前言
还是需要从头阅读下HashMap的源码。目标在于更好的理解HashMap的用法，学习更精炼的编码规范，以及应对面试。
它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。 HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
面试官: 说说HashMap的原理
答: HashMap是通过哈希表的数组链表实现的。内部维护一个Node数组，
当put时，计算key hash后的值当做索引。如果数组中该位置为null，则放入value。然后判断是否需要扩容，返回null。
如果数组上已经有元素，判断hash和key是否相等，相等就表示找到node节点了，不相等则判断该元素是TreeNode还是普通Node。
如果是TreeNode，则按照TreeNode的put方法插入。
如果不是TreeNode, 遍历链表，对比hash和key，若都不相等，则插入队尾，如果链表长度大于等于8，将链表转换为TreeNode.
找到node之后，node不为null则赋值value。最后返回原来的value。
完毕。
面试官: 如何扩容
答：(直接说1.8的内容，想要装逼体验深度就对比1.7. 比如1.7扩容会导致链表重排倒置，1.8不会，1.8不用再次计算hash等。当然，这样回答要准备好继续入坑，为什么，如何做到)
要说扩容，首先要知道原来的容量以及什么时候扩容。HashMap初始化的时候可以指定initialCapacity和loadfactor。capacity是2的指数倍，表示数组的长度。
loadfactor表示达到容量的百分比后扩容。threshold=capacity*loadfactor就是HashMap对象中可以容纳的最大K-V键值对数量。
所以，当size(当前K-V键值对数量)超过threshold，则进行扩容。当然，如果capacity已经大于2^30，则直接将threshold=Integer.MAX_VALUE, 就不扩容了，碰撞吧。
扩容的时候先计算容量，扩大为原来的2倍，对应threshold也扩大为原来的2倍。
然后将原来数组上的元素复制到新的数组。对于冲突碰撞的结点，是TreeNode则按TreeNode插入，不是TreeNode则将链表的一半平分到其他新增的索引位置。
关于几个数字。loadfactor=0.75; DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; TREEIFY_THRESHOLD = 8。也就是说，对于我们平时直接new 的HashMap对象，默认数组长度为16，最大容纳12个，超过12个则扩容；当发生碰撞的数量小于8个则维护链表，当数量大于8个则改造成TreeNode.
面试官: 说TreeNode是怎么put的
红黑树啊，红黑树我不会写。
面试官: 如何get
答： 既然知道HashMap的存储原理，那个get也就呼之欲出了。 首先，计算hash索引，如果头结点不为null，如果头结点hash以及key都相等，则取出。
如果头结点不相等，并且next不为nul，判断next是否是TreeNode, 如果是TreeNode则TreeNode get.
如果不是TreeNode, 遍历链表，找到hash和key相等的取出value。
在这里，非常感谢美团技术博客中的《Java 8系列之重新认识HashMap》, 深入，透彻，易懂。
面试官: HashMap是线程安全的吗
答：不是，高并发中不仅会不安全，还有可能造成死循环(扩容的时候)。想要在并发中使用，请使用ConcurrentHashMap.
初始化，构造函数
HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
对应源码为：
/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
构造一个空的HashMap，默认容量(capacity)为16，默认负载因子(load factor)是0.75.
Put
/**
* 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);
}
- put的key需要计算hashcode
- put的value可以是任何对象
- 如果key存在则替换并返回前一个对象
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
重新计算hash，但仍旧根据key的hashcode的方法。
/**
* 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) {
//....
}
- 核心put方法，第一个参数是key的hash之后再hash. 这里，我开始有个疑问，就是发现所有调用putVal的地方的第一个参数的hash的计算方式都是一样的，觉得应该去掉第一个参数，直接在这个方法里
hash(Key)就好了。事实上，确实可以这么做，但带来的问题是所有调用这个方法的地方都要用同样的hash方法。 - 第二个参数是key
- 第三个参数是value
- 第4个参数是区分
putIfAbsent(k,v)的标志，true表示如果不存在则存储，已经存在则不存储;默认false，即覆盖。 - 第5个参数
evict是逐出的意思，只在LinkedHashMap中有用，本处空调用。
存储原理概述
首先，需要准备背景知识，关于数字二进制表示，左移右移等。参阅 http://www.cnblogs.com/woshimrf/p/operation-bit.html 。
PutVal()
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//内部数组
Node<K,V>[] tab;
//指针
Node<K,V> p;
//数组长度，索引
int n, i;
//初始化数组，对于新建的对象，没有put的时候是没有创建数组的
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//计算索引，若当前结点为null，则直接直插入,完毕到返回。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k; //e找到的结点，
//如果当前结点hash相同，key相同，则找到结点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果是红黑树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍历链表，p是指针，e为找到的结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//遍历到尾结点后直接插入尾部新结点，此时e==null, 不参与后面的value覆盖逻辑。
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st， 当链表长度大于8后转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//找到结点后决定是否覆盖value
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;//统计数组上的结点数量
if (++size > threshold) //当前K-V数量超过threshold后扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null; //因为执行到此处的代码都是新插入的结点，所以返回空。
}
resize()
final Node<K,V>[] resize() {
//保存旧的数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
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) {
//出现了，threshold的计算公式
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//用新的capacity来创建数组
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//开始迁移复制
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) //数组结点直接复制
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) //红黑树结点
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order 对于碰撞的链表，优化，取出一半的结点到新的数组结点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}