繼上一篇文章Java集合框架綜述后，今天正式開始分析具體集合類的代碼，首先以既熟悉又陌生的HashMap開始。

簽名（signature）

public class HashMap<K,V> 
extends AbstractMap<K,V> 
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 

可以看到HashMap繼承了

• 標(biāo)記接口Cloneable，用于表明HashMap對象會重寫java.lang.Object#clone()方法，HashMap實現(xiàn)的是淺拷貝（shallow copy）。

• 標(biāo)記接口Serializable，用于表明HashMap對象可以被序列化

比較有意思的是，HashMap同時繼承了抽象類AbstractMap與接口Map，因為抽象類AbstractMap的簽名為

public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V> 

Stack Overfloooow上解釋到：

在語法層面繼承接口Map是多余的，這么做僅僅是為了讓閱讀代碼的人明確知道HashMap是屬于Map體系的，起到了文檔的作用

AbstractMap相當(dāng)于個輔助類，Map的一些操作這里面已經(jīng)提供了默認(rèn)實現(xiàn)，后面具體的子類如果沒有特殊行為，可直接使用AbstractMap提供的實現(xiàn)。

Cloneable接口

<code>It's evil, don't use it. </code> 

Cloneable這個接口設(shè)計的非常不好，最致命的一點是它里面竟然沒有clone方法，也就是說我們自己寫的類完全可以實現(xiàn)這個接口的同時不重寫clone方法。

關(guān)于Cloneable的不足，大家可以去看看《Effective Java》一書的作者給出的理由，在所給鏈接的文章里，Josh Bloch也會講如何實現(xiàn)深拷貝比較好，我這里就不在贅述了。

Map接口

在Eclipse中的outline面板可以看到Map接口里面包含以下成員方法與內(nèi)部類：

 

Map_field_method

可以看到，這里的成員方法不外乎是“增刪改查”，這也反映了我們編寫程序時，一定是以“數(shù)據(jù)”為導(dǎo)向的。

 

在上篇文章講了Map雖然并不是Collection，但是它提供了三種“集合視角”（collection views），與下面三個方法一一對應(yīng)：

• Set<K> keySet()，提供key的集合視角

• Collection<V> values()，提供value的集合視角

• Set<Map.Entry<K, V>> entrySet()，提供key-value序?qū)Φ募弦暯牵@里用內(nèi)部類Map.Entry表示序?qū)?/p>

AbstractMap抽象類

AbstractMap對Map中的方法提供了一個基本實現(xiàn)，減少了實現(xiàn)Map接口的工作量。

舉例來說：

如果要實現(xiàn)個不可變（unmodifiable）的map，那么只需繼承AbstractMap，然后實現(xiàn)其entrySet方法，這個方法返回的set不支持add與remove，同時這個set的迭代器（iterator）不支持remove操作即可。

相反，如果要實現(xiàn)個可變（modifiable）的map，首先繼承AbstractMap，然后重寫（override）AbstractMap的put方法，同時實現(xiàn)entrySet所返回set的迭代器的remove方法即可。

設(shè)計理念（design concept）

哈希表（hash table）

HashMap是一種基于哈希表（hash table）實現(xiàn)的map，哈希表（也叫關(guān)聯(lián)數(shù)組）一種通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，大多數(shù)的現(xiàn)代語言都原生支持，其概念也比較簡單：key經(jīng)過hash函數(shù)作用后得到一個槽（buckets或slots）的索引（index），槽中保存著我們想要獲取的值，如下圖所示

 

hash table demo

很容易想到，一些不同的key經(jīng)過同一hash函數(shù)后可能產(chǎn)生相同的索引，也就是產(chǎn)生了沖突，這是在所難免的。
所以利用哈希表這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)具體類時，需要：

 

• 設(shè)計個好的hash函數(shù)，使沖突盡可能的減少

• 其次是需要解決發(fā)生沖突后如何處理。

后面會重點介紹HashMap是如何解決這兩個問題的。

HashMap的一些特點

• 線程非安全，并且允許key與value都為null值，HashTable與之相反，為線程安全，key與value都不允許null值。

• 不保證其內(nèi)部元素的順序，而且隨著時間的推移，同一元素的位置也可能改變（resize的情況）

• put、get操作的時間復(fù)雜度為O(1)。

• 遍歷其集合視角的時間復(fù)雜度與其容量（capacity，槽的個數(shù)）和現(xiàn)有元素的大?。╡ntry的個數(shù)）成正比，所以如果遍歷的性能要求很高， 不要把capactiy設(shè)置的過高或把平衡因子（load factor，當(dāng)entry數(shù)大于capacity*loadFactor時，會進行resize，reside會導(dǎo)致key進行rehash）設(shè)置的過 低。

• 由于HashMap是線程非安全的，這也就是意味著如果多個線程同時對一hashmap的集合試圖做迭代時有結(jié)構(gòu)的上改變（添加、刪除entry，只改變entry的value的值不算結(jié)構(gòu)改變），那么會報ConcurrentModificationException，專業(yè)術(shù)語叫fail-fast，盡早報錯對于多線程程序來說是很有必要的。

• Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...)); 通過這種方式可以得到一個線程安全的map。

源碼剖析

首先從構(gòu)造函數(shù)開始講，HashMap遵循集合框架的約束，提供了一個參數(shù)為空的構(gòu)造函數(shù)與有一個參數(shù)且參數(shù)類型為Map的構(gòu)造函數(shù)。除此之外，還提供了兩個構(gòu)造函數(shù)，用于設(shè)置HashMap的容量（capacity）與平衡因子（loadFactor）。

 

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { 
    if (initialCapacity < 0) 
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + 
                                           initialCapacity); 
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) 
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; 
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) 
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + 
                                           loadFactor); 
    this.loadFactor = loadFactor; 
    threshold = initialCapacity; 
    init(); 
} 
public HashMap(int initialCapacity) { 
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 
} 
public HashMap() { 
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR); 
} 
 
從代碼上可以看到，容量與平衡因子都有個默認(rèn)值，并且容量有個***值 
 
/** 
* The default initial capacity - MUST be a power of two. 
*/ 
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 
/** 
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified 
* by either of the constructors with arguments. 
* MUST be a power of two <= 1<<30. 
*/ 
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
/** 
* The load factor used when none specified in constructor. 
*/ 
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 

可以看到，默認(rèn)的平衡因子為0.75，這是權(quán)衡了時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度之后的***取值（JDK說是***的），過高的因子會降低存儲空間但是查找（lookup，包括HashMap中的put與get方法）的時間就會增加。

這里比較奇怪的是問題：容量必須為2的指數(shù)倍（默認(rèn)為16），這是為什么呢？解答這個問題，需要了解HashMap中哈希函數(shù)的設(shè)計原理。

哈希函數(shù)的設(shè)計原理

/** 
  * Retrieve object hash code and applies a supplemental hash function to the 
  * result hash, which defends against poor quality hash functions.  This is 
  * critical because HashMap uses power-of-two length hash tables, that 
  * otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ 
  * in lower bits. Note: Null keys always map to hash 0, thus index 0. 
  */ 
final int hash(Object k) { 
     int h = hashSeed; 
     if (0 != h && k instanceof String) { 
         return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); 
     } 
     h ^= k.hashCode(); 
     // 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); 
} 
/** 
  * Returns index for hash code h. 
  */ 
static int indexFor(int h, int length) { 
     // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2"; 
     return h & (length-1); 
} 

看到這么多位操作，是不是覺得暈頭轉(zhuǎn)向了呢，還是搞清楚原理就行了，畢竟位操作速度是很快的，不能因為不好理解就不用了。

網(wǎng)上說這個問題的也比較多，我這里根據(jù)自己的理解，盡量做到通俗易懂。

在哈希表容量（也就是buckets或slots大?。閘ength的情況下，為了使每個key都能在沖突最小的情況下映射到[0,length)（注意是左閉右開區(qū)間）的索引（index）內(nèi)，一般有兩種做法：

1. 讓length為素數(shù)，然后用hashCode(key) mod length的方法得到索引

2. 讓length為2的指數(shù)倍，然后用hashCode(key) & (length-1)的方法得到索引

HashTable用的是方法1，HashMap用的是方法2。

因為本篇主題講的是HashMap，所以關(guān)于方法1為什么要用素數(shù)，我這里不想過多介紹，大家可以看這里。

重點說說方法2的情況，方法2其實也比較好理解：

因為length為2的指數(shù)倍，所以length-1所對應(yīng)的二進制位都為1，然后在與hashCode(key)做與運算，即可得到[0,length)內(nèi)的索引

但是這里有個問題，如果hashCode(key)的大于length的值，而且hashCode(key)的二進制位的低位變化不大，那么沖突就會很多，舉個例子：

Java中對象的哈希值都32位整數(shù)，而HashMap默認(rèn)大小為16，那么有兩個對象那么的哈希值分別為：0xABAB0000與0xBABA0000，它們的后幾位都是一樣，那么與16異或后得到結(jié)果應(yīng)該也是一樣的，也就是產(chǎn)生了沖突。

造成沖突的原因關(guān)鍵在于16限制了只能用低位來計算，高位直接舍棄了，所以我們需要額外的哈希函數(shù)而不只是簡單的對象的hashCode方法了。

具體來說，就是HashMap中hash函數(shù)干的事了

首先有個隨機的hashSeed，來降低沖突發(fā)生的幾率

然后如果是字符串，用了sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);來獲取索引值

***，通過一系列無符號右移操作，來把高位與低位進行異或操作，來降低沖突發(fā)生的幾率

右移的偏移量20，12，7，4是怎么來的呢？因為Java中對象的哈希值都是32位的，所以這幾個數(shù)應(yīng)該就是把高位與低位做異或運算，至于這幾個數(shù)是如何選取的，就不清楚了，網(wǎng)上搜了半天也沒統(tǒng)一且讓人信服的說法，大家可以參考下面幾個鏈接：

• http://stackoverflow.com/questions/7922019/openjdks-rehashing-mechanism/7922219#7922219

• http://stackoverflow.com/questions/9335169/understanding-strange-java-hash-function/9336103#9336103

• http://stackoverflow.com/questions/14453163/can-anybody-explain-how-java-design-hashmaps-hash-function/14479945#14479945

HashMap.Entry

HashMap中存放的是HashMap.Entry對象，它繼承自Map.Entry，其比較重要的是構(gòu)造函數(shù)

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { 
    final K key; 
    V value; 
    Entry<K,V> next; 
    int hash; 
    Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { 
        value = v; 
        next = n; 
        key = k; 
        hash = h; 
    } 
    // setter, getter, equals, toString 方法省略 
    public final int hashCode() { 
        //用key的hash值與上value的hash值作為Entry的hash值 
        return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue()); 
    } 
    /** 
     * This method is invoked whenever the value in an entry is 
     * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already 
     * in the HashMap. 
     */ 
    void recordAccess(HashMap<K,V> m) { 
    } 
    /** 
     * This method is invoked whenever the entry is 
     * removed from the table. 
     */ 
    void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { 
    } 
} 

可以看到，Entry實現(xiàn)了單向鏈表的功能，用next成員變量來級連起來。

介紹完Entry對象，下面要說一個比較重要的成員變量

/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
//HashMap內(nèi)部維護了一個為數(shù)組類型的Entry變量table，用來保存添加進來的Entry對象
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

你也許會疑問，Entry不是單向鏈表嘛，怎么這里又需要個數(shù)組類型的table呢？

我翻了下之前的算法書，其實這是解決沖突的一個方式：鏈地址法（開散列法），效果如下：

 

鏈地址法處理沖突得到的散列表

就是相同索引值的Entry，會以單向鏈表的形式存在

 

鏈地址法的可視化

網(wǎng)上找到個很好的網(wǎng)站，用來可視化各種常見的算法，很棒。瞬間覺得國外大學(xué)比國內(nèi)的強不知多少倍。

下面的鏈接可以模仿哈希表采用鏈地址法解決沖突，大家可以自己去玩玩

• https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/OpenHash.html

get操作

get操作相比put操作簡單，所以先介紹get操作

public V get(Object key) { 
    //單獨處理key為null的情況 
    if (key == null) 
        return getForNullKey(); 
    Entry<K,V> entry = getEntry(key); 
    return null == entry ? null : entry.getValue(); 
} 
private V getForNullKey() { 
    if (size == 0) { 
        return null; 
    } 
    //key為null的Entry用于放在table[0]中，但是在table[0]沖突鏈中的Entry的key不一定為null 
    //所以需要遍歷沖突鏈，查找key是否存在 
    for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) { 
        if (e.key == null) 
            return e.value; 
    } 
    return null; 
} 
final Entry<K,V> getEntry(Object key) { 
    if (size == 0) { 
        return null; 
    } 
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); 
    //首先定位到索引在table中的位置 
    //然后遍歷沖突鏈，查找key是否存在 
    for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; 
         e != null; 
         e = e.next) { 
        Object k; 
        if (e.hash == hash && 
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 
            return e; 
    } 
    return null; 
} 

put操作（含update操作）

因為put操作有可能需要對HashMap進行resize，所以實現(xiàn)略復(fù)雜些

private void inflateTable(int toSize) { 
    //輔助函數(shù)，用于填充HashMap到指定的capacity 
    // Find a power of 2 >= toSize 
    int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); 
    //threshold為resize的閾值，超過后HashMap會進行resize，內(nèi)容的entry會進行rehash 
    threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); 
    table = new Entry[capacity]; 
    initHashSeedAsNeeded(capacity); 
} 
/** 
* Associates the specified value with the specified key in this map. 
* If the map previously contained a mapping for the key, the old 
* value is replaced. 
*/ 
public V put(K key, V value) { 
    if (table == EMPTY_TABLE) { 
        inflateTable(threshold); 
    } 
    if (key == null) 
        return putForNullKey(value); 
    int hash = hash(key); 
    int i = indexFor(hash, table.length); 
    //這里的循環(huán)是關(guān)鍵 
    //當(dāng)新增的key所對應(yīng)的索引i，對應(yīng)table[i]中已經(jīng)有值時，進入循環(huán)體 
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 
        Object k; 
        //判斷是否存在本次插入的key，如果存在用本次的value替換之前oldValue，相當(dāng)于update操作 
        //并返回之前的oldValue 
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { 
            V oldValue = e.value; 
            e.value = value; 
            e.recordAccess(this); 
            return oldValue; 
        } 
    } 
    //如果本次新增key之前不存在于HashMap中，modCount加1，說明結(jié)構(gòu)改變了 
    modCount++; 
    addEntry(hash, key, value, i); 
    return null; 
} 
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 
    //如果增加一個元素會后，HashMap的大小超過閾值，需要resize 
    if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { 
        //增加的幅度是之前的1倍 
        resize(2 * table.length); 
        hash = (null != key) ? hash(key) : 0; 
        bucketIndex = indexFor(hash, table.length); 
    } 
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex); 
} 
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { 
    //首先得到該索引處的沖突鏈Entries，有可能為null，不為null 
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; 
    //然后把新的Entry添加到?jīng)_突鏈的開頭，也就是說，后插入的反而在前面（***次還真沒看明白） 
    //需要注意的是table[bucketIndex]本身并不存儲節(jié)點信息， 
    //它就相當(dāng)于是單向鏈表的頭指針，數(shù)據(jù)都存放在沖突鏈中。 
    table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); 
    size++; 
} 
//下面看看HashMap是如何進行resize，廬山真面目就要揭曉了 
void resize(int newCapacity) { 
    Entry[] oldTable = table; 
    int oldCapacity = oldTable.length; 
    //如果已經(jīng)達(dá)到***容量，那么就直接返回 
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { 
        threshold = Integer.MAX_VALUE; 
        return; 
    } 
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; 
    //initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值決定了是否需要重新計算Entry的hash值 
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); 
    table = newTable; 
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); 
} 
/** 
* Transfers all entries from current table to newTable. 
*/ 
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { 
    int newCapacity = newTable.length; 
    //遍歷當(dāng)前的table，將里面的元素添加到新的newTable中 
    for (Entry<K,V> e : table) { 
        while(null != e) { 
            Entry<K,V> next = e.next; 
            if (rehash) { 
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); 
            } 
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity); 
            e.next = newTable[i]; 
            //***這兩句用了與put放過相同的技巧 
            //將后插入的反而在前面 
            newTable[i] = e; 
            e = next; 
        } 
    } 
} 
/** 
* Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we 
* really need it. 
*/ 
final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) { 
    boolean currentAltHashing = hashSeed != 0; 
    boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() && 
            (capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD); 
    //這里說明了，在hashSeed不為0或滿足useAltHash時，會重算Entry的hash值 
    //至于useAltHashing的作用可以參考下面的鏈接 
    // http://stackoverflow.com/questions/29918624/what-is-the-use-of-holder-class-in-hashmap 
    boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing; 
    if (switching) { 
        hashSeed = useAltHashing 
            ? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this) 
            : 0; 
    } 
    return switching; 
} 

remove操作

public V remove(Object key) { 
    Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key); 
    //可以看到刪除的key如果存在，就返回其所對應(yīng)的value 
    return (e == null ? null : e.value); 
} 
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { 
    if (size == 0) { 
        return null; 
    } 
    int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); 
    int i = indexFor(hash, table.length); 
    //這里用了兩個Entry對象，相當(dāng)于兩個指針，為的是防治沖突鏈發(fā)生斷裂的情況 
    //這里的思路就是一般的單向鏈表的刪除思路 
    Entry<K,V> prev = table[i]; 
    Entry<K,V> e = prev; 
    //當(dāng)table[i]中存在沖突鏈時，開始遍歷里面的元素 
    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) //當(dāng)沖突鏈只有一個Entry時 
                table[i] = next; 
            else 
                prev.next = next; 
            e.recordRemoval(this); 
            return e; 
        } 
        prev = e; 
        e = next; 
    } 
    return e; 
} 

到現(xiàn)在為止，HashMap的增刪改查都介紹完了。
一般而言，認(rèn)為HashMap的這四種操作時間復(fù)雜度為O(1)，因為它hash函數(shù)性質(zhì)較好，保證了沖突發(fā)生的幾率較小。

HashMap的序列化

介紹到這里，基本上算是把HashMap中一些核心的點講完了，但還有個比較嚴(yán)重的問題：保存Entry的table數(shù)組為transient的，也就是說在進行序列化時，并不會包含該成員，這是為什么呢？

transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;

為了解答這個問題，我們需要明確下面事實：

• Object.hashCode方法對于一個類的兩個實例返回的是不同的哈希值

我們可以試想下面的場景：

我們在機器A上算出對象A的哈希值與索引，然后把它插入到HashMap中，然后把該HashMap序列化后，在機器B上重新算對象的哈希值與索引，這與機器A上算出的是不一樣的，所以我們在機器B上get對象A時，會得到錯誤的結(jié)果。

所以說，當(dāng)序列化一個HashMap對象時，保存Entry的table是不需要序列化進來的，因為它在另一臺機器上是錯誤的。

因為這個原因，HashMap重現(xiàn)了writeObject與readObject 方法

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) 
    throws IOException 
{ 
    // Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff 
    s.defaultWriteObject(); 
 
    // Write out number of buckets 
    if (table==EMPTY_TABLE) { 
        s.writeInt(roundUpToPowerOf2(threshold)); 
    } else { 
       s.writeInt(table.length); 
    } 
 
    // Write out size (number of Mappings) 
    s.writeInt(size); 
 
    // Write out keys and values (alternating) 
    if (size > 0) { 
        for(Map.Entry<K,V> e : entrySet0()) { 
            s.writeObject(e.getKey()); 
            s.writeObject(e.getValue()); 
        } 
    } 
} 
 
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L; 
 
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) 
     throws IOException, ClassNotFoundException 
{ 
    // Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff 
    s.defaultReadObject(); 
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) { 
        throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " + 
                                           loadFactor); 
    } 
 
    // set other fields that need values 
    table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE; 
 
    // Read in number of buckets 
    s.readInt(); // ignored. 
 
    // Read number of mappings 
    int mappings = s.readInt(); 
    if (mappings < 0) 
        throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " + 
                                           mappings); 
 
    // capacity chosen by number of mappings and desired load (if >= 0.25) 
    int capacity = (int) Math.min( 
                mappings * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f), 
                // we have limits... 
                HashMap.MAXIMUM_CAPACITY); 
 
    // allocate the bucket array; 
    if (mappings > 0) { 
        inflateTable(capacity); 
    } else { 
        threshold = capacity; 
    } 
 
    init();  // Give subclass a chance to do its thing. 
 
    // Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap 
    for (int i = 0; i < mappings; i++) { 
        K key = (K) s.readObject(); 
        V value = (V) s.readObject(); 
        putForCreate(key, value); 
    } 
} 
private void putForCreate(K key, V value) { 
    int hash = null == key ? 0 : hash(key); 
    int i = indexFor(hash, table.length); 
 
    /** 
     * Look for preexisting entry for key.  This will never happen for 
     * clone or deserialize.  It will only happen for construction if the 
     * input Map is a sorted map whose ordering is inconsistent w/ equals. 
     */ 
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { 
        Object k; 
        if (e.hash == hash && 
            ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { 
            e.value = value; 
            return; 
        } 
    } 
 
    createEntry(hash, key, value, i); 
} 

簡單來說，在序列化時，針對Entry的key與value分別單獨序列化，當(dāng)反序列化時，再單獨處理即可。

總結(jié)

在總結(jié)完HashMap后，發(fā)現(xiàn)這里面一些核心的東西，像哈希表的沖突解決，都是算法課上學(xué)到，不過由于“年代久遠(yuǎn)”，已經(jīng)忘得差不多了，我覺得忘

• 一方面是由于時間久不用

• 另一方面是由于本身沒理解好

平時多去思考，這樣在遇到一些性能問題時也好排查。

還有一點就是我們在分析某些具體類或方法時，不要花太多時間一些細(xì)枝末節(jié)的邊界條件上，這樣很得不償失，倒不是說這么邊界條件不重要，程序的bug往往就是邊界條件沒考慮周全導(dǎo)致的。

只是說我們可以在理解了這個類或方法的總體思路后，再來分析這些邊界條件。

如果一開始就分析，那真是丈二和尚——摸不著頭腦了，隨著對它工作原理的加深，才有可能理解這些邊界條件的場景。