哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表。
1 什么是哈希表
在讨论哈希表之前，我们先大概了解下其他数据结构在新增、查找等基础操作执行性能：
数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找、插值查找、斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)。
线性链表：对于链表的新增，删除等操作（在找到指定操作位置后），仅需处理结点间的引用即可，时间复杂度为O(1)，而查找操作需要遍历链表逐一进行比对，复杂度为O(n)。
二叉树：对一棵相对平衡的有序二叉树，对其进行插入、查找、删除等操作，平均复杂度均为O(logn)。
哈希表：相比上述几种数据结构，在哈希表中进行添加、删除，查找等操作，性能十分之高，不考虑哈希冲突的情况下（后面会探讨下哈希冲突的情况），仅需一次定位即可完成，时间复杂度为O(1)，接下来我们就来看看哈希表是如何实现达到惊艳的常数阶O(1)的。
我们知道，数据结构的物理存储结构只有两种：顺序存储结构和链式存储结构（像栈、队列、树、图等是从逻辑结构去抽象的，映射到内存中，也这两种物理组织形式），而在上面我们提到过，在数组中根据下标查找某个元素，一次定位就可以达到，哈希表利用了这种特性，哈希表的主干就是数组。
比如我们要新增或查找某个元素，我们通过把当前元素的关键字，通过某个函数映射到数组中的某个位置，通过数组下标一次定位就可完成操作。这个函数可以简单描述为：存储位置 = f(关键字) ，这个函数f一般称为哈希函数，这个函数的设计好坏会直接影响到哈希表的优劣。
哈希冲突
然而万事无完美，如果两个不同的元素，通过哈希函数得出的实际存储地址相同怎么办？也就是说，当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。
前面我们提到过，哈希函数的设计至关重要，好的哈希函数会尽可能地保证计算简单和散列地址分布均匀,但是，我们需要清楚的是，数组是一块连续的固定长度的内存空间，再好的哈希函数也不能保证得到的存储地址绝对不发生冲突。
那么哈希冲突如何解决呢？哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址）、再散列函数法、链地址法。而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式。
2 JDK7的HashMap实现原理
HashMap的主干是一个Entry数组。Entry是HashMap的基本组成单元，每一个Entry包含一个key-value键值对。（其实所谓Map其实就是保存了两个对象之间的映射关系的一种集合）。Entry是HashMap中的一个静态内部类，是一个单链表结构。所以HashMap的总体结构如下：
简单来说，HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么查找、添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。
例如程序执行下面代码：
map.put("美团","小美");
系统将调用"美团"这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。
如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。
其他几个重要字段：
/**实际存储的key-value键值对的个数*/ transient int size; /**阈值，当table == {}时，该值为初始容量（初始容量默认为16）；当table被填充了，也就是为table分配内存空间后， threshold一般为 capacity*loadFactory。HashMap在进行扩容时需要参考threshold，后面会详细谈到*/ int threshold; /**负载因子，代表了table的填充度有多少，默认是0.75 加载因子存在的原因，还是因为减缓哈希冲突，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。 */ final float loadFactor; /**HashMap被改变的次数，由于HashMap非线程安全，在对HashMap进行迭代时， 如果期间其他线程的参与导致HashMap的结构发生变化了（比如put，remove等操作）， 需要抛出异常ConcurrentModificationException*/ transient int modCount;
Node[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
当发生哈希冲突并且size大于阈值的时候，需要进行数组扩容，扩容时，需要新建一个长度为之前数组2倍的新的数组，然后将当前的Entry数组中的元素全部传输过去，扩容后的新数组长度为之前的2倍，所以扩容相对来说是个耗资源的操作。
3 JDK1.8中HashMap的性能优化
这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。
于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。
HashMap put方法逻辑图（JDK1.8）
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
JDK1.8 HashMap的put方法源码如下:
public V put(K key, V value) { // 对key的hashCode()做hash return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 步骤①：tab为空则创建 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 步骤②：计算index，并对null做处理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 步骤④：判断该链为红黑树 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 步骤⑤：该链为链表 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key,value,null); //链表长度大于8转换为红黑树进行处理 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // key已经存在直接覆盖value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
4 小结
(1) 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。
(2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。
(3) HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。
(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。
(5) 还没升级JDK1.8的，现在开始升级吧。HashMap的性能提升仅仅是JDK1.8的冰山一角。
