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一. ? HashMap介绍1.1 特点1.2 底层实现 二. ? 结构以及对应方法分析2.1 结构组成2.1.1 成员变量2.1.2 存储元素的节点类型2.1.2.1 链表Node类2.1.2.2 树节点类2.1.2.3 继承关系 2.2 方法实现2.2.1 HashMap的数组初始化2.2.2 计算hash值2.2.3 添加元素put（K key，V value）方法2.2.4 数组扩容 三. ? 总结

一. ? HashMap介绍

1.1 特点

HashMap 是 Map 接口的接口实现类，它采用哈希算法实现，是 Map 接口最常用的实现类。 由于底层采用了哈希表存储数据，所以要求键不能重复，如果发生重复，新的值会替换旧的值。 HashMap 在查找、删除、修改方面都有非常高的效率。

1.2 底层实现

HashMap 底层实现采用了哈希表，既集合了数组（占用空间连续。 寻址容易，查询速度快）的优点，又集合了链表（增加和删除效率非常高）的优点。其实哈希表的本质就是”数组+链表“。

二. ? 结构以及对应方法分析

在HashMap中，当维互链表节点个数的过程中，链表节点数大于8时，则会转化成红黑树来存储，从而提高查询效率。

2.1 结构组成

2.1.1 成员变量

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4： 默认的初始容量为16，而且注解有说明这个默认初始化容量必须是2的倍数。
MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30:最大初始化容量为2^30。
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f：负载因子，用来决定数组什么时候开始扩容，即当数组长度达到75%时会进行扩容。
TREEIFY_THRESHOLD = 8：阈值，当前数组长度>64,会将节点个数大于8的链表做红黑树转换。
UNTREEIFY_THRESHOLD = 6：同理，当红黑树节点数小于6时，将这个红黑树转换成链表。
MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64：设置当数组长度超过多少时，才会对链表节点个数大于8的做红黑树转换。
transient Node<K,V>[] table：就是前面说的神秘的数组。（为啥是Node<K,V>l类型？）

 /**     * The default initial capacity - MUST be a power of two.     */    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16    /**     * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified     * by either of the constructors with arguments.     * MUST be a power of two <= 1<<30.     */    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    /**     * The load factor used when none specified in constructor.     */    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;    /**     * The bin count threshold for using a tree rather than list for a     * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a     * bin with at least this many nodes. The value must be greater     * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in     * tree removal about conversion back to plain bins upon     * shrinkage.     */    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;    /**     * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a     * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at     * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.     */    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;    /**     * The smallest table capacity for which bins may be treeified.     * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)     * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts     * between resizing and treeification thresholds.     */    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; /**     * The table, initialized on first use, and resized as     * necessary. When allocated, length is always a power of two.     * (We also tolerate length zero in some operations to allow     * bootstrapping mechanics that are currently not needed.)     */    transient Node<K,V>[] table;

2.1.2 存储元素的节点类型

既然说了哈希表是由数组+链表组成，而且到后面还会转为红黑树，那么他肯定会有对应的节点类。其源码类型如下：

2.1.2.1 链表Node类

   /**     * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for     * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)     */    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;        }    }

由源码可知，链表的Node节点类型实现了Map接口的内部接口类Entry<K，V>，这个接口定义的就是能操作HashMap的一个key——>value存储结构的一些行为（例如 获取键值对的key）。
成员遍历
hash：记录存储key的hash值，不可改变（final修饰）
key：记录key，不可改变（final修饰），所以hashmap的key是唯一的，不能重复。
value：记录value，可改变。
next：当前节点记录下一个节点的地址（由此可知，该链表是单向链表）

2.1.2.2 树节点类

/** * Entry for Tree bins. Extends LinkedHashMap.Entry (which in turn * extends Node) so can be used as extension of either regular or * linked node. */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);   }  /**   * Returns root of tree containing this node.   */  final TreeNode<K,V> root() {    for (TreeNode<K,V> r = this, p;;) {      if ((p = r.parent) == null)        return r;      r = p;     }   }

成员变量：
parent：记录父节点
left： 左子树
right：右子树
prev：前节点
red：记录红黑树的状态（true是红树，反之。）

2.1.2.3 继承关系

HashMap的数组既有链表，又有红黑树，为什么这个神秘的数组是Node类型？我觉得到这里就可以讲的通了：

链表节点类Node实现了Entry接口，而LinkedHashMap的内部类Entry又继承了Node类，而TreeNode又继承了Entry，所以红黑树的节点类是和链表的Node是有继承关系的，可以统一当成一个类型来看待，所以Node<K,V>类型的数组既可以存放链表，又可以存放红黑树。

2.2 方法实现

2.2.1 HashMap的数组初始化

在 JDK11 的 HashMap 中对于数组的初始化采用的是延迟初始化方式。通过 resize 方法
实现初始化处理。resize 方法既实现数组初始化，也实现数组扩容处理。

tips：啥叫延迟初始化？
向数组添加第一个元素的时候，才开始对数组做初始化处理。

  /**     * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in     * accord with initial capacity target held in field threshold.     * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the     * elements from each bin must either stay at same index, or move     * with a power of two offset in the new table.     *     * @return the table     */    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) {                                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;    }

首先，回到刚刚的HashMap的成员变量时，成员变量table只是作了一个声明，如图：

所以table为null，所以在执行int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length时，oldCap=0，而此时 threshold也为0，所以在执行第一个if的时候，两个变量都为0，所以直接执行else里面的语句。
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 即将将初始化数组长度的成员变量（16）赋值给newCap，而下一句则是将下一次扩容的长度给newThr（此时为12），然后跳过if语句，给成员变量threshold重新赋值。再执行
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap],将newTab赋值给成员变量table，然后返回newTab，这样一次初始化完成。

2.2.2 计算hash值

在map的存储中，我们是根据key的hash值来存放元素的。所以需要对key的hash值进行一系列的运算：

1.获取key的hashCode。
2.根据hashCode计算出hash值。（但是由于要求要转换成table数组的长度-1的范围内，所以还需要一系列的运算。）
3.转化算法：hash = hashcode&（n-1）得到数组中的存放位置。

/** * 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 <tt>key</tt>, or *     <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>. *     (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map *     previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.) */public V put(K key, V value) {  return putVal(hash(key), key, value, false, true);}

static final int hash(Object key) {  int h;  return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}

这里是计算key的hash值的方法。先将key的hashcode值赋给h，然后与h的高16位进行异或运算（也就是h的低16位和高16位进行异或运算）。
下面来演示一下运算过程：
假定：key = 123456，使用计算器计算得到其二进制为：

然后进行异或运算（相同为0，相异为1）：

计算得到10进制为：

到这一步返回123457，下面回到putVal()方法：

/** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value * @param evict if false, the table is in creation mode. * @return previous value, or null if none */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)      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;}

putVal方法拿到key的hashCode后，和15进行&运算(相同为1，相异为0)：

最终得到存入数组位置为1。

2.2.3 添加元素put（K key，V value）方法

调用了putVal()方法（源码在上面）

putVal()主要是计算hash值从而获取元素在数组中的位置（前面已经分析过了）、如果该位置数组没有元素，则将新节点放入；我们都知道，hashMap对于key相同的值，是将其value值覆盖，key不变，以下则是实现方法：

如果p节点与TreeNode节点是同类（红黑树），则将其挂到红黑树上：
前面都不执行的话，最后就是挂载到数组所在位置的链表了末尾了：

我们再来看看链表——>红黑树的方法（ treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash)）

 /**     * Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless     * table is too small, in which case resizes instead.     */    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {        int n, index; Node<K,V> e;        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)            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);                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);        }    }

在这里，我们看到：链表并不是马上做红黑树转换，而是先判断数组的长度是否大于MIN_TREEIFY_CAPACITY（这个前面有解释），小于MIN_TREEIFY_CAPACITY则会调用 resize()方法，对数组进行扩容处理。

2.2.4 数组扩容

三. ? 总结

HashMap的底层是由哈希算法来实现的（即数组+链表的形式），数组长度大于64并且链表的节点个数大于8时，会将链表转变为红黑树，这样就大大减少了遍历的时间，提高效率，之所以一个数组能存储两种数据结构，就是因为数组的数据类型为链表的节点Node<K,V>，而红黑树节点TreeNode<K,V>跟Node有继承关系的。此外，HashMap是采用延时初始化的方式来初始化数组的，即用户添加第一个元素的时候才会调用resize() 初始化数组长度（16），以及预定数组下一次扩容长度（12）。还有就是hash值的计算以及添加元素等方法的原理，等待小伙伴们的探索哦！
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