tips：HashMap是数组和链表（单向链表）的结合体。（插入链表的时候是头插法。）
HashMap 概述
HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
此实现假定哈希函数将元素适当地分布在各桶(每个列表被称为桶bucket)之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高或将加载因子设置得太低。也许大家开始对这段话有一点不太懂，不过不用担心，当你读完这篇文章后，就能深切理解这其中的含义了。
需要注意的是：Hashmap 不是同步的，如果多个线程同时访问一个 HashMap，而其中至少一个线程从结构上（指添加或者删除一个或多个映射关系的任何操作）修改了，则必须保持外部同步，以防止对映射进行意外的非同步访问。
HashMap 的数据结构
在Java编程语言中，最基本的数据结构就是两种，一个是数组，另外一个是指针（引用），HashMap就是通过这两个数据结构实现。HashMap实际上是一个”链表散列”的数据结构，即数组和链表（单向链表）的结合体。
从上图中可以看出，HashMap底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表（单链表）。当新建一个HashMap的时候，就会初始化一个数组。
HashMap的一些特点
- 非线程安全，并且允许key与value都为null值，HashTable与之相反，为线程安全，key与value都不允许null值。
- 不保证其内部元素的顺序，而且随着时间的推移，同一元素的位置也可能改变（resize情况下，元素会根据新的哈希码重新放置）
- put、get操作的时间复杂度为O(1)。
- 遍历其集合视角的时间复杂度与其容量（capacity，槽的个数）和现有元素的大小（entry的个数）成正比，所以如果遍历的性能要求很高，不要把capactiy设置的过高或把平衡因子（load factor，当entry数大于capacity*loadFactor时，会进行resize，reside会导致key进行rehash）设置的过低。
- 由于HashMap是线程非安全的，这也就是意味着如果多个线程同时对一hashmap的集合试图做迭代时有结构的上改变（添加、删除entry，只改变entry的value的值不算结构改变），那么会报
ConcurrentModificationException，专业术语叫fail-fast，尽早报错对于多线程程序来说是很有必要的。 Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));这是一种包装类。 通过这种方式可以得到一个线程安全的map。
签名（signature）
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
可以看到 HashMap 继承了
- 标记接口
Cloneable，用于表明HashMap对象会重写java.lang.Object#clone()方法，HashMap实现的是浅拷贝（shallow copy）。 - 标记接口
Serializable，用于表明HashMap对象可以被序列化
比较有意思的是， HashMap 同时继承了抽象类 AbstractMap 与接口 Map ，因为抽象类 AbstractMap 的签名为
public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>
Stack Overfloooow上解释到：
在语法层面继承接口Map是多余的，这么做仅仅是为了让阅读代码的人明确知道HashMap是属于Map体系的，起到了文档的作用
AbstractMap 相当于个辅助类，Map 的一些操作这里面已经提供了默认实现，后面具体的子类如果没有特殊行为，可直接使用 AbstractMap 提供的实现。
Cloneable接口
It’s evil, don’t use it.
Cloneable这个接口设计的非常不好，最致命的一点是它里面竟然没有clone方法，也就是说我们自己写的类完全可以实现这个接口的同时不重写clone方法。
关于Cloneable的不足，大家可以去看看《Effective Java》一书的作者给出的理由，在所给链接的文章里，Josh Bloch也会讲如何实现深拷贝比较好，我这里就不在赘述了。
Map接口
在eclipse中的outline面板可以看到 Map 接口里面包含以下成员方法与内部类：
可以看到，这里的成员方法不外乎是“增删改查”，这也反映了我们编写程序时，一定是以“数据”为导向的。
Map 虽然并不是Collection，但是它提供了三种“集合视角”（collection views），与下面三个方法一一对应：
Set<K> keySet()，提供key的集合视角Collection<V> values()，提供value的集合视角Set<Map.Entry<K, V>> entrySet()，提供key-value序对的集合视角，这里用内部类Map.Entry表示序对
AbstractMap抽象类
AbstractMap对 Map 中的方法提供了一个基本实现，减少了直接实现Map接口的工作量。
举例来说：
如果要实现个不可变（unmodifiable）的map，那么只需继承AbstractMap，然后实现其entrySet方法，这个方法返回的set不支持add与remove，同时这个set的迭代器（iterator）不支持remove操作即可。
相反，如果要实现个可变（modifiable）的map，首先继承AbstractMap，然后重写（override）AbstractMap的put方法，同时实现entrySet所返回set的迭代器的remove方法即可。
设计理念（design concept）
哈希表（hash table）
HashMap 是一种基于哈希表（hash table)实现的map，哈希表（也叫关联数组）一种通用的数据结构，大多数的现代语言都原生支持，其概念也比较简单：key经过hash函数作用后得到一个槽（buckets或slots）的索引（index），槽中保存着我们想要获取的值，如下图所示:
很容易想到，一些不同的key经过同一hash函数后可能产生相同的索引，也就是产生了冲突，这是在所难免的。
所以利用哈希表这种数据结构实现具体类时，需要：
- 设计个好的hash函数，使冲突尽可能的减少
- 其次是需要解决发生冲突后如何处理。
构造函数
首先从构造函数开始讲，HashMap遵循集合框架的约束，提供了一个参数为空的构造函数与有一个参数且参数类型为Map的构造函数。除此之外，还提供了两个构造函数，用于设置HashMap的容量（capacity）与平衡因子（loadFactor）。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
// 创建一个Entry的数组，其容量大小为capacity
table = new Entry[capacity];
useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
init();
}
// 后续完善todo
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
创建了一个Entry数组，那Entry是什么结构呢？看一下源码：
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
// setter, getter, equals, toString 方法省略
public final int hashCode() {
//用key的hash值与上value的hash值作为Entry的hash值
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
我们目前只着重核心的部分，Entry是一个 static class ，其中包含了 key 和 value，也就是键值对，另外还包含了一个 next 的 Entry 指针。Entry实现了单向链表的功能，用next成员变量来级连起来。我们可以总结出： Entry 就是数组中的元素，每个 Entry 其实就是一个 key-value对，它持有一个指向下一个元素的引用，这就构成了链表(这里是单向链表，不是双向链表)。
介绍完Entry对象，下面要说一个比较重要的成员变量
/**
* The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two.
*/
//HashMap内部维护了一个为数组类型的Entry变量table，用来保存添加进来的 Entry对象
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
HashMap 的核心方法解读
存储 put方法 put操作（含update操作）
put函数大致的思路为：来自这里
- 对key的hashCode()做hash，然后再计算index;
- 如果没碰撞直接放到bucket里；
- 如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
- 如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
- 如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize。
private void inflateTable(int toSize) {
//辅助函数，用于填充HashMap到指定的capacity // Find a power of 2 >= toSize int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); //threshold为resize的阈值，超过后HashMap会进行resize，内容的entry会进行rehash threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); table = new Entry[capacity]; initHashSeedAsNeeded(capacity);}
/**
- Associates the specified value with the specified key in this map.
- If the map previously contained a mapping for the key, the old
- value is replaced.
* - @param key key with which the specified value is to be associated
- @param value value to be associated with the specified key
- @return the previous value associated with key, or
- null if there was no mapping for key.
- (A null return can also indicate that the map
previously associated null with key.)
*/
public V put(K key, V value) {
//其允许存放null的key和null的value，当其key为null时，调用putForNullKey方法，放入到table[0]的这个位置
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//通过调用hash方法对key进行哈希，得到哈希之后的数值。该方法实现可以通过看源码，其目的是为了尽可能的让键值对可以分不到不同的桶中
int hash = hash(key);
//根据上一步骤中求出的hash得到在数组中是索引i
int i = indexFor(hash, table.length);
//如果i处的Entry不为null，则通过其next指针不断遍历e元素的下一个元素。// 这里的循环是关键
// 当新增的key所对应的索引i，对应table[i]中已经有值时，进入循环体
for (Entry
Object k;
// 判断是否存在本次插入的key，如果存在用本次的value替换之前oldValue，相当于update操作
// 并返回之前的oldValue
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}// 如果i索引处的Entry为null，表明此处还没有Entry。
// 如果本次新增key之前不存在于HashMap中，modCount加1，说明结构改变了
modCount++;
// 将key、value添加到i索引处。
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
我们看一下方法的标准注释：在注释中首先提到了，当我们 put 的时候，如果 key 存在了，那么新的 value 会代替旧的 value，并且如果 key 存在的情况下，该方法返回的是旧的 value，如果 key 不存在，那么返回 null。
从上面的源代码中可以看出：当我们往 HashMap 中 put 元素的时候，先根据 key 的 hashCode 重新计算 hash 值，根据 hash 值得到这个元素在数组中的位置（即下标），如果数组该位置上已经存放有其他元素了，那么在这个位置上的元素将以链表的形式存放，新加入的放在链头，一开始的时候加入的（最先加入的）放在链尾（头插法）。如果数组该位置上没有元素，就直接将该元素放到此数组中的该位置上。
addEntry(hash, key, value, i)方法根据计算出的 hash 值，将 key-value 对放在数组 table 的 i 索引处。addEntry 是 HashMap 提供的一个包访问权限的方法，代码如下：
/**
* Adds a new entry with the specified key, value and hash code to
* the specified bucket. It is the responsibility of this
* method to resize the table if appropriate.
*
* Subclass overrides this to alter the behavior of put method.
*/
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 如果增加一个元素过后，HashMap的大小超过阈值,需要resize操作
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 增加的幅度是之前的倍
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry（其实就是数组中索引为bucketIndex处的那个元素，然后那个元素是链表的头部）
// 首先得到该索引处的冲突链Entries，第一次插入bucketIndex位置时冲突链为null，也就是e为null
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 然后将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry（也就是刚刚插入的Entry成为冲突链的开头，在这之前插入的Entry在链表的后面）
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
当系统决定存储 HashMap 中的 key-value 对时，完全没有考虑 Entry 中的 value，仅仅只是根据 key 来计算并决定每个 Entry 的存储位置。我们完全可以把 Map 集合中的 value 当成 key 的附属，当系统决定了 key 的存储位置之后，value 随之保存在那里即可。
//下面看看HashMap是如何进行resize，庐山真面目就要揭晓了😊
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果已经达到最大容量，那么就直接返回
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
//initHashSeedAsNeeded(newCapacity)的返回值决定了是否需要重新计算Entry的hash值
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
/**
* Transfers all entries from current table to newTable.
*/
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
//遍历当前的table，将里面的元素添加到新的newTable中
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
//最后这两句用了与put放过相同的技巧
//将后插入的反而在前面
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
/**
* Initialize the hashing mask value. We defer initialization until we
* really need it.
*/
final boolean initHashSeedAsNeeded(int capacity) {
boolean currentAltHashing = hashSeed != 0;
boolean useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
//这里说明了，在hashSeed不为0或满足useAltHash时，会重算Entry的hash值
//至于useAltHashing的作用可以参考下面的链接
// http://stackoverflow.com/questions/29918624/what-is-the-use-of-holder-class-in-hashmap
boolean switching = currentAltHashing ^ useAltHashing;
if (switching) {
hashSeed = useAltHashing
? sun.misc.Hashing.randomHashSeed(this)
: 0;
}
return switching;
}
hash(int h)方法根据 key 的 hashCode 重新计算一次散列。此算法加入了高位计算，防止低位不变，高位变化时，造成的 hash 冲突。
final int hash(Object k) {
int h = 0;
if (useAltHashing) {
if (k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h = hashSeed;
}
//得到k的hashcode值
h ^= k.hashCode();
//进行计算
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
我们可以看到在 HashMap 中要找到某个元素，需要根据 key 的 hash 值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是 hash 算法。前面说过 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个 HashMap 里面的 元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表，这样就大大优化了查询的效率。
对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。我们首先想到的就是把 hash 值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在 HashMap 中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。indexFor(int h, int length) 方法的代码如下：
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
这个方法非常巧妙，它通过 h & (table.length -1) 来得到该对象的保存位，而 HashMap 底层数组的长度总是 2 的 n 次方，这是 HashMap 在速度上的优化。在 HashMap 构造器中有如下代码：
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
这段代码保证初始化时 HashMap 的容量总是 2 的 n 次方，即底层数组的长度总是为 2 的 n 次方。
当 length 总是 2 的 n 次方时，h& (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是 h%length，但是 & 比 % 具有更高的效率。这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：
假设数组长度分别为 15 和 16，优化后的 hash 码分别为 8 和 9，那么 & 运算后的结果如下：
h & (table.length-1) hash table.length-1
8 & (15-1)： 0100 & 1110 = 0100
9 & (15-1)： 0101 & 1110 = 0100
8 & (16-1)： 0100 & 1111 = 0100
9 & (16-1)： 0101 & 1111 = 0101
从上面的例子中可以看出：当它们和 15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8 和 9 会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为 15 的时候，hash 值会与 15-1（1110）进行“与”，那么最后一位永远是 0，而 0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101 这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1 得到的二进制数的每个位上的值都为 1，这使得在低位上&时，得到的和原 hash 的低位相同，加之 hash(int h)方法对 key 的 hashCode 的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的 hash 值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。
所以说，当数组长度为 2 的 n 次幂的时候，不同的 key 算得得 index 相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。
根据上面 put 方法的源代码可以看出，当程序试图将一个key-value对放入HashMap中时，程序首先根据该 key 的 hashCode() 返回值决定该 Entry 的存储位置：如果两个 Entry 的 key 的 hashCode() 返回值相同，那它们的存储位置相同。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 true，新添加 Entry 的 value 将覆盖集合中原有 Entry 的 value，但key不会覆盖。如果这两个 Entry 的 key 通过 equals 比较返回 false，新添加的 Entry 将与集合中原有 Entry 形成 Entry 链，而且新添加的 Entry 位于 Entry 链的头部——具体说明继续看 addEntry() 方法的说明。
读取 get方法 get操作
get大致思路如下：
- bucket里的第一个节点，直接命中；
- 如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry
- 若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；
若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。
/**
- Returns the value to which the specified key is mapped,
- or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
* More formally, if this map contains a mapping from a key
- {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
- key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
- it returns {@code null}. (There can be at most one such mapping.)
* A return value of {@code null} does not necessarily
- indicate that the map contains no mapping for the key; it’s also
- possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
- The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
- distinguish these two cases.
* @see #put(Object, Object)
*/
public V get(Object key) {
// 单独处理key为null的情况
if (key == null)return getForNullKey();// key不为null的情况
Entryreturn null == entry ? null : entry.getValue();
}private V getForNullKey() {
if (size == 0) {return null;}
//key为null的Entry用于放在table[0]中，但是在table[0]冲突链中的Entry的key不一定为null
//所以需要遍历冲突链，查找key是否存在
for (Entryif (e.key == null) return e.value;}
return null;
}final Entry
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 首先定位到索引在table中的位置
// 然后遍历冲突链，查找key是否存在
for (Entrye != null; e = e.next) { Object k; // 这里还有一个关键点 如果两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？ // 其中一些记得这个重要知识点的面试者会说，找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。完美的答案！ if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e;}
return null;
}
有了上面存储时的 hash 算法作为基础，理解起来这段代码就很容易了。从上面的源代码中可以看出：从 HashMap 中 get 元素时，首先计算 key 的 hashCode，找到数组中对应位置的某一元素，然后通过 key 的 equals 方法在对应位置的链表中找到需要的元素。
remove方法 remove操作
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
//可以看到删除的key如果存在，就返回其所对应的value
return (e == null ? null : e.value);
}
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
//这里用了两个Entry对象，相当于两个指针，为的是防治冲突链发生断裂的情况
//这里的思路就是一般的单向链表的删除思路
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
//当table[i]中存在冲突链时，开始遍历里面的元素
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e) //当冲突链只有一个Entry时
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
归纳
到现在为止，HashMap的增删改查都介绍完了。
一般而言，认为HashMap的这四种操作时间复杂度为O(1)，因为它hash函数性质较好，保证了冲突发生的几率较小。
简单地说，HashMap 在底层将 key-value 当成一个整体进行处理，这个整体就是一个 Entry 对象。HashMap 底层采用一个 Entry[] 数组来保存所有的 key-value 对，当需要存储一个 Entry 对象时，会根据 hash 算法来决定其在数组中的存储位置，在根据 equals 方法决定其在该数组位置上的链表中的存储位置；当需要取出一个Entry 时，也会根据 hash 算法找到其在数组中的存储位置，再根据 equals 方法从该位置上的链表中取出该Entry。
HashMap 的 resize（rehash）
当 HashMap 中的元素越来越多的时候，hash 冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。所以为了提高查询的效率，就要对 HashMap 的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在 ArrayList 中，这是一个常用的操作，而在 HashMap 数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是 resize。
那么 HashMap 什么时候进行扩容呢？当 HashMap 中的元素个数超过数组大小 loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为 0.75，这是一个折中的取值。也就是说，默认情况下，数组大小为 16，那么当 HashMap 中元素个数超过 160.75=12 的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知 HashMap 中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高 HashMap 的性能。
HashMap 的性能参数
HashMap 包含如下几个构造器：
- HashMap()：构建一个初始容量为 16，负载因子为 0.75 的 HashMap。
- ashMap(int initialCapacity)：构建一个初始容量为 initialCapacity，负载因子为 0.75 的 HashMap。
- HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的负载因子创建一个 HashMap。
HashMap 的基础构造器 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 带有两个参数，它们是初始容量 initialCapacity 和负载因子 loadFactor。
负载因子 loadFactor 衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是 O(1+a)，因此如果负载因子越大，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。
HashMap 的实现中，通过 threshold 字段来判断 HashMap 的最大容量：threshold = (int)(capacity * loadFactor);
结合负载因子的定义公式可知，threshold 就是在此 loadFactor 和 capacity 对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新 resize，以降低实际的负载因子。默认的的负载因子 0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择。当容量超出此最大容量时， resize 后的 HashMap 容量是容量的两倍。
Fail-Fast 机制
原理
我们知道 java.util.HashMap 不是线程安全的，因此如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了 map，那么将抛出 ConcurrentModificationException，这就是所谓 fail-fast 策略。
ail-fast 机制是 java 集合(Collection)中的一种错误机制。 当多个线程对同一个集合的内容进行操作时，就可能会产生 fail-fast 事件。
例如：当某一个线程 A 通过 iterator去遍历某集合的过程中，若该集合的内容被其他线程所改变了；那么线程 A 访问集合时，就会抛出 ConcurrentModificationException 异常，产生 fail-fast 事件。
这一策略在源码中的实现是通过 modCount 域，modCount 顾名思义就是修改次数，对 HashMap 内容（当然不仅仅是 HashMap 才会有，其他例如 ArrayList 也会）的修改都将增加这个值（大家可以再回头看一下其源码，在很多操作中都有 modCount++ 这句），那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的 expectedModCount。
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
}
在迭代过程中，判断 modCount 跟 expectedModCount 是否相等，如果不相等就表示已经有其他线程修改了 Map：
注意到 modCount 声明为 volatile，保证线程之间修改的可见性。
final Entry<K,V> nextEntry() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
在 HashMap 的 API 中指出：
由所有 HashMap 类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是快速失败的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器本身的 remove 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间发生任意不确定行为的风险。
注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在非同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常的程序的做法是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。
解决方案
在上文中也提到，fail-fast 机制，是一种错误检测机制。它只能被用来检测错误，因为 JDK 并不保证 fail-fast 机制一定会发生。若在多线程环境下使用 fail-fast 机制的集合，建议使用“java.util.concurrent 包下的类”去取代“java.util 包下的类”。
HashMap 的两种遍历方式
第一种
Map map = new HashMap();
Iterator iter = map.entrySet().iterator();
while (iter.hasNext()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();
Object key = entry.getKey();
Object val = entry.getValue();
}
效率高,以后一定要使用此种方式！
第二种
Map map = new HashMap();
Iterator iter = map.keySet().iterator();
while (iter.hasNext()) {
Object key = iter.next();
Object val = map.get(key);
}
效率低,以后尽量少使用！
fast-fail的HashIterator
集合类用Iterator类来遍历其包含的元素，接口Enumeration已经不推荐使用。相比Enumeration，Iterator有下面两个优势：
1.Iterator允许调用者在遍历集合类时删除集合类中包含的元素（相比Enumeration增加了remove方法）
2.比Enumeration的命名更简短HashMap中提供的三种集合视角，底层都是用HashIterator实现的。
private abstract class HashIterator<E> implements Iterator<E> {
Entry<K,V> next; // next entry to return
//在初始化Iterator实例时，纪录下当前的修改次数
int expectedModCount; // For fast-fail
int index; // current slot
Entry<K,V> current; // current entry
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
if (size > 0) { // advance to first entry
Entry[] t = table;
//遍历HashMap的table，依次查找元素
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
final Entry<K,V> nextEntry() {
//在访问下一个Entry时，判断是否有其他线程有对集合的修改
//说明HashMap是线程非安全的
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Entry<K,V> e = next;
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = e.next) == null) {
Entry[] t = table;
while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
;
}
current = e;
return e;
}
public void remove() {
if (current == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
Object k = current.key;
current = null;
HashMap.this.removeEntryForKey(k);
expectedModCount = modCount;
}
}
private final class ValueIterator extends HashIterator<V> {
public V next() {
return nextEntry().value;
}
}
private final class KeyIterator extends HashIterator<K> {
public K next() {
return nextEntry().getKey();
}
}
private final class EntryIterator extends HashIterator<Map.Entry<K,V>> {
public Map.Entry<K,V> next() {
return nextEntry();
}
}
序列化
介绍到这里，基本上算是把HashMap中一些核心的点讲完了，但还有个比较严重的问题：保存Entry的table数组为transient的，也就是说在进行序列化时，并不会包含该成员，这是为什么呢？
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
为了解答这个问题，我们需要明确下面事实：
- Object.hashCode方法对于一个类的两个实例返回的是不同的哈希值
我们可以试想下面的场景：
我们在机器A上算出对象A的哈希值与索引，然后把它插入到HashMap中，然后把该HashMap序列化后，在机器B上重新算对象的哈希值与索引，这与机器A上算出的是不一样的，所以我们在机器B上get对象A时，会得到错误的结果。(因为机器A的对象A与机器B的对象A是一个类的两个实例，是两个不同的对象来的)
所以说，当序列化一个HashMap对象时，保存Entry的table是不需要序列化进来的，因为它在另一台机器上是错误的。
因为这个原因，HashMap重现了 writeObject 与 readObject 方法
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException
{
// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
// Write out number of buckets
if (table==EMPTY_TABLE) {
s.writeInt(roundUpToPowerOf2(threshold));
} else {
s.writeInt(table.length);
}
// Write out size (number of Mappings)
s.writeInt(size);
// Write out keys and values (alternating)
if (size > 0) {
for(Map.Entry<K,V> e : entrySet0()) {
s.writeObject(e.getKey());
s.writeObject(e.getValue());
}
}
}
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException
{
// Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
}
// set other fields that need values
table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;
// Read in number of buckets
s.readInt(); // ignored.
// Read number of mappings
int mappings = s.readInt();
if (mappings < 0)
throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " +
mappings);
// capacity chosen by number of mappings and desired load (if >= 0.25)
int capacity = (int) Math.min(
mappings * Math.min(1 / loadFactor, 4.0f),
// we have limits...
HashMap.MAXIMUM_CAPACITY);
// allocate the bucket array;
if (mappings > 0) {
inflateTable(capacity);
} else {
threshold = capacity;
}
init(); // Give subclass a chance to do its thing.
// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
for (int i = 0; i < mappings; i++) {
K key = (K) s.readObject();
V value = (V) s.readObject();
putForCreate(key, value);
}
}
private void putForCreate(K key, V value) {
int hash = null == key ? 0 : hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
/**
* Look for preexisting entry for key. This will never happen for
* clone or deserialize. It will only happen for construction if the
* input Map is a sorted map whose ordering is inconsistent w/ equals.
*/
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
e.value = value;
return;
}
}
createEntry(hash, key, value, i);
}
简单来说，在序列化时，针对Entry的key与value分别单独序列化，当反序列化时，再单独处理即可。
总结
我们现在可以回答开始的几个问题，加深对HashMap的理解：
1. 什么时候会使用HashMap？他有什么特点？
是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。
2. 你知道HashMap的工作原理吗？
通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。
3. 你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( n-1 & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点
4.你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
在Java 1.8的实现中，是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。
5.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
如果超过了负载因子(默认0.75)，则会重新resize一个原来长度两倍的HashMap，并且重新调用hash方法。
转载自：
Java HashMap 源码解析 http://liujiacai.net/blog/2015/09/03/java-hashmap/
HashMap 的实现原理 http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashmap.html
Java HashMap工作原理及实现 http://yikun.github.io/2015/04/01/Java-HashMap%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%8F%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0/
一些好文章：
HashMap的工作原理 http://www.importnew.com/7099.html
equals()和hashCode()的(区别呢？)应用，以及它们在HashMap中的重要性
HashMap的工作原理
HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。
当两个不同的键对象的hashcode相同时会发生什么？ 它们会储存在同一个bucket位置的链表中。键对象的equals()方法用来找到键值对。
因为HashMap的好处非常多，我曾经在电子商务的应用中使用HashMap作为缓存。因为金融领域非常多的运用Java，也出于性能的考虑，我们会经常用到HashMap和ConcurrentHashMap。