一、HashMap的结构
Map集合即Key-Value的集合，前面加个Hash，即散列，无序的。所以HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的无序集合，每一个键值对也叫做Entry。
在JDK1.8之前，HashMap采用数组+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的节点都存储在一个链表里。但是当位于一个桶中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值查找要遍历链表，时间复杂度为O(N)，效率较低。因此JDK1.8中，HashMap采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，时间复杂度为O(logN)，这样大大减少了查找时间。
图1 JDK1.8之前的HashMap 图2 JDK1.8的HashMap
1、链表
Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。来看图和具体代码：
//Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口 static class Node<k,v> implements Map.Entry<k,v> { final int hash;//哈希值 final K key;//key值 V value;//value值 Node<k,v> next;//链表中下一个节点
}
2、红黑树
//红黑树 static final class TreeNode<k,v> extends LinkedHashMap.Entry<k,v> { TreeNode<k,v> parent; //父节点 TreeNode<k,v> left; //左子树 TreeNode<k,v> right;//右子树 TreeNode<k,v> prev; //上一个同级节点 boolean red; //颜色属性 }
3、位桶
transient Node<k,v>[] table;//存储（位桶）的数组
HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。
HashMap的基本数据结构是数组加链表的。HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象，也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表尾部即可。当链表长度大于8时，链表转为红黑树，以此提高查找效率。
HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。
二、初始化
// 默认构造函数。 HashMap() // 指定“容量大小”的构造函数 HashMap(int capacity) // 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 HashMap(int capacity, float loadFactor) // 包含“子Map”的构造函数 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> map)
/** * Constructs an empty {@code HashMap} with the specified initial * capacity and load factor. * * @param initialCapacity 初始化容量 * @param loadFactor 负载因子 * @throws IllegalArgumentException 初始化容量或者负载因子为负数的时候，抛出参数异常 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//初始化容量<0，抛出参数异常 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
//初始化容量>最大值，初始容量赋值为最大值 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//负载因子<=0或者为非法浮点数，抛出参数异常 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);
//负载因子直接赋值 this.loadFactor = loadFactor;
//将容量赋值为：大于初始化容量参数，且为2的幂的最小整数 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }
三、Get和Put时发生了什么
对于HashMap，我们最常使用的是两个方法：Get 和 Put。
首先，我们需了解一下在这个过程中，如何确定散列位置。
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
首先获取key值的hashCode()值，然后将hashCode值右移16位，然后将右移后的值与原来的hashCode做异或运算（使得高位也可以参与hash，更大程度上减少了碰撞率），返回结果。（其中
h>>>16，在JDK1.8中，优化了高位运算的算法，使用了零扩展，无论正数还是负数，都在高位插入0）。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { ... if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//获取位置 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); ... }
在putVal源码中，我们通过(n-1)&hash获取该对象在hashmap中的位置。其中hash就是上面hash()函数获得的值，其中n表示的是hash桶数组的长度，并且该长度为2的n次方，这样(n-1)&hash就等价于hash%n。因为&运算的效率高于%运算。
hashMap的默认初始长度为16，并且每次自动扩展或是手动初始化时，长度必须是2的幂。为什么长度必须是2的幂，下面我们以值为“book”的Key来演示整个过程：
1.计算book的hash（）值，结果为十进制的3029737，二进制的101110001110101110 1001。
2.假定HashMap长度是默认的16，计算Length-1的结果为十进制的15，二进制的1111。
3.把以上两个结果做与运算，101110001110101110 1001 & 1111 = 1001，十进制是9，所以 index=9。
长度16或者其他2的幂，Length-1的值是所有二进制位全为1，Hash算法最终得到的index结果，完全取决于hash()值的最后几位。只要hash()本身分布均匀，Hash算法的结果就是均匀的。
假设长度取15，Length-1为14，1110，与结果的最后一位永远为0，也就是说数组中奇数下标的位置永远不会被put进任何值。
1、Put方法的原理
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); }
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; // 步骤①：table未初始化或者长度为0，进行扩容 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 步骤②：计算index，并对null做处理 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 桶中已经存在元素 else { Node<K,V> e; K k; // 步骤③：比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 将第一个元素赋值给e，用e来记录 e = p; // 步骤④：桶中第一个元素hash值不相等，即key不相等；且为红黑树结点 else if (p instanceof TreeNode) // 放入树中 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 步骤⑤：桶中第一个元素hash值不相等，且为链表结点 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 到达链表的尾部 if ((e = p.next) == null) { // 在尾部插入新结点 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 结点数量达到阈值，转化为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash); // 跳出循环 break; } // 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 相等，跳出循环 break; // p后移，用于遍历桶中的链表 p = e; } } // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点 if (e != null) { // 记录e的value V oldValue = e.value; // onlyIfAbsent为false或者旧值为null if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //用新值替换旧值 e.value = value; // 访问后回调 afterNodeAccess(e); // 返回旧值 return oldValue; } } // 结构性修改 ++modCount; // 步骤⑥：实际大小大于阈值则扩容 if (++size > threshold) resize(); // 插入后回调 afterNodeInsertion(evict); return null; }
流程：
1. 根据key计算得到key.hash = (h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)；
2. 根据key.hash计算得到桶数组的索引index = key.hash & (table.length - 1)，这样就找到该key的存放位置了：
① 如果该位置没有数据，用该数据新生成一个节点保存新数据，返回null；
② 如果该位置有数据是一个红黑树，那么执行相应的插入 / 更新操作；
③ 如果该位置有数据是一个链表，分两种情况一是该链表没有这个节点，另一个是该链表上有这个节点，注意这里判断的依据是key.hash是否一样：
如果该链表没有这个节点，那么采用尾插法新增节点保存新数据，返回null；如果该链表已经有这个节点了，那么找到该节点并更新新数据，返回老数据。
3. 如果是链表，加入新节点以后长度>=8，转为红黑树。
如果hashMap的实际节点数>容量*负载因子，扩容。
扩容方法：
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab指向hash桶数组 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) {//如果oldCap不为空的话，就是hash桶数组不为空 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果大于最大容量了，就赋值为整数最大的阀值 threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab;//返回 }//如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 并且oldCap大于默认值16 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//新建hash桶数组 table = newTab;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组 if (oldTab != null) {//进行扩容操作，复制Node对象值到新的hash桶数组 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果旧的hash桶数组在j结点处不为空，复制给e oldTab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j结点处设置为空，方便gc if (e.next == null)//如果e后面没有Node结点 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模获得存储位置 else if (e instanceof TreeNode)//如果e是红黑树的类型，那么添加到红黑树中 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next;//将Node结点的next赋值给next if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算为0 if (loTail == null)//如果loTail为null loHead = e;//将e结点赋值给loHead else loTail.next = e;//否则将e赋值给loTail.next loTail = e;//然后将e复制给loTail } else {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算不为0 if (hiTail == null)//如果hiTail为null hiHead = e;//将e赋值给hiHead else hiTail.next = e;//如果hiTail不为空，将e复制给hiTail.next hiTail = e;//将e复制个hiTail } } while ((e = next) != null);//直到e为空 if (loTail != null) {//如果loTail不为空 loTail.next = null;//将loTail.next设置为空 newTab[j] = loHead;//将loHead赋值给新的hash桶数组[j]处 } if (hiTail != null) {//如果hiTail不为空 hiTail.next = null;//将hiTail.next赋值为空 newTab[j + oldCap] = hiHead;//将hiHead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度] } } } } } return newTab; }
①在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；
②每次扩展的时候，都是扩展2倍；
③扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。
2、Get方法的原理
HashMap 的查找操作比较简单，查找步骤与原理篇介绍一致，即先定位键值对所在的桶的位置，然后再对链表或红黑树进行查找。通过这两步即可完成查找，该操作相关代码如下：
public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 1. 定位键值对所在桶的位置 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; if ((e = first.next) != null) { // 2. 如果 first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法 if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 2. 对链表进行查找 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }
参考与整理：https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7233201.html
Q1：加载因子有什么作用？
QIQI：加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。如果负载因子越大，对空间的利用更充
分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75。加载因子为0，临界值永远为0，只
有在初始化时进行扩容操作，后续不会再扩容；加载因子为1，只有在hashmap实际容量达到数组长度时才会扩容，虽然空间利用率高，但是降低查找效率。