HashMap中的数据结构是数组+单链表的组合，以键值对(key-value)的形式存储元素的，通过put()和get()方法储存和获取对象。

（方块表示Entry对象，横排表示数组table[]，纵排表示哈希桶bucket【实际上是一个由Entry组成的链表，新加入的Entry放在链头，最先加入的放在链尾】，）

源码分析：

源码分析：

put()源码分析：

可以看到，当我们给put()方法传递键和值时，HashMap会由key来调用hash()方法，返回键的hash值，计算Index后用于找到bucket（哈希桶）的位置来储存Entry对象。

如果两个对象key的hash值相同，那么它们的bucket位置也相同，但equals()不相同，添加元素时会发生hash碰撞，也叫hash冲突，HashMap使用链表来解决碰撞问题。

分析源码可知，put()时，HashMap会先遍历table数组，用hash值和equals()判断数组中是否存在完全相同的key对象， 如果这个key对象在table数组中已经存在，就用新的value代替老的value。如果不存在，就创建一个新的Entry对象添加到table[ i ]处。

如果该table[ i ]已经存在其他元素，那么新Entry对象将会储存在bucket链表的表头，通过next指向原有的Entry对象，形成链表结构（hash碰撞解决方案）。

Entry数据结构源码如下（HashMap内部类）：

形成单链表的核心代码如下：

（put方法执行过程）

如果两个不同的key的hashcode相同，两个值对象储存在同一个bucket位置，要获取value，我们调用get()方法，HashMap会使用key的hashcode找到bucket位置，因为HashMap在链表中存储的是Entry键值对，所以找到bucket位置之后，会调用key的equals()方法，按顺序遍历链表的每个 Entry，直到找到想获取的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端（该 Entry 是最早放入该 bucket 中），那HashMap必须循环到最后才能找到该元素。

get()方法源码如下：

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。 

源码分析：

HashMap有两个参数影响其性能：初始容量和负载因子。均可以通过构造方法指定大小。

容量capacity是HashMap中bucket哈希桶(Entry的链表)的数量，初始容量只是HashMap在创建时的容量，最大设置初始容量是2^30，默认初始容量是16（必须为2的幂），解释一下，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key通过indexFor()方法算得的数组位置相同的几率较小，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，get()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。

负载因子loadFactor是HashMap在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，默认值是0.75。

当HashMapde的长度超出了加载因子与当前容量的乘积（默认16*0.75=12）时，通过调用resize方法重新创建一个原来HashMap大小的两倍的newTable数组，最大扩容到2^30+1，并将原先table的元素全部移到newTable里面，重新计算hash，然后再重新根据hash分配位置。这个过程叫作rehash，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。

扩容机制源码分析：

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，这个操作是极其消耗性能的。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设初始容量能够有效的提高HashMap的性能。

重新调整HashMap大小，当多线程的情况下可能产生条件竞争。因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。

HashMap是线程不安全的，在多线程情况下直接使用HashMap会出现一些莫名其妙不可预知的问题。在多线程下使用HashMap，有几种方案：

A.在外部包装HashMap，实现同步机制

B.使用Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));实现同步（官方参考方案，但不建议使用，使用迭代器遍历的时候修改映射结构容易出错）

D.使用java.util.HashTable，效率最低（几乎被淘汰了）

E.使用java.util.concurrent.ConcurrentHashMap，相对安全，效率高（建议使用）

注意一个小问题，HashMap所有集合类视图所返回迭代器都是快速失败的(fail-fast)，在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器自身的 remove 或 add 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。

JDK1.8的HashMap源码实现和1.7是不一样的，有很大不同，其底层数据结构也不一样，引入了红黑树结构。有网友测试过，JDK1.8HashMap的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高??100%。随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表长度大于8的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树（JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能），这会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。