数组：数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂度很大，但数组的二分查找时间复杂度很小，为 o（1），数组的特点：查找速度快、插入和删除效率低
链表：链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，为 o（n），链表的特点：查找速度慢、插入和删除效率高
哈希表：综合了数组和链表的特性，不仅查找速度快，插入和删除的效率也很高，哈希表有多种不同的实现方式，下面我们就介绍一种最常用的方法——“拉链法”，就是我们理解的“链表的数组”，如下图所示：
从上图可以看出，哈希表就是数组和链表组成的，一个长度为 16 的数组中，每个元素存储的是一个链表的头节点，这些元素是按照什么样的规则存储到数组的呢，一般是通过 hash（key）% len （也就是元素 key 的 hash 值对数组长度取模得到的）获得的，比如：12 % 16 = 12, 28 % 16 =12，108 % 16 = 12, 140 % 16 = 12，所以 12、28、108 和 140 都存储在数组下标为 12 的链表中。
HashMap简介
java为数据结构中的映射定义了一个接口 java.util.Map，此接口主要有四个实现类，分别是 HashMap、HashTable、LinkedHashMap 和 TreeMap，关系图如下所示：
1、下面对各自的特点做一下说明：
（1）HashMap：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 最多允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap 是非线程安全的，即任一时刻有多个线程同时写 HashMap ，可能会导致数据不一致，。如果要满足线程安全，可以使用 Collections 的 SynchronizedMap 方法 或者使用 ConcurrentHashMap。
（2）HashTable：HashTable 是遗留类，很多常用的功能与 HashMap 类似，不同的是它继承 Dictionary，并且是线程安全的，任一时刻只能有一个线程写 HashTable，并发性不如 ConcurrentHashMap，因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。HashTable 不建议在新代码中使用，不需要线程安全的场合使用 HashMap，需要线程安全的场合使用 ConcurrentHashMap。
（3）LinkedHashMap：LinkedHashMap 是 HashMap 的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用 iterator 遍历 LinkedHashMap 时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。
（4）TreeMap：它实现了 SortedMap 接口，能够把保存的记录根据键（key）排序，默认是按照键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用 iterator 遍历时得到的记录是排过序的。如果使用排序的映射，建议使用 TreeMap，在使用 TreeMap 时，key 必须实现 Comparable 接口或者在构造 TreeMap 传入自定义的 Comparator，否则会在运行时抛出 java.lang.ClassCastException 类型的异常。
通过上面的比较可以得知，HashMap 是 Map 家族中普通的一员，它可以满足大多数的使用场景，因此是使用频率最高的一个，下面我们就结合 HashMap 的源码，从存储结构、常用方法、扩容以及安全性方面深入分析 HashMap。
内部实现
要搞清楚 HashMap ，首先要知道 HashMap 是什么，即它的存储结构-字段，其次要弄明白它能做什么，即它的功能实现-方法，下面分别展开分析。
存储结构-字段
从结构上来讲，HashMap 是数组 + 链表 + 红黑树（JDK1.8 中新增的红黑树部分）实现的，如下图所示：
这里我们首先要弄明白两个问题：数据底层到底存储的是什么？这样的存储有什么优点？
（1）从源码中得知，HashMap 类有一个非常重要的字段，就是 Node<K,V>[] table，即哈希桶数组，我们看一下源码，即Node[JDK1.8]
Node 是 HashMap 的一个内部类，其实现了 Map.Entry 接口，本质就是一个映射（键值对），上图中的每一个黑点就是一个 Node 对象。
（2）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，Java 中的 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有一个链表结构，当数据被 hash 后，得到数组下标位置，把数据放在对应数组下标元素的链表上，例如程序执行下面的代码：
系统将调用“str”这个key的hashCode（）方法得到其hashCode值，然后通过 hash 算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下面将会介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个key对定位到相同的位置，表示发生了 Hash 碰撞，当然 Hash 算法计算结果越分散均匀，Hash 碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。
如果哈希桶数组很大，即使较差的 Hash 算法也会比较分散，否则即使好的 Hash 算法也会出现较多碰撞，所以就需要在时间和空间成本之间权衡，其实就是根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的 Hash 算法减少 Hash 碰撞，那么通过什么方式来控制map使得 Hash 的碰撞概率低，哈希桶数组（Node[] table）占用较少的内存呢？答案就是好的 Hash 算法和扩容机制。
在理解 Hash 算法和扩容之前，先了解一下 HashMap 的一些重要的属性字段：
1、HashMap 的 数组 Node[] table 初始化的长度 capacity 是16，哈希桶数组长度 length 大小必须是2的n次方，这种设计主要是为了在取模和扩容时做优化（提高计算index索引的效率），同时为了减少冲突，HashMap 定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程
2、loadFactor 为负载因子，默认值是 0.75，0.75 是对时间和空间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间或者空间上比较特殊的情况下。例如：如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子 loadFactor 的值，相反，如果内存空间较少而又对时间效率要求不高，可以增加负载因子 loadFactor 的值，这个值可以大于1
3、threshold 是 HashMap 所能容纳的最大的键值对的个数，threshold = capacity * loadFactor，也就是说 capacity 数组一定的情况下，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多，超出 threshold 这个数目就重新 resize（扩容），扩容后的 HashMap 的容量是之前的2倍。
4、size 是 HashMap 中实际存在的键值对的数量，注意和 Node[] table 的长度 capacity 、容纳最大键值对数量 threshold 的区别
5、modCount 主要用来记录 HashMap 内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化是指结构发生变化，例如 put 新的键值对，但是某个 key 对应的 value 值被覆盖不属于结构变化
6、TREEIFY_THRESHOLD 和 MIN_TREEIFY_THRESHOLD，即使 hash 算法 和负载因子设计的再完美，也避免不了拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，严重影响 HashMap 的性能，于是在 JDK1.8 中对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。当链表长度太长（超过 TREEIFY_THRESHOLD = 8）时，当Node[] table 数组长度超过 64（MIN_TREEIFY_THRESHOLD = 64） 时，链表就转化为了红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高 HashMap 的性能。
构造方法源码：
下面我们列出 HashMap 中的所有构造方法的源码，特别注意的是 tableSizeFor 方法，该方法将传入的 capacity 转化为 2的n次方的 threshold（容量的临界值，构造时数组长度 == 临界值）：
功能实现-方法
HashMap 内部功能实现很多，下面主要对从根据 key 获取哈希桶数组索引位置、put、get等方法、扩容过程进行深入的分析
1、确定哈希桶数组索引位置
增加、删除、查找键值对需要定位到哈希桶数组索引位置都是很关键的第一步，HashMap 的数据结构是 链表+数组 的结合，所以希望 HashMap 里的元素位置尽量分布均匀些，使得每个位置上的元素只有一个，那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候，马上就知道对应位置的元素就是我们要找的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap 定位数组索引位置，直接决定了 hash 方法的离散性能，下面我们看看源码：
Hash 算法的本质就三步：获取key的hashCode值、高位运算、取模运算
取模运算设计方法非常巧妙，取模运算本来是很耗性能的，但是 HashMap 中是通过 h & （length -1）来获得该对象的保存位，而 HashMap 底层的数组长度length 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 h % length （对length 取模），& 比 % 具有更高的效率
在JDK1.8 中优化了高位运算的算法，通过hashCode的高16位异或低16位实现的：（h = key.hashCode()）^ （h >>>16），主要从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到 Hash 的计算中，同时不会有太大的开销，下面具体说明，n 为table的长度：
2、put 方法
先看一下 HashMap 的 put 方法的源码：
put 方法执行逻辑的图：
3、get 方法
我们都知道，HashMap中最常用的方法就是 put 和 get 方法，上面介绍了put方法的源码，下面分析一下 get 方法的源码：
4、扩容机制
扩容（resize）就是重新计算容量，向 HashMap 中不断的添加数据，HashMap 内部对象的数组无法承载更多的元素时就需要对象扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。Java的数组是无法自动扩容的，方法就是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水就需要换大桶一样。
JDK1.7采用的是单链表的头插入方式，也就是同一位置上新元素总会被放在链表的头位置，在旧数组中同一条Node链表上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能放到新数组的不同的位置上。 JDK1.7的源码：
下面举个例子说明扩容的过程，假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。
下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
这个设计非常的巧妙，即省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的 1 bit 是0还是1可以认为是随机的，因此 resize 的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的 bucket 了，这就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中 rehash 的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。下面分析一下JDK1.8中resize的源码：
红黑树的扩容的处理与链表的处理大同小异，源码如下：
总结
（1）扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用 HashMap，正确估算 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
（2）负载因子 loadFactor 是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况特殊
（3）HashMap 是非线程安全的，不要在并发的情况下使用 HashMap，建议使用 ConcurrentHashMap
（4）JDK1.8 中引入了红黑树，大大的提高了 HashMap 的性能
原文链接：https://blog.csdn.net/ywlmsm1224811/article/details/91388815
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