HashMap的特点：
1.HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。
2.HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。
3.HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
1.类中的关键属性
// 默认的初始容量是16，必须是2的幂。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
// 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
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 存储数据的Entry数组，长度是2的幂。
// HashMap是采用拉链法实现的，每一个Entry本质上是一个单向链表
transient Entry[] table;
// HashMap的大小，它是HashMap保存的键值对的数量
transient int size;
// HashMap的阈值，用于判断是否需要调整HashMap的容量（threshold = 容量*加载因子）
int threshold;
// 加载因子实际大小
final float loadFactor;
// HashMap被改变的次数
transient volatile int modCount;2.构造方法
2.1无参构造函数
// 默认构造函数。
public HashMap() {
// 设置“加载因子”
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
// 设置“HashMap阈值”，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 创建Entry数组，用来保存数据
table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
init();
}2.2指定容量大小的构造函数
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}2.3 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// 找出“大于initialCapacity”的最小的2的幂
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
// 设置“加载因子”
this.loadFactor = loadFactor;
// 设置“HashMap阈值”，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
// 创建Entry数组，用来保存数据
table = new Entry[capacity];
init();
}2.4包含“子Map”的构造函数
// 包含“子Map”的构造函数
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
// 将m中的全部元素逐个添加到HashMap中
putAllForCreate(m);
}3.存储数据
3.1put()
若要添加到HashMap中的键值对对应的key已经存在HashMap中，则找到该键值对；然后新的value取代旧的value，并退出！
若要添加到HashMap中的键值对对应的key不在HashMap中，则将其添加到该哈希值对应的链表中，并调用addEntry()。
public V put(K key, V value) {
// 若“key为null”，则将该键值对添加到table[0]中。
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 若“key不为null”，则计算该key的哈希值，然后将其添加到该哈希值对应的链表中。
int hash = hash(key.hashCode());
//搜索指定hash值在对应table中的索引
int i = indexFor(hash, table.length);
// 循环遍历Entry数组,若“该key”对应的键值对已经存在，则用新的value取代旧的value。然后退出！
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { //如果key相同则覆盖并返回旧值
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
//修改次数+1
modCount++;
//将key-value添加到table[i]处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}3.2Entry的数据结构，Entry实际上是一个单向链表
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
// 指向下一个节点
Entry<K,V> next;
final int hash;
// 构造函数。
// 输入参数包括"哈希值(h)", "键(k)", "值(v)", "下一节点(n)"
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判断两个Entry是否相等
// 若两个Entry的“key”和“value”都相等，则返回true。
// 否则，返回false
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
// 实现hashCode()
public final int hashCode() {
return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^
(value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
// 当向HashMap中添加元素时，绘调用recordAccess()。
// 这里不做任何处理
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
// 当从HashMap中删除元素时，绘调用recordRemoval()。
// 这里不做任何处理
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}3.3 addEntry()的作用是新增Entry。将“key-value”插入指定位置，bucketIndex是位置索引。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”，
// 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”，则调整HashMap的大小
if (size++ >= threshold)//相比creatEntry多的两句
resize(2 * table.length);
}与addEntry()相似的另一个函数createEntry()
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”，
// 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
size++;
}addEntry（）与CreatEntry的区别
(01) addEntry()一般用在 新增Entry可能导致“HashMap的实际容量”超过“阈值”的情况下。
例如，我们新建一个HashMap，然后不断通过put()向HashMap中添加元素；put()是通过addEntry()新增Entry的。
在这种情况下，我们不知道何时“HashMap的实际容量”会超过“阈值”；
因此，需要调用addEntry()
(02) createEntry() 一般用在 新增Entry不会导致“HashMap的实际容量”超过“阈值”的情况下。
例如，我们调用HashMap“带有Map”的构造函数，它绘将Map的全部元素添加到HashMap中；
但在添加之前，我们已经计算好“HashMap的容量和阈值”。也就是，可以确定“即使将Map中的全部元素添加到HashMap中，都不会超过HashMap的阈值”。
此时，调用createEntry()即可。
3.4putForNullKey(V value)
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) { //如果有key为null的对象存在，则覆盖掉
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0); //如果键为null的话，则hash值为0
return null;
}注意：如果key为null的话，hash值为0，对象存储在数组中索引为0的位置。即table[0]
它是通过key的hashCode值计算hash码（具体函数查看3.1Entry的数据结构）
3.5 为什么哈希表的容量一定要是2的整数次幂？
一般对哈希表的散列很自然地会想到用hash值对length取模（即除法散列法），Hashtable中也是这样实现的，这种方法基本能保证元素在哈希表中散列的比较均匀，但取模会用到除法运算，效率很低，HashMap中则通过h&(length-1)的方法来代替取模，同样实现了均匀的散列，但效率要高很多。（& 按位与 快速取模方法）
得到hash码之后就会通过hash码去计算出应该存储在数组中的索引，计算索引的函数如下：
static int indexFor(int h, int length) { //根据hash值和数组长度算出索引值
return h & (length-1); //这里不能随便算取，用hash&(length-1)是有原因的，这样可以确保算出来的索引是在数组大小范围内，不会超出
}接下来，我们分析下为什么哈希表的容量一定要是2的整数次幂
首先，length为2的整数次幂的话，h&(length-1)就相当于对length取模，这样便保证了散列的均匀，同时也提升了效率；
其次，length为2的整数次幂的话，为偶数，这样length-1为奇数，奇数的最后一位是1，这样便保证了h&(length-1)的最后一位可能为0，也可能为1（这取决于h的值），即与后的结果可能为偶数，也可能为奇数，这样便可以保证散列的均匀性，而如果length为奇数的话，很明显length-1为偶数，它的最后一位是0，这样h&(length-1)的最后一位肯定为0，即只能为偶数，这样任何hash值都只会被散列到数组的偶数下标位置上，这便浪费了近一半的空间，因此，length取2的整数次幂，是为了使不同hash值发生碰撞的概率较小，这样就能使元素在哈希表中均匀地散列。
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。
3.6 putAll()的作用是将"m"的全部元素都添加到HashMap中
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
// 有效性判断
int numKeysToBeAdded = m.size();
if (numKeysToBeAdded == 0)
return;
// 计算容量是否足够，
// 若“当前实际容量 < 需要的容量”，则将容量x2。
if (numKeysToBeAdded > threshold) {
int targetCapacity = (int)(numKeysToBeAdded / loadFactor + 1);
if (targetCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
targetCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int newCapacity = table.length;
while (newCapacity < targetCapacity)
newCapacity <<= 1;
if (newCapacity > table.length)
resize(newCapacity);
}
// 通过迭代器，将“m”中的元素逐个添加到HashMap中。
for (Iterator<? extends Map.Entry<? extends K, ? extends V>> i = m.entrySet().iterator(); i.hasNext(); ) {
Map.Entry<? extends K, ? extends V> e = i.next();
put(e.getKey(), e.getValue());
}
}3.7resize() 重新调整HashMap的大小，newCapacity是调整后的单位
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);//用来将原先table的元素全部移到newTable里面
table = newTable; //再将newTable赋值给table
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//重新计算临界值
}新建了一个HashMap的底层数组，上面代码中第10行为调用transfer方法，将HashMap的全部元素添加到新的HashMap中,并重新计算元素在新的数组中的索引位置
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16*0.75=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，扩容是需要进行数组复制的，复制数组是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。
4. remove()删除“键为key”元素
public V remove(Object key) {
Entry<K,V> e = removeEntryForKey(key);
return (e == null ? null : e.value);
}
// 删除“键为key”的元素
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
// 获取哈希值。若key为null，则哈希值为0；否则调用hash()进行计算
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中“键为key”的元素
// 本质是“删除单向链表中的节点”
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)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}5.get() 的作用是获取key对应的value
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。
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
// 获取key的hash值
int hash = hash(key.hashCode());
// 在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}这里需要强调的是：HashMap将“key为null”的元素都放在table的位置0处，即table[0]中；“key不为null”的放在table的其余位置！
6.clear()
clear() 的作用是清空HashMap。它是通过将所有的元素设为null来实现的。
public void clear() {
modCount++;
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length; i++)
tab[i] = null;
size = 0;
}7. containsValue()
containsValue() 的作用是判断HashMap是否包含“值为value”的元素。
containsNullValue()分为两步进行处理：第一，若“value为null”，则调用containsNullValue()。第二，若“value不为null”，则查找HashMap中是否有值为value的节点。
public boolean containsValue(Object value) {
// 若“value为null”，则调用containsNullValue()查找
if (value == null)
return containsNullValue();
// 若“value不为null”，则查找HashMap中是否有值为value的节点。
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (value.equals(e.value))
return true;
return false;
}
//如果value为null 调用的函数
//作用判断HashMap中是否包含“值为null”的元素。
private boolean containsNullValue() {
Entry[] tab = table;
for (int i = 0; i < tab.length ; i++)
for (Entry e = tab[i] ; e != null ; e = e.next)
if (e.value == null)
return true;
return false;
}8.总结
1.要知道hashMap在JDK1.8以前是一个链表散列这样一个数据结构，而在JDK1.8以后是一个数组加链表加红黑树的数据结构。
2.为什么HashMap是非线程安全？
①通过Entry内部的next变量可以知道使用的是链表，这时候我们可以知道，如果多个线程，在某一时刻同时操作HashMap并执行put操作，而有大于两个key的hash值相同，如图中a1、a2，这个时候需要解决碰撞冲突，而解决冲突的办法上面已经说过，对于链表的结构在这里不再赘述，暂且不讨论是从链表头部插入还是从尾部初入，这个时候两个线程如果恰好都取到了对应位置的头结点e1，而最终的结果可想而知，a1、a2两个数据中势必会有一个会丢失
②扩容方法也不是同步的，通过代码我们知道在扩容过程中，会新生成一个新的容量的数组，然后对原数组的所有键值对重新进行计算和写入新的数组，之后指向新生成的数组。
当多个线程同时检测到总数量超过门限值的时候就会同时调用resize操作，各自生成新的数组并rehash后赋给该map底层的数组table，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给table变量，其他线程的均会丢失。而且当某些线程已经完成赋值而其他线程刚开始的时候，就会用已经被赋值的table作为原始数组，这样也会有问题。