HashMap实现原理分析
来源：互联网 发布：腾讯文件管理器源码 编辑：程序博客网 时间：2024/06/16 07:36
概述
HashMap是Java集合框架（JavaCollection Framework， JCF）中一个基础类，它在1998年12月，加入到Java 2版本中。在此之后，Map接口本身除了在Java 5中引入了泛型以外，再没有发生过明显变化。然而HashMap的实现，则为了提升性能，不断地在改变。
1.hash表的复习
在正式学习HashMap源码之前，先复习一下hash表的实现。
1.1 什么是哈希表
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键字值（key,value）直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键字映射到表中一个位置来访问的纪录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放纪录的数组叫散列表。
1.2 哈希函数
1.2.1 直接定址法
取关键字或关键字的某个线性函数值为哈希地址。
<code class="hljs vbnet has-numbering">H(<span class="hljs-keyword">key</span>) = <span class="hljs-keyword">key</span> 或 H(<span class="hljs-keyword">key</span>) = a*<span class="hljs-keyword">key</span>+b </code>
1.2.2 除法散列法
取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生同义词.
<code class="hljs vbnet has-numbering">H(<span class="hljs-keyword">key</span>) = <span class="hljs-keyword">key</span> % p （p<=m）</code>
1.2.3 平方散列法
当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为：平方后中间几位和关键字中每一位都相关，故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。
<code class="hljs vbnet has-numbering">H(<span class="hljs-keyword">key</span>) = ((<span class="hljs-keyword">key</span> * <span class="hljs-keyword">Key</span>) >> X) << Y</code>
1.2.4 fibonacci散列法
和平方散列法类似，此种方法使用斐波那契数列的值作为乘数而不是自己。
对于16位整数而言，这个乘数是40503。
对于32位整数而言，这个乘数是2654435769。
对于64位整数而言，这个乘数是11400714819323198485。
<code class="hljs vbnet has-numbering">H(<span class="hljs-keyword">key</span>) = ((<span class="hljs-keyword">key</span> * <span class="hljs-number">2654435769</span>) >> X) << Y</code>
1.3 冲突解决
1.3.1 开放寻址法
开放寻址法把所有的元素都存放在散列表中，也就是每个表项包含动态集合的一个元素（元素可以为NULL）。
1.在开放寻址法中，当要插入一个元素时，可以连续地检查散列表的个各项（连续检查是可以通过不同的算法获得偏移位），直到找到一个空槽来放置这个元素为止。
2.当查找一个元素时，要检查所有的表项，直到找到所需的元素，或者最终发现元素不在表中。
3.在开放寻址法中，对散列表元素的删除操作执行起来比较困难。当我们从槽i中删除关键字时，不能仅将此位置元素置空。因为这样做的话，会导致在无法判断此位置是否有元素。应该用个特殊的值表示该元素已经删除。
<code class="hljs handlebars has-numbering"><span class="xml"><span class="hljs-tag"><span class="hljs-attribute">Hi</span>=<span class="hljs-value">(H(key)</span> + <span class="hljs-attribute">di</span>) <span class="hljs-attribute">MOD</span> <span class="hljs-attribute">m</span> , [<span class="hljs-attribute">i</span>=<span class="hljs-value">1,2，…，k(k<=m-1)]</span></span></span></code>
其中H(key）为散列函数，m为散列表长，di为增量序列，可有下列三种取法:
di=1,2,3，…，m-1，称线性探测再散列。
di=1^2,-1^2,2^2,-2^2，⑶^2，…，±（k)^2,(k<=m/2）称二次探测再散列。
di=伪随机数序列，称伪随机探测再散列。
1.3.2 再散列法（再散列法）
产生碰撞时，再使用另一个散列函数计算地址，直到碰撞不再发生，这种方法不易产生“聚集”，但增加了计算时间（一个地址的产生可能会经过多个散列函数的计算）
<code class="hljs r has-numbering">Hi=Hn(key), [n=<span class="hljs-number">1</span>,<span class="hljs-number">2</span> <span class="hljs-keyword">...</span>,]</code>
有一个包含一组哈希函数 H1…Hn 的集合。当需要从哈希表中添加或获取元素时，首先使用哈希函数 H1。如果导致碰撞，则尝试使用 H2，以此类推，直到 Hn。所有的哈希函数都与 H1 十分相似，不同的是它们选用的乘法因子。
1.3.3 拉链法
产生碰撞时，把哈希到同一个槽中的所有元素都放到一个链表中。拉链法采用额外的数据结构来处理碰撞，其将哈希表中每个位置（slot）都映射到了一个链表。
1.3.4 公共溢出区
建立一个公共溢出区，当发生碰撞时，把碰撞元素放到缓冲区。
1.4 负载因子
负载因子(load factor)，它用来衡量哈希表的 空/满 程度，一定程度上也可以体现查询的效率，
计算公式为:
<code class="hljs fix has-numbering"><span class="hljs-attribute">负载因子 </span>=<span class="hljs-string"> 总键值对数 / 箱子个数</span></code>
负载因子越大，意味着哈希表越满，越容易导致冲突，性能也就越低。因此，一般来说，当负载因子大于某个常数(可能是 1，或者 0.75 等)时，哈希表将自动扩容。
2红黑树的复习
2.HashMap
2.1 HashMap的定义
<code class="language-java hljs has-numbering"><span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-class"><span class="hljs-keyword">class</span> <span class="hljs-title">HashMap</span><<span class="hljs-title">K</span>,<span class="hljs-title">V</span>> <span class="hljs-keyword">extends</span> <span class="hljs-title">AbstractMap</span><<span class="hljs-title">K</span>,<span class="hljs-title">V</span>> <span class="hljs-keyword">implements</span> <span class="hljs-title">Map</span><<span class="hljs-title">K</span>,<span class="hljs-title">V</span>>,<span class="hljs-title">Cloneable</span>, <span class="hljs-title">Serializable</span> {</span> <span class="hljs-javadoc">/** 默认的哈希表的负载因子 */</span> <span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">float</span> DEFAULT_LOAD_FACTOR = <span class="hljs-number">0.75</span>f; <span class="hljs-javadoc">/** hashMap的最大容量 */</span> <span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> MAXIMUM_CAPACITY = <span class="hljs-number">1</span> << <span class="hljs-number">30</span>; <span class="hljs-javadoc">/** hashMap的默认容量 */</span> <span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = <span class="hljs-number">1</span> << <span class="hljs-number">4</span>; <span class="hljs-comment">// aka 16</span> <span class="hljs-javadoc">/** HashMap要调整的下一个容量大小 */</span> <span class="hljs-keyword">int</span> threshold; <span class="hljs-javadoc">/** hashMap容量的变量 */</span> <span class="hljs-keyword">int</span> threshold; <span class="hljs-javadoc">/** 哈希表负载因子的变量 */</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">float</span> loadFactor; <span class="hljs-javadoc">/** 构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的 HashMap */</span> <span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-title">HashMap</span>() { <span class="hljs-keyword">this</span>.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; <span class="hljs-comment">// all other fields defaulted</span> } <span class="hljs-javadoc">/** 构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的 HashMap。 */</span> <span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-title">HashMap</span>(<span class="hljs-keyword">int</span> initialCapacity) { <span class="hljs-keyword">this</span>(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } <span class="hljs-javadoc">/** 构造一个带指定初始容量和加载因子的 HashMap。 */</span> <span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-title">HashMap</span>(<span class="hljs-keyword">int</span> initialCapacity, <span class="hljs-keyword">float</span> loadFactor) { <span class="hljs-keyword">if</span> (initialCapacity < <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-keyword">throw</span> <span class="hljs-keyword">new</span> IllegalArgumentException(<span class="hljs-string">"Illegal initial capacity: "</span> + initialCapacity); <span class="hljs-keyword">if</span> (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; <span class="hljs-keyword">if</span> (loadFactor <= <span class="hljs-number">0</span> || Float.isNaN(loadFactor)) <span class="hljs-keyword">throw</span> <span class="hljs-keyword">new</span> IllegalArgumentException(<span class="hljs-string">"Illegal load factor: "</span> + loadFactor); <span class="hljs-keyword">this</span>.loadFactor = loadFactor; <span class="hljs-keyword">this</span>.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } <span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-title">HashMap</span>(Map<? extends K, ? extends V> m) { <span class="hljs-keyword">this</span>.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, <span class="hljs-keyword">false</span>); } <span class="hljs-javadoc">/** 返回给定容量大小的下一个容量。 */</span> <span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> tableSizeFor(<span class="hljs-keyword">int</span> cap) { <span class="hljs-keyword">int</span> n = cap - <span class="hljs-number">1</span>; n |= n >>> <span class="hljs-number">1</span>; n |= n >>> <span class="hljs-number">2</span>; n |= n >>> <span class="hljs-number">4</span>; n |= n >>> <span class="hljs-number">8</span>; n |= n >>> <span class="hljs-number">16</span>; <span class="hljs-keyword">return</span> (n < <span class="hljs-number">0</span>) ? <span class="hljs-number">1</span> : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + <span class="hljs-number">1</span>; } <span class="hljs-javadoc">/** 构造map的结构或者将map的内容全部赋值 evict 初始化hashMap时是false，其余的情况为true。 */</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">void</span> putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, <span class="hljs-keyword">boolean</span> evict) { <span class="hljs-keyword">int</span> s = m.size(); <span class="hljs-keyword">if</span> (s > <span class="hljs-number">0</span>) { <span class="hljs-keyword">if</span> (table == <span class="hljs-keyword">null</span>) { <span class="hljs-comment">// pre-size 初始化空间</span> <span class="hljs-keyword">float</span> ft = ((<span class="hljs-keyword">float</span>)s / loadFactor) + <span class="hljs-number">1.0</span>F; <span class="hljs-keyword">int</span> t = ((ft < (<span class="hljs-keyword">float</span>)MAXIMUM_CAPACITY) ? (<span class="hljs-keyword">int</span>)ft : MAXIMUM_CAPACITY); <span class="hljs-keyword">if</span> (t > threshold) threshold = tableSizeFor(t); } <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (s > threshold) <span class="hljs-comment">//重新调整空间</span> resize(); <span class="hljs-keyword">for</span> (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); putVal(hash(key), key, value, <span class="hljs-keyword">false</span>, evict); } }} }</code>HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作。
在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。
2.2数据存储结构
HashMap是基于哈希表存储“Key－Value”对象应用的数据结构。存入HashMap的键必须具备两个关键函数：
（1）equals()：判断两个Key是否相同，用来保证存入的Key的唯一性；
（2）hashCode()：genj key-value对象的Key来计算其引用在散列表中存放的位置。
<code class="hljs lua has-numbering"> transient Node<K,V>[] <span class="hljs-built_in">table</span>;</code>
<code class="hljs cs has-numbering"> <span class="hljs-keyword">static</span> class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final <span class="hljs-keyword">int</span> hash; final K key; V <span class="hljs-keyword">value</span>; Node<K,V> next; Node(<span class="hljs-keyword">int</span> hash, K key, V <span class="hljs-keyword">value</span>, Node<K,V> next) { <span class="hljs-keyword">this</span>.hash = hash; <span class="hljs-keyword">this</span>.key = key; <span class="hljs-keyword">this</span>.<span class="hljs-keyword">value</span> = <span class="hljs-keyword">value</span>; <span class="hljs-keyword">this</span>.next = next; } <span class="hljs-keyword">public</span> final K <span class="hljs-title">getKey</span>() { <span class="hljs-keyword">return</span> key; } <span class="hljs-keyword">public</span> final V <span class="hljs-title">getValue</span>() { <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">value</span>; } <span class="hljs-keyword">public</span> final String <span class="hljs-title">toString</span>() { <span class="hljs-keyword">return</span> key + <span class="hljs-string">"="</span> + <span class="hljs-keyword">value</span>; } <span class="hljs-keyword">public</span> final <span class="hljs-keyword">int</span> <span class="hljs-title">hashCode</span>() { <span class="hljs-keyword">return</span> Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(<span class="hljs-keyword">value</span>); } <span class="hljs-keyword">public</span> final V <span class="hljs-title">setValue</span>(V newValue) { V oldValue = <span class="hljs-keyword">value</span>; <span class="hljs-keyword">value</span> = newValue; <span class="hljs-keyword">return</span> oldValue; } <span class="hljs-keyword">public</span> final boolean <span class="hljs-title">equals</span>(Object o) { <span class="hljs-keyword">if</span> (o == <span class="hljs-keyword">this</span>) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">true</span>; <span class="hljs-keyword">if</span> (o instanceof Map.Entry) { Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o; <span class="hljs-keyword">if</span> (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(<span class="hljs-keyword">value</span>, e.getValue())) <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">true</span>; } <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">false</span>; } }</code>总结：
1.HashMap中有一个叫table的Node数组。
2.这个数组存储了Node类的对象。HashMap类有一个叫做Node的内部类。这个Node类包含了key-value作为实例变量。
3.每当往Hashmap里面存放key-value对的时候，都会为它们实例化一个Node对象，这个Node对象就会存储在前面提到的Node数组table中。根据key的hashcode()方法计算出来的hash值来决定。 hash值用来计算key在Entry数组的索引。
2.2.3 resize
<code class="language-java hljs has-numbering"><span class="hljs-comment">//不使用红黑树的阀值</span><span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> UNTREEIFY_THRESHOLD = <span class="hljs-number">6</span>;<span class="hljs-comment">//使用红黑树的阀值</span><span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> TREEIFY_THRESHOLD = <span class="hljs-number">8</span>; <span class="hljs-keyword">final</span> Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; <span class="hljs-keyword">int</span> oldCap = (oldTab == <span class="hljs-keyword">null</span>) ? <span class="hljs-number">0</span> : oldTab.length; <span class="hljs-keyword">int</span> oldThr = threshold; <span class="hljs-keyword">int</span> newCap, newThr = <span class="hljs-number">0</span>; <span class="hljs-keyword">if</span> (oldCap > <span class="hljs-number">0</span>) { <span class="hljs-keyword">if</span> (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { <span class="hljs-comment">//hash表达到最大时，返回旧的hash表。</span> threshold = Integer.MAX_VALUE; <span class="hljs-keyword">return</span> oldTab; } <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> ((newCap = oldCap << <span class="hljs-number">1</span>) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) <span class="hljs-comment">//容量允许的时候，内存扩大一倍</span> newThr = oldThr << <span class="hljs-number">1</span>; <span class="hljs-comment">// double threshold</span> } <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (oldThr > <span class="hljs-number">0</span>) <span class="hljs-comment">// initial capacity was placed in threshold</span> <span class="hljs-comment">//初始化带指定容量因子和碰撞因子的hashmap。</span> newCap = oldThr; <span class="hljs-keyword">else</span> { <span class="hljs-comment">// zero initial threshold signifies using defaults</span> <span class="hljs-comment">//默认初始化</span> newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (<span class="hljs-keyword">int</span>)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } <span class="hljs-keyword">if</span> (newThr == <span class="hljs-number">0</span>) { <span class="hljs-keyword">float</span> ft = (<span class="hljs-keyword">float</span>)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (<span class="hljs-keyword">float</span>)MAXIMUM_CAPACITY ? (<span class="hljs-keyword">int</span>)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; <span class="hljs-annotation">@SuppressWarnings</span>({<span class="hljs-string">"rawtypes"</span>,<span class="hljs-string">"unchecked"</span>}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])<span class="hljs-keyword">new</span> Node[newCap]; table = newTab; <span class="hljs-keyword">if</span> (oldTab != <span class="hljs-keyword">null</span>) { <span class="hljs-comment">//循环遍历，将旧的hash表中的数据复制到新的hash表中。</span> <span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">int</span> j = <span class="hljs-number">0</span>; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; <span class="hljs-keyword">if</span> ((e = oldTab[j]) != <span class="hljs-keyword">null</span>) { oldTab[j] = <span class="hljs-keyword">null</span>; <span class="hljs-keyword">if</span> (e.next == <span class="hljs-keyword">null</span>) newTab[e.hash & (newCap - <span class="hljs-number">1</span>)] = e; <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (e <span class="hljs-keyword">instanceof</span> TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(<span class="hljs-keyword">this</span>, newTab, j, oldCap); <span class="hljs-keyword">else</span> { <span class="hljs-comment">// preserve order</span> <span class="hljs-comment">//拆分链表</span> Node<K,V> loHead = <span class="hljs-keyword">null</span>, loTail = <span class="hljs-keyword">null</span>; Node<K,V> hiHead = <span class="hljs-keyword">null</span>, hiTail = <span class="hljs-keyword">null</span>; Node<K,V> next; do { next = e.next; <span class="hljs-comment">//用(e.hash & oldCap)规则切割链表，为零在loHead，否则在hiHead</span> <span class="hljs-keyword">if</span> ((e.hash & oldCap) == <span class="hljs-number">0</span>) { <span class="hljs-keyword">if</span> (loTail == <span class="hljs-keyword">null</span>) loHead = e; <span class="hljs-keyword">else</span> loTail.next = e; loTail = e; } <span class="hljs-keyword">else</span> { <span class="hljs-keyword">if</span> (hiTail == <span class="hljs-keyword">null</span>) hiHead = e; <span class="hljs-keyword">else</span> hiTail.next = e; hiTail = e; } } <span class="hljs-keyword">while</span> ((e = next) != <span class="hljs-keyword">null</span>); <span class="hljs-keyword">if</span> (loTail != <span class="hljs-keyword">null</span>) { loTail.next = <span class="hljs-keyword">null</span>; newTab[j] = loHead; } <span class="hljs-keyword">if</span> (hiTail != <span class="hljs-keyword">null</span>) { hiTail.next = <span class="hljs-keyword">null</span>; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } <span class="hljs-keyword">return</span> newTab; } <span class="hljs-comment">//拆分红黑树</span><span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">void</span> split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, <span class="hljs-keyword">int</span> index, <span class="hljs-keyword">int</span> bit) { TreeNode<K,V> b = <span class="hljs-keyword">this</span>; <span class="hljs-comment">// Relink into lo and hi lists, preserving order</span> TreeNode<K,V> loHead = <span class="hljs-keyword">null</span>, loTail = <span class="hljs-keyword">null</span>; TreeNode<K,V> hiHead = <span class="hljs-keyword">null</span>, hiTail = <span class="hljs-keyword">null</span>; <span class="hljs-keyword">int</span> lc = <span class="hljs-number">0</span>, hc = <span class="hljs-number">0</span>; <span class="hljs-keyword">for</span> (TreeNode<K,V> e = b, next; e != <span class="hljs-keyword">null</span>; e = next) { next = (TreeNode<K,V>)e.next; e.next = <span class="hljs-keyword">null</span>; <span class="hljs-keyword">if</span> ((e.hash & bit) == <span class="hljs-number">0</span>) { <span class="hljs-keyword">if</span> ((e.prev = loTail) == <span class="hljs-keyword">null</span>) loHead = e; <span class="hljs-keyword">else</span> loTail.next = e; loTail = e; ++lc; } <span class="hljs-keyword">else</span> { <span class="hljs-keyword">if</span> ((e.prev = hiTail) == <span class="hljs-keyword">null</span>) hiHead = e; <span class="hljs-keyword">else</span> hiTail.next = e; hiTail = e; ++hc; } } <span class="hljs-keyword">if</span> (loHead != <span class="hljs-keyword">null</span>) { <span class="hljs-comment">//UNTREEIFY_THRESHOLD 使用红黑树的阀值</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) tab[index] = loHead.untreeify(map); <span class="hljs-keyword">else</span> { tab[index] = loHead; <span class="hljs-keyword">if</span> (hiHead != <span class="hljs-keyword">null</span>) <span class="hljs-comment">// (else is already treeified)</span> loHead.treeify(tab); } } <span class="hljs-keyword">if</span> (hiHead != <span class="hljs-keyword">null</span>) { <span class="hljs-keyword">if</span> (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map); <span class="hljs-keyword">else</span> { tab[index + bit] = hiHead; <span class="hljs-keyword">if</span> (loHead != <span class="hljs-keyword">null</span>) hiHead.treeify(tab); } }}<span class="hljs-comment">//链表构造法</span><span class="hljs-keyword">final</span> Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) { Node<K,V> hd = <span class="hljs-keyword">null</span>, tl = <span class="hljs-keyword">null</span>; <span class="hljs-keyword">for</span> (Node<K,V> q = <span class="hljs-keyword">this</span>; q != <span class="hljs-keyword">null</span>; q = q.next) { Node<K,V> p = map.replacementNode(q, <span class="hljs-keyword">null</span>); <span class="hljs-keyword">if</span> (tl == <span class="hljs-keyword">null</span>) hd = p; <span class="hljs-keyword">else</span> tl.next = p; tl = p; } <span class="hljs-keyword">return</span> hd; } <span class="hljs-comment">//红黑树的构造方法</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">void</span> treeify(Node<K,V>[] tab) { TreeNode<K,V> root = <span class="hljs-keyword">null</span>; <span class="hljs-keyword">for</span> (TreeNode<K,V> x = <span class="hljs-keyword">this</span>, next; x != <span class="hljs-keyword">null</span>; x = next) { next = (TreeNode<K,V>)x.next; x.left = x.right = <span class="hljs-keyword">null</span>; <span class="hljs-keyword">if</span> (root == <span class="hljs-keyword">null</span>) { x.parent = <span class="hljs-keyword">null</span>; x.red = <span class="hljs-keyword">false</span>; root = x; } <span class="hljs-keyword">else</span> { K k = x.key; <span class="hljs-keyword">int</span> h = x.hash; Class<?> kc = <span class="hljs-keyword">null</span>; <span class="hljs-keyword">for</span> (TreeNode<K,V> p = root;;) { <span class="hljs-keyword">int</span> dir, ph; K pk = p.key; <span class="hljs-keyword">if</span> ((ph = p.hash) > h) dir = -<span class="hljs-number">1</span>; <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (ph < h) dir = <span class="hljs-number">1</span>; <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> ((kc == <span class="hljs-keyword">null</span> && (kc = comparableClassFor(k)) == <span class="hljs-keyword">null</span>) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == <span class="hljs-number">0</span>) dir = tieBreakOrder(k, pk); TreeNode<K,V> xp = p; <span class="hljs-keyword">if</span> ((p = (dir <= <span class="hljs-number">0</span>) ? p.left : p.right) == <span class="hljs-keyword">null</span>) { x.parent = xp; <span class="hljs-keyword">if</span> (dir <= <span class="hljs-number">0</span>) xp.left = x; <span class="hljs-keyword">else</span> xp.right = x; root = balanceInsertion(root, x); <span class="hljs-keyword">break</span>; } } } } moveRootToFront(tab, root); }</code>当哈希表的容量超过默认容量时，必须调整table的大小。当容量已经达到最大可能值时，那么该方法就将容量调整到Integer.MAX_VALUE返回，这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。
http://www.cnblogs.com/huaizuo/p/5371099.html 红黑树hash的计算方法。
2.2.4 put操作
<code class="hljs java has-numbering"> <span class="hljs-javadoc">/** 对外暴露的方法。 */</span> <span class="hljs-keyword">public</span> V <span class="hljs-title">put</span>(K key, V value) { <span class="hljs-keyword">return</span> putVal(hash(key), key, value, <span class="hljs-keyword">false</span>, <span class="hljs-keyword">true</span>); } <span class="hljs-javadoc">/** 对key进行散列 */</span> <span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> hash(Object key) { <span class="hljs-keyword">int</span> h; <span class="hljs-keyword">return</span> (key == <span class="hljs-keyword">null</span>) ? <span class="hljs-number">0</span> : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> <span class="hljs-number">16</span>); } <span class="hljs-javadoc">/** objec 中hashcode的实现，native关键字这里代表了有操作系统进行实现。 */</span> <span class="hljs-keyword">public</span> <span class="hljs-keyword">native</span> <span class="hljs-keyword">int</span> <span class="hljs-title">hashCode</span>(); <span class="hljs-javadoc">/** hash -->key对应的hash值 value-->对应的值 onlyIfAbsent-->true，不改变已经存在的值 evict-->false,该表再创建模式 */</span> <span class="hljs-keyword">final</span> V putVal(<span class="hljs-keyword">int</span> hash, K key, V value, <span class="hljs-keyword">boolean</span> onlyIfAbsent, <span class="hljs-keyword">boolean</span> evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; <span class="hljs-keyword">int</span> n, i; <span class="hljs-keyword">if</span> ((tab = table) == <span class="hljs-keyword">null</span> || (n = tab.length) == <span class="hljs-number">0</span>) n = (tab = resize()).length; <span class="hljs-keyword">if</span> ((p = tab[i = (n - <span class="hljs-number">1</span>) & hash]) == <span class="hljs-keyword">null</span>) tab[i] = newNode(hash, key, value, <span class="hljs-keyword">null</span>); <span class="hljs-keyword">else</span> { Node<K,V> e; K k; <span class="hljs-keyword">if</span> (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != <span class="hljs-keyword">null</span> && key.equals(k)))) e = p; <span class="hljs-keyword">else</span> <span class="hljs-keyword">if</span> (p <span class="hljs-keyword">instanceof</span> TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(<span class="hljs-keyword">this</span>, tab, hash, key, value); <span class="hljs-keyword">else</span> { <span class="hljs-keyword">for</span> (<span class="hljs-keyword">int</span> binCount = <span class="hljs-number">0</span>; ; ++binCount) { <span class="hljs-keyword">if</span> ((e = p.next) == <span class="hljs-keyword">null</span>) { p.next = newNode(hash, key, value, <span class="hljs-keyword">null</span>); <span class="hljs-keyword">if</span> (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - <span class="hljs-number">1</span>) <span class="hljs-comment">// -1 for 1st</span> treeifyBin(tab, hash); <span class="hljs-keyword">break</span>; } <span class="hljs-keyword">if</span> (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != <span class="hljs-keyword">null</span> && key.equals(k)))) <span class="hljs-keyword">break</span>; p = e; } } <span class="hljs-keyword">if</span> (e != <span class="hljs-keyword">null</span>) { <span class="hljs-comment">// existing mapping for key</span> V oldValue = e.value; <span class="hljs-keyword">if</span> (!onlyIfAbsent || oldValue == <span class="hljs-keyword">null</span>) e.value = value; afterNodeAccess(e); <span class="hljs-keyword">return</span> oldValue; } } ++modCount; <span class="hljs-keyword">if</span> (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-keyword">null</span>; }</code>put方法的基本过程如下：
（1）对key的hashcode进行hash计算，获取应该保存到数组中的index。
（2）判断index所指向的数组元素是否为空，如果为空则直接插入。
（3）如果不为空，则依次查找entry中next所指定的元素，判读key是否相等，如果相等，则替换旧的值，返回。
（4）如果都不相等，则将此链表头元素赋值给待插入Node的next变量，让后将待插入元素插入到Node数组中去。
(5)Java 8 在没有降低哈希冲突的度的情况下，使用红黑书代替链表，
<code class="hljs d has-numbering"> <span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> TREEIFY_THRESHOLD = <span class="hljs-number">8</span>; <span class="hljs-keyword">static</span> <span class="hljs-keyword">final</span> <span class="hljs-keyword">int</span> UNTREEIFY_THRESHOLD = <span class="hljs-number">6</span>; <span class="hljs-string">``</span><span class="hljs-string">` 展示了Java 8的HashMap在使用树和使用链表之间切换的阈值。当冲突的元素数增加到8时，链表变为树；当减少至6时，树切换为链表。中间有2个缓冲值的原因是避免频繁的切换浪费计算机资源。 Java 8 HashMap使用的树是红黑树，它的实现基本与JCF中的TreeMap相同。通常，树的有序性通过两个或更多对象比较大小来保证。Java 8 HashMap中的树也通过对象的Hash值（这个hash值与哈希桶索引值不同，索引值在这个hash值的基础上对桶大小M取模，译者注）作为对象的排序键。因为使用Hash值作为排序键打破了Total Ordering（可以理解为数学中的小于等于关系，译者注），因此这里有一个tieBreakOrder()方法来处理这个问题。###2.2.5 get 方法</span></code>
public V get(Object key) {
Node
<code class="hljs java has-numbering">从上面的代码以及注释中可以看出，get操作还是比较简单的，先是根据key进行hash映射，得到其在table中的index，然后遍历真个Entry[index]链表。##<span class="hljs-number">3.</span>java 关键字###<span class="hljs-number">3.1</span> <span class="hljs-keyword">transient</span>的作用及使用方法一个对象只要实现了Serilizable接口，这个对象就可以被序列化。将不需要序列化的属性前添加关键字<span class="hljs-keyword">transient</span>，序列化对象的时候，这个属性就不会序列化到指定的目的地中。 <span class="hljs-number">1</span>）一旦变量被<span class="hljs-keyword">transient</span>修饰，变量将不再是对象持久化的一部分，该变量内容在序列化后无法获得访问。<span class="hljs-number">2</span>）<span class="hljs-keyword">transient</span>关键字只能修饰变量，而不能修饰方法和类。注意，本地变量是不能被<span class="hljs-keyword">transient</span>关键字修饰的。变量如果是用户自定义类变量，则该类需要实现Serializable接口。 <span class="hljs-number">3</span>）被<span class="hljs-keyword">transient</span>关键字修饰的变量不再能被序列化，一个静态变量不管是否被<span class="hljs-keyword">transient</span>修饰，均不能被序列化。例外情况：对象的序列化可以通过实现两种接口来实现，若实现的是Serializable接口，则所有的序列化将会自动进行，若实现的是Externalizable接口，则没有任何东西可以自动序列化，需要在writeExternal方法中进行手工指定所要序列化的变量，这与是否被<span class="hljs-keyword">transient</span>修饰无关。###<span class="hljs-number">3.2</span> <span class="hljs-keyword">native</span>关键字<span class="hljs-number">1</span>。<span class="hljs-keyword">native</span> 是用做java 和其他语言（如c++）进行协作时用的也就是<span class="hljs-keyword">native</span> 后的函数的实现不是用java写的。<span class="hljs-number">2</span>。既然都不是java，那就别管它的源代码了##<span class="hljs-number">4.</span>hashMap与hashSet的区别</code>
public class HashSet
extends AbstractSet
implements Set, Cloneable, java.io.Serializable
{
private static final Object PRESENT = new Object();
public HashSet() { map = new HashMap<>();} public HashSet(Collection<? extends E> c) { map = new HashMap<>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16)); addAll(c);}public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) { map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor);}}
<code class="hljs vala has-numbering">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 <span class="hljs-built_in">Object</span> 对象。<span class="hljs-preprocessor">##5.HashMap与HashTable</span></code>
public class Hashtable
<code class="hljs vala has-numbering"><span class="hljs-number">1.</span>HashTable是一个线程安全的API，它的方法通过synchronized关键字进行修饰。尽管并不推荐使用HashTable来开发一个高性能的应用，但是它确实能够保证你的应用线程安全。相反，HashMap并不保证线程安全。因此当你构建一个多线程应用时，请使用ConcurrentHashMap。<span class="hljs-number">2.</span>关联数组与数组最大的不同，就是对于每一个数据，关联数组会有一个key与之关联，当使用关联数组时，每个数据都可以通过对应的Key来获取。关联数组有许多别名，比如Map（映射）、Dictionary（字典）和Symbol-Table（符号表）。尽管名字不同，他们的含义都是相同的。<span class="hljs-number">3.</span>字典和符号表都是非常直观的术语，无须解释它们的行为。映射来自于数学领域。在函数中，一个域（集合）中的值被与另一个域（集合）中的值关联，这种关联关系叫做映射。<span class="hljs-preprocessor">##6 HashMap与线程安全</span>HashMap底层的数据结构是一个Entry数组，通过对key值进行hash映射，确定key-value对的存放位置。当多个不同key映射到同一个hash值时，它们在Entry数组中以链表的形式存在，新加入的元素会放在链表的头部。可见HashMap的线程不安全的主要原因是HashMap的结构发生了变化，而从上一篇文章中可以知道，HashMap的结构变化发生在数组容量变更时，即当数组元素个数超过了阈值threshold=capacity*loadFactor时，HashMap将resize()<span class="hljs-preprocessor">#####2.2.3.1单线程下单扩容</span><span class="hljs-preprocessor">#####2.2.3.2多线程下单扩容</span><span class="hljs-preprocessor">#####2.2.3.3线程不安全的表现</span><span class="hljs-number">1</span>、多线程put操作后，<span class="hljs-keyword">get</span>操作导致死循环。<span class="hljs-number">2</span>、多线程put非NULL元素后，<span class="hljs-keyword">get</span>操作得到NULL值。<span class="hljs-number">3</span>、多线程put操作，导致元素丢失。<span class="hljs-preprocessor">###如何安全的使用HashMap</span><span class="hljs-number">1.</span>Hashtable<span class="hljs-number">2.</span>ConcurrentHashMap<span class="hljs-number">3.</span>Synchronized Map<span class="hljs-preprocessor">###Hashtable</span>HashMap是Java <span class="hljs-number">1.2</span>引进的Map接口的一个实现。HashMap是新框架中用来代替Hashtable的类，也就是说建议使用HashMap，不要使用Hashtable。Hashtable的方法是同步的，HashMap未经同步，所以在多线程场合要手动同步HashMap这个区别就像Vector和ArrayList一样。查看Hashtable的源代码就可以发现，除构造函数外，Hashtable的所有 <span class="hljs-keyword">public</span> 方法声明中都有 synchronized 关键字，而HashMap的源代码中则连 synchronized 的影子都没有，当然，注释除外。HashTable源码中是使用synchronized来保证线程安全的，<span class="hljs-preprocessor">###ConcurrentHashMap</span>多线程操作要格外小心。知道JDK <span class="hljs-number">1.5</span>引入了ConcurrentHashMap才使得Map重新能够安全的在多线程下操作了。ConcurrentHashMap具体是怎么实现线程安全的呢，肯定不可能是每个方法加synchronized，那样就变成了HashTable。从ConcurrentHashMap代码中可以看出，它引入了一个“分段锁”的概念，具体可以理解为把一个大的Map拆分成N个小的HashTable，根据key.hashCode()来决定把key放到哪个HashTable中。在ConcurrentHashMap中，就是把Map分成了N个Segment，put和<span class="hljs-keyword">get</span>的时候，都是现根据key.hashCode()算出放到哪个Segment中：<span class="hljs-preprocessor">###SynchronizedMap</span></code>
/**
*性能对比例程
*/
public class CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap {
public final static int THREAD_POOL_SIZE = 5;public static Map<String, Integer> crunchifyHashTableObject = null;public static Map<String, Integer> crunchifySynchronizedMapObject = null;public static Map<String, Integer> crunchifyConcurrentHashMapObject = null;public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // Test with Hashtable Object crunchifyHashTableObject = new Hashtable<>(); crunchifyPerformTest(crunchifyHashTableObject); // Test with synchronizedMap Object crunchifySynchronizedMapObject = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, Integer>()); crunchifyPerformTest(crunchifySynchronizedMapObject); // Test with ConcurrentHashMap Object crunchifyConcurrentHashMapObject = new ConcurrentHashMap<>(); crunchifyPerformTest(crunchifyConcurrentHashMapObject);}public static void crunchifyPerformTest(final Map<String, Integer> crunchifyThreads) throws InterruptedException { System.out.println("Test started for: " + crunchifyThreads.getClass()); long averageTime = 0; for (int i = 0; i < 5; i++) { long startTime = System.nanoTime(); ExecutorService crunchifyExServer = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE); for (int j = 0; j < THREAD_POOL_SIZE; j++) { crunchifyExServer.execute(new Runnable() { @SuppressWarnings("unused") @Override public void run() { for (int i = 0; i < 500000; i++) { Integer crunchifyRandomNumber = (int) Math.ceil(Math.random() * 550000); // Retrieve value. We are not using it anywhere Integer crunchifyValue = crunchifyThreads.get(String.valueOf(crunchifyRandomNumber)); // Put value crunchifyThreads.put(String.valueOf(crunchifyRandomNumber), crunchifyRandomNumber); } } }); } // Make sure executor stops crunchifyExServer.shutdown(); // Blocks until all tasks have completed execution after a shutdown request crunchifyExServer.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.DAYS); long entTime = System.nanoTime(); long totalTime = (entTime - startTime) / 1000000L; averageTime += totalTime; System.out.println("2500K entried added/retrieved in " + totalTime + " ms"); } System.out.println("For " + crunchifyThreads.getClass() + " the average time is " + averageTime / 5 + " ms\n");}}
<code class="hljs cs has-numbering"><span class="hljs-preprocessor">##Redis</span>Redis 是一个高效的 key-<span class="hljs-keyword">value</span> 缓存系统，也可以理解为基于键值对的数据库。它对哈希表的设计有非常多值得学习的地方，在不影响源代码逻辑的前提下我会尽可能简化，突出重点。</code>
数据结构
在 Redis 中，字典是一个 dict 类型的结构体，定义在 src/dict.h 中:
typedef struct dict {
dictht ht[2];
long rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
} dict;
这里的 dictht 是用于存储数据的结构体。注意到我们定义了一个长度为 2 的数组，它是为了解决扩容时速度较慢而引入的，其原理后面会详细介绍，rehashidx 也是在扩容时需要用到。先看一下 dictht 的定义:
typedef struct dictht {
dictEntry **table;
unsigned long size;
unsigned long used;
} dictht;
可见结构体中有一个二维数组 table，元素类型是 dictEntry，对应着存储的一个键值对:
typedef struct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
struct dictEntry *next;
} dictEntry;
从 next 指针以及二维数组可以看出，Redis 的哈希表采用拉链法解决冲突。
添加元素
向字典中添加键值对的底层实现如下:
dictEntry *dictAddRaw(dict *d, void *key) {
int index;
dictEntry *entry;
dictht *ht;
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);if ((index = _dictKeyIndex(d, key)) == -1) return NULL;ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];entry = zmalloc(sizeof(*entry));entry->next = ht->table[index];ht->table[index] = entry;ht->used++;dictSetKey(d, entry, key);return entry;}
dictIsRehashing 函数用来判断哈希表是否正在重新哈希。所谓的重新哈希是指在扩容时，原来的键值对需要改变位置。为了优化重哈希的体验，Redis 每次只会移动一个箱子中的内容，下一节会做详细解释。
仔细阅读指针操作部分就会发现，新插入的键值对会放在箱子中链表的头部，而不是在尾部继续插入。这个细节上的改动至少带来两个好处:
找到链表尾部的时间复杂度是 O(n)，或者需要使用额外的内存地址来保存链表尾部的位置。头插法可以节省插入耗时。
对于一个数据库系统来说，最新插入的数据往往更有可能频繁的被获取。头插法可以节省查找耗时。
增量式扩容
所谓的增量式扩容是指，当需要重哈希时，每次只迁移一个箱子里的链表，这样扩容时不会出现性能的大幅度下降。
为了标记哈希表正处于扩容阶段，我们在 dict 结构体中使用 rehashidx 来表示当前正在迁移哪个箱子里的数据。由于在结构体中实际上有两个哈希表，如果添加新的键值对时哈希表正在扩容，我们首先从第一个哈希表中迁移一个箱子的数据到第二个哈希表中，然后键值对会被插入到第二个哈希表中。
在上面给出的 dictAddRaw 方法的实现中，有两句代码:
if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);
// …
ht = dictIsRehashing(d) ? &d->ht[1] : &d->ht[0];
第二句就是用来选择插入到哪个哈希表中，第一句话则是迁移 rehashidx 位置上的链表。它实际上会调用 dictRehash(d,1)，也就是说是单步长的迁移。dictRehash 函数的实现如下:
int dictRehash(dict *d, int n) {
int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
while(n-- && d->ht[0].used != 0) { dictEntry *de, *nextde; while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) { d->rehashidx++; if (--empty_visits == 0) return 1; } de = d->ht[0].table[d->rehashidx]; /* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */ while(de) { unsigned int h; nextde = de->next; /* Get the index in the new hash table */ h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask; de->next = d->ht[1].table[h]; d->ht[1].table[h] = de; d->ht[0].used--; d->ht[1].used++; de = nextde; } d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL; d->rehashidx++;}/* Check if we already rehashed the whole table... */if (d->ht[0].used == 0) { zfree(d->ht[0].table); d->ht[0] = d->ht[1]; _dictReset(&d->ht[1]); d->rehashidx = -1; return 0;}return 1;}
这段代码比较长，但是并不难理解。它由一个 while 循环和 if 语句组成。在单步迁移的情况下，最外层的 while 循环没有意义，而它内部又可以分为两个 while 循环。
第一个循环用来更新 rehashidx 的值，因为有些箱子为空，所以 rehashidx 并非每次都比原来前进一个位置，而是有可能前进几个位置，但最多不超过 10。第二个循环则用来复制链表数据。
最外面的 if 判断中，如果发现旧哈希表已经全部完成迁移，就会释放旧哈希表的内存，同时把新的哈希表赋值给旧的哈希表，最后把 rehashidx 重新设置为 -1，表示重哈希过程结束。
默认哈希函数
与 Java 不同的是，Redis 提供了 void * 类型 key 的哈希函数，也就是通过任何类型的 key 的指针都可以求出哈希值。具体算法定义在 dictGenHashFunction 函数中，由于代码过长，而且都是一些位运算，就不展示了。
它的实现原理是根据指针地址和这一块内存的长度，获取内存中的值，并且放入到一个数组当中，可见这个数组仅由 0 和 1 构成。然后再对这些数字做哈希运算。因此即使两个指针指向的地址不同，但只要其中内容相同，就可以得到相同的哈希值。
归纳对比
首先我们回顾一下 Java 和 Redis 的解决方案。
Java 的长处在于当哈希函数不合理导致链表过长时，会使用红黑树来保证插入和查找的效率。缺点是当哈希表比较大时，如果扩容会导致瞬时效率降低。
Redis 通过增量式扩容解决了这个缺点，同时拉链法的实现(放在链表头部)值得我们学习。Redis 还提供了一个经过严格测试，表现良好的默认哈希函数，避免了链表过长的问题。
Objective-C 的实现和 Java 比较类似，当我们需要重写 isEqual() 方法时，还需要重写 hash 方法。这两种语言并没有提供一个通用的、默认的哈希函数，主要是考虑到 isEqual() 方法可能会被重写，两个内存数据不同的对象可能在语义上被认为是相同的。如果使用默认的哈希函数就会得到不同的哈希值，这两个对象就会同时被添加到 NSSet 集合中，这可能违背我们的期望结果。
根据我的了解，Redis 并不支持重写哈希方法，难道 Redis 就没有考虑到这个问题么？实际上还要从 Redis 的定位说起。由于它是一个高效的，Key-Value 存储系统，它的 key 并不会是一个对象，而是一个用来唯一确定对象的标记。
一般情况下，如果要存储某个用户的信息，key 的值可能是这样: user:100001。Redis 只关心 key 的内存中的数据，因此只要是可以用二进制表示的内容都可以作为 key，比如一张图片。Redis 支持的数据结构包括哈希表和集合(Set)，但是其中的数据类型只能是字符串。因此 Redis 并不存在对象等同性的考虑，也就可以提供默认的哈希函数了。
Redis、Java、Objective-C 之间的异同再次证明了一点:
“`
总结：
1.HashMap线程不安全，主要是多线程put，get是会出现同步问题；
2.多线程操作HashMap是容易出现循环链表，导致get方法调用时可能出现死循环；
3.安全的使用Map有三种方式：Hashtable，SynchronizedMap，ConcurrentHashMap。其中Hashtable不推荐使用，ConcurrentHashMap效率最高。
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