大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说hashmap底层实现原理_底层 第一章 练气层,希望能够帮助大家进步!!!
首先HashMap是Map的一个实现类，而Map存储形式是键值对(key,value)的。可以看成是一个一个的Entry。Entry所存放的位置是由key来决定的。
Map中的key是无序的且不可重复的，所有的key可以看成是一个set集合，如果出现Map中的key如果是自定义类的对象，则必须重写hashCode和equals方法，因为如果不重写，使用的是Object类中的hashCode和equals方法，比较的是内存地址值不是比内容。
Map中的value是无序的可重复的，所有的value可以看成是Collection集合，Map中的value如果是自定义类的对象必须重写equals方法。
至于要重写hashCode和equals分别做什么用，拿hashMap底层原理来说：
当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)，先根据k1的hashCode方法来决定在数组中存放的位置。
如果这个位置没有其它元素，将(k1,v1)直接放入Node类型的数组中，这个数组初始化容量是16，默认的加载因子是0.75，也就是当元素加到12的时候，底层会进行扩容，扩容为原来的2倍。如果该位置已经有其它元素(k2,v2)，那就调用k1的equals方法和k2进行比较二个元素是否相同，如果结果为true，说明二个元素是一样的，用v1替换v2，如果返回值为false，二个元素不一样，就用链表的形式将(k1,v1)存放。
不过当链表中的数据较多时，查询的效率会下降，所以在JDK1.8版本后做了一个升级，hashmap就是当链表中的元素达到8并且数组数量大于64时，会将链表替换成红黑树才会树化时，会将链表替换成红黑树，来提高查找效率。因为对于搜索，插入，删除操作多的情况下，使用红黑树的效率要高一些。
原因是因为红黑树是一种特殊的二叉查找树，二叉查找树所有节点的左子树都小于该节点，所有节点的右子树都大于该节点，就可以通过大小比较关系来进行快速的检索。
在红黑树上插入或者删除一个节点之后，红黑树就发生了变化，可能不满足红黑树的5条性质，也就不再是一颗红黑树了，而是一颗普通的树，可以通过左旋和右旋，使这颗树重新成为红黑树。怕大家搞混，我把二个树之间的区别给上（红黑树与平衡二叉树的区别？红黑树与平衡二叉树的区别？_qfc8930858的博客-CSDN博客_红黑树和平衡二叉树区别）
而且像这种二叉树结构比较常见的使用场景是Mysql二种引擎的索引.
首先B树它的每个节点都是Key.value的二元组，它的key都是从左到右递增的排序，value中存储数据。这种模式在读取数据方面的性能很高，因为有单独的索引文件，Myisam 的存储文件有三个.frm是表的结构文件，.MYD是数据文件，.MYI是索引文件。不过Myisam 也有些缺点它只支持表级锁，不支持行级锁也不支持事务，外键等，所以一般用于大数据存储。
然后是InnoDB，它的存储文件相比Myisam少一个索引文件，它是以 ID 为索引的数据存储，数据现在都被存在了叶子结点，索引在非叶结点上。而这些节点分散在索引页上。在InnoDB里，每个页默认16KB，假设索引的是8B的long型数据，每个key后有个页号4B，还有6B的其他数据，那么每个页的扇出系数为16KB/(8B 4B 6B)≈1000，即每个页可以索引1000个key。在高度h=3时，s=1000^3=10亿！！也就是说，InnoDB通过三次索引页的I/O，即可索引10亿的key，而非叶节点这一行存储的索引，数量就多了，I/O的次数就少了。而Myisam在每个节点都存储数据和索引，这样就减少了每页存储的索引数量。而且InnoDB它还支持行级，表级锁，也支持事务，外键.
另外对于HashMap实际使用过程中还是会出现一些线程安全问题：
HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，而且会抛出并发修改异常，导致原因是并发争取线程资源，修改数据导致的，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。
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。
为了应对hashmap在并发环境下不安全问题可以使用，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，若果在第一轮循环中，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。
（一般面试官开始问你会从java基础问起，一问大多数会问到集合这一块，而集合问的较多的是HashMap，这个时候你就可以往这些方向带着面试官问你，而且扩展的深度也够，所以上面的干货够你说个十来分钟吧，第一个问题拿下后，面试官心里至少简单你的基础够扎实，第一印象分就留下了）
