HashMap概述
HashMap是基於哈希表的Map接口的非同步實現。此實現提供所有可選的映射操作，並允許使用null值和null鍵。此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恆久不變。
HashMap的數據結構
在Java編程語言中，最基本的結構就是兩種，一個是數組，另外一個是模擬指針（引用），所有的數據結構都可以用這兩個基本結構來構造的，HashMap也不例外。 HashMap實際上是一個“鍊錶散列”的數據結構，即數組和鍊錶的結構，但是在jdk1.8裡
加入了紅黑樹的實現，當鍊錶的長度大於8時，轉換為紅黑樹的結構。
從上圖中可以看出，java中HashMap採用了鏈地址法。鏈地址法，簡單來說，就是數組加鍊錶的結合。在每個數組元素上都一個鍊錶結構，當數據被Hash後，得到數組下標，把數據放在對應下標元素的鍊錶上。
*/ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//用於定位數組索引的位置final K key; V value; Node<K,V> next;//鍊錶的下一個Node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; }Node是HashMap的一個內部類，實現了Map.Entry接口，本質是就是一個映射(鍵值對)。
有時兩個key會定位到相同的位置，表示發生了Hash碰撞。當然Hash算法計算結果越分散均勻，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就會越高。
HashMap類中有一個非常重要的字段，就是Node[] table，即哈希桶數組，明顯它是一個Node的數組。
如果哈希桶數組很大，即使較差的Hash算法也會比較分散，如果哈希桶數組數組很小，即使好的Hash算法也會出現較多碰撞，所以就需要在空間成本和時間成本之間權衡，其實就是在根據實際情況確定哈希桶數組的大小，並在此基礎上設計好的hash算法減少Hash碰撞。那麼通過什麼方式來控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶數組（Node[] table）佔用空間又少呢？答案就是好的Hash算法和擴容機制。
在理解Hash和擴容流程之前，我們得先了解下HashMap的幾個字段。從HashMap的默認構造函數源碼可知，構造函數就是對下面幾個字段進行初始化，源碼如下：
int threshold; // 所能容納的key-value對極限final float loadFactor; // 負載因子int modCount; int size;
首先，Node[] table的初始化長度length(默認值是16)，Load factor為負載因子(默認值是0.75)，threshold是HashMap所能容納的最大數據量的Node(鍵值對)個數。 threshold = length * Load factor。也就是說，在數組定義好長度之後，負載因子越大，所能容納的鍵值對個數越多。
結合負載因子的定義公式可知，threshold就是在此Load factor和length(數組長度)對應下允許的最大元素數目，超過這個數目就重新resize(擴容)，擴容後的HashMap容量是之前容量的兩倍。默認的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇，建議大家不要修改，除非在時間和空間比較特殊的情況下，如果內存空間很多而又對時間效率要求很高，可以降低負載因子Load factor的值；相反，如果內存空間緊張而對時間效率要求不高，可以增加負載因子loadFactor的值，這個值可以大於1。
size這個字段其實很好理解，就是HashMap中實際存在的鍵值對數量。注意和table的長度length、容納最大鍵值對數量threshold的區別。而modCount字段主要用來記錄HashMap內部結構發生變化的次數，主要用於迭代的快速失敗。強調一點，內部結構發生變化指的是結構發生變化，例如put新鍵值對，但是某個key對應的value值被覆蓋不屬於結構變化。
在HashMap中，哈希桶數組table的長度length大小必須為2的n次方(一定是合數)，這是一種非常規的設計，常規的設計是把桶的大小設計為素數。相對來說素數導致衝突的概率要小於合數，具體證明可以參考//www.VeVB.COm/article/100911.htm，Hashtable初始化桶大小為11，就是桶大小設計為素數的應用（Hashtable擴容後不能保證還是素數）。 HashMap採用這種非常規設計，主要是為了在取模和擴容時做優化，同時為了減少衝突，HashMap定位哈希桶索引位置時，也加入了高位參與運算的過程。
這裡存在一個問題，即使負載因子和Hash算法設計的再合理，也免不了會出現拉鍊過長的情況，一旦出現拉鍊過長，則會嚴重影響HashMap的性能。於是，在JDK1.8版本中，對數據結構做了進一步的優化，引入了紅黑樹。而當鍊錶長度太長（默認超過8）時，鍊錶就轉換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點提高HashMap的性能，其中會用到紅黑樹的插入、刪除、查找等算法
確定哈希桶數組索引位置
代碼實現：
//方法一：static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 為第一步取hashCode值// h ^ (h >>> 16) 為第二步高位參與運算return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}//方法二：static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實現原理一樣的return h & (length-1); //第三步取模運算}這裡的Hash算法本質上就是三步：取key的hashCode值、高位運算、取模運算。
對於任意給定的對象，只要它的hashCode()返回值相同，那麼程序調用方法一所計算得到的Hash碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數組長度取模運算，這樣一來，元素的分佈相對來說是比較均勻的。但是，模運算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調用方法二來計算該對象應該保存在table數組的哪個索引處。
這個方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1)來得到該對象的保存位，而HashMap底層數組的長度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優化。當length總是2的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的實現中，優化了高位運算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質量來考慮的，這麼做可以在數組table的length比較小的時候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
下面舉例說明下，n為table的長度。
HashMap的put方法實現
put函數大致的思路為：
具體代碼實現如下：
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } /** *生成hash的方法*/ static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //判斷table是否為空， if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length;//創建一個新的table數組，並且獲取該數組的長度//根據鍵值key計算hash值得到插入的數組索引i，如果table[i]==null，直接新建節點添加if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else {//如果對應的節點存在Node<K,V> e; K k; //判斷table[i]的首個元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋value if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //判斷table[i] 是否為treeNode，即table[i] 是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 該鍊為鍊錶else { //遍歷table[i]，判斷鍊表長度是否大於TREEIFY_THRESHOLD(默認值為8)，大於8的話把鍊錶轉換為紅黑樹，在紅黑樹中執行插入操作，否則進行鍊錶的插入操作；遍歷過程中若發現key已經存在直接覆蓋value即可； for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 寫入if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 插入成功後，判斷實際存在的鍵值對數量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進行擴容if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }HashMap的get方法實現
思路如下：
1.bucket裡的第一個節點，直接命中；
2.如果有衝突，則通過key.equals(k)去查找對應的entry
若為樹，則在樹中通過key.equals(k)查找，O(logn)；
若為鍊錶，則在鍊錶中通過key.equals(k)查找，O(n)。
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; if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 直接命中if (first.hash == hash && // 每次都是校驗第一個node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // 未命中if ((e = first.next) != null) { // 在樹中獲取if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // 在鍊錶中獲取do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }擴容機制
擴容(resize)就是重新計算容量，向HashMap對象裡不停的添加元素，而HashMap對象內部的數組無法裝載更多的元素時，對象就需要擴大數組的長度，以便能裝入更多的元素。當然Java裡的數組是無法自動擴容的，方法是使用一個新的數組代替已有的容量小的數組，就像我們用一個小桶裝水，如果想裝更多的水，就得換大水桶。
我們分析下resize的源碼，鑑於JDK1.8融入了紅黑樹，較複雜，為了便於理解我們仍然使用JDK1.7的代碼，好理解一些，本質上區別不大，具體區別後文再說。
void resize(int newCapacity) { //傳入新的容量Entry[] oldTable = table; //引用擴容前的Entry數組int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //擴容前的數組大小如果已經達到最大(2^30)了threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改閾值為int的最大值(2^31-1)，這樣以後就不會擴容了return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一個新的Entry數組transfer(newTable); //！ ！將數據轉移到新的Entry數組裡table = newTable; //HashMap的table屬性引用新的Entry數組threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改閾值}這裡就是使用一個容量更大的數組來代替已有的容量小的數組，transfer()方法將原有Entry數組的元素拷貝到新的Entry數組裡。
void transfer(Entry[] newTable) { Entry[] src = table; //src引用了舊的Entry數組int newCapacity = newTable.length; for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍歷舊的Entry數組Entry<K,V> e = src[j]; //取得舊Entry數組的每個元素if (e != null) { src[j] = null;//釋放舊Entry數組的對象引用（for循環後，舊的Entry數組不再引用任何對象） do { Entry<K,V> next = e.next; int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！ ！重新計算每個元素在數組中的位置e.next = newTable[i]; //標記[1] newTable[i] = e; //將元素放在數組上e = next; //訪問下一個Entry鏈上的元素} while (e != null); } } }newTable[i]的引用賦給了e.next，也就是使用了單鍊錶的頭插入方式，同一位置上新元素總會被放在鍊錶的頭部位置；這樣先放在一個索引上的元素終會被放到Entry鏈的尾部(如果發生了hash衝突的話），這一點和Jdk1.8有區別，下文詳解。在舊數組中同一條Entry鏈上的元素，通過重新計算索引位置後，有可能被放到了新數組的不同位置上。
下面舉個例子說明下擴容過程。假設了我們的hash算法就是簡單的用key mod 一下表的大小（也就是數組的長度）。其中的哈希桶數組table的size=2， 所以key = 3、7、5，put順序依次為5、7、3。在mod 2以後都衝突在table[1]這裡了。這裡假設負載因子loadFactor=1，即當鍵值對的實際大小size 大於table的實際大小時進行擴容。接下來的三個步驟是哈希桶數組resize成4，然後所有的Node重新rehash的過程。
下面我們講解下JDK1.8做了哪些優化。經過觀測可以發現，我們使用的是2次冪的擴展(指長度擴為原來2倍)，所以，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。看下圖可以明白這句話的意思，n為table的長度，圖（a）表示擴容前的key1和key2兩種key確定索引位置的示例，圖（b）表示擴容後key1和key2兩種key確定索引位置的示例，其中hash1是key1對應的哈希與高位運算結果。
元素在重新計算hash之後，因為n變為2倍，那麼n-1的mask範圍在高位多1bit(紅色)，因此新的index就會發生這樣的變化：
因此，我們在擴充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”，可以看看下圖為16擴充為32的resize示意圖：
這個設計確實非常的巧妙，既省去了重新計算hash值的時間，而且同時，由於新增的1bit是0還是1可以認為是隨機的，因此resize的過程，均勻的把之前的衝突的節點分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優化點。有一點注意區別，JDK1.7中rehash的時候，舊鍊錶遷移新鍊錶的時候，如果在新表的數組索引位置相同，則鍊錶元素會倒置，但是從上圖可以看出，JDK1.8不會倒置。有興趣的同學可以研究下JDK1.8的resize源碼，寫的很贊，如下:
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 超過最大值就不再擴充了，就只好隨你碰撞去吧if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 沒超過最大值，就擴充為原來的2倍else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double 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); } // 計算新的resize上限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]; table = newTab; if (oldTab != null) { // 把每個bucket都移動到新的buckets中for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((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; // 原索引if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } // 原索引+oldCap else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原索引放到bucket裡if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket裡if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab;}總結
我們現在可以回答開始的幾個問題，加深對HashMap的理解：
1.什麼時候會使用HashMap？他有什麼特點？
是基於Map接口的實現，存儲鍵值對時，它可以接收null的鍵值，是非同步的，HashMap存儲著Entry(hash, key, value, next)對象。
2.你知道HashMap的工作原理嗎？
通過hash的方法，通過put和get存儲和獲取對象。存儲對象時，我們將K/V傳給put方法時，它調用hashCode計算hash從而得到bucket位置，進一步存儲，HashMap會根據當前bucket的佔用情況自動調整容量(超過Load Facotr則resize為原來的2倍)。獲取對象時，我們將K傳給get，它調用hashCode計算hash從而得到bucket位置，並進一步調用equals()方法確定鍵值對。如果發生碰撞的時候，Hashmap通過鍊錶將產生碰撞衝突的元素組織起來，在Java 8中，如果一個bucket中碰撞衝突的元素超過某個限制(默認是8)，則使用紅黑樹來替換鍊錶，從而提高速度。
3.你知道get和put的原理嗎？ equals()和hashCode()的都有什麼作用？
通過對key的hashCode()進行hashing，併計算下標( n-1 & hash)，從而獲得buckets的位置。如果產生碰撞，則利用key.equals()方法去鍊錶或樹中去查找對應的節點
4.你知道hash的實現嗎？為什麼要這樣實現？
在Java 1.8的實現中，是通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質量來考慮的，這麼做可以在bucket的n比較小的時候，也能保證考慮到高低bit都參與到hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
5.如果HashMap的大小超過了負載因子(load factor)定義的容量，怎麼辦？
如果超過了負載因子(默認0.75)，則會重新resize一個原來長度兩倍的HashMap，並且重新調用hash方法。
關於Java集合的小抄中是這樣描述的：
以Entry[]數組實現的哈希桶數組，用Key的哈希值取模桶數組的大小可得到數組下標。
插入元素時，如果兩條Key落在同一個桶(比如哈希值1和17取模16後都屬於第一個哈希桶)，Entry用一個next屬性實現多個Entry以單向鍊錶存放，後入桶的Entry將next指向桶當前的Entry。
查找哈希值為17的key時，先定位到第一個哈希桶，然後以鍊錶遍歷桶裡所有元素，逐個比較其key值。
當Entry數量達到桶數量的75%時(很多文章說使用的桶數量達到了75%，但看代碼不是)，會成倍擴容桶數組，並重新分配所有原來的Entry，所以這裡也最好有個預估值。
取模用位運算(hash & (arrayLength-1))會比較快，所以數組的大小永遠是2的N次方， 你隨便給一個初始值比如17會轉為32。默認第一次放入元素時的初始值是16。
iterator()時順著哈希桶數組來遍歷，看起來是個亂序。
6.當兩個對象的hashcode相同會發生什麼？
因為hashcode相同，所以它們的bucket位置相同，'碰撞'會發生。因為HashMap使用鍊錶存儲對象，這個Entry(包含有鍵值對的Map.Entry對象)會存儲在鍊錶中。
7.如果兩個鍵的hashcode相同，你如何獲取值對象？
找到bucket位置之後，會調用keys.equals()方法去找到鍊錶中正確的節點，最終找到要找的值對象。因此，設計HashMap的key類型時，如果使用不可變的、聲明作final的對象，並且採用合適的equals()和hashCode()方法的話，將會減少碰撞的發生，提高效率。不可變性能夠緩存不同鍵的hashcode，這將提高整個獲取對象的速度，使用String，Interger這樣的wrapper類作為鍵是非常好的選擇
8.如果HashMap的大小超過了負載因子(load factor)定義的容量，怎麼辦？
默認的負載因子大小為0.75，也就是說，當一個map填滿了75%的bucket時候，和其它集合類(如ArrayList等)一樣，將會創建原來HashMap大小的兩倍的bucket數組，來重新調整map的大小，並將原來的對象放入新的bucket數組中。這個過程叫作rehashing，因為它調用hash方法找到新的bucket位置
9.你了解重新調整HashMap大小存在什麼問題嗎？
當重新調整HashMap大小的時候，確實存在條件競爭，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，存儲在鍊錶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並不會將元素放在鍊錶的尾部，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，那麼就死循環了。因此在並發環境下，我們使用CurrentHashMap來替代HashMap
10.為什麼String, Interger這樣的wrapper類適合作為鍵？
因為String是不可變的，也是final的，而且已經重寫了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper類也有這個特點。不可變性是必要的，因為為了要計算hashCode()，就要防止鍵值改變，如果鍵值在放入時和獲取時返回不同的hashcode的話，那麼就不能從HashMap中找到你想要的對象。不可變性還有其他的優點如線程安全。如果你可以僅僅通過將某個field聲明成final就能保證hashCode是不變的，那麼請這麼做吧。因為獲取對象的時候要用到equals()和hashCode()方法，那麼鍵對象正確的重寫這兩個方法是非常重要的。如果兩個不相等的對象返回不同的hashcode的話，那麼碰撞的機率就會小些，這樣就能提高HashMap的性能
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