基于Hash的原理。
2 什麼是哈希？
最簡單形式的 hash，是一種在對任何變量/對象的屬性應用任何公式/算法後， 為其配置設定唯一代碼的方法。
一個真正的hash方法必須遵循下面的原則：
哈希函數每次在相同或相等的對象上應用哈希函數時, 應每次傳回相同的哈希碼。換句話說, 兩個相等的對象必須一緻地生成相同的哈希碼。
Java 中所有的對象都有 Hash 方法，Java中的所有對象都繼承 Object 類中定義的 hashCode() 函數的預設實作。此函數通常通過将對象的内部位址轉換為整數來生成哈希碼，進而為所有不同的對象生成不同的哈希碼。
3 HashMap 中的 Node 類
Map的定義是：将鍵映射到值的對象。
是以，HashMap 中必須有一些機制來存儲這個鍵值對。答案是肯定的。HashMap 有一個内部類 Node，如下所示：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // 記錄hash值， 以便重hash時不需要再重新計算
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
...// 其餘的代碼
} 當然，Node 類具有存儲為屬性的鍵和值的映射。
key 已被标記為 final，另外還有兩個字段：next 和 hash。
在下面中， 我們将會了解這些屬性的必須性。
4 鍵值對在 HashMap 中是如何存儲的
鍵值對在 HashMap 中是以 Node 内部類的數組存放的， 如下所示：
transient Node[] table;
哈希碼計算出來之後， 會轉換成該數組的下标， 在該下标中存儲對應哈希碼的鍵值對， 在此先不詳細講解hash碰撞的情況。
該數組的長度始終是 2 的次幂， 通過以下的函數實作該過程
其原理是将傳入參數 (cap) 的低二進制全部變為 1， 最後加 1 即可獲得對應的大于 cap 的 2 的次幂作為數組長度。
為什麼要使用 2 的次幂作為數組的容量呢？
在此有涉及到 HashMap 的 hash 函數及數組下标的計算， 鍵(key)所計算出來的哈希碼有可能是大于數組的容量的， 那怎麼辦？
可以通過簡單的求餘運算來獲得， 但此方法效率太低。HashMap 中通過以下的方法保證 hash 的值計算後都小于數組的容量。
(n - 1) & hash
這也正好解釋了為什麼需要 2 的次幂作為數組的容量。由于 n 是 2 的次幂， 是以， n - 1 類似于一個低位掩碼。
通過與操作， 高位的hash值全部歸零，保證低位才有效， 進而保證獲得的值都小于 n。同時， 在下一次 resize() 操作時， 重新計算每個 Node 的數組下标将會是以變得很簡單， 具體的後文講解。
以預設的初始值 16 為例：
該函數通過将哈希碼的高 16 位的右移後與原哈希碼進行異或而得到， 以以上的例子為例
異或
此方法保證了高16位不變， 低16位根據異或後的結果改變。計算後的數組下标将會從原先的 5 變為 0。
使用了 「擾動函數」 之後， hash 碰撞的機率将會下降。有人專門做過類似的測試， 雖然使用該 「擾動函數」 并沒有獲得最大機率的避免 hash 碰撞， 但考慮其計算性能和碰撞的機率， JDK 中使用了該方法， 且隻 hash 一次。
5 哈希碰撞及其處理
在理想的情況下， 哈希函數将每一個 key 都映射到一個唯一的 bucket， 然而， 這是不可能的。哪怕是設計在良好的哈希函數， 也會産生哈希沖突。
前人研究了很多哈希沖突的解決方法， 在維基百科中， 總結出了四大類
哈希碰撞解決方法
在 Java 的
HashMap
中， 采用了第一種 Separate chaining 方法(大多數翻譯為拉鍊法)+連結清單和紅黑樹來解決沖突。
JDK8中HashMap結果
在 HashMap 中， 哈希碰撞之後會通過 Node 類内部的成員變量 Node next; 來形成一個連結清單(節點小于8)或紅黑樹（節點大于8， 在小于6時會從新轉換為連結清單）， 進而達到解決沖突的目的。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始化的容量不能小于0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始化容量不大于最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 負載因子不能小于 0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
} 通過該函數進行了容量和負載因子的初始化，如果是調用的其他的構造函數， 則相應的負載因子和容量會使用預設值（預設負載因子=0.75， 預設容量=16）。
在此時， 還沒有進行存儲容器 table 的初始化， 該初始化要延遲到第一次使用時進行。HashMap 面試 21 問！面試的推薦你看下。關注公衆号Java技術棧回複面試擷取更多面試資料。
7 HashMap 中哈希表的初始化或動态擴容
所謂的哈希表， 指的就是下面這個類型為内部類Node的 table 變量。
作為數組， 其在初始化時就需要指定長度。在實際使用過程中， 我們存儲的數量可能會大于該長度，是以 HashMap 中定義了一個門檻值參數(threshold)， 在存儲的容量達到指定的門檻值時， 需要進行擴容。
我個人認為初始化也是動态擴容的一種， 隻不過其擴容是容量從 0 擴充到構造函數中的數值（預設16）。而且不需要進行元素的重hash.
7.1 擴容發生的條件
初始化的話隻要數值為空或者數組長度為 0 就會進行。而擴容是在元素的數量大于門檻值（threshold）時就會觸發。
threshold = loadFactor * capacity
比如 HashMap 中預設的 loadFactor=0.75, capacity=16, 則
threshold = loadFactor * capacity = 0.75 * 16 = 12
那麼在元素數量大于 12 時， 就會進行擴容。擴容後的 capacity 和 threshold 也會随之而改變。
負載因子影響觸發的門檻值， 是以， 它的值較小的時候， HashMap 中的 hash 碰撞就很少， 此時存取的性能都很高， 對應的缺點是需要較多的記憶體；而它的值較大時， HashMap 中的 hash 碰撞就很多， 此時存取的性能相對較低， 對應優點是需要較少的記憶體；不建議更改該預設值， 如果要更改， 建議進行相應的測試之後确定。
7.2 再談容量為2的整數次幂和數組索引計算
前面說過了數組的容量為 2 的整次幂， 同時， 數組的下标通過下面的代碼進行計算
index = (table.length - 1) & hash
該方法除了可以很快的計算出數組的索引之外， 在擴容之後， 進行重 hash 時也會很巧妙的就可以算出新的 hash 值。由于數組擴容之後， 容量是現在的 2 倍， 擴容之後 n-1 的有效位會比原來多一位， 而多的這一位與原容量二進制在同一個位置。示例
擴容前後
這樣就可以很快的計算出新的索引啦
7.3 步驟
先判斷是初始化還是擴容， 兩者在計算 newCap和newThr 時會不一樣
計算擴容後的容量，臨界值。
将hashMap的臨界值修改為擴容後的臨界值
根據擴容後的容量建立數組，然後将hashMap的table的引用指向新數組。
将舊數組的元素複制到table中。在該過程中， 涉及到幾種情況， 需要分開進行處理（隻存有一個元素， 一般連結清單， 紅黑樹）
具體的看代碼吧
final Node<K, V>[] resize() {
//建立oldTab數組儲存擴容前的數組table
Node<K, V>[] oldTab = table;
//擷取原來數組的長度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//原來數組擴容的臨界值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果擴容前的容量 > 0
if (oldCap > 0) {
//如果原來的數組長度大于最大值(2^30)
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//擴容臨界值提高到正無窮
threshold = Integer.MAX_VALUE;
//無法進行擴容，傳回原來的數組
return oldTab;
//如果現在容量的兩倍小于MAXIMUM_CAPACITY且現在的容量大于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//臨界值變為原來的2倍
newThr = oldThr << 1;
} else if (oldThr > 0) //如果舊容量 <= 0，而且舊臨界值 > 0
//數組的新容量設定為老數組擴容的臨界值
newCap = oldThr;
else { //如果舊容量 <= 0，且舊臨界值 <= 0，新容量擴充為預設初始化容量，新臨界值為DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//新數組初始容量設定為預設值
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//計算預設容量下的門檻值
}
// 計算新的resize上限
if (newThr == 0) {//在當上面的條件判斷中，隻有是初始化時(oldCap=0, oldThr > 0)時，newThr == 0
//ft為臨時臨界值，下面會确定這個臨界值是否合法，如果合法，那就是真正的臨界值
float ft = (float) newCap * loadFactor;
//當新容量< MAXIMUM_CAPACITY且ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY，新的臨界值為ft，否則為Integer.MAX_VALUE
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//将擴容後hashMap的臨界值設定為newThr
threshold = newThr;
//建立新的table，初始化容量為newCap
@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
Node<K, V>[] newTab = (Node<K, V>[]) new Node[newCap];
//修改hashMap的table為建立的newTab
table = newTab;
//如果舊table不為空，将舊table中的元素複制到新的table中
if (oldTab != null) {
//周遊舊哈希表的每個桶，将舊哈希表中的桶複制到新的哈希表中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K, V> e;
//如果舊桶不為null，使用e記錄舊桶
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将舊桶置為null
oldTab[j] = null;
//如果舊桶中隻有一個node
if (e.next == null)
//将e也就是oldTab[j]放入newTab中e.hash & (newCap - 1)的位置
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果舊桶中的結構為紅黑樹
else if (e instanceof TreeNode)
//将樹中的node分離
((TreeNode<K, V>) e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { //如果舊桶中的結構為連結清單,連結清單重排，jdk1.8做的一系列優化
Node<K, V> loHead = null, loTail = null;
Node<K, V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K, V> next;
//周遊整個連結清單中的節點
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
} else {// 原索引+oldCap
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;
}
7.4 注意事項
雖然 HashMap 設計的非常優秀， 但是應該盡可能少的避免 resize(), 該過程會很耗費時間。
同時， 由于 hashmap 不能自動的縮小容量。是以， 如果你的 hashmap 容量很大， 但執行了很多 remove 操作時， 容量并不會減少。如果你覺得需要減少容量， 請重新建立一個 hashmap。
8 HashMap.put() 函數内部是如何工作的？
在使用多次 HashMap 之後， 大體也能說出其添加元素的原理：計算每一個key的哈希值， 通過一定的計算之後算出其在哈希表中的位置，将鍵值對放入該位置，如果有哈希碰撞則進行哈希碰撞處理。
而其工作時的原理如下（圖是我很早之前儲存的， 忘了出處了）
源碼如下：
/* @param hash 指定參數key的哈希值
* @param key 指定參數key
* @param value 指定參數value
* @param onlyIfAbsent 如果為true，即使指定參數key在map中已經存在，也不會替換value
* @param evict 如果為false，數組table在建立模式中
* @return 如果value被替換，則傳回舊的value，否則傳回null。當然，可能key對應的value就是null。
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> p;
int n, i;
//如果哈希表為空，調用resize()建立一個哈希表，并用變量n記錄哈希表長度
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/**
* 如果指定參數hash在表中沒有對應的桶，即為沒有碰撞
* Hash函數，(n - 1) & hash 計算key将被放置的槽位
* (n - 1) & hash 本質上是hash % n，位運算更快
*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//直接将鍵值對插入到map中即可
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {// 桶中已經存在元素
Node<K, V> e;
K k;
// 比較桶中第一個元素(數組中的結點)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一個元素指派給e，用e來記錄
e = p;
// 目前桶中無該鍵值對，且桶是紅黑樹結構，按照紅黑樹結構插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 目前桶中無該鍵值對，且桶是連結清單結構，按照連結清單結構插入到尾部
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 周遊到連結清單尾部
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 檢查連結清單長度是否達到門檻值，達到将該槽位節點組織形式轉為紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 連結清單節點的<key, value>與put操作<key, value>相同時，不做重複操作，跳出循環
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 找到或建立一個key和hashCode與插入元素相等的鍵值對，進行put操作
if (e != null) { // existing mapping for key
// 記錄e的value
V oldValue = e.value;
/**
* onlyIfAbsent為false或舊值為null時，允許替換舊值
* 否則無需替換
*/
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// 通路後回調
afterNodeAccess(e);
// 傳回舊值
return oldValue;
}
}
// 更新結構化修改資訊
++modCount;
// 鍵值對數目超過門檻值時，進行rehash
if (++size > threshold)
resize();
// 插入後回調
afterNodeInsertion(evict);
return null;
} 在此過程中， 會涉及到哈希碰撞的解決。
9 HashMap.get() 方法内部是如何工作的？
/**
* 傳回指定的key映射的value，如果value為null，則傳回null
* get可以分為三個步驟：
* 1.通過hash(Object key)方法計算key的哈希值hash。
* 2.通過getNode( int hash, Object key)方法擷取node。
* 3.如果node為null，傳回null，否則傳回node.value。
*
* @see #put(Object, Object)
*/
public V get(Object key) {
Node<K, V> e;
//根據key及其hash值查詢node節點，如果存在，則傳回該節點的value值
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
} 其最終是調用了
getNode
函數。其邏輯如下
getNode 工作邏輯
/**
* @param hash 指定參數key的哈希值
* @param key 指定參數key
* @return 傳回node，如果沒有則傳回null
*/
final Node<K, V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> first, e;
int n;
K k;
//如果哈希表不為空，而且key對應的桶上不為空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果桶中的第一個節點就和指定參數hash和key比對上了
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//傳回桶中的第一個節點
return first;
//如果桶中的第一個節點沒有比對上，而且有後續節點
if ((e = first.next) != null) {
//如果目前的桶采用紅黑樹，則調用紅黑樹的get方法去擷取節點
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K, V>) first).getTreeNode(hash, key);
//如果目前的桶不采用紅黑樹，即桶中節點結構為鍊式結構
do {
//周遊連結清單，直到key比對
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//如果哈希表為空，或者沒有找到節點，傳回null
return null;
}