HashMap 的 get 方法逻辑

HashMap 是一种基于哈希表实现的 Map 接口的数据结构。当我们调用 HashMap 的 get 方法时，HashMap 首先会根据 key 的 hashcode 值计算出它在哈希表中的索引位置。接着，HashMap 会在对应的索引位置上查找 Entry 链表，如果该链表上存在与 key 相等的 Entry 对象，则返回该对象的 value 值；如果不存在，则返回 null。

具体来说，get 方法会先调用 key 的 hashCode 方法计算出它的哈希值，再通过哈希值和哈希表的长度计算出它在哈希表中的位置。如果该位置上的 Entry 链表不为空，则遍历该链表，查找是否存在与 key 相等的 Entry 对象，如果存在则返回该对象的 value 值；如果不存在则返回 null。如果该位置上的 Entry 链表为空，则直接返回 null。

需要注意的是，如果哈希表中存在多个 Entry 对象的 key 值相等（即发生了哈希冲突），则它们会被组织成一个链表，这个链表的头部就是该位置上的 Entry 对象。在查找 key 对应的 value 时，需要遍历该链表，直到找到与 key 相等的 Entry 对象或遍历完整个链表。

相关问题

hashmap put/get的大致执行逻辑

当调用put(K key, V value)方法时，先根据key的hashCode()方法返回的哈希值定位到对应的桶位置。如果当前桶位置没有元素，直接将新元素插入到桶中，然后判断是否需要扩容，如果需要，则进行扩容操作。如果当前桶位置已经存在元素，那么就需要遍历桶中的链表或者红黑树，查找是否已经有相同的key，如果有，更新对应的value值，否则新增一个链表或者红黑树节点。当调用get(Object key)方法时，先根据key的hashCode()方法返回的哈希值定位到对应的桶位置，然后遍历桶中的链表或者红黑树，查找是否存在对应的key，如果存在，返回对应的value值，否则返回null。

hashmap 缓存

### 使用 `HashMap` 实现缓存机制

#### 缓存实现方式
为了使用 `HashMap` 构建简单的缓存结构，可以通过创建一个静态的 `HashMap` 来保存键值对。每当有新的数据加入时，将其放入该哈希表；当查询某条记录时，则尝试从哈希表中获取对应的值。

import java.util.HashMap;

public class SimpleCache<K, V> {
    private final HashMap<K, V> cacheStore = new HashMap<>();

    public void put(K key, V value){
        synchronized (this) {
            cacheStore.put(key,value);
        }
    }

    public V get(K key){
        synchronized (this) {
            return cacheStore.getOrDefault(key,null);
        }
    }
}

此方法能够快速地完成基本功能开发，但对于大规模应用而言存在诸多局限性[^1]。

#### 优点分析
- **查找速度快**：由于采用了哈希算法，在理想情况下可以达到常数级别的访问速度 O(1)，这使得对于频繁读取操作的应用非常有利。
- **易于理解和实现**：相比于其他复杂的缓存解决方案，基于 `HashMap` 的方案更加直观易懂，便于开发者掌握并应用于项目当中。

然而，这种简易做法也伴随着一些明显的缺陷：

#### 缺点探讨
- **无淘汰策略**：随着不断向其中添加新元素，如果没有合理的清除旧数据的方法，最终会导致内存溢出错误的发生。MyBatis 对会话（Session）级别的一级缓存设计较为基础，仅采用未加限制的 `HashMap` 维护缓存项，容易引发此类风险[^2]。
- **线程安全问题**：上述代码片段虽然通过同步关键字实现了最简形式下的并发控制，但这并不是最优解法，并且可能影响性能表现。实际生产环境中应当考虑更高效的锁机制或者选用支持并发访问的数据结构如 `ConcurrentHashMap`。

#### 应用场景建议
适合于那些对缓存容量需求较小、更新频率不高以及不涉及多线程竞争情况的小型应用程序或模块测试阶段。如果业务逻辑允许并且预期不会遇到大量重复请求的话，也可以作为一种临时性的优化措施加以运用。

#### 注意事项提醒
为了避免潜在的风险，在利用 `HashMap` 做缓存时需要注意以下几点：
- 设置合适的初始容量和加载因子以减少扩容带来的开销；
- 考虑引入LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等淘汰算法来管理过期数据；
- 针对可能出现的竞争条件采取适当措施保障程序稳定性，比如改用 `ConcurrentHashMap` 或者第三方库提供的高级特性丰富的缓存组件。