1、HashMap概述：
HashMap是基于Map接口的一个非同步实现，此实现提供key-value形式的数据映射，支持null值。
HashMap的常量和重要变量如下：
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16 | Node数组的默认长度 |
MAXIMUM_CAPACITY = 1073741824 | Node数组的最大长度 |
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75F | 负载因子，调控控件与冲突率的因数 |
TREEIFY_THRESHOLD = 8 | 链表转换为树的阈值，超过这个长度的链表会被转换为红黑树 |
UNTREEIFY_THRESHOLD = 6 | 当进行resize操作时，小于这个长度的树会被转换为链表 |
MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64 | 链表被转换成树形的最小容量，如果没有达到这个容量只会执行resize进行扩容 |
Node<K, V>[] table | 储存元素的数组 |
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet | set数组，用于迭代元素 |
int size | 存放元素的个数，但不等于数组的长度 |
int modCount | 每次扩容和更改map结构的计数器 |
int threshold | 临界值，当实际大小（容量*负载因子）超过临界值的时候，会进行扩容 |
float loadFactor | 负载因子，默认为0.75F |
2、HashMap实现原理：
在jdk1.8中，HashMap是采用数组+链表+红黑树的形式实现。如下图：
其中链表的实现如下：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}可以看到，node中包含一个next变量，这个就是链表的关键点，hash结果相同的元素就是通过这个next进行关联的。
接下来看看红黑树的实现：
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
......
}红黑树比链表多了四个变量，parent父节点、left左节点、right右节点、prev上一个同级节点，红黑树内容较多，有兴趣的可以自行百度，不在赘述。
在来说说hash算法，HashMap中使用的算法如下
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}这个hash先将key右移了16位，然后与key进行异或，这里还涉及到后面put方法中的另一次&操作，
tab[i = (n - 1) & hash]
tab既是table，n是map集合的容量大小，hash是上面方法的返回值。因为通常声明map集合时不会指定大小，或者初始化的时候就创建一个容量很大的map对象，所以这个通过容量大小与key值进行hash的算法在开始的时候只会对低位进行计算，虽然容量的2进制高位一开始都是0，但是key的2进制高位通常是有值的，因此先在hash方法中将key的hashCode右移16位在与自身异或，使得高位也可以参与hash，更大程度上减少了碰撞率。
构造方法如下：
public HashMap() //默认构造方法
public HashMap(int initialCapacity)//参数为初始大小
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)//参数为初始大小，负载因子
这里又涉及到另一个算法：
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;
}这个算法很有意思，通过给定的大小cap，计算大于等于cap的最小的2的幂数。连续5次右移运算乍一看没有什么意思，但仔细一想2进制都是0和1啊，这就有问题了，第一次右移一位，就表示但凡是1的位置右边的一位都变成了1，第二次右移两位，上次已经把有1的位置都变成连续两个1了，是不是感觉很神奇，如此下来5次运算正好将int的32位都转了个遍，以最高的一个1的位置为基准将后面所有位数都变为1，然后在进行n+1，不就变成了2的幂数。这里还有一点要注意的是第一行的cap-1，这是因为如果cap本身就是2的幂数，会出现结果是cap的2倍的情况，会浪费空间。
3、HashMap的存取：
3.1、存储：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { //put方法的实际执行者
//hash，key的hash值；onlyIfAbsent，是否改变原有值；evict，LinkedHashMap回调时才会用到。
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length; //table为空或长度为0时，对table进行初始化，分配内存
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //当put的key在map中不存在时，直接new一个Node存入table。
else { //当key在map中存在时，进入此分支。
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //此处的p是table中的第n-1个元素，每一次必检查此元素的key是否与put的key相同，如果相同则替换value
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) //检查p是否是TreeNode类型。
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { //如果第n-1个元素不符合，则一次遍历table中其余元素，直到找到相应key值。
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) { //此处主要为了防止hash出现重复，只有上边tab[i = (n - 1) & hash]中存在元素且不是put的元素时才会进入这个分支。
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // 此处判断的意义是当链表长度超过8时，转换为红黑树，在1.8以前是没有的，链表查询的复杂度是O(n)，而红黑树是O(log(n))，但是如果hash结果不均匀会极大的影响性能
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //进入此分支标志已找到与put的key值相同的元素，元素变量为e。
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 将对应key的value替换为put的value，同时返回旧value，只有存在key时才会返回！
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize(); //对table进行扩容
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}从上面的源码可以看出，首先会判断key的hash与map容量-1的与计算值，如果数组中这个位置没有元素则直接插入，反之则在遍历此位置的元素链表，直到在最后插入。这个地方有一个链表的阈值（默认是8），如果一个链表的长度达到了阈值，则调用treefyBin()将链表转换成红黑树。
3.2、扩容：
final Node<K,V>[] resize() { //扩容方法
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //map现在的容量
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果现在的容量大于等于设定的最大容量则不会进行扩容
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 如果现在的容量扩大为2倍依然没有超过最大容量，并且现在的容量大于等于数组的默认长度，将map的容量扩大为2倍
}
else if (oldThr > 0) //hashMap有一个构造方法会指定初始大小，这时候就会用到这个分支，对map进行初始化
newCap = oldThr;
else { //这个分支是默认的初始化参数分支，比如用new hashMap()生成一个对象，就会进入这个分支初始化
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];
table = newTab;
if (oldTab != null) { //扩容操作，将oldTab的元素依次添加到newTab
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;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}在这个方法里有几个比较有意思的地方，首先是最大容量MAXIMUN_CAPACITY，这个值实际就是int的最大值，个人推测应该是为了配合put时的hash算法，因为计算key值hash的算法返回值是int型，如果容量超过int的阈值，在进行与运算时碰撞率会增大很多倍。然后是扩容的方式，这里是new了一个数组！这也是HashMap不安全的关键之一。当超过一个线程对一个HashMap对象进行put的时候如果触发了resize方法，后执行的那一个会把之前执行的结果覆盖掉！也就是先put的值不会真的存入map中。
3.3、链表转换为红黑树
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { //将链表转换为红黑树
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //如果map的容量小于64（默认值），会调用resize扩容，不会转换为红黑树
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); //Node转换为TreeNode
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab); //调用TreeNode的树排序方法
}
}这里需要注意的是当map容量小于64时，就算链表超过了8也不会转换为红黑树。
3.4、Map克隆
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) { //主要用于clone方法和putAll方法和一个构造方法HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)。
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // 如果是一个new的map，即table变量还没有初始化，先通过参数的map.size和负载因子计算所需的map大小。
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold) //如果计算出的大小大于map的实际存储容量，则重新计算存储容量
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold) //如果参数map大小大于实际存储容量，则将map容量变为2倍
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) { //遍历赋值
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}3.5、读取：
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { //get的实际实现方法
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) { //通过hash定位到一个桶，并且有元素存在
if (first.hash == hash && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //总是检查桶中的第一个元素
return first;
if ((e = first.next) != null) { //如果第一个元素不符合，则继续搜索
if (first instanceof TreeNode) //如果桶中是红黑树，进入此分支，实际执行的是TreeNode中的find方法，从根节点开始向下搜寻
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do { //如果是链表结构则依次遍历
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}看过put方法后再来看get就容易很多了，首先用put中的hash算法定位到数组中的位置，如果有元素且key值相同直接返回，如果有元素且key值不同那就要向下遍历了，如果是链表就一直遍历next，如果是红黑树则调用getTreeNode方法查找节点。
3.6、迭代器
abstract class HashIterator { //KeySet和EntrySet的迭代器的父类
Node<K,V> next; // 下一个元素
Node<K,V> current; // 删除方法会调用
int expectedModCount; // 就是hashMap中的modCount
int index; // 元素序号
HashIterator() { //为上面四个变量赋初始值
expectedModCount = modCount;
Node<K,V>[] t = table;
current = next = null;
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
.......
}HashIterator是KerSet和EntrySet的父类，这个迭代器中有一个属性是expectedModCount要特别注意，这个变量等价于HashMap对象中的modCount，如果在迭代器没有执行完的期间对map进行增删，会抛出异常阻止继续迭代，代码如下：
final Node<K,V> nextNode() { //获取下一个元素
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount) //在迭代器执行期间只能用下面的remove删除元素，否则会抛出异常，不能增加元素
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null) //如果没有下一个会抛出异常
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) { //如果next没有取到值，通过index继续向下遍历，直到取到元素为止
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}不过迭代器虽然不允许添加元素，但是给了一个删除的方法：
public final void remove() { //删除方法
Node<K,V> p = current;
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
current = null;
K key = p.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
expectedModCount = modCount; //关键语句，这里做了一个同步，否则与正常的删除没有区别，这个同步避免了上面的异常抛出
}与普通的删除方法就差在最后这一行上，这里同步了迭代器和HashMap对象的操作数，便不会抛出异常