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HashMap在日常開發中基本是天天見的，而且都知道什么時候需要用HashMap，根據Key存取Value，但是存和取的時候那些操作卻是很少去研究。同時在面試中也是面試官們必問的。以下是基于JDK1.8
先看看HashMap的結構圖：
// hashMap數組的初始容量 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 負載因子 0.75f;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 樹形化閾值 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 解除樹形化閾值 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 樹形化的另一條件 Map數組的長度閾值 64
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64
// 這個就是hashMap的內部數組了，而Node則是鏈表節點對象。
transient Node<K,V>[] table;
// 數組擴容閾值。
int threshold;initialCapacity?數組的初始容量為16。可以在構造方法中指定。必須是2的冪次方。(16 → 32 → 64 ...)
loadFactor?加載因子 0.75f。 所謂的加載因子就是HashMap的容量達到0.75時的時候會試試擴容resize(), (例：假設有一個 HashMap 的初始容量為 16 ，那么擴容的閥值就是 0.75 * 16 = 12 。也就是說，在你打算存入第 13 個值的時候，HashMap 會先執行擴容)。加載因子也能通過構造方法中指定，如果指定大于1，則數組不會擴容，犧牲了性能不過提升了內存。
TREEIFY_THRESHOLD?樹形化閾值。當鏈表的節點個數大于等于這個值時，會將鏈表轉化為紅黑樹。
UNTREEIFY_THRESHOLD??解除樹形化閾值。當鏈表的節點個數小于等于這個值時，會將紅黑樹轉換成普通的鏈表。
MIN_TREEIFY_CAPACITY樹形化閾值的第二條件。當數組的長度小于這個值時，就算樹形化閾達標，鏈表也不會轉化為紅黑樹，而是優先擴容數組resize()。
threshold?數組擴容閾值。即：HashMap數組總容量 * 加載因子。當前容量大于或等于該值時會執行擴容resize()。擴容的容量為當前 HashMap 總容量的兩倍。比如，當前 HashMap 的總容量為 16 ，那么擴容之后為 32 。
// table 內部數組是節點類型
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next; //下一個節點
//省略...
}拉鏈法的散列表是通過鏈表解決碰撞問題的，所以HashMap的內部數組是節點類型。?hash值是經過hash()方法處理過的hashCode，也就是數組的索引 bucket，為了使hashCode分布更加隨機。
java.util.HashMap<K, V>.Node<K, V>
java.util.LinkedMap<K, V>.Entry<K, V>
java.util.HashMap<K, V>.TreeNOde<K, V>TreeNode是Node是子類，繼承關系如下：Node是單向鏈表節點，Entry是雙向鏈表節點，TreeNode是紅黑樹節點。TreeNode的代碼400多行都是寫的紅黑樹。這個有點難度..可以自行去了解。
HashMap是基于拉鏈法實現的一個散列表，內部由數組和鏈表和紅黑樹實現。
數組的初始容量為16，而容量是以2的次方擴充的，一是為了提高性能使用足夠大的數組，二是為了能使用位運算代替取模預算(據說提升了5~8倍)。
數組是否需要擴充是通過負載因子判斷的，如果當前元素個數為數組容量的0.75時，就會擴充數組。這個0.75就是默認的負載因子，可由構造傳入。我們也可以設置大于1的負載因子，這樣數組就不會擴充，犧牲性能，節省內存。
為了解決碰撞，數組中的元素是單向鏈表類型。當鏈表長度到達一個閾值時（7或8），會將鏈表轉換成紅黑樹提高性能。而當鏈表長度縮小到另一個閾值時（6），又會將紅黑樹轉換回單向鏈表提高性能，這里是一個平衡點。
// 默認數組初始容量為16，負載因子為0.75f
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}// 指定數組的初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}// 指定數組的初始容量 和 負載因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// NaN：Not a Number。例如給-1開方就會得到NaN。
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// 這個方法可以將任意一個整數轉換成2的次方。
// 例如輸入10，則會返回16。
// 另外，有人可能疑惑，不是說threshold是 數組容量 * loadFactor得到的嗎？
// 是的，在第一次put操作，擴充數組時，會將這個threshold作為數組容量，然后再重新計算這個值。
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}在使用指定數組的初始容量時上面說過，數組容量必須是2的次方。所以就需要通過算法將我們給定的數值轉換成2的次方。
// 這個方法可以將任意一個整數轉換成2的次方。
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}相關的位運算這里不做講解。想了解的可以自己去查閱資料。
HashMap采用hash算法來決定集合中元素的存儲位置，每當系統初始化HashMap時，會創建一個為capacity的數組，這個數組里面可以存儲元素的位置被成為桶(bucket), 每個bucket都有其指定索引。可以根據該索引快速訪問存儲的元素。
public V put(K key, V value) {
// 傳入的key經過了 hash(key) 方法
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 特殊處理的hashCode
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}在Java中每個對象都會擁有一個hashCode()方法，這個就是散列函數，通過這個方法會返回一個32位的整數，使用這么大的值作為哈希值其實是為了盡量避免發生碰撞(相同)，例如兩個不同對象的hashCode一樣的話那就是發生了碰撞。但是如果用這么長的數字來當做索引肯定是不行的，那需要數組有多大才行？所以我們需要把這個hashCode縮小到規定數組的長度范圍內。
上面的代碼只是用hashCode的高16位與低16位進行異或運算。hash()方法就是將hashCode進一步的混淆，增加其“隨機度”，試圖減少插入HashMap時的hash沖突。
在putVal方法中，有一行這樣的代碼
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)i = (n - 1) & hash，n是數組長度，hash就是通過hash()方法進行高低位異或運算得出來的hash值。
這個表達式就是hash值的取模運算，上面已經說過當除數為2的次方時，可以用與運算提高性能。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// onlyIfAbsent：當存入鍵值對時，如果該key已存在，是否覆蓋它的value。false為覆蓋，true為不覆蓋 參考putIfAbsent()方法。
// evict：用于子類LinkedHashMap。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
HashMap.Node<K,V>[] tab; // tab：內部數組
HashMap.Node<K,V> p; // p：hash對應的索引位中的首節點
int n, i; // n：內部數組的長度 i：hash對應的索引位
// 首次put時，內部數組為空，擴充數組。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 計算數組索引，獲取該索引位置的首節點，如果為null，添加一個新的節點
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
HashMap.Node<K,V> e; K k;
// 如果首節點的key和要存入的key相同，那么直接覆蓋value的值。
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果首節點是紅黑樹的，將鍵值對插添加到紅黑樹
else if (p instanceof HashMap.TreeNode)
e = ((HashMap.TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 此時首節點為鏈表，如果鏈表中存在該鍵值對，直接覆蓋value。
// 如果不存在，則在末端插入鍵值對。然后判斷鏈表是否大于等于7，嘗試轉換成紅黑樹。
// 注意此處使用“嘗試”，因為在treeifyBin方法中還會判斷當前數組容量是否到達64，
// 否則會放棄次此轉換，優先擴充數組容量。
else {
// 走到這里，hash碰撞了。檢查鏈表中是否包含key，或將鍵值對添加到鏈表末尾
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// p.next == null，到達鏈表末尾，添加新節點，如果長度足夠，轉換成樹結構。
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 檢查鏈表中是否已經包含key
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 覆蓋value的方法。
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount; // fail-fast機制
// 如果元素個數大于閾值，擴充數組。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}細心看注釋部分，總結來說就是以下幾個步驟：
1.檢查數組是否為空，執行resize()擴充；
2.通過hash值計算數組索引，獲取該索引位的首節點。
3.如果首節點為null（沒發生碰撞），直接添加節點到該索引位(bucket)。
4.如果首節點不為null（發生碰撞），那么有3種情況
① key和首節點的key相同，覆蓋old value（保證key的唯一性）；否則執行②或③
② 如果首節點是紅黑樹節點（TreeNode），將鍵值對添加到紅黑樹。
③ 如果首節點是鏈表，將鍵值對添加到鏈表。添加之后會判斷鏈表長度是否到達TREEIFY_THRESHOLD - 1這個閾值，“嘗試”將鏈表轉換成紅黑樹。
5.最后判斷當前元素個數是否大于threshold，擴充數組。
// 把鏈表轉換為紅黑色
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 如果當前數組容量太小（小于64），放棄轉換，擴充數組。
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
} else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 將鏈表轉成紅黑樹...
}
}HashMap在jdk1.8之后引入了紅黑樹的概念，表示若桶中鏈表元素超過8時，會自動轉化成紅黑樹；若桶中元素小于等于6時，樹結構還原成鏈表形式。
紅黑樹的平均查找長度是log(n)，長度為8，查找長度為log(8)=3，鏈表的平均查找長度為n/2，當長度為8時，平均查找長度為8/2=4，這才有轉換成樹的必要；鏈表長度如果是小于等于6，6/2=3，雖然速度也很快的，但是轉化為樹結構和生成樹的時間并不會太短。
以6和8來作為平衡點是因為，中間有個差值7可以防止鏈表和樹之間頻繁的轉換。假設，如果設計成鏈表個數超過8則鏈表轉換成樹結構，鏈表個數小于8則樹結構轉換成鏈表，如果一個HashMap不停的插入、刪除元素，鏈表個數在8左右徘徊，就會頻繁的發生樹轉鏈表、鏈表轉樹，效率會很低。
概括起來就是：鏈表：如果元素小于8個，查詢成本高，新增成本低，紅黑樹：如果元素大于8個，查詢成本低，新增成本高。
final HashMap.Node<K,V>[] resize() {
HashMap.Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果數組已經是最大長度，不進行擴充。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 否則數組容量擴充一倍。（2的N次方）
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 如果數組還沒創建，但是已經指定了threshold（這種情況是帶參構造創建的對象），threshold的值為數組長度
// 在 "構造函數" 那塊內容進行過說明。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 這種情況是通過無參構造創建的對象
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 可能是上面newThr = oldThr << 1時，最高位被移除了，變為0。
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 到了這里，新的數組長度已經被計算出來，創建一個新的數組。
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
HashMap.Node<K,V>[] newTab = (HashMap.Node<K,V>[])new HashMap.Node[newCap];
table = newTab;
// 下面代碼是將原來數組的元素轉移到新數組中。問題在于，數組長度發生變化。
// 那么通過hash%數組長度計算的索引也將和原來的不同。
// jdk 1.7中是通過重新計算每個元素的索引，重新存入新的數組，稱為rehash操作。
// 這也是hashMap無序性的原因之一。而現在jdk 1.8對此做了優化，非常的巧妙。
if (oldTab != null) {
// 遍歷原數組
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
// 取出首節點
HashMap.Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果鏈表只有一個節點，那么直接重新計算索引存入新數組。
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果該節點是紅黑樹，執行split方法，和鏈表類似的處理。
else if (e instanceof HashMap.TreeNode)
((HashMap.TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 此時節點是鏈表
else { // preserve order
// loHead，loTail為原鏈表的節點，索引不變。
HashMap.Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hiHeadm, hiTail為新鏈表節點，原索引 + 原數組長度。
HashMap.Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
HashMap.Node<K,V> next;
// 遍歷鏈表
do {
next = e.next;
// 新增bit為0的節點，存入原鏈表。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 新增bit為1的節點，存入新鏈表。
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原鏈表存回原索引位
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 新鏈表存到：原索引位 + 原數組長度
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}擴充數組不單單只是讓數組長度翻倍，將原數組中的元素直接存入新數組中這么簡單。
因為元素的索引是通過hash&(n - 1)得到的，那么數組的長度由n變為2n，重新計算的索引就可能和原來的不一樣了。
在jdk1.7中，是通過遍歷每一個元素，每一個節點，重新計算他們的索引值，存入新的數組中，稱為rehash操作。
而java1.8對此進行了一些優化，沒有了rehash操作。因為當數組長度是通過2的次方擴充的，那么會發現以下規律：
元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移動2次冪的位置。因此，在擴充HashMap的時候，不需要像JDK1.7的實現那樣重新計算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”。
先計算新數組的長度和新的閾值（threshold），然后將舊數組的內容遷移到新數組中，和1.7相比不需要執行rehash操作。因為以2次冪擴展的數組可以簡單通過新增的bit判斷索引位。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
// 也會獲取節點時也調用了hash()方法
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
// tab：內部數組 first: 索引位首節點 n: 數組長度 k: 索引位首節點的key
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 數組不為null 數組長度大于0 索引位首節點不為null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果索引位首節點的hash==key的hash 或者 key和索引位首節點的k相同
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 返回索引位首節點(值對象)
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 如果是紅黑色則到紅黑樹中查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
// 發送碰撞 key.equals(k)
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}總結起來就是以下步驟
1.檢查數組是否為null 和 索引位首節點(bucket的第一個節點)是否為null
2.如果索引節點的hash==key的hash 或者 key和索引節點的k相同則直接返回(bucket的第一個節點)
3.如果是紅黑色則到紅黑樹查找
4.如果有沖突，則通過key.equals(k)查找
5.都沒找到就返回null
呃..
Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);
查看第序號3的總結。
put() 查看序號4.3的總結。
get() 查看序號4.5的總結。
兩個對象的hashCode相同所以它們的bucket位置相同，會發生hash碰撞。HashMap使用鏈表存儲對象，這個Entry會存儲在鏈表中，存儲時會檢查鏈表中是否包含key?(key != null && key.equals(k)，或將鍵值對添加到鏈表尾部。如果鏈表長度大于或等于8，鏈表轉換紅黑樹 ...
兩個對象的hashCode相同所以它們的bucket位置相同，找到bucket位置之后，會調用keys.equals()方法去找到鏈表中正確的節點?(key != null && key.equals(k)。
使用final修飾的對象、或不可變的對象作為鍵，使用(Integer、String)（是不可變、final的,而且已經重寫了equals和hashCode方法）這樣的wrapper類作為鍵是非常好的，（我們可以使用自定義的對象作為鍵嗎？答：當然可以，只要它遵守了equals和hashCode方法定義規則，并且當對象插入到Map中之后將不會再改變。）
會調用resize()進行數組擴容。
當多線程的情況下，可能產生條件競爭。
因為如果兩個線程都發現HashMap需要重新調整大小了，它們會同時試著調整大小。在調整大小的過程中，存儲在鏈表中的元素的次序會反過來，因為移動到新的bucket位置的時候，HashMap并不會將元素放在鏈表的尾部，而是放在頭部，這是為了避免尾部遍歷(tail traversing)。如果條件競爭發生了，那么就死循環了。這個時候，你可以質問面試官，為什么這么奇怪，要在多線程的環境下使用HashMap呢？：）
由于HashMap的容量是有限的，如果HashMap中的數組的容量很小，假如只有2個，那么如果要放進10個keys的話，碰撞就會非常頻繁，此時一個O(1)的查找算法，就變成了鏈表遍歷，性能變成了O(n)，這是Hash表的缺陷。
為了解決這個問題,HashMap設計了一個閾值，其值為容量的0.75，當HashMap所用容量超過了閾值后，就會自動擴充其容量。
在多線程的情況下，當重新調整HashMap大小的時候，就會存在條件競爭，因為如果兩個線程都發現HashMap需要重新調整大小了，它們會同時試著調整大小。在調整大小的過程中，存儲在鏈表中的元素的次序會反過來，因為移動到新的bucket位置的時候，HashMap并不會將元素放在鏈表的尾部，而是放在頭部，這是為了避免尾部遍歷。如果條件競爭發生了，那么就會產生死循環了。 ?（又繞回了上一個問題 ：）
負載因子。
必須重寫hashCode和equals方法
如果key為null會放在第一個bucket（即下標0）位置， 而且是在鏈表最前面（即第一個位置)
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