初识HashMap
之前的List，讲了ArrayList、LinkedList，最后讲到了CopyOnWriteArrayList，就前两者而言，反映的是两种思想：
（1）ArrayList以数组形式实现，顺序插入、查找快，插入、删除较慢
（2）LinkedList以链表形式实现，顺序插入、查找较慢，插入、删除方便
那么是否有一种数据结构能够结合上面两种的优点呢？有，答案就是HashMap。
HashMap是一种非常常见、方便和有用的集合，是一种键值对（K-V）形式的存储结构，下面将还是用图示的方式解读HashMap的实现原理。
四个关注点在HashMap上的答案
添加数据
首先看一下HashMap的一个存储单元Entry：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
...
}
之前一篇写LinkedList的文章，里面写到LinkedList是一个双向链表，从HashMap的Entry看得出，Entry组成的是一个单向链表，因为里面只有Entry的后继Entry，而没有Entry的前驱Entry。用图表示应该是这么一个数据结构：
接下来，假设我有这么一段代码：
public static void main(String[] args)
{
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("111", "111");
map.put("222", "222");
}
看一下做了什么。首先从第3行开始，new了一个HashMap出来：
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
注意一下第5行的init()是个空方法，它是HashMap的子类比如LinkedHashMap构造的时候使用的。DEFAULT_INITIAL_CAPACITY为16，也就是说，HashMap在new的时候构造出了一个大小为16的Entry数组，Entry内所有数据都取默认值，如图示为：
看到new出了一个大小为16的Entry数组来。接着第4行，put了一个Key和Value同为111的字符串，看一下put的时候底层做了什么：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
看一下put方法的几个步骤：
1、第2行~第3行就是HashMap允许Key值为空的原因，空的Key会默认放在第0位的数组位置上
2、第4行拿到Key值的HashCode，由于HashCode是Object的方法，因此每个对象都有一个HashCode，对这个HashCode做一次hash计算。按照JDK源码注释的说法，这次hash的作用是根据给定的HashCode对它做一次打乱的操作，防止一些糟糕的Hash算法产生的糟糕的Hash值，至于为什么要防止糟糕的Hash值，HashMap添加元素的最后会讲到
3、第5行根据重新计算的HashCode，对Entry数组的大小取模得到一个Entry数组的位置。看到这里使用了&，移位加快一点代码运行效率。另外，这个取模操作的正确性依赖于length必须是2的N次幂，这个熟悉二进制的朋友一定理解，因此注意HashMap构造函数中，如果你指定HashMap初始数组的大小initialCapacity，如果initialCapacity不是2的N次幂，HashMap会算出大于initialCapacity的最小2的N次幂的值，作为Entry数组的初始化大小。这里为了讲解方便，我们假定字符串111和字符串222算出来的i都是1
4、第6行~第14行会先判断一下原数据结构中是否存在相同的Key值，存在则覆盖并返回，不执行后面的代码。注意一下recordAccess这个方法，它也是HashMap的子类比如LinkedHashMap用的，HashMap中这个方法为空。另外，注意一点，对比Key是否相同，是先比HashCode是否相同，HashCode相同再判断equals是否为true，这样大大增加了HashMap的效率，对HashCode不熟悉的朋友可以看一下我的这篇文章讲讲HashCode的作用
5、第16行的modeCount++是用于fail-fast机制的，每次修改HashMap数据结构的时候都会自增一次这个值
然后就到了关键的addEntry方法了：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
假设new出来的Entry地址为0×00000001，那么，put(“111″, “111″)用图表示应该是这样的：
每一个新增的Entry都位于table[1]上，另外，里面的hash是rehash之后的hash而不是Key最原始的hash。看到table[1]上存放了111—->111这个键值对，它持有原table[1]的引用地址，因此可以寻址到原table[1]，这就是单向链表。 再看一下put(“222″, “222″)做了什么，一张图就可以理解了：
新的Entry再次占据table[1]的位置，并且持有原table[1]，也就是111—->111这个键值对。
至此，HashMap进行put数据的过程就呈现清楚了。不过还有一个问题，就是HashMap如何进行扩容，再看一下addEntry方法：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
看到第4行~第5行，也就是说在每次放置完Entry之后都会判断是否需要扩容。这里不讲扩容是因为HashMap扩容在不正确的使用场景下将会导致死循环，这是一个值得探讨的话题，也是我工作中实际遇到过的一个问题，因此下一篇文章将会详细说明为什么不正确地使用HashMap会导致死循环。
删除数据
有一段代码：
public static void main(String[] args)
{
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("111", "111");
map.put("222", "222");
map.remove("111");
}
第6行删除元素，看一下删除元素的时候做了什么，第4行~第5行添加了两个键值对就沿用上面的图，HashMap删除指定键值对的源代码是：
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
分析一下remove元素的时候做了几步：
1、根据key的hash找到待删除的键值对位于table的哪个位置上
2、记录一个prev表示待删除的Entry的前一个位置Entry，e可以认为是当前位置
3、从table[i]开始遍历链表，假如找到了匹配的Entry，要做一个判断，这个Entry是不是table[i]：
（1）是的话，也就是第14行~第15行，table[i]就直接是table[i]的下一个节点，后面的都不需要动
（2）不是的话，也就是第16行~第17行，e的前一个Entry也就是prev，prev的next指向e的后一个节点，也就是next，这样，e所代表的Entry就被踢出了，e的前后Entry就连起来了
remove(“111″)用图表示就是：
整个过程只需要修改一个节点的next的值即可，非常方便。
修改数据
修改元素也是put，看一下源代码：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
这个其实前面已经提到过了，第6行~第14行就是修改元素的逻辑，如果某个Key已经在数据结构中存在的话，那么就会覆盖原value，也就是第10行的代码。
插入数据
所谓”插入元素”，在我的理解里，一定是基于数据结构是有序的前提下的。像ArrayList、LinkedList，再远点说就是数据库，一条一条都是有序的。
而HashMap，它的顺序是基于HashCode，HashCode是一个随机性很强的数字，所以HashMap中的Entry完全是随机存放的。HashMap又不像LinkedHashMap这样维护了插入元素的顺序，所以对HashMap这个数据结构谈插入元素是没有意义的。
所以，HashMap并没有插入的概念。
再谈HashCode的重要性
前面讲到了，HashMap中对Key的HashCode要做一次rehash，防止一些糟糕的Hash算法生成的糟糕的HashCode，那么为什么要防止糟糕的HashCode？
糟糕的HashCode意味着的是Hash冲突，即多个不同的Key可能得到的是同一个HashCode，糟糕的Hash算法意味着的就是Hash冲突的概率增大，这意味着HashMap的性能将下降，表现在两方面：
1、有10个Key，可能6个Key的HashCode都相同，另外四个Key所在的Entry均匀分布在table的位置上，而某一个位置上却连接了6个Entry。这就失去了HashMap的意义，HashMap这种数据结构性高性能的前提是，Entry均匀地分布在table位置上，但现在确是1 1 1 1 6的分布。所以，我们要求HashCode有很强的随机性，这样就尽可能地可以保证了Entry分布的随机性，提升了HashMap的效率。
2、HashMap在一个某个table位置上遍历链表的时候的代码：
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
看到，由于采用了”&&”运算符，因此先比较HashCode，HashCode都不相同就直接pass了，不会再进行equals比较了。HashCode因为是int值，比较速度非常快，而equals方法往往会对比一系列的内容，速度会慢一些。Hash冲突的概率大，意味着equals比较的次数势必增多，必然降低了HashMap的效率了。
HashMap的table为什么是transient的
一个非常细节的地方：
transient Entry[] table;
看到table用了transient修饰，也就是说table里面的内容全都不会被序列化，不知道大家有没有想过这么写的原因？
在我看来，这么写是非常必要的。因为HashMap是基于HashCode的，HashCode作为Object的方法，是native的：
public native int hashCode();
这意味着的是：HashCode和底层实现相关，不同的虚拟机可能有不同的HashCode算法。再进一步说得明白些就是，可能同一个Key在虚拟机A上的HashCode=1，在虚拟机B上的HashCode=2，在虚拟机C上的HashCode=3。
这就有问题了，Java自诞生以来，就以跨平台性作为最大卖点，好了，如果table不被transient修饰，在虚拟机A上可以用的程序到虚拟机B上可以用的程序就不能用了，失去了跨平台性，因为：
1、Key在虚拟机A上的HashCode=100，连在table[4]上
2、Key在虚拟机B上的HashCode=101，这样，就去table[5]上找Key，明显找不到
整个代码就出问题了。因此，为了避免这一点，Java采取了重写自己序列化table的方法，在writeObject选择将key和value追加到序列化的文件最后面：
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException
{
Iterator<Map.Entry<K,V>> i =
(size > 0) ? entrySet0().iterator() : null;
// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
// Write out number of buckets
s.writeInt(table.length);
// Write out size (number of Mappings)
s.writeInt(size);
// Write out keys and values (alternating)
if (i != null) {
while (i.hasNext()) {
Map.Entry<K,V> e = i.next();
s.writeObject(e.getKey());
s.writeObject(e.getValue());
}
}
}
而在readObject的时候重构HashMap数据结构：
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException
{
// Read in the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
// Read in number of buckets and allocate the bucket array;
int numBuckets = s.readInt();
table = new Entry[numBuckets];
init(); // Give subclass a chance to do its thing.
// Read in size (number of Mappings)
int size = s.readInt();
// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
for (int i=0; i<size; i++) {
K key = (K) s.readObject();
V value = (V) s.readObject();
putForCreate(key, value);
}
}
一种麻烦的方式，但却保证了跨平台性。
这个例子也告诉了我们：尽管使用的虚拟机大多数情况下都是HotSpot，但是也不能对其它虚拟机不管不顾，有跨平台的思想是一件好事。
HashMap和Hashtable的区别
HashMap和Hashtable是一组相似的键值对集合，它们的区别也是面试常被问的问题之一，我这里简单总结一下HashMap和Hashtable的区别：
1、Hashtable是线程安全的，Hashtable所有对外提供的方法都使用了synchronized，也就是同步，而HashMap则是线程非安全的
2、Hashtable不允许空的value，空的value将导致空指针异常，而HashMap则无所谓，没有这方面的限制
3、上面两个缺点是最主要的区别，另外一个区别无关紧要，我只是提一下，就是两个的rehash算法不同，Hashtable的是：
private int hash(Object k) {
// hashSeed will be zero if alternative hashing is disabled.
return hashSeed ^ k.hashCode();
}
这个hashSeed是使用sun.misc.Hashing类的randomHashSeed方法产生的。HashMap的rehash算法上面看过了，也就是：
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
初识HashMap
之前的List，讲了ArrayList、LinkedList，最后讲到了CopyOnWriteArrayList，就前两者而言，反映的是两种思想：
（1）ArrayList以数组形式实现，顺序插入、查找快，插入、删除较慢
（2）LinkedList以链表形式实现，顺序插入、查找较慢，插入、删除方便
那么是否有一种数据结构能够结合上面两种的优点呢？有，答案就是HashMap。
HashMap是一种非常常见、方便和有用的集合，是一种键值对（K-V）形式的存储结构，下面将还是用图示的方式解读HashMap的实现原理。
四个关注点在HashMap上的答案
添加数据
首先看一下HashMap的一个存储单元Entry：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
...
}
之前一篇写LinkedList的文章，里面写到LinkedList是一个双向链表，从HashMap的Entry看得出，Entry组成的是一个单向链表，因为里面只有Entry的后继Entry，而没有Entry的前驱Entry。用图表示应该是这么一个数据结构：
接下来，假设我有这么一段代码：
public static void main(String[] args)
{
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("111", "111");
map.put("222", "222");
}
看一下做了什么。首先从第3行开始，new了一个HashMap出来：
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}
注意一下第5行的init()是个空方法，它是HashMap的子类比如LinkedHashMap构造的时候使用的。DEFAULT_INITIAL_CAPACITY为16，也就是说，HashMap在new的时候构造出了一个大小为16的Entry数组，Entry内所有数据都取默认值，如图示为：
看到new出了一个大小为16的Entry数组来。接着第4行，put了一个Key和Value同为111的字符串，看一下put的时候底层做了什么：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
看一下put方法的几个步骤：
1、第2行~第3行就是HashMap允许Key值为空的原因，空的Key会默认放在第0位的数组位置上
2、第4行拿到Key值的HashCode，由于HashCode是Object的方法，因此每个对象都有一个HashCode，对这个HashCode做一次hash计算。按照JDK源码注释的说法，这次hash的作用是根据给定的HashCode对它做一次打乱的操作，防止一些糟糕的Hash算法产生的糟糕的Hash值，至于为什么要防止糟糕的Hash值，HashMap添加元素的最后会讲到
3、第5行根据重新计算的HashCode，对Entry数组的大小取模得到一个Entry数组的位置。看到这里使用了&，移位加快一点代码运行效率。另外，这个取模操作的正确性依赖于length必须是2的N次幂，这个熟悉二进制的朋友一定理解，因此注意HashMap构造函数中，如果你指定HashMap初始数组的大小initialCapacity，如果initialCapacity不是2的N次幂，HashMap会算出大于initialCapacity的最小2的N次幂的值，作为Entry数组的初始化大小。这里为了讲解方便，我们假定字符串111和字符串222算出来的i都是1
4、第6行~第14行会先判断一下原数据结构中是否存在相同的Key值，存在则覆盖并返回，不执行后面的代码。注意一下recordAccess这个方法，它也是HashMap的子类比如LinkedHashMap用的，HashMap中这个方法为空。另外，注意一点，对比Key是否相同，是先比HashCode是否相同，HashCode相同再判断equals是否为true，这样大大增加了HashMap的效率，对HashCode不熟悉的朋友可以看一下我的这篇文章讲讲HashCode的作用
5、第16行的modeCount++是用于fail-fast机制的，每次修改HashMap数据结构的时候都会自增一次这个值
然后就到了关键的addEntry方法了：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
假设new出来的Entry地址为0×00000001，那么，put(“111″, “111″)用图表示应该是这样的：
每一个新增的Entry都位于table[1]上，另外，里面的hash是rehash之后的hash而不是Key最原始的hash。看到table[1]上存放了111—->111这个键值对，它持有原table[1]的引用地址，因此可以寻址到原table[1]，这就是单向链表。 再看一下put(“222″, “222″)做了什么，一张图就可以理解了：
新的Entry再次占据table[1]的位置，并且持有原table[1]，也就是111—->111这个键值对。
至此，HashMap进行put数据的过程就呈现清楚了。不过还有一个问题，就是HashMap如何进行扩容，再看一下addEntry方法：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
看到第4行~第5行，也就是说在每次放置完Entry之后都会判断是否需要扩容。这里不讲扩容是因为HashMap扩容在不正确的使用场景下将会导致死循环，这是一个值得探讨的话题，也是我工作中实际遇到过的一个问题，因此下一篇文章将会详细说明为什么不正确地使用HashMap会导致死循环。
删除数据
有一段代码：
public static void main(String[] args)
{
Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
map.put("111", "111");
map.put("222", "222");
map.remove("111");
}
第6行删除元素，看一下删除元素的时候做了什么，第4行~第5行添加了两个键值对就沿用上面的图，HashMap删除指定键值对的源代码是：
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
分析一下remove元素的时候做了几步：
1、根据key的hash找到待删除的键值对位于table的哪个位置上
2、记录一个prev表示待删除的Entry的前一个位置Entry，e可以认为是当前位置
3、从table[i]开始遍历链表，假如找到了匹配的Entry，要做一个判断，这个Entry是不是table[i]：
（1）是的话，也就是第14行~第15行，table[i]就直接是table[i]的下一个节点，后面的都不需要动
（2）不是的话，也就是第16行~第17行，e的前一个Entry也就是prev，prev的next指向e的后一个节点，也就是next，这样，e所代表的Entry就被踢出了，e的前后Entry就连起来了
remove(“111″)用图表示就是：
整个过程只需要修改一个节点的next的值即可，非常方便。
修改数据
修改元素也是put，看一下源代码：
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
这个其实前面已经提到过了，第6行~第14行就是修改元素的逻辑，如果某个Key已经在数据结构中存在的话，那么就会覆盖原value，也就是第10行的代码。
插入数据
所谓”插入元素”，在我的理解里，一定是基于数据结构是有序的前提下的。像ArrayList、LinkedList，再远点说就是数据库，一条一条都是有序的。
而HashMap，它的顺序是基于HashCode，HashCode是一个随机性很强的数字，所以HashMap中的Entry完全是随机存放的。HashMap又不像LinkedHashMap这样维护了插入元素的顺序，所以对HashMap这个数据结构谈插入元素是没有意义的。
所以，HashMap并没有插入的概念。
再谈HashCode的重要性
前面讲到了，HashMap中对Key的HashCode要做一次rehash，防止一些糟糕的Hash算法生成的糟糕的HashCode，那么为什么要防止糟糕的HashCode？
糟糕的HashCode意味着的是Hash冲突，即多个不同的Key可能得到的是同一个HashCode，糟糕的Hash算法意味着的就是Hash冲突的概率增大，这意味着HashMap的性能将下降，表现在两方面：
1、有10个Key，可能6个Key的HashCode都相同，另外四个Key所在的Entry均匀分布在table的位置上，而某一个位置上却连接了6个Entry。这就失去了HashMap的意义，HashMap这种数据结构性高性能的前提是，Entry均匀地分布在table位置上，但现在确是1 1 1 1 6的分布。所以，我们要求HashCode有很强的随机性，这样就尽可能地可以保证了Entry分布的随机性，提升了HashMap的效率。
2、HashMap在一个某个table位置上遍历链表的时候的代码：
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
看到，由于采用了”&&”运算符，因此先比较HashCode，HashCode都不相同就直接pass了，不会再进行equals比较了。HashCode因为是int值，比较速度非常快，而equals方法往往会对比一系列的内容，速度会慢一些。Hash冲突的概率大，意味着equals比较的次数势必增多，必然降低了HashMap的效率了。
HashMap的table为什么是transient的
一个非常细节的地方：
transient Entry[] table;
看到table用了transient修饰，也就是说table里面的内容全都不会被序列化，不知道大家有没有想过这么写的原因？
在我看来，这么写是非常必要的。因为HashMap是基于HashCode的，HashCode作为Object的方法，是native的：
public native int hashCode();
这意味着的是：HashCode和底层实现相关，不同的虚拟机可能有不同的HashCode算法。再进一步说得明白些就是，可能同一个Key在虚拟机A上的HashCode=1，在虚拟机B上的HashCode=2，在虚拟机C上的HashCode=3。
这就有问题了，Java自诞生以来，就以跨平台性作为最大卖点，好了，如果table不被transient修饰，在虚拟机A上可以用的程序到虚拟机B上可以用的程序就不能用了，失去了跨平台性，因为：
1、Key在虚拟机A上的HashCode=100，连在table[4]上
2、Key在虚拟机B上的HashCode=101，这样，就去table[5]上找Key，明显找不到
整个代码就出问题了。因此，为了避免这一点，Java采取了重写自己序列化table的方法，在writeObject选择将key和value追加到序列化的文件最后面：
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException
{
Iterator<Map.Entry<K,V>> i =
(size > 0) ? entrySet0().iterator() : null;
// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
// Write out number of buckets
s.writeInt(table.length);
// Write out size (number of Mappings)
s.writeInt(size);
// Write out keys and values (alternating)
if (i != null) {
while (i.hasNext()) {
Map.Entry<K,V> e = i.next();
s.writeObject(e.getKey());
s.writeObject(e.getValue());
}
}
}
而在readObject的时候重构HashMap数据结构：
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException
{
// Read in the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
// Read in number of buckets and allocate the bucket array;
int numBuckets = s.readInt();
table = new Entry[numBuckets];
init(); // Give subclass a chance to do its thing.
// Read in size (number of Mappings)
int size = s.readInt();
// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
for (int i=0; i<size; i++) {
K key = (K) s.readObject();
V value = (V) s.readObject();
putForCreate(key, value);
}
}
一种麻烦的方式，但却保证了跨平台性。
这个例子也告诉了我们：尽管使用的虚拟机大多数情况下都是HotSpot，但是也不能对其它虚拟机不管不顾，有跨平台的思想是一件好事。
HashMap和Hashtable的区别
HashMap和Hashtable是一组相似的键值对集合，它们的区别也是面试常被问的问题之一，我这里简单总结一下HashMap和Hashtable的区别：
1、Hashtable是线程安全的，Hashtable所有对外提供的方法都使用了synchronized，也就是同步，而HashMap则是线程非安全的
2、Hashtable不允许空的value，空的value将导致空指针异常，而HashMap则无所谓，没有这方面的限制
3、上面两个缺点是最主要的区别，另外一个区别无关紧要，我只是提一下，就是两个的rehash算法不同，Hashtable的是：
private int hash(Object k) {
// hashSeed will be zero if alternative hashing is disabled.
return hashSeed ^ k.hashCode();
}
这个hashSeed是使用sun.misc.Hashing类的randomHashSeed方法产生的。HashMap的rehash算法上面看过了，也就是：
static int hash(int h) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}