对于上述四种Map类型的类，要求映射中的key是不可变对象。不可变对象是该对象在创建后它的哈希值不会被改变。如果对象的哈希值发生变化，Map对象很可能就定位不到映射的位置了。
HashMap 底层的数据结构主要是：数组 + 链表 + 红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）。其中当链表的长度大于等于 8 时，链表会转化成红黑树，当红黑树的大小小于等于 6 时，红黑树会转化成链表，整体的数据结构如下：
图中左边竖着的是 HashMap 的数组结构，数组的元素可能是单个 Node，也可能是个链表，也可能是个红黑树，比如数组下标索引为 2 的位置就是一个链表，下标索引为 9 的位置对应的就是红黑树。
HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4 ：初始容量为 16，它一定是2
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 ：最大容量 为2一样也一定是2
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f ：负载因子默认值为0.75
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 桶上的链表长度大于等于8时，链表转化成红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 桶上的红黑树大小小于等于6时，红黑树转化成链表
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 当数组容量大于 64 时，链表才会转化成红黑树
transient int modCount ：结构版本号，强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。
transient int size; HashMap 的实际大小，可能不准(因为当你拿到这个值的时候，可能又发生了变化)
int threshold; // 扩容的门槛，有两种情况 // 如果初始化时，给定数组大小的话，通过 tableSizeFor 方法计算，数组大小永远接近于 2 的幂次方，比如你给定初始化大小 19，实际上初始化大小为 32，为 2 的 5 次方。 // 如果是通过 resize 方法进行扩容，大小 = 数组容量 * 0.75
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {} 链表的节点
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {} 红黑树的节点
类注释大致内容如下：
我要评论hash table的Map接口实现版本，除了它是非线程安全的，其他与_Hashtable一致。_Collections#synchronizedMap 来创建HashMap实现线程安全，Collections#synchronizedMap 的实现是在每个方法上加上了 synchronized 锁；static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ?
0 :
// key.hashCode()取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 高位参与运算
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1); //第三步 取模运算
}
对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。
这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
public V put(K key, V value) {
// 对key进行hash操作后，调用putVal方法
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 入参 hash：通过 hash 算法计算出来的值。
// 入参 hash：通过 hash 算法计算出来的值。
// 入参 onlyIfAbsent默认为 false
// false 表示 key 存在时，会用新值覆盖原来的值，
// 为true时，表示只有在key 不存在时，才会被放入map
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// n 表示数组的长度，i 为数组索引，p 为 i 下标位置的 Node 值
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 1.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 2.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 3.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 4.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 5.可以确定，该表为链表。遍历table[i]，
// 在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// e = p.next 表示从头开始，遍历链表
// p.next == null 表明 p 是链表的尾节点
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部添加
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 找到相同的，不为null的key，结束遍历
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 往后移动
p = e;
}
}
// 找到新元素的映射索引位置
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 当 onlyIfAbsent 为 false 时，才会覆盖值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 变更 HashMap 的结构版本号
++modCount;
// 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
从以上源码中，我们可以了解到，在当链表长度 >= 8 时，此时的链表就会转化成红黑树，转化的方法是：treeifyBin，此方法有一个判断，当链表长度>= 8，并且整个数组大小> 64 时，才会转成红黑树，当数组大小<64 时，只会触发扩容，不会转化成红黑树。
那么，这个转为红黑树的阈值（MIN_TREEIFY_CAPACITY）为什么是8呢？
在HashMap源码的143~198行，解释了这个“8”的由来。中文翻译过来大概的意思是：
链表查询的时间复杂度是 O (n)，红黑树的查询复杂度是 O (log (n))。在链表数据不多的时候，使用链表进行遍历也比较快，只有当链表数据比较多的时候，才会转化成红黑树，但红黑树需要的占用空间是链表的 2 倍，考虑到转化时间和空间损耗，所以我们需要定义出转化的边界值。
在考虑设计 8 这个值的时候，我们参考了泊松分布概率函数，由泊松分布中得出结论，链表各个长度的命中概率为：
泊松分布-wiki
* 0: 0.60653066
* 1: 0.30326533
* 2: 0.07581633
* 3: 0.01263606
* 4: 0.00157952
* 5: 0.00015795
* 6: 0.00001316
* 7: 0.00000094
* 8: 0.00000006
* more: less than 1 in ten million
意思是，链表的长度为 8 的概率是 0.00000006，不到千万分之一，所以说正常情况下，链表的长度不可能到达 8 ，而一旦到达 8 时，肯定是 hash 算法出了问题，所以在这种情况下，为了让 HashMap 仍然有较高的查询性能，所以让链表转化成红黑树，我们正常写代码，使用 HashMap 时，几乎不会碰到链表转化成红黑树的情况，毕竟概率只有千万分之一。
其实想要hash的更加彻底还有很多神奇的算法，比如redis的murmurHash或者DJB HASH算法，但是因为性能差不多最后还是用了效率最高的^（异或 XOR）来解决问题
本方法分析参照美团技术团队-Java 8系列之重新认识HashMap，可以直接查看原帖，原帖还讲述了JDK1.8对扩容操作的优化、性能分析。
扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。
JDK1.8的resize方法，由于加入了红黑树的原因，较为复杂，这里先选取JDK1.7的resize方法。
void resize(int newCapacity) { //传入新的容量
Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组
transfer(newTable); //！！将数据转移到新的Entry数组里
table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//更新扩容阈值
}
resize方法中，复制数据时，调用了transfer方法：
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素
if (e != null) {
src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
// 先更新next 的指向；也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；
// 这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话）
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e; //将元素放在数组上
e = next; //访问下一个Entry链上的元素
} while (e != null);
}
}
}
这里在重新计算每个元素在数组中的位置时，与JDK1.8不同。
HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。
原因：在并发的场景中使用HashMap可能造成死循环（环形链表）。
本文地址：https://blog.csdn.net/lik_lik/article/details/107058666
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