HashMap采用key/value存储结构，每个key对应唯一的value，查询和修改的速度都很快，能达到O(1)的平均时间复杂度。它是非线程安全的，且不保证元素存储的顺序；
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HashMap继承自AbstractMap，实现了Map接口，具有Map的所有功能。
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在Java中，HashMap的实现采用了（数组 + 链表 + 红黑树）的复杂结构，数组的一个元素又称作桶。
在添加元素时，会根据hash值算出元素在数组中的位置，如果该位置没有元素，则直接把元素放置在此处，如果该位置有元素了，则把元素以链表的形式放置在链表的尾部。
当一个链表的元素个数达到一定的数量（且数组的长度达到一定的长度）后，则把链表转化为红黑树，从而提高效率。
数组的查询效率为O(1)，链表的查询效率是O(k)，红黑树的查询效率是O(log k)，k为桶中的元素个数，所以当元素数量非常多的时候，转化为红黑树能极大地提高效率。
源码
**
* 默认的初始容量为16
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
/**
* 最大的容量为2的30次方
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默认的装载因子
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 当一个桶中的元素个数大于等于8时进行树化
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 当一个桶中的元素个数小于等于6时把树转化为链表
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 当桶的个数达到64的时候才进行树化
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/**
* 数组，又叫作桶（bucket）
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 作为entrySet()的缓存
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* 元素的数量
*/
transient int size;
/**
* 修改次数，用于在迭代的时候执行快速失败策略
*/
transient int modCount;
/**
* 当桶的使用数量达到多少时进行扩容，threshold = capacity * loadFactor
*/
int threshold;
/**
* 装载因子
*/
final float loadFactor;
Node内部类
Node是一个典型的单链表节点，其中，hash用来存储key计算得来的hash值。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
TreeNode内部类
TreeNode是一个典型的树型节点，其中，prev是链表中的节点，用于在删除元素的时候可以快速找到它的前置节点。
// 位于HashMap中
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
}
// 位于LinkedHashMap中，典型的双向链表节点
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
HashMap()构造方法
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 检查传入的初始容量是否合法
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 检查装载因子是否合法
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// 计算扩容门槛
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
// 扩容门槛为传入的初始容量往上取最近的2的n次方
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
对n右移1位：001xx...xxx，再位或：011xx...xxx
对n右移2为：00011...xxx，再位或：01111...xxx
此时前面已经有四个1了，再右移4位且位或可得8个1
同理，有8个1，右移8位肯定会让后八位也为1。
综上可得，该算法让最高位的1后面的位全变为1。
最后再让结果n+1，即得到了2的整数次幂的值了。
现在回来看看第一条语句：
int n = cap - 1;
让cap-1再赋值给n的目的是另找到的目标值大于或等于原值。例如二进制1000，十进制数值为8。如果不对它减1而直接操作，将得到答案10000，即16。显然不是结果。减1后二进制为111，再进行操作则会得到原来的数值1000，即8。
put(K key, V value)方法
public V put(K key, V value) {
// 调用hash(key)计算出key的hash值
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
// 如果key为null，则hash值为0，否则调用key的hashCode()方法
// 并让高16位与整个hash异或，这样做是为了使计算出的hash更分散
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> p;
int n, i;
// 如果桶的数量为0，则初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 调用resize()初始化
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 计算元素在哪个桶中
// 如果这个桶中还没有元素，则把这个元素放在桶中的第一个位置
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 新建一个节点放在桶中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果桶中已经有元素存在了
Node<K, V> e;
K k;
// 如果桶中第一个元素的key与待插入元素的key相同，保存到e中用于后续修改value值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果第一个元素是树节点，则调用树节点的putTreeVal插入元素
e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 遍历这个桶对应的链表，binCount用于存储链表中元素的个数
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果链表遍历完了都没有找到相同key的元素，说明该key对应的元素不存在，则在链表最后插入一个新节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果插入新节点后链表长度大于8，则判断是否需要树化，因为第一个元素没有加到binCount中，所以这里-1
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果待插入的key在链表中找到了，则退出循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 如果找到了对应key的元素
if (e != null) { // existing mapping for key
// 记录下旧值
V oldValue = e.value;
// 判断是否需要替换旧值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 替换旧值为新值
e.value = value;
// 在节点被访问后做点什么事，在LinkedHashMap中用到
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 到这里了说明没有找到元素
// 修改次数加1
++modCount;
// 元素数量加1，判断是否需要扩容
if (++size > threshold)
// 扩容
resize();
// 在节点插入后做点什么事，在LinkedHashMap中用到
afterNodeInsertion(evict);
// 没找到元素返回null
return null;
}
为什么这样计算hash
我们知道上面代码里的key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。都知道上面代码里的key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。HashMap扩容之前的数组初始大小才16。所以这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。源码中模运算是在这个indexFor( )函数里完成的。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
顺便说一下，这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整次幂,因为这样（数组长度-1）正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值.因为这样（数组长度-1）正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值。
只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度16为例，16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值。
10100101 11000100 00100101
& 00000000 00000000 00001111
00000000 00000000 00000101 //高位全部归零，只保留末四位
但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。这时候“扰动函数”的价值就体现出来了
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右位移16位，正好是32bit的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。
举个例子
我们创建一个hashmap，其entry数组为默认大小16。现在有一个key、value的pair需要存储到hashmap里，该key的hashcode是0ABC0000（8个16进制数，共32位），如果不经过hash函数处理这个hashcode，这个pair过会儿将会被存放在entry数组中下标为0处。下标=ABCD0000 & (16-1) = 0
然后我们又要存储另外一个pair，其key的hashcode是0DEF0000，得到数组下标依然是0。想必你已经看出来了，这是个实现得很差的hash算法，因为hashcode的1位全集中在前16位了，导致算出来的数组下标一直是0。于是，明明key相差很大的pair，却存放在了同一个链表里，导致以后查询起来比较慢。
hash函数的通过若干次的移位、异或操作，把hashcode的“1位”变得“松散”，比如，经过hash函数处理后，0ABC0000变为A02188B，0DEF0000变为D2AFC70，他们的数组下标不再是清一色的0了。
resize()方法
final Node<K, V>[] resize() {
// 旧数组
Node<K, V>[] oldTab = table;
// 旧容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 旧扩容门槛
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
// 如果旧容量达到了最大容量，则不再进行扩容
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
} else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 如果旧容量的两倍小于最大容量并且旧容量大于默认初始容量（16），则容量扩大为两部，扩容门槛也扩大为两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
} else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
// 使用非默认构造方法创建的map，第一次插入元素会走到这里
// 如果旧容量为0且旧扩容门槛大于0，则把新容量赋值为旧门槛
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
// 调用默认构造方法创建的map，第一次插入元素会走到这里
// 如果旧容量旧扩容门槛都是0，说明还未初始化过，则初始化容量为默认容量，扩容门槛为默认容量*默认装载因子
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
// 如果新扩容门槛为0，则计算为容量*装载因子，但不能超过最大容量
float ft = (float) newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float) MAXIMUM_CAPACITY ?
(int) ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 赋值扩容门槛为新门槛
threshold = newThr;
// 新建一个新容量的数组
@SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
Node<K, V>[] newTab = (Node<K, V>[]) new Node[newCap];
// 把桶赋值为新数组
table = newTab;
// 如果旧数组不为空，则搬移元素
if (oldTab != null) {
// 遍历旧数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K, V> e;
// 如果桶中第一个元素不为空，赋值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 清空旧桶，便于GC回收
oldTab[j] = null;
// 如果这个桶中只有一个元素，则计算它在新桶中的位置并把它搬移到新桶中
// 因为每次都扩容两倍，所以这里的第一个元素搬移到新桶的时候新桶肯定还没有元素
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 如果第一个元素是树节点，则把这颗树打散成两颗树插入到新桶中去
((TreeNode<K, V>) e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 如果这个链表不止一个元素且不是一颗树
// 则分化成两个链表插入到新的桶中去
// 比如，假如原来容量为4，3、7、11、15这四个元素都在三号桶中
// 现在扩容到8，则3和11还是在三号桶，7和15要搬移到七号桶中去
// 也就是分化成了两个链表
Node<K, V> loHead = null, loTail = null;
Node<K, V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K, V> next;
do {
next = e.next;
// (e.hash & oldCap) == 0的元素放在低位链表中
// 比如，3 & 4 == 0
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
} else {
// (e.hash & oldCap) != 0的元素放在高位链表中
// 比如，7 & 4 != 0
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 遍历完成分化成两个链表了
// 低位链表在新桶中的位置与旧桶一样（即3和11还在三号桶中）
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 高位链表在新桶中的位置正好是原来的位置加上旧容量（即7和15搬移到七号桶了）
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
（1）如果使用是默认构造方法，则第一次插入元素时初始化为默认值，容量为16，扩容门槛为12；
（2）如果使用的是非默认构造方法，则第一次插入元素时初始化容量等于扩容门槛，扩容门槛在构造方法里等于传入容量向上最近的2的n次方；
（3）如果旧容量大于0，则新容量等于旧容量的2倍，但不超过最大容量2的30次方，新扩容门槛为旧扩容门槛的2倍；
（4）创建一个新容量的桶；
（5）搬移元素，原链表分化成两个链表，低位链表存储在原来桶的位置，高位链表搬移到原来桶的位置加旧容量的位置；
扩容容量都是原来的两倍，所以红黑树和链表都是一分为2！
TreeNode.putTreeVal(...)方法
final TreeNode<K, V> putTreeVal(HashMap<K, V> map, Node<K, V>[] tab,
int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
// 标记是否找到这个key的节点
boolean searched = false;
// 找到树的根节点
TreeNode<K, V> root = (parent != null) ? root() : this;
// 从树的根节点开始遍历
for (TreeNode<K, V> p = root; ; ) {
// dir=direction，标记是在左边还是右边
// ph=p.hash，当前节点的hash值
int dir, ph;
// pk=p.key，当前节点的key值
K pk;
if ((ph = p.hash) > h) {
// 当前hash比目标hash大，说明在左边
dir = -1;
}
else if (ph < h)
// 当前hash比目标hash小，说明在右边
dir = 1;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
// 两者hash相同且key相等，说明找到了节点，直接返回该节点
// 回到putVal()中判断是否需要修改其value值
return p;
else if ((kc == null &&
// 如果k是Comparable的子类则返回其真实的类，否则返回null
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
// 如果k和pk不是同样的类型则返回0，否则返回两者比较的结果
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
// 这个条件表示两者hash相同但是其中一个不是Comparable类型或者两者类型不同
// 比如key是Object类型，这时可以传String也可以传Integer，两者hash值可能相同
// 在红黑树中把同样hash值的元素存储在同一颗子树，这里相当于找到了这颗子树的顶点
// 从这个顶点分别遍历其左右子树去寻找有没有跟待插入的key相同的元素
if (!searched) {
TreeNode<K, V> q, ch;
searched = true;
// 遍历左右子树找到了直接返回
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.find(h, k, kc)) != null))
return q;
}
// 如果两者类型相同，再根据它们的内存地址计算hash值进行比较
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
TreeNode<K, V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
// 如果最后确实没找到对应key的元素，则新建一个节点
Node<K, V> xpn = xp.next;
TreeNode<K, V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn);
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
xp.next = x;
x.parent = x.prev = xp;
if (xpn != null)
((TreeNode<K, V>) xpn).prev = x;
// 插入树节点后平衡
// 把root节点移动到链表的第一个节点
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}
}
（1）寻找根节点；
（2）从根节点开始查找；
（3）比较hash值及key值，如果都相同，直接返回，在putVal()方法中决定是否要替换value值；
（4）根据hash值及key值确定在树的左子树还是右子树查找，找到了直接返回；
（5）如果最后没有找到则在树的相应位置插入元素，并做平衡；
treeifyBin()方法
如果插入元素后链表的长度大于等于8则判断是否需要树化。
final void treeifyBin(Node<K, V>[] tab, int hash) {
int n, index;
Node<K, V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 如果桶数量小于64，直接扩容而不用树化
// 因为扩容之后，链表会分化成两个链表，达到减少元素的作用
// 当然也不一定，比如容量为4，里面存的全是除以4余数等于3的元素
// 这样即使扩容也无法减少链表的长度
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K, V> hd = null, tl = null;
// 把所有节点换成树节点
do {
TreeNode<K, V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
// 如果进入过上面的循环，则从头节点开始树化
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
TreeNode.treeify()方法
真正树化的方法。
final void treeify(Node<K, V>[] tab) {
TreeNode<K, V> root = null;
for (TreeNode<K, V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K, V>) x.next;
x.left = x.right = null;
// 第一个元素作为根节点且为黑节点，其它元素依次插入到树中再做平衡
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
} else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
// 从根节点查找元素插入的位置
for (TreeNode<K, V> p = root; ; ) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
// 如果最后没找到元素，则插入
TreeNode<K, V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
// 插入后平衡，默认插入的是红节点，在balanceInsertion()方法里
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
// 把根节点移动到链表的头节点，因为经过平衡之后原来的第一个元素不一定是根节点了
moveRootToFront(tab, root);
}
（1）从链表的第一个元素开始遍历；
（2）将第一个元素作为根节点；
（3）其它元素依次插入到红黑树中，再做平衡；
（4）将根节点移到链表第一元素的位置（因为平衡的时候根节点会改变）；
get(Object key)方法
public V get(Object key) {
Node<K, V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K, V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> first, e;
int n;
K k;
// 如果桶的数量大于0并且待查找的key所在的桶的第一个元素不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 检查第一个元素是不是要查的元素，如果是直接返回
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 如果第一个元素是树节点，则按树的方式查找
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K, V>) first).getTreeNode(hash, key);
// 否则就遍历整个链表查找该元素
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
(1）计算key的hash值；
（2）找到key所在的桶及其第一个元素；
（3）如果第一个元素的key等于待查找的key，直接返回；
（4）如果第一个元素是树节点就按树的方式来查找，否则按链表方式查找；
TreeNode.getTreeNode(int h, Object k)方法
final TreeNode<K, V> getTreeNode(int h, Object k) {
// 从树的根节点开始查找
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
final TreeNode<K, V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K, V> p = this;
do {
int ph, dir;
K pk;
TreeNode<K, V> pl = p.left, pr = p.right, q;
if ((ph = p.hash) > h)
// 左子树
p = pl;
else if (ph < h)
// 右子树
p = pr;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
// 找到了直接返回
return p;
else if (pl == null)
// hash相同但key不同，左子树为空查右子树
p = pr;
else if (pr == null)
// 右子树为空查左子树
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
// 通过compare方法比较key值的大小决定使用左子树还是右子树
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
// 如果以上条件都不通过，则尝试在右子树查找
return q;
else
// 都没找到就在左子树查找
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}
经典二叉查找树的查找过程，先根据hash值比较，再根据key值比较决定是查左子树还是右子树。
remove(Object key)方法
public V remove(Object key) {
Node<K, V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
final Node<K, V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> p;
int n, index;
// 如果桶的数量大于0且待删除的元素所在的桶的第一个元素不为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K, V> node = null, e;
K k;
V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果第一个元素正好就是要找的元素，赋值给node变量后续删除使用
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
// 如果第一个元素是树节点，则以树的方式查找节点
node = ((TreeNode<K, V>) p).getTreeNode(hash, key);
else {
// 否则遍历整个链表查找元素
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
// 如果找到了元素，则看参数是否需要匹配value值，如果不需要匹配直接删除，如果需要匹配则看value值是否与传入的value相等
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
// 如果是树节点，调用树的删除方法（以node调用的，是删除自己）
((TreeNode<K, V>) node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
// 如果待删除的元素是第一个元素，则把第二个元素移到第一的位置
tab[index] = node.next;
else
// 否则删除node节点
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
// 删除节点后置处理
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
（1）先查找元素所在的节点；
（2）如果找到的节点是树节点，则按树的移除节点处理；
（3）如果找到的节点是桶中的第一个节点，则把第二个节点移到第一的位置；
（4）否则按链表删除节点处理；
（5）修改size，调用移除节点后置处理等；
总结
（1）HashMap是一种散列表，采用（数组 + 链表 + 红黑树）的存储结构；
（2）HashMap的默认初始容量为16（1<<4），默认装载因子为0.75f，容量总是2的n次方；
（3）HashMap扩容时每次容量变为原来的两倍；
（4）当桶的数量小于64时不会进行树化，只会扩容；
（5）当桶的数量大于64且单个桶中元素的数量大于8时，进行树化；
（6）当单个桶中元素数量小于6时，进行反树化；
（7）HashMap是非线程安全的容器；
以上是java8 hashmap的实现，相对jdk1.7主要是加入了红黑树，红黑树的数据结构相对复杂，这里为了简单期间，我们回顾下hashmap1.7版本的实现：
HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作，其实AbstractMap类已经实现了Map
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
HashMap提供了三个构造函数：
HashMap()：构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。
在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。
数据结构
HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能必须要了解它的数据结构。
image.png
从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//初始容量不能<0
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "
+ initialCapacity);
//初始容量不能 > 最大容量值，HashMap的最大容量值为2^30
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//负载因子不能 < 0
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "
+ loadFactor);
// 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
//设置HashMap的容量极限，当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作
threshold = (int) (capacity * loadFactor);
//初始化table数组
table = new Entry[capacity];
init();
}
从源码中可以看出，每次新建一个HashMap时，都会初始化一个table数组。table数组的元素为Entry节点。(java8并不会在构造函数初始化table数组)
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
final int hash;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
.......
}
其中Entry为HashMap的内部类，它包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值，这是非常重要的，正是由于Entry才构成了table数组的项为链表。
、存储实现：put(key,vlaue)
public V put(K key, V value) {
//当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//计算key的hash值
int hash = hash(key.hashCode()); ------(1)
//计算key hash 值在 table 数组中的位置
int i = indexFor(hash, table.length); ------(2)
//从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置
for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)
//若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value; //旧值 = 新值
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue; //返回旧值
}
}
//修改次数增加1
modCount++;
//将key、value添加至i位置处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾java8是后加入的放在链尾）。若table在该处没有元素，则直接保存.
我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length – 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。
h&(length – 1)，这句话除了上面的取模运算外还有一个非常重要的责任：均匀分布table数据和充分利用空间。
这里我们假设length为16(2^n)和15，h为5、6、7。
image.png
当n=15时，6和7的结果一样，这样表示他们在table存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们就看0-15。
image.png
从上面的图表中我们看到总共发生了8此碰撞，同时发现浪费的空间非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15处没有记录，也就是没有存放数据。这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。
我们再来复习put的流程：当我们想一个HashMap中添加一对key-value时，系统首先会计算key的hash值，然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素，则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等 ，则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
//获取bucketIndex处的Entry
Entry<K, V> e = table[bucketIndex];
//将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = new Entry<K, V>(hash, key, value, e);
//若HashMap中元素的个数超过极限了，则容量扩大两倍
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
读取实现：get(key)
相对于HashMap的存而言，取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry，然后返回该key对应的value即可。
public V get(Object key) {
// 若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的value
if (key == null)
return getForNullKey();
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
int hash = hash(key.hashCode());
// 取出 table 数组中指定索引处的值
for (Entry<K, V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//若搜索的key与查找的key相同，则返回相对应的value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中，系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置，在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。
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