HashMap是我们最常用的类之一，它实现了hash算法，虽然使用很简单，但是其实现有很多值得研究的地方。
HashMap存储的是key-value形式的键值对，这个键值对在实现中使用一个静态内部类Entry来表示，它存储了key、value、hash值、以及在hash冲突时链表中下一个元素的引用。
HashMap底层实现使用了一个数组来存储元素。它的初始容量默认是16，而且必须容量必须是2的整数次幂，最大容量是1<<30（10.7亿+），同时还使用一个加载因子（load factor）来控制这个map的这个hash表的扩容，默认为0.75，即当容量达到初始容量3/4时会扩容（当然不只这样，后面会说明）。
在往HashMap中添加元素时，会计算key的hashCode，然后基于这个hashCode和数组大小来确定它在数组中的存储位置，当遇到hash冲突时，会以链表的形式存储在数组中。
下面具体看看源码，首先看构造方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始容量不能小于0，否则会抛出异常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 控制初始容量不能大于最大容量1<<30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 检查加载因子的合法性，不能小于0，且必须是数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
// 这个init方法是留给子类扩展
init();
}可以看到在创建HashMap时，并不分配内存空间，而是在真正往map中添加数据时才会分配，可以从put方法中看到：
public V put(K key, V value) {
// 创建时未分配空间，所以检查如果还是空表的话，就分配内存空间
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 对null的key进行的特殊处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
// 计算key的hashCode
int hash = hash(key);
// 根据hashCode和当前容量来确定元素在hash表中的位置，即hash桶的位置
int i = indexFor(hash, table.length);
// 检查key是否已经存在，如果已经存在，则替换旧值为新值，并返回旧值
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
// 这里可以看到是根据hashCode和equals方法来判断一个key是否已经存在
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 增加map的修改次数，这用于实现fail-fast机制
modCount++;
// 真正把元素添加到hash表中指定的索引位置处理（也叫hash桶）
addEntry(hash, key, value, i);
// 返回null表示key之前不存在
return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 判断是否需要扩容，当前容量达到阙值，并且产生了hash冲突（指定hash桶已经有元素存在）
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
// 容量扩展为之前的2倍
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
// 重新计算存储的hash桶位置
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
// 创建Entry并存储到hash表中
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 取出之前已经存在的元素
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 把新元素放到链表的开头，即让新元素的next引用指向之前已经存在的元素
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
// 修改元素计数
size++;
}只是当前容器中key value数量超过阙值是不会进行扩容的。就是说，比如初始容量为16，当达到阙值以前发生大量的hash冲突，而后添加的元素又很少发生hash冲突，那么有可能key value的数量超过16*0.75=12甚至超过16都不进行扩容，所以hash算法必须保证分布均匀，尽量减少hash冲突。
上面是添加元素的实现，这里再看看它是如何初始化并分配内存的：
private void inflateTable(int toSize) {
// 保证容量是2的整数次幂
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
// 在初始化的时候就把扩容的阙值计算好并保存，避免每次都重新计算
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
// 这里才会真正的分配内存
table = new Entry[capacity];
// 初始化hash种子
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
/**
* 保证容量是2的整数次幂，并且不超过最大容量。
* 比如：传入的是15，值变成16，传入的是17，则会变成32，
* 即大于当前值且与最接近2的整数次幂的数
*/
private static int roundUpToPowerOf2(int number) {
// 保证容量是2的整数次幂，并且不超过最大容量
return number >= MAXIMUM_CAPACITY
? MAXIMUM_CAPACITY
: (number > 1) ? Integer.highestOneBit((number - 1) << 1) : 1;
}对null key的特殊处理：
private V putForNullKey(V value) {
// 如果已经存在，则替换旧值
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 增加map的修改次数，这用于实现fail-fast机制
modCount++;
// null key的hashCode固定为0，并且桶的位置也固定为0
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}再来看如何确定非null key的位置
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}h是key的hashCode，length是当前hash表的最大长度，h & (length-1)与h % length等价，只是前者使用位运算，而位运算比取模运算速度更快。这里为什么可以用&运算代替取模运算呢？因为length是2的整数次幂，而它减1，低位正好全是1，与另一个数进行&运算，结果肯定不会超过length，与%运算的效果一样。如果length不是2的整数次幂，那么是不能这样做的，所以这里运用的非常巧妙。
下面看看最核心的生成hashCode的hash方法：
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
// 调用key的hashCode()方法得到hashCode
h ^= k.hashCode();
// 对hashCode进行一系列的位移与异或运算并把结果作为hashCode返回
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}这里为什么要进行这一系列的位移与异或运算呢？主要是经过它这里的运算之后，能够使这个hashCode中的bit 0和1均匀分布，从而减少hash冲突，从而提高整个HashMap的效率。
扩容时的rehash：
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 重新创建底层数组
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 对已经存在的元素进行重新hash放到新的hash桶中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
// 更新扩容阙值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}由于hash表长度变化了，所以对于已经存在的元素，需要重新计算hashCode并放到新的hash桶中。这是一个比较耗时的操作，所以在创建HashMap时，如果对数据量有个预期值，那么，应该设置更合适的初始容量，以避免添加数据的过程中不断的扩容造成的性能损失。
下面再来看看get操作
public V get(Object key) {
// null key进行特殊操作
if (key == null)
return getForNullKey();
// 获取key对应的Entry
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
// 如果存在则返回key对应的值，不存在则返回null
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// size为0表示没有元素，所以直接返回null
if (size == 0) {
return null;
}
// 获取key的hashCode
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
// 获取key对应的hash桶中的元素，并对链表进行迭代返回相应的value
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
// 根据hashCode和equalse（）方法来确定key
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
// 如果不存在，返回null
return null;
}对于加载因子，默认为0.75，这是一个折衷的值， 我们可以通过构造方法来改变这个值，但是需要注意，加载因子越大，查询数据的开销可能越大。因为加载因子越大，意味着map中存放的元素越多，所以hash冲突的可能性越大，根据hashCode计算出的hash桶的位置相同，则保存为链表，而链表的查询操作会遍历整个链表，所以查询效率不高。而在get和put时都要查询元素，所以提高查询效率就提高了hashmap的效率。这是一种用空间换取时间的策略。
为什么HashMap很高效呢？HashMap通过以下几点保证了它的效率：
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