简介
Java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map，此接口主要有四个常用的实现类，分别是HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap，类继承关系如下图所示：
下面针对各个实现类的特点做一些说明：
HashMap：根据键的
hashCode值存储数据，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。HashTable：遗留类，很多映射的常用功能与
HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写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可以用HashMap替换，需要线程安全的场合可以用ConcurrentHashMap替换。LinkedHashMap：
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。-
TreeMap：实现
NavigableMap接口，NavigableMap继承SortedMap，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap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。注意：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。
| 名称 | 产生时间 | 是否有序 | 是否允许为空 | 数据结构 | 安全性 |
|---|---|---|---|---|---|
| HashMap | jdk1.2 | 无序 | 一条记录的key为空，允许多条记录的value为空 | Jdk1.8之前 数组+链表；jdk1.8 数组+链表+红黑树 | 线程不安全 |
| HashTable | jdk1.1 | 无序 | key、value都不允许为null | 哈希表 | 线程安全 |
| LinkedHashMap | jdk1.4 | 有序，保存插入的顺序 | 允许为空 | 散列表和双向链表 | 线程不安全 |
| TreeMap | jdk1.2 | 有序，按照key排序 | 不允许出现重复的key | 红黑树 | 线程不安全 |
通过上面的比较，我们知道了HashMap是Java的Map家族中一个普通成员，鉴于它可以满足大多数场景的使用条件，是使用频度最高的一个。下文我们主要结合源码，从存储结构、常用方法分析、扩容以及安全性等方面深入讲解HashMap的工作原理。
内部实现
搞清楚HashMap，首先需要知道HashMap是什么，即它的存储结构—字段；其次弄明白它能干什么，即它的功能实现—方法。下面我们针对这两个方面详细展开讲解。
存储结构—字段
从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。
数据底层存储的是
Node节点，Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。存储方式的优点：
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。在数组的每个元素上都一个链表结构，当key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 float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; // 负载因子
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 HashMap默认容量 16
在JDK1.8版本中，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（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高
HashMap的性能
为什么链表转换为红黑树的阈值是8？通过源码我们得知HashMap源码作者通过泊松分布算出，当桶中结点个数为8时，出现的几率是亿分之6的，因此常见的情况是桶中个数小于8的情况，此时链表的查询性能和红黑树相差不多，因为转化为树还需要时间和空间，所以此时没有转化成树的必要。详解
逆向：什么时候从红黑树转换为链表呢？答案是当红黑树中的节点个数少于6时
功能实现
HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。
1. 确定哈希桶数组索引位置
不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，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。先看看源码的实现(方法一+方法二):
方法一：
static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二：
static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的
return h & (length-1); //第三步 取模运算
}
这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、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。
在JDK1.8的实现中，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 = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，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。
下面举例说明下，n为table的长度。
2. 分析HashMap的put方法
HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。
JDK1.8HashMap的put方法源码如下:
1 public V put(K key, V value) {
2 // 对key的hashCode()做hash
3 return putVal(hash(key), key, value, false, true);
4 }
5
6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
7 boolean evict) {
8 Node[] tab; Node p; int n, i;
9 // 步骤①：tab为空则创建
10 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
11 n = (tab = resize()).length;
12 // 步骤②：计算index，并对null做处理
13 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
14 tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
15 else {
16 Node e; K k;
17 // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value
18 if (p.hash == hash &&
19 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
20 e = p;
21 // 步骤④：判断该链为红黑树
22 else if (p instanceof TreeNode)
23 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
24 // 步骤⑤：该链为链表
25 else {
26 for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
27 if ((e = p.next) == null) {
28 p.next = newNode(hash, key,value,null);
//链表长度大于8转换为红黑树进行处理
29 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
30 treeifyBin(tab, hash);
31 break;
32 }
// key已经存在直接覆盖value
33 if (e.hash == hash &&
34 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
35 break;
36 p = e;
37 }
38 }
39
40 if (e != null) { // existing mapping for key
41 V oldValue = e.value;
42 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
43 e.value = value;
44 afterNodeAccess(e);
45 return oldValue;
46 }
47 }
48 ++modCount;
49 // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容
50 if (++size > threshold)
51 resize();
52 afterNodeInsertion(evict);
53 return null;
54 }
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；
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；
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；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，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，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；
⑥.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。
3. 扩容机制
扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法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，就得换大水桶。
我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。
1 void resize(int newCapacity) { // 传入新的容量
2 Entry[] oldTable = table; // 引用扩容前的Entry数组
3 int oldCapacity = oldTable.length;
4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { // 扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
5 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
6 return;
7 }
8
9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 初始化一个新的Entry数组
10 transfer(newTable); //！！将数据转移到新的Entry数组里
11 table = newTable; // HashMap的table属性引用新的Entry数组
12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);// 修改阈值
13 }
这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。
1 void transfer(Entry[] newTable) {
2 Entry[] src = table; // src引用了旧的Entry数组
3 int newCapacity = newTable.length;
4 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 遍历旧的Entry数组
5 Entry e = src[j]; // 取得旧Entry数组的每个元素
6 if (e != null) {
7 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）
8 do {
9 Entry next = e.next;
10 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // ！！重新计算每个元素在数组中的位置
11 e.next = newTable[i]; // 标记[1]
12 newTable[i] = e; // 将元素放在数组上
13 e = next; // 访问下一个Entry链上的元素
14 } while (e != null);
15 }
16 }
17 }
newTable[i]的引用赋给了e.next，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），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。
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：
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit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。这一块就是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，如果在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。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:
1 final Node[] resize() {
2 Node[] oldTab = table;
3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
4 int oldThr = threshold;
5 int newCap, newThr = 0;
6 if (oldCap > 0) {
7 // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
9 threshold = Integer.MAX_VALUE;
10 return oldTab;
11 }
12 // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15 newThr = oldThr << 1; // double threshold
16 }
17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18 newCap = oldThr;
19 else { // zero initial threshold signifies using defaults
20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22 }
23 // 计算新的resize上限
24 if (newThr == 0) {
25
26 float ft = (float)newCap * loadFactor;
27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29 }
30 threshold = newThr;
31 @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32 Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
33 table = newTab;
34 if (oldTab != null) {
35 // 把每个bucket都移动到新的buckets中
36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37 Node e;
38 if ((e = oldTab[j]) != null) {
39 oldTab[j] = null;
40 if (e.next == null)
41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42 else if (e instanceof TreeNode)
43 ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44 else { // 链表优化重hash的代码块
45 Node loHead = null, loTail = null;
46 Node hiHead = null, hiTail = null;
47 Node next;
48 do {
49 next = e.next;
50 // 原索引
51 if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52 if (loTail == null)
53 loHead = e;
54 else
55 loTail.next = e;
56 loTail = e;
57 }
58 // 原索引+oldCap
59 else {
60 if (hiTail == null)
61 hiHead = e;
62 else
63 hiTail.next = e;
64 hiTail = e;
65 }
66 } while ((e = next) != null);
67 // 原索引放到bucket里
68 if (loTail != null) {
69 loTail.next = null;
70 newTab[j] = loHead;
71 }
72 // 原索引+oldCap放到bucket里
73 if (hiTail != null) {
74 hiTail.next = null;
75 newTab[j + oldCap] = hiHead;
76 }
77 }
78 }
79 }
80 }
81 return newTab;
82 }
HashMap 的长度为什么是2的幂次方
为了能让 HashMap 存取高效，尽量较少碰撞，也就是要尽量把数据分配均匀，每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法。
这个算法应该如何设计呢？
我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是，重点来了：“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方；）。” 并且采用二进制位操作 &，相对于%能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。
HashMap 多线程操作导致死循环问题
在多线程下，进行 put 操作会导致HashMap死循环，原因在于HashMap的扩容 resize()方法。由于扩容是新建一个数组，复制原数据到数组。由于数组下标挂有链表，所以需要复制链表，但是多线程操作有可能导致环形链表。复制链表过程如下:
以下模拟2个线程同时扩容。假设，当前HashMap的空间为2（临界值为1），hashcode分别为 0 和 1，在散列地址 0 处有元素 A 和 B，这时候要添加元素 C，C 经过hash运算，得到散列地址为 1，这时候由于超过了临界值，空间不够，需要调用 resize方法进行扩容，那么在多线程条件下，会出现条件竞争，模拟过程如下：
线程一：读取到当前的 HashMap 情况，在准备扩容时，线程二介入
线程二：读取 HashMap，进行扩容
线程一：继续执行
这个过程为，先将 A 复制到新的hash表中，然后接着复制 B 到链头（A 的前边：B.next=A），本来 B.next=null，到此也就结束了（跟线程二一样的过程），但是，由于线程二扩容的原因，将 B.next=A，所以，这里继续复制A，让 A.next=B，由此，环形链表出现：B.next=A; A.next=B
JDK 8的改进
JDK 8 中采用的是位桶 + 链表/红黑树的方式，当某个位桶的链表的长度超过 8 的时候，这个链表就将转换成红黑树
HashMap 不会因为多线程 put 导致死循环（JDK 8 用 head 和 tail 来保证链表的顺序和之前一样；JDK 7 rehash 会倒置链表元素），但是还会有数据丢失等弊端（并发本身的问题）。因此多线程情况下还是建议使用 ConcurrentHashMap
多线程下遍历会抛出ConcurrentModificationException
如果在使用迭代器的过程中有其他线程修改了map，那么将抛出ConcurrentModificationException，这就是所谓fail-fast策略。
详见
线程安全性
线程不安全的，在多线程场景下，使用线程安全的ConcurrentHashMap
小结
(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。
(2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。
(3) 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。
(4) JDK1.8引入红黑树很大程度上优化了HashMap的性能。
(5) JDK1.7 put元素：头插法；jdk1.8：尾插法