator = map.entrySet().iterator();
while(iterator.hasNext()) {
Map.Entry entry = iterator.next();
Object key = entry.getKey();
//
} Map map = new HashMap();
Set keySet= map.keySet();
Irerator iterator = keySet.iterator;
while(iterator.hasNext()) {
Object key = iterator.next();
Object value = map.get(key);
//
} Map map = new HashMap();
Collection c = map.values();
Iterator iterator = c.iterator();
while(iterator.hasNext()) {
Object value = iterator.next();
}Hash 算法的性能选项
根据上面代码可以看出，在同一个 bucket 存储 Entry 链的情况下，新放入的 Entry 总是位于 bucket 中，而最早放入该 bucket 中的 Entry 则位于这个Entry 链的最末端。
上面程序中还有这样两个变量：
- size：该变量保存了该 HashMap 中所包含的 key-value 对的数量。
- threshold：该变量包含了 HashMap 能容纳的 key-value 对的极限，它的值等于 HashMap 的容量乘以负载因子（load factor）。
从上面程序中②号代码可以看出，当 size++ >= threshold 时，HashMap 会自动调用 resize 方法扩充 HashMap 的容量。每扩充一次，HashMap 的容量就增大一倍。
上面程序中使用的 table 其实就是一个普通数组，每个数组都有一个固定的长度，这个数组的长度就是 HashMap 的容量。HashMap 包含如下几个构造器：
- HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
- HashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
- HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
当创建一个 HashMap 时，系统会自动创建一个 table 数组来保存 HashMap 中的 Entry，下面是 HashMap 中一个构造器的代码：
// 以指定初始化容量、负载因子创建 HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
{
// 初始容量不能为负数
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException(
"Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 如果初始容量大于最大容量，让出示容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 负载因子必须大于 0 的数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException(
loadFactor);
// 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置容量极限等于容量 * 负载因子
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 初始化 table 数组
table = new Entry[capacity]; // ①
init();
}HashMap 的读取实现（）
当 HashMap 的每个 bucket 里存储的 Entry 只是单个 Entry ——也就是没有通过指针产生 Entry 链时，此时的 HashMap 具有最好的性能：当程序通过 key 取出对应 value 时，系统只要先计算出该 key 的 hashCode() 返回值，在根据该 hashCode 返回值找出该 key 在 table 数组中的索引，然后取出该索引处的 Entry，最后返回该 key 对应的 value 即可。看 HashMap 类的 get(K key) 方法代码：public V get(Object key)
{
// 如果 key 是 null，调用 getForNullKey 取出对应的 value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
int hash = hash(key.hashCode());
// 直接取出 table 数组中指定索引处的值，
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
// 搜索该 Entry 链的下一个 Entr
e = e.next) // ①
{
Object k;
// 如果该 Entry 的 key 与被搜索 key 相同
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key
|| key.equals(k)))
return e.value;
}
return nu从上面代码中可以看出，如果 HashMap 的每个 bucket 里只有一个 Entry 时，HashMap 可以根据索引、快速地取出该 bucket 里的 Entry；在发生“Hash 冲突”的情况下，单个 bucket 里存储的不是一个 Entry，而是一个 Entry 链，系统只能必须按顺序遍历每个 Entry，直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中），那系统必须循环到最后才能找到该元素。
归纳起来简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 Hash 算法来决定其存储位置；当需要取出一个 Entry 时，也会根据 Hash 算法找到其存储位置，直接取出该 Entry。由此可见：HashMap 之所以能快速存、取它所包含的 Entry，完全类似于现实生活中母亲从小教我们的：不同的东西要放在不同的位置，需要时才能快速找到它。
当创建 HashMap 时，有一个默认的负载因子（load factor），其默认值为 0.75，这是时间和空间成本上一种折衷：增大负载因子可以减少 Hash 表（就是那个 Entry 数组）所占用的内存空间，但会增加查询数据的时间开销，而查询是最频繁的的操作（HashMap 的 get() 与 put() 方法都要用到查询）；减小负载因子会提高数据查询的性能，但会增加 Hash 表所占用的内存空间。
掌握了上面知识之后，我们可以在创建 HashMap 时根据实际需要适当地调整 load factor 的值；如果程序比较关心空间开销、内存比较紧张，可以适当地增加负载因子；如果程序比较关心时间开销，内存比较宽裕则可以适当的减少负载因子。通常情况下，程序员无需改变负载因子的值。
如果开始就知道 HashMap 会保存多个 key-value 对，可以在创建时就使用较大的初始化容量，如果 HashMap 中 Entry 的数量一直不会超过极限容量（capacity * load factor），HashMap 就无需调用 resize() 方法重新分配 table 数组，从而保证较好的性能。当然，开始就将初始容量设置太高可能会浪费空间（系统需要创建一个长度为 capacity 的 Entry 数组），因此创建 HashMap 时初始化容量设置也需要小心对待。
4. HashMap JDK8中红黑树的引入
JDK 1.8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。
当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势。
针对这种情况，JDK 1.8 中引入了 红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题。
HashMap 中有三个关于红黑树的关键参数:
//一个桶的树化阈值
//当桶中元素个数超过这个值时，需要使用红黑树节点替换链表节点
//这个值必须为 8，要不然频繁转换效率也不高
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//一个树的链表还原阈值
//当扩容时，桶中元素个数小于这个值，就会把树形的桶元素 还原（切分）为链表结构
//这个值应该比上面那个小，至少为 6，避免频繁转换
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//哈希表的最小树形化容量
//当哈希表中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化
//否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化
//为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;在Java 8 中，如果一个桶中的元素个数超过 TREEIFY_THRESHOLD(默认是 8 )，就使用红黑树来替换链表，从而提高速度。
treeifyBin() 树形化。
//将桶内所有的 链表节点 替换成 红黑树节点
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
//如果当前哈希表为空，或者哈希表中元素的个数小于 进行树形化的阈值(默认为 64)，就去新建/扩容
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//如果哈希表中的元素个数超过了 树形化阈值，进行树形化
// e 是哈希表中指定位置桶里的链表节点，从第一个开始
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; //红黑树的头、尾节点
do {
//新建一个树形节点，内容和当前链表节点 e 一致
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null) //确定树头节点
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
//让桶的第一个元素指向新建的红黑树头结点，以后这个桶里的元素就是红黑树而不是链表了
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) {
return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);
}上述操作做了这些事:
- 根据哈希表中元素个数确定是扩容还是树形化
- 如果是树形化
- 遍历桶中的元素，创建相同个数的树形节点，复制内容，建立起联系
- 然后让桶第一个元素指向新建的树头结点，替换桶的链表内容为树形内容
但是我们发现，之前的操作并没有设置红黑树的颜色值，现在得到的只能算是个二叉树。在 最后调用树形节点 hd.treeify(tab) 方法进行塑造红黑树，来看看代码：
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
if (root == null) { //头回进入循环，确定头结点，为黑色
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
}
else { //后面进入循环走的逻辑，x 指向树中的某个节点
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
//又一个循环，从根节点开始，遍历所有节点跟当前节点 x 比较，调整位置，有点像冒泡排序
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; //这个 dir
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h) //当比较节点的哈希值比 x 大时， dir 为 -1
dir = -1;
else if (ph < h) //哈希值比 x 小时 dir 为 1
dir = 1;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
// 如果比较节点的哈希值、 x
dir = tieBreakOrder(k, pk);
//把 当前节点变成 x 的父亲
//如果当前比较节点的哈希值比 x 大，x 就是左孩子，否则 x 是右孩子
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
moveRootToFront(tab, root);
}可以看到，将二叉树变为红黑树时，需要保证有序。这里有个双重循环，拿树中的所有节点和当前节点的哈希值进行对比(如果哈希值相等，就对比键，这里不用完全有序），然后根据比较结果确定在树中的位置。
红黑树中添加元素 putTreeVal()
上面介绍了如何把一个桶中的链表结构变成红黑树结构。
在添加时，如果一个桶中已经是红黑树结构，就要调用红黑树的添加元素方法 putTreeVal()。
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this;
//每次添加元素时，从根节点遍历，对比哈希值
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
//如果当前节点的哈希值、键和要添加的都一致，就返回当前节点（奇怪，不对比值吗？）
return p;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
//如果当前节点和要添加的节点哈希值相等，但是两个节点的键不是一个类，只好去挨个对比左右孩子
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
//如果从 ch 所在子树中可以找到要添加的节点，就直接返回
return q;
}
//哈希值相等，但键无法比较，只好通过特殊的方法给个结果
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
//经过前面的计算，得到了当前节点和要插入节点的一个大小关系
//要插入的节点比当前节点小就插到左子树，大就插到右子树
TreeNode<K,V> xp = p;
//这里有个判断，如果当前节点还没有左孩子或者右孩子时才能插入，否则就进入下一轮循环
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
Node<K,V> xpn = xp.next;
TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x;
//红黑树中，插入元素后必要的平衡调整操作
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
}
//这个方法用于 a 和 b 哈希值相同但是无法比较时，直接根据两个引用的地址进行比较
//这里源码注释也说了，这个树里不要求完全有序，只要插入时使用相同的规则保持平衡即可
static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
int d;
if (a == null || b == null ||
(d = a.getClass().getName().
compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
-1 : 1);
return d;
}通过上面的代码可以知道，HashMap 中往红黑树中添加一个新节点 n 时，有以下操作：
- 从根节点开始遍历当前红黑树中的元素 p，对比 n 和 p 的哈希值；
- 如果哈希值相等并且键也相等，就判断为已经有这个元素（这里不清楚为什么不对比值）；
- 如果哈希值就通过其他信息，比如引用地址来给个大概比较结果，这里可以看到红黑树的比较并不是很准确，注释里也说了，只是保证个相对平衡即可；
- 最后得到哈希值比较结果后，如果当前节点 p 还没有左孩子或者右孩子时才能插入，否则就进入下一轮循环;
- 插入元素后还需要进行红黑树例行的平衡调整，还有确保根节点的领先地位。
红黑树中查找元素 getTreeNode()
HashMap 的查找方法是 get():public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}这个 getNode() 方法就是根据哈希表元素个数与哈希值求模（
使用的公式是
(n - 1) &hash）得到 key 所在的桶的头结点，如果头节点恰好是红黑树节点，就调用红黑树节点的 getTreeNode() 方法，否则就遍历链表节点。final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}//从根节点根据 哈希值和 key 进行查找
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}树形结构修剪 split()
HashMap 中， resize() 方法的作用就是初始化或者扩容哈希表。当扩容时，如果当前桶中元素结构是红黑树，并且元素个数小于链表还原阈值UNTREEIFY_THRESHOLD （默认为 6），就会把桶中的树形结构缩小或者直接还原（切分）为链表结构，调用的就是 split()://参数介绍
//tab 表示保存桶头结点的哈希表
//index 表示从哪个位置开始修剪
//bit 要修剪的位数（哈希值）
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
//如果当前节点哈希值的最后一位等于要修剪的 bit 值
if ((e.hash & bit) == 0) {
//就把当前节点放到 lXXX 树中
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
//然后 loTail 记录 e
loTail = e;
//记录 lXXX 树的节点数量
++lc;
}
else { //如果当前节点哈希值最后一位不是要修剪的
//就把当前节点放到 hXXX 树中
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
//记录 hXXX 树的节点数量
++hc;
}
}
if (loHead != null) {
//如果 lXXX 树的数量小于 6，就把 lXXX 树的枝枝叶叶都置为空，变成一个单节点
//然后让这个桶中，要还原索引位置开始往后的结点都变成还原成链表的 lXXX 节点
//这一段元素以后就是一个链表结构
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
//否则让索引位置的结点指向 lXXX 树，这个树被修剪过，元素少了
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
//同理，让 指定位置 index + bit 之后的元素
//指向 hXXX 还原成链表或者修剪过的树
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}
}5. HashSet工作原理
对于 HashSet 而言，它是基于 HashMap 实现的，HashSet 底层采用 HashMap 来保存所有元素，因此 HashSet 的实现比较简单，查看 HashSet 的源代码，可以看到如下代码：
public class HashSet<E>
extends AbstractSet<E>
implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
// 使用 HashMap 的 key 保存 HashSet 中所有元素
private transient HashMap<E,Object> map;
// 定义一个虚拟的 Object 对象作为 HashMap 的 value
private static final Object PRESENT = new Object();
...
// 初始化 HashSet，底层会初始化一个 HashMap
public HashSet()
{
map = new HashMap<E,Object>();
}
// 以指定的 initialCapacity、loadFactor 创建 HashSet
// 其实就是以相应的参数创建 HashMap
public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor)
{
map = new HashMap<E,Object>(initialCapacity, loadFactor);
}
public HashSet(int initialCapacity)
{
map = new HashMap<E,Object>(initialCapacity);
}
HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy)
{
map = new LinkedHashMap<E,Object>(initialCapacity
, loadFactor);
}
// 调用 map 的 keySet 来返回所有的 key
public Iterator<E> iterator()
{
return map.keySet().iterator();
}
// 调用 HashMap 的 size() 方法返回 Entry 的数量，就得到该 Set 里元素的个数
public int size()
{
return map.size();
}
// 调用 HashMap 的 isEmpty() 判断该 HashSet 是否为空，
// 当 HashMap 为空时，对应的 HashSet 也为空
public boolean isEmpty()
{
return map.isEmpty();
}
// 调用 HashMap 的 containsKey 判断是否包含指定 key
//HashSet 的所有元素就是通过 HashMap 的 key 来保存的
public boolean contains(Object o)
{
return map.containsKey(o);
}
// 将指定元素放入 HashSet 中，也就是将该元素作为 key 放入 HashMap
public boolean add(E e)
{
return map.put(e, PRESENT) == null;
}
// 调用 HashMap 的 remove 方法删除指定 Entry，也就删除了 HashSet 中对应的元素
public boolean remove(Object o)
{
return map.remove(o)==PRESENT;
}
// 调用 Map 的 clear 方法清空所有 Entry，也就清空了 HashSet 中所有元素
public void clear()
{
map.clear();
}
...
}由上面源程序可以看出，HashSet 的实现其实非常简单，它只是封装了一个 HashMap 对象来存储所有的集合元素，所有放入 HashSet 中的集合元素实际上由 HashMap 的 key 来保存，而 HashMap 的 value 则存储了一个 PRESENT，它是一个静态的 Object 对象。
HashSet 的绝大部分方法都是通过调用 HashMap 的方法来实现的，因此 HashSet 和 HashMap 两个集合在实现本质上是相同的。
6. 常见问题
--------------------------------------------
“你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？”
答：“HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket位置来储存Entry对象。”这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。如果你没有意识到这一点，或者错误的认为仅仅只在bucket中存储值的话，你将不会回答如何从HashMap中获取对象的逻辑。这个答案相当的正确，也显示出面试者确实知道hashing以及HashMap的工作原理。
“当两个对象的hashcode相同会发生什么？” 从这里开始，真正的困惑开始了，一些面试者会回答因为hashcode相同，所以两个对象是相等的，HashMap将会抛出异常，或者不会存储它们。然后面试官可能会提醒他们有equals()和hashCode()两个方法，并告诉他们两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。一些面试者可能就此放弃，而另外一些还能继续挺进，他们回答“因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。”这个答案非常的合理，虽然有很多种处理碰撞的方法，这种方法是最简单的，也正是HashMap的处理方法。但故事还没有完结，面试官会继续问：
“如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？” 面试者会回答：当我们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，然后获取值对象。面试官提醒他如果有两个值对象储存在同一个bucket，他给出答案:将会遍历链表直到找到值对象。面试官会问因为你并没有值对象去比较，你是如何确定确定找到值对象的？除非面试者直到HashMap在链表中存储的是键值对，否则他们不可能回答出这一题。
其中一些记得这个重要知识点的面试者会说，找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。完美的答案！
许多情况下，面试者会在这个环节中出错，因为他们混淆了hashCode()和equals()方法。因为在此之前hashCode()屡屡出现，而equals()方法仅仅在获取值对象的时候才出现。一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。
如果你认为到这里已经完结了，那么听到下面这个问题的时候，你会大吃一惊。
“如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？”除非你真正知道HashMap的工作原理，否则你将回答不出这道题。默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫作rehashing，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。如果你能够回答这道问题，下面的问题来了：
“你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？”你可能回答不上来，这时面试官会提醒你当多线程的情况下，可能产生条件竞争(race condition)。
当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，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(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。这个时候，你可以质问面试官，为什么这么奇怪，要在多线程的环境下使用HashMap呢？：）
”为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？“ String,
Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了，而且String最为常用。因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。不可变性是必要的，因为为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，如果键值在放入时和获取时返回不同的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。如果两个不相等的对象返回不同的hashcode的话，那么碰撞的几率就会小些，这样就能提高HashMap的性能。
“我们可以使用自定义的对象作为键吗？ ”这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键，只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则，并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的，那么它已经满足了作为键的条件，因为当它创建之后就已经不能改变了。
“我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？”这是另外一个很热门的面试题，因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。我们知道Hashtable是synchronized的，但是ConcurrentHashMap同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable，但是HashTable提供更强的线程安全性。看看查看《HashMap
Vs ConcurrentHashMap》Hashtable和ConcurrentHashMap的区别。
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