HashMap底层实现原理以及数据结构
向HashMap中添加一个元素时，当前元素的key会调用hashCode方法来决定它在数组中存放的位置。如果这个位置没有其他元素，会把这个键值对直接放到一个node类型的数组中，这个数组就是hashmap底层基础的数据结构。如果这个位置有其他元素，会继续拿着这个key调用equals方法和这个位置已存在的元素key进行对比，对比二个元素的key。key一样，返回true，原来的value值会被替换成新的value。key不一样，返回flase，这个位置就用链表的形式把多个元素串起来存放。
jdk1.7版本的HashMap数据结构就是数组加链表的形式存储元素的，但是会有弊端，当链表中的数据较多时，查询的效率会下降。所以JDK1.8版本做了一个升级，当链表长度大于8，但是数组长度小于64时，会进行扩容操作。当链表长度大于8，并且数组长度大于64时，才会转换为红黑树。因为红黑树需要进行左旋，右旋，变色操作来保持平衡，当数组长度小于64，使用数组加链表比使用红黑树查询速度要更快、效率更高。
在HashMap源码有这样一段描述，大致意思是说在理想状态下受随机分布的hashCode影响，链表中的节点遵循泊松分布。链表中的节点数是8的概率接近千分之一，这个时候链表的性能很差，所以在这种比较罕见和极端的情况下才会把链表转变为红黑树，大部分情况下HashMap还是使用链表，如果理想情况下，均匀分布，节点数不到8就已经自动扩容了。
这就是HashMap的底层实现原理，但其实对应上面讲的实现原理有很多扩展的知识点，我大致讲六点。
第一个扩展点
HashMap的数组长度恒定为2的n次方，也就是说只会为16，32，64这种数。即便你给的初始值是13，最后数组长度也会变成16，它会取你传进来的数，最近一个2的n次方的数。
当要存入n个元素到hashmap中的时候，这n个数要散列分布到hashmap数组里面，这就需要考虑元素在hashmap数组既要呈现散列均匀分布，又不浪费空间。
那么就要求每个数通过某种算法，填入到数组中的概率是相等的，这种算法最容易想到的就是取模运算。而计算机本身就是通过位运算完成所有计算的，位运算比模运算快约27倍。
参考hashMap获取索引的算法源码：
public static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }
HashMap中运算数组的位置，使用的是length-1，每次扩容会把原数组的长度*2，在二进制上的表现就是高位进1，并且后四位始终都是1111。
初始长度为16的数组，对应的length-1就是15，原数组15二进制后八位为0000 1111。 扩容后的长度为32的数组，对应的length-1就是31，二进制就变成了0001 1111。 再次扩容长度为64的数组，对应的length-1就是63，二进制是0011 1111。
假设hashMap容量为16
hash值&运算：
11001110 11001111 00010011 11110001（hash值）
&
00000000 00000000 00000000 00001111（16-1的2进制）
=
00000000 00000000 00000000 00000001
hash的2进制的后4位和1111比较，hash值的后4位范围是0000-1111之间，与上1111，最后的值是在0000-1111，也就是0-15之间。这样就保证运算后的值可以落到数组的每一个下标。
如果数组长度不是2的幂次，后四位就不可能是1111，0000~1111的一个数和有可能不是1111的数进行&运算，数组的某几位下标就有可能永远不会有值，这就没法保证运算后的值可以落到数组的每个下标上面。
通过h & (length-1)的算法可以保证hash的值可能落到数组每一个下标上面，但是并不能保证hash计算后的值尽可能分散。
indexFor中的h是hashCode通过变换之后的值，是一个32位的二进制数，如果直接用如此长的二进制数和目标length-1直接进行与运算，结果会导致高位会大量丢失。
假如我们以16位为划分，任何两个高16位不一样，低16位一样的数。这两个数的hashCode与length-1做与运算（hashCode & length-1），结果会是一样的，这样的两个数，却产生了相同的hash结果，发生hash冲突。
于是hashMap想到了一种处理方式：底层算法通过让32位hashcode中保持高16位不变，高16与低16异或结果，作为新的低16位，然后用hash得到的结果（int h）传入方法indexFor获取到hashMap的索引。
计算中只有低位16位参与&运算，计算效率高，同时也保证的hash的高16位参与了索引运算，这样得到的索引能呈较为理想的散列分布，在将条目放入hashMap中时，最大限度避免hash碰撞。
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);//把hash值异或了hash值右移16位，即取高16位 }
绝大多数情况下length一般都小于2^16即小于65536，所以indexFor方法中return h & (length-1)的结果始终是h的低16位与（length-1）进行&运算。hashmap为了考虑性能的设计还是非常精妙的。
第二个扩展点
jdk1.7的hashmap有二个无法忽略的问题。
第一个是扩容的时候需要rehash操作，将所有的数据重新计算HashCode，然后赋给新的HashMap，rehash的过程是非常耗费时间和空间的。
第二个是当并发执行扩容操作时会造成环形链和数据丢失的情况，开多个线程不断进行put操作，当旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，就是因为头插法，所以最后的结果打乱了插入的顺序，就有可能发生环形链和数据丢失的问题，引起死循环，导致CPU利用率接近100%。
在JDK1.8中，对HashMap这二点进行了优化。
第一点是经过rehash之后元素的位置，要么是在原位置，要么是原位置+原数组长度。不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了。在数组的长度扩大到原来的2倍， 4倍，8倍时，在resize(也就是length - 1)这部分，相当于在高位新增一个或多个1bit。
举个例子，初始值是16，通过公式（length -1）取二进制，它的后八位是0000 1111，扩容二倍到32，通过公式（length -1）取31的二进制，它的后八位0001 1111，可以发现它的高位进的是1，然后和原来的hash码进行与操作，这样元素在数组中映射的位置要么不变，要不向后移动16个位置。
高位上新增的是1的话索引变成原位置+原数组长度，是0的话索引没变。这样既省去了重新计算hash值的时间，而且由于高位上新增的1bit是0还是1，可以认为是随机的，复杂度更高，从而让分布性更高些。
第二点，发生hash碰撞，不再采用头插法方式，而是直接插入链表尾部，因此不会出现环形链表的情况，但是在多线程环境下，会发生数据覆盖的情况。
举个例子，如果没有hash碰撞的时候，它会直接插入元素。如果线程A和线程B同时进行put操作，刚好这两条不同的数据hash值一样，并且该位置数据为null，线程A进入后还未进行数据插入时挂起，而线程B正常执行，从而正常插入数据，然后线程A获取CPU时间片，此时线程A不用再进行hash判断了，线程A会把线程B插入的数据给覆盖，导致数据发生覆盖的情况，发生线程不安全。
第三个扩展点
HashMap在高并发场景下会出现并发修改异常，导致原因：并发争取修改导致，一个线程正在写，一个线程过来争抢，导致线程写的过程被其他线程打断，导致数据不一致。
第一种解决方案：使用HashTable：HashTable是线程安全的，只不过实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁。多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
第二种解决方案：使用工具类Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());和Hashtable一样，实现上在操作HashMap时自动添加了synchronized来实现线程同步，都对整个map进行同步，在性能以及安全性方面不如ConcurrentHashMap。
第三种解决方案：使用写时复制（CopyOnWrite）：往一个容器里面加元素的时候，不直接往当前容器添加，而是先将当前容器的元素复制出来放到一个新的容器中，然后新的元素添加元素，添加完之后，再将原来容器的引用指向新的容器，这样就可以对它进行并发的读，不需要加锁，因为当前容器不添加任何元素。利用了读写分离的思想，读和写是不同的容器。缺点也很明显，会有内存占用问题，在复制的时候只是复制容器里的引用，只是在写的时候会创建新对象添加到新容器里，而旧容器的对象还在使用，所以有两份对象内存。会有数据一致性问题，CopyOnWrite容器只能保证数据的最终一致性，不能保证数据的实时一致性。
第四种解决方案：使用ConcurrentHashMap：ConcurrentHashMap大量的利用了volatile，CAS等技术来减少锁竞争对于性能的影响。在JDK1.7版本中ConcurrentHashMap避免了对全局加锁，改成了局部加锁（分段锁），分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。不过这种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长。所以在JDK1.8版本中CurrentHashMap内部中的value使用volatile修饰，保证并发的可见性以及禁止指令重排，只不过volatile不保证原子性，使用为了确保原子性，采用CAS（比较交换）这种乐观锁来解决。
CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。CAS是通过无限循环来获取数据的，如果在第一轮循环中，a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。
volatile有三个特性：可见性，不保证原子性，禁止指令重排。
可见性：线程1从主内存中拿数据1到自己的线程工作空间进行操作（假设是加1）这个时候数据1已经改为数据2了，将数据2写回主内存时通知其他线程（线程2，线程3），主内存中的数据1已改为数据2了，让其他线程重新拿新的数据（数据2）。
不保证原子性：线程1从主内存中拿了一个值为1的数据到自己的工作空间里面进行加1的操作，值变为2，写回主内存，然后还没有来得及通知其他线程，线程1就被线程2抢占了，CPU分配，线程1被挂起，线程2还是拿着原来主内存中的数据值为1进行加1，值变成2，写回主内存，将主内存值为2的替换成2，这时线程1的通知到了，线程2重新去主内存拿值为2的数据。
禁止指令重排：首先指令重排是程序执行的时候不总是从上往下执行的，就像高考答题，可以先做容易的题目再做难的，这时做题的顺序就不是从上往下了。禁止指令重排就杜绝了这种情况。
第四个扩展点
加载因子是用来判断当前HashMap<K,V>中存放的数据量，默认的加载因子是0.75。
加载因子比较大，扩容发生的频率比较低，浪费的空间比较小，发生hash冲突的几率比较大。
比如，加载因子是1的时候，hashmap长度为128，实际存储元素的数量在64至128之间时间段比较多，这个时间段发生hash冲突比较多，造成数组中其中一条链表比较长，会影响性能。
加载因子比较小，扩容发生的频率比较高，浪费的空间比较多，发生hash冲突的几率比较小。
比如，加载因子是0.5的时候，hashmap长度为128，当数量达到65的时候会触发扩容，扩容后为原理的256，256里面只存储了65个，浪费了。综合了一下，取了一个平均数0.75作为加载因子。
第五个扩展点
key调用equals方法，对比当前元素的key和已存在元素的key，二个key不一样返回flase，表示二个元素的key不一样，但是存储的位置是同一个，这个就是典型的hash碰撞。这个就是典型的hash碰撞，一般解决hash碰撞有四种办法。
一种是建立公共溢出区，将哈希表分为基本表和溢出表两部分，发生冲突的元素都放入溢出表中，把不冲突的元素放到基本表里面。
一种是再哈希法，当哈希地址发生冲突，再次哈希，直到不发生冲突位置。缺点很明显，每次冲突都要重新哈希，计算时间增加。
一种是开放寻址法，开放寻址法就是假设当前数组位置1，它存放了一个张三，现在要把李四也保存进来，但是这个位置被占用了，那么就把李四就放到下一个位置2上去，如果2也被占用了，就继续往下找，直到找到空位置。缺点有很多，会产生堆积问题，不适合大规模的数据存储，插入时，可能会出现多次冲突的情况，删除数据时，其他数据也有影响，实现相对较为复杂。且节点规模大时，再平方探测会浪费空间。
一种是拉链法，用的是链表的方式，位置1除了存放Entry还要保存一个next指针，指向数组外的另一个位置的内存地址。假设张三和李四都要放在位置1这个位置上，张三先占了这个位置，李四也想存放到位置1上，这时张三这个Entry的next指针，这个指针指向数组外的另外一个位置，将李四安排在这个位置上，也就是张三的next指针指向李四的内存地址，如果后面还有个王五也算到位置1上面去了，还是一样给王五一个新位置，然后李四Entry中的next指向王五，这样就形成了一个链表。hashmap就是使用拉链法解决hash冲突的，它的优点很明显，就是处理冲突简单，没有堆积问题现象。平均查找长度短，时间复杂度低。链表中的节点是动态申请的，适合构造表不能确定的情况，更节省空间。尾插法简单，只需要修改指针，不需要对其他冲突做处理。
第六个扩展点
对hashmap使用的优化，我个人看法有六点。
第一点，建议采用短String，Integer这样的类作为键。特别是String，他是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals和hashCode方法，契合HashMap要求的计算hashCode的不可变性要求，核心思想就是保证键值的唯一性，不变性，其次是不可变性还有诸如线程安全的问题，这么定义键，可以最大限度的减少碰撞的出现。如果hashCode不冲突，那查找效率很高，但是如果hashCode一旦冲突，要调用equals一个字节一个自己的去比较，key越短效率越高。
第二点不使用for循环遍历map，而是使用迭代器遍历Map，使用迭代器遍历entrySet在各个数量级别效率都比较高。
第三点使用线程安全的ConcurrentHashMap来删除Map中的元素，或者在迭代器Iterator遍历时，使用迭代器iterator.remove()来删除元素。不可以for循环遍历删除，否则会产生并发修改异常CME。
第四点考虑加载因子地设定初始大小，设定时一定要考虑加载因子的存在。使用的时候最好估算存储的大小，如果初始桶为16，等到满16个元素才扩容，某些桶里可能就有不止一个元素了。所以加载因子默认为0.75，也就是说大小为16的HashMap，到了第13个元素，就会扩容成32。Guava的做法是把默认容量的数字设置成预期大小 / 0.75F + 1.0F，可以使用Maps.newHashMapWithExpectedSize(预期大小)来创建一个HashMap，计算的过程guava会帮我们完成。
第五点减小加载因子，如果Map是一个长期存在而不是每次动态生成的，而里面的key又是没法预估的，那可以适当加大初始大小，同时减少加载因子，降低冲突的机率。毕竟如果是长期存在的map，浪费点数组大小不算啥，降低冲突概率，减少比较的次数更重要。
第六点适当的使用IntObjectHashMap，HashMap的结构是Node[] table; Node下面有Hash，Key，Value，Next四个属性。
IntObjectHashMap的结构是int[] keys 和 Object[] values。IntObjectHashMap在插入时，同样把int先取模落桶，如果遇到冲突，则不采用HashMap的拉链法，而是用开放地址法（线性探测法）index＋1找下一个空桶，最后在keys[index]，values[index]中分别记录。在查找时也是先落桶，然后在key[index++]中逐个比较key。所以，对比整个数据结构，省的不止是int vs Integer，还有每个Node的内容。性能IntObjectHashMap还是稳赢一点的，随便测了几种场景，耗时至少都有24ms vs 28ms的样子，好的时候甚至快1/3。
