简单来说，HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的.
在分析源码之前让我们来看下源码中一些重要的变量。
//table是一个Entry[]数组类型，而Entry实际上就是一个单向链表。哈希表的"key-value键值对"都是存储在Entry数组中的。
transient Node<K,V>[] table;
//size是HashMap的大小，它是HashMap保存的键值对的数量。
transient int size;
//threshold是HashMap的阈值，用于判断是否需要调整HashMap的容量。threshold的值="容量*加载因子"，当HashMap中存储数据的数量达到threshold时，就需要将HashMap的容量加倍。
int threshold;
//loadFactor就是加载因子。
final float loadFactor;
//modCount是用来实现fail-fast机制的。
transient int modCount;
//一个桶的树化阈值:如果一个桶中的元素个数超过此阈值，就会用红黑树来替换链表
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//一个树的链表还原阈值:当扩容时，桶中元素个数小于这个值就会把树形的桶元素还原（切分）为链表结构
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//哈希表的最小树形化容量（树化的前提）
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
下面我们从一个简单的例子来观察HashMap的结构
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
Map<String,Object> map = new HashMap<>();
map.put("订单", 1);
map.put("问问", 2);
map.put("稳稳", 4);
map.put("日日", 5);
map.put("天天", 6);
map.put("夜夜", 7);
map.put("一一", 8);
map.put("噢噢", 9);
map.put("胖胖", 10);
map.put("啊啊", 11);
map.put("试试", 12);
map.put("调的", 13);
map.put("翻翻", 14);
map.put("好好", 16);
map.put("聚聚", 17);
map.put("看看", 18);
map.put("流量", 19);
map.put("信息", 21);
map.put("宝宝", 23);
map.put("明明", 25);
}
}
从第一个put开始断点，可以看到初始的HashMap的结构为：
image.png
断点向下走动
image.png
当HashMap添加完第一个数据后size变为了1（容器内已经存了一条数据）threshold已经变为了12（意味着当HashMap中超过12个数据的时候，HashMap就会扩容。），第一条数据存放在了数组的2号位上。
继续向下走动，直至HashMap中添加至13条数据。
image.png
此刻，HashMap中已经存放了13个数据，size变为了13并且table的容量也由原来的16扩大了一倍，阈值同样的变为了24（32 * 0.75）
并且我们可以明显的发现，明明我们已经存放了13个数据，但是table里面却仅仅只占了九个位置，因为此刻余下的数据已经化为了链表的节点（Node）了。
image.png
讲道这里让我们再来看下Node<k , v>结构
//用于大多数键值对的普通节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;//指向下一个节点的引用
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; }
//返回key和value的哈希值的异或运算结果
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;
}
}
HashMap里的数据结构是数组+链表的形式来存储节点的，每个节点以键值对（Node<K,V>）的形式存储，之前我么已经说过table数组，就是HashMap中存放值的地方，它的数据结构是这样的：Node<K,V>[] table；
下面我们将断点走完
image.png
依照着这散列表的结构，我们用一张图表给画出来：
image.png
（作者画图渣渣，不要太过在意~~）
对比两幅图应该就能比较清楚的了解了，可以看出里面数组并不是顺序往里存的，中间有很多空的桶（源码中称为bin），至于为啥这样存，就让我们来一起看下put的源代码：
/**
* 将map中指定key和value进行关联，如果map中已经存在该key的映射，则旧的值将会被替换。
* 返回该key映射的旧值，如果该key的映射不存在的话则返回null。
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 实现 Map.put 和相关方法
*
* @param hash key的哈希值
* @param key key
* @param value key将要映射的value
* @param onlyIfAbsent 如果是true的话，将不会改变已存在的值
* @param evict 这个参数如果为true，那么每插入一个新值，就会把链表的第一个元素顶出去，保持链表元素个数不变
*/
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)
//如果当前table未初始化，则先重新调整大小至初始容量
n = (tab = resize()).length;
//（n-1）& hash 这个地方即根据hash求序号
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//不存在，则新建节点
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//存在
Node<K,V> e; K k;
//先找到对应的node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//如果是树节点，则调用相应的putVal方法
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果是链表则遍历查找
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//如果没有找到则在该链表新建一个节点挂在最后
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果链表的长度大于了桶的树化阈值(默认为8)，就会树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果在链表中找到了，则直接提换
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果已存在该key的映射，则将值进行替换
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//修改次数加1
++modCount;
// 如果容量超过threshold则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
总结HashMap添加元素时：
1.对key的hashCode()做一次散列，然后根据这个散列值计算index（i = (n - 1) & hash）；
2.如果没有发生哈希冲突，则直接放到桶里；
3.如果碰撞了，以链表的形式挂在桶后；
4.如果因为碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
5.如果节点已经存在就替换
6.如果桶满了(超过负载因子*当前容量)，就要resize（重新调整大小并重新散列）。
为什么化树的阈值是8？
HashCode随机分布，当负载因子设置成0.75时，那么在桶中元素个数的概率大致符合0.5的泊松分布，桶中元素个数达到8的概率小于千万分之一，因为转化为红黑树还是比较耗时耗力的操作，自然不希望经常进行，但如果设置得过大，将失去设置该值的意义。
/**
* 用指定初始容量和装载因子构造一个空的hashmap，
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
//重新计算阈值
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/**
* 用指定初始容量和默认的装载因子（0.75）构造一个空的hashmap
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
* 用指定默认容量（16）和默认的装载因子（0.75）构造一个空的hashmap
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
* 用另一个map来构造一个新的hashmap，并保留相同的映射。新的HashMap使用默认加载因子（0.75）和适合装下指定map中所有映射关系的
* 初始容量。
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
看完HashMap是怎样放入数据的，下面再让我们来看一下它是怎样取数据的。
/**
* 返回指定键映射的值，当该key不存在的时候返回null
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* 根据Key查询
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//当table不为空，并且根据根据key生成的序号查询到了该桶
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果是第一个节点
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//如果有子节点
if (first instanceof TreeNode)
//如果是树节点，则用TreeNode的getTreeNode方法来查找相应的key
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//如果是链表则循环遍历该链表，如果匹配上则返回该节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
1.先匹配bucket里的第一个节点，直接命中则返回；
2.如果有冲突，则再去查询链表或者树
