HashMap 原理解析
HashMap是由数组加链表的结合体。如下图：
图中可以看出HashMap底层就是一个数组结构，每个数组中又存储着链表（链表的引用）
JDK1.6实现hashmap的方式是采用位桶（数组）+链表的方式，即散列链表方式。JDK1.8则是采用位桶+链表/红黑树的方式，即当某个位桶的链表长度达到某个阈值（8）的时候，这个链表就转化成红黑树，这样大大减少了查找时间。
存储查找原理：
- 存储：首先获取key的hashcode，然后取模数组的长度，这样可以快速定位到要存储到数组中的坐标，然后判断数组中是否存储元素，如果没有存储则，新构建Node节点，把Node节点存储到数组中，如果有元素，则迭代链表(红黑二叉树)，如果存在此key,默认更新value,不存在则把新构建的Node存储到链表的尾部。
- 查找：同上，获取key的hashcode，通过hashcode取模数组的长度，获取要定位元素的坐标，然后迭代链表，进行每一个元素的key的equals对比，如果相同则返回该元素。
下面我们分析HashMap的源码：
HashMap的结构属性：
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { //存储数据的Node数组 transient Node<K,V>[] table; //返回Map中所包含的Map.Entry<K,V>的Set视图。 transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; //当前存储元素的总个数 transient int size; //HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败（下面代码有分析此变量的作用） transient int modCount; //下次扩容的临界值，size>=threshold就会扩容，threshold等于capacity*load factor int threshold; //装载因子 final float loadFactor; //默认装载因子 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //由链表转换成红黑树的阈值TREEIFY_THRESHOLD static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //由红黑树的阈值转换链表成UNTREEIFY_THRESHOLD static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //默认容量（16） static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 //数组的最大容量 （1073741824） static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //当桶中的bin(链表中的元素)被树化时最小的hash表容量。（如果没有达到这个阈值，即hash表容量小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，当桶中bin的数量太多时会执行resize扩容操作）这个MIN_TREEIFY_CAPACITY的值至少是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 略...
链表的结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //hash final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; 略...
红黑二叉树的结构
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // 父节点 TreeNode<K,V> left; //左节点 TreeNode<K,V> right; //右节点 TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red;
HashMap.put（key, value）插入方法
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { //p：链表节点 n:数组长度 i：链表所在数组中的索引坐标 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //判断tab[]数组是否为空或长度等于0，进行初始化扩容 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //判断tab指定索引位置是否有元素，没有则，直接newNode赋值给tab[i] if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //如果该数组位置存在Node else { //首先先去查找与待插入键值对key相同的Node，存储在e中，k是那个节点的key Node<K,V> e; K k; //判断key是否已经存在(hash和key都相等) if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //如果Node是红黑二叉树，则执行树的插入操作 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //否则执行链表的插入操作（说明Hash值碰撞了，把Node加入到链表中） else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //如果该节点是尾节点，则进行添加操作 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //判断如果链表长度，如果链表长度大于8则调用treeifyBin方法，判断是扩容还是把链表转换成红黑二叉树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } //如果键值存在，则退出循环 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; //把p执行p的子节点，开始下一次循环（p = e = p.next） p = e; } } //在循环中判断e是否为null，如果为null则表示加了一个新节点，不是null则表示找到了hash、key都一致的Node。 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; //判断是否更新value值。（map提供putIfAbsent方法，如果key存在，不更新value，但是如果value==null任何情况下都更改此值） if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; //此方法是空方法，什么都没实现，用户可以根据需要进行覆盖 afterNodeAccess(e); return oldValue; } } //只有插入了新节点才进行++modCount； ++modCount; //如果size>threshold则开始扩容（每次扩容原来的1倍） if (++size > threshold) resize(); //此方法是空方法，什么都没实现，用户可以根据需要进行覆盖 afterNodeInsertion(evict); return null; }
1.判断键值对数组tab[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.判断链表（或二叉树）的首个元素是否和key一样，不一样转向④，相同转向6；
4.判断链表（或二叉树）的首节点 是否为treeNode，即是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，不是则执行5；
5.遍历链表，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（还判断数组长度是否小于64，如果小于只是扩容，不进行转换二叉树），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；如果调用putIfAbsent方法插入，则不更新值（只更新值为null的元素）。
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。
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) resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; 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); if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); } }
1、首先判断数组的长度是否小于64，如果小于64则进行扩容
2、否则把链表结构转换成红黑二叉树结构
modCount 变量的作用
public final void forEach(Consumer<? super K> action) { Node<K,V>[] tab; if (action == null) throw new NullPointerException(); if (size > 0 && (tab = table) != null) { int mc = modCount; for (int i = 0; i < tab.length; ++i) { for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) action.accept(e.key); } if (modCount != mc) throw new ConcurrentModificationException(); } }
从forEach循环中可以发现 modCount 参数的作用。就是在迭代器迭代输出Map中的元素时，不能编辑（增加，删除，修改）Map中的元素。如果在迭代时修改，则抛出ConcurrentModificationException异常。
疑问解答：
1、hash取余数，为什么不用取模操作呢，而用tab[i = (n - 1) & hash]？
它通过 (n - 1) & hash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， (n - 1) & hash运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
2、为什么使用红黑二叉树呢？
因为在好的算法，也避免不了hash的碰撞，避免不了链表过长的的情况，一旦出现链表过长，则严重影响到HashMap的性能。JDK8对HashMap做了优化，把链表长度超过8个的，则改成红黑二叉树，提高访问的速度。
应对软件变化
