首先HashMap是基于Hash表存储的，每个元素都是一个key-value键值对，内部结构是hash表和链表以及红黑树所存储。其中链表和红黑树解决冲突问题，当集合容量大于阀值时，自动扩容。
HashMap实现了Serializable、Cloneable 接口，因此能被序列化和克隆，
HashMap是线程不安全的，如果想要安全的话可以使用concurrent包下的concurrentHashMap。
HashMap的数组结构如下图所示：
HashMap有一个数组Table和链表组成。
下面先看看HashMap的属性，这些属性组成Hash表和链表等。
/**
* 默认的初始化集合容量（容量为HashMap中槽的数目）是16，且实际容量必须是2的整数次幂
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* 集合的最大容量（必须是2的幂且小于2的30次方，传入容量过大将被这个值替换）
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默认加载因子，当集合容量大于0.75倍时 自动扩容。当然最大是 1 << 30
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* TREEIFY_THRESHOLD 默认为8 当单个链表的容量大于 TREEIFY_THRESHOLD 时，就自动转换为红黑树，
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* UNTREEIFY_THRESHOLD 进行resize()操作时用的，不能大于UNTREEIFY_THRESHOLD
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* hash表的装载因子
*
* @serial
*/
final float loadFactor;
/**
* Node节点，当链表长度小于TREEIFY_THRESHOLD时，链表用node链接
*/
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;
}
}
/**
* hash表
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* map集合size
*/
transient int size;
/**
* 线程对集合操作数量，该字段用于使迭代器对HashMap的集合视图快速失效
*/
transient int modCount;
/**
* 调整大小的下一个尺寸
*
*/
int threshold;
属性分析完后，下面看下HashMap怎么创建和怎么往集合中增加内容的。先看下HashMap的构造方法。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将装载因子设为默认的0.75f
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); //调用另一个构造方法
}
/**
* 用指定的初始值构造一个空的HashMap
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) //如果大于最大值的话，就将初始值设为最大值
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
构造方法很简单，主要是第三个有初始化容量以及加载因子时，他的threshold属性会调用tableSizeFor方法这个方法源码如下：
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;
}
这个方法的主要目的就是返回大于输入参数且最近的2的整数次幂的数
先来分析有关n位操作部分：先来假设n的二进制为01xxx...xxx。接着
对n右移1位：001xx...xxx，再位或：011xx...xxx
对n右移2为：00011...xxx，再位或：01111...xxx
此时前面已经有四个1了，再右移4位且位或可得8个1
同理，有8个1，右移8位肯定会让后八位也为1。
综上可得，该算法让最高位的1后面的位全变为1。
最后再让结果n+1，即得到了2的整数次幂的值了。
当往集合中增加内容时，调用put方法。该方法源码如下
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
发现先对key进行hash然后调用的putValue方法。下面看下这俩个方法
//对key进行hash计算
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
put时主要调用的是这个方法。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)//红黑树
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
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;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
我们从头开始一行一行分析这段代码。
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 一些定义。
第一种情况：第一次添加时还未分配table、
当我们第一次往集合中添加内容时，table为空所以进这个if，resize方法是扩容用的，这里是第一次扩容后的length值，resize方法后面细讲。
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
这个if是判断要加的key-value的keyhash后所放的table数组的位置，第一次添加，p为null，所以进去，new 一个新的Node。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//new Node
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
将modCount加1 ，++modCount;
判断++size时否大于threshold 如果大于 扩容调用resize方法
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeAccess(e); 这个方法没啥东西
返回，
第二种情况：当我们添加的table位置有node时，进else里面。
Node<K,V> e; K k; //定义
//如果key的hash和node节点的hash相等，并且key，value都相等的话，直接让e = p（node节点）
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果p是一个红黑树则进这里，红黑树是jdk8对HashMap新增的数据结构，更好得解决冲突问题（这次不讲红黑树的结构变化）
else if (p instanceof TreeNode)//红黑树
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//否则进这里
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) { //当p.next == null时，
p.next = newNode(hash, key, value, null);直接将新创建的node放到p.next 上
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st //判断binCount大于 8 -1 = 7 ，如果大于的话，转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//这段代码的意思就是对链表上的节点挨个遍历，先看节点的next节点是否为null 如果为null的话，将新节点插入，然后判断是否链表的长度大于7 如果大于的话，则转变为红黑树 ，在遍历过程汇总判断新节点的hash后的key是否有跟链表中的key相等，如果相等，则将链表中的node变为新node。
if (e != null) { // 如果原先链表有key 则将原先的value返回。
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
接着看resize方法 HashMap是怎么扩容的.
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) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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);
}
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) {
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) { //高位是0
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else { //高位是1
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) { //高位是0 直接加到原位置
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) { //高位是1 放到j+oldCap位置
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
此处jdk8对HashMap扩容时有很多技巧，当扩容时可以很迅速的确定各个node节点在新的table的位置，就是if e.hash & oldCap == 0 则该节点还在原先的位置，else 则该节点在老位置+老容量的位置（oldCap）。
具体算法是这样的。
我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来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动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此jdk8在扩展容量时不需要再像jdk7那样重新计算hash只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。
定义老链表的头和尾节点，将高位是0的放到这个链表里，
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //定义新链表的头和尾节点，将高位是1的放到这个链表里。
do while 循环主要是将原先的老链表挨个遍历，如果还是在原位置的话，直接放到第一个链表里，如果不在原位置的话，放到新链表里。最终结果是这样，如图：形成两个链表。
最终将这两个链表放到新的table里面。