HashMap是使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的实现，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value总是会当做一个整体来处理，系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置，可以通过key快速地存、取value。下面就来分析HashMap的存取。
HashMap的定义如下：
public class HashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
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。
一般来说，数据结构有链表和数组两种实现对数据的存储。
（1）数组：
（2）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，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。
（3）哈希表：
那么我们能不能综合两者的特性，做出一种寻址容易，插入删除也容易的数据结构？答案是肯定的，这就是我们要提起的哈希表。
哈希表（(Hash table）既满足了数据的查找方便，同时不占用太多的内容空间，使用也十分方便。
哈希表有多种不同的实现方法，我接下来解释的是最常用的一种方法—— 拉链法，我们可以理解为“链表的数组” ，如图：
从上图我们可以发现哈希表是由数组+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结点。
那么这些元素是按照什么样的规则存储到数组中呢。一般情况是通过hash(key)%len获得，也就是元素的key的哈希值对数组长度取模得到。比如上述哈希表中：
12%16=12,28%16=12,108%16=12,140%16=12。所以12、28、108以及140都存储在数组下标为12的位置。
HashMap其实也是一个线性的数组实现的,所以可以理解为其存储数据的容器就是一个线性数组。 这可能让我们很不解，一个线性的数组怎么实现按键值对来存取数据呢？这里HashMap有做一些处理。
首先HashMap里面实现一个静态内部类Entry，其重要的属性有 key , value, next，从属性key,value我们就能很明显的看出来Entry就是HashMap键值对实现的一个基础bean，我们上面说到HashMap的基础就是一个线性数组，这个数组就是 Entry[]，Map里面的内容都保存在Entry[]里面。
下面以put(key,value)来说明：
源码如下：
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，此处对原来元素的hashcode进行了再次hash
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）==。
若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，其实深有内幕。有如下几点：
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}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。至于为什么是2的n次方，下面解释。
对length取模来得到hash是常用的hash索引方法，这里采用位运算的话效率更高。
我们回到indexFor方法，该方法仅有一条语句：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。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。
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。
这里我们再来复习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，如下：
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);
}有两点需要注意：
（1）是链的产生。
这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。
（2）扩容问题。
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。
如上所述：当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子，系统将对HashMap进行扩容处理。扩容处理的resize方法如下：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
//如果原容量大于最大空间，则让阈值为最大值。因为不能再扩容了，最大容量就是整数最大值。
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//两倍扩容，阈值也跟着变为两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//当后面没有节点时，直接插入即可 //每个元素重新计算索引位置，此处的hash值并没有变，只是改变索引值
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//否则，就从头到尾依次将节点进行索引然后插入新数组，这样插入后的链表顺序会和原来的顺序相反。
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
HashMap提供了三个构造函数：
（1）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。
（2）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。
（3）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。HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能可从上述的数据结构进行分析。
HashMap的读取实现get(key)如下：
//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;
}在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，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。
在java中与有两个类都提供了一个多种用途的hashTable机制，他们都可以将可以key和value结合起来构成键值对通过put(key,value)方法保存起来，然后通过get(key)方法获取相对应的value值。
对于HashTable而言，它在很大程度上和HashMap的实现差不多 ,我们可根据HashMap来理解HashTable。
HashTable的定义如下：
public class Hashtable<K,V>
extends Dictionary<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
从中我们可以看出HashTable继承Dictionary类，实现Map接口。其中Dictionary类是任何可将键映射到相应值的类（如 Hashtable）的抽象父类。每个键和每个值都是一个对象。在任何一个 Dictionary 对象中，每个键至多与一个值相关联。其中：
（1） HashTable采用"拉链法"实现哈希表，它定义了几个重要的参数：table、count、threshold、loadFactor、modCount。
（2）table：为一个Entry[]数组类型，Entry代表了“拉链”的节点，每一个Entry代表了一个键值对，哈希表的"key-value键值对"都是存储在Entry数组中的。
（3）count：HashTable的大小，注意这个大小并不是HashTable的容器大小，而是他所包含Entry键值对的数量。
（4）threshold：Hashtable的阈值，用于判断是否需要调整Hashtable的容量。threshold的值="容量*加载因子"。
（5）loadFactor：加载因子。
（6） modCount：用来实现“fail-fast”机制的（也就是快速失败）。所谓快速失败就是在并发集合中，其进行迭代操作时，若有其他线程对其进行结构性的修改，这时迭代器会立马感知到，并且立即抛出ConcurrentModificationException异常，而不是等到迭代完成之后才告诉你（你已经出错了）。
在HashTabel中存在5个构造函数。通过这5个构造函数我们构建出一个我想要的HashTable。
// 默认构造函数，容量为11，加载因子为0.75。
public Hashtable() {
this(11, 0.75f);
}
// 用指定初始容量和默认的加载因子 (0.75) 构造一个新的空哈希表。
public Hashtable(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, 0.75f);
}
//制定初始容量和加载因子来构造哈希表
public Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor) {
//验证初始容量
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
initialCapacity);
//验证加载因子
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal Load: "+loadFactor);
if (initialCapacity==0)
initialCapacity = 1;
this.loadFactor = loadFactor;
//初始化table，获得大小为initialCapacity的table数组
table = new Entry[initialCapacity];
//计算阀值
threshold = (int)Math.min(initialCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
//初始化HashSeed值
initHashSeedAsNeeded(initialCapacity);
}用指定初始容量和指定加载因子构造一个新的空哈希表。其中initHashSeedAsNeeded方法用于初始化hashSeed参数，其中hashSeed用于计算key的hash值，它与key的hashCode进行按位异或运算。这个hashSeed是一个与实例相关的随机值，主要用于解决hash冲突。
private int hash(Object k) {
return hashSeed ^ k.hashCode();
}构造一个与给定的 Map 具有相同映射关系的新哈希表。
public Hashtable(Map<? extends K, ? extends V> t) {
//设置table容器大小，其值==t.size * 2 + 1
this(Math.max(2*t.size(), 11), 0.75f);
putAll(t);
}HashTable的API对外提供了许多方法，这些方法能够很好帮助我们操作HashTable，但是这里我只介绍两个最根本的方法：put、get。 首先我们先看put方法：将指定 key 映射到此哈希表中的指定 value。注意这里键key和值value都不可为空。
public synchronized V put(K key, V value) {
// 确保value不为null
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
/*
* 确保key在table[]是不重复的
* 处理过程：
* 1、计算key的hash值，确认在table[]中的索引位置
* 2、迭代index索引位置，如果该位置处的链表中存在一个一样的key，则替换其value，返回旧值
*/
Entry tab[] = table;
int hash = hash(key); //计算key的hash值
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; //确认该key的索引位置
//迭代，寻找该key，替换
for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
V old = e.value;
e.value = value;
return old;
}
}
modCount++;
if (count >= threshold) { //如果容器中的元素数量已经达到阀值，则进行扩容操作
rehash();
tab = table;
hash = hash(key);
index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
}
// 在索引位置处插入一个新的节点
Entry<K,V> e = tab[index];
tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);
//容器中元素+1
count++;
return null;
}put方法的整个处理流程是：计算key的hash值，根据hash值获得key在table数组中的索引位置，然后迭代该key处的Entry链表（我们暂且理解为链表），若该链表中存在一个这个的key对象，那么就直接替换其value值即可，否则在将改key-value节点插入该index索引位置处 。
在HashTabled的put方法中有两个地方需要注意：
1）HashTable的扩容操作，在put方法中，如果需要向table[]中添加Entry元素，会首先进行容量校验，如果容量已经达到了阀值，HashTable就会进行扩容处理rehash()，如下:
protected void rehash() {
int oldCapacity = table.length;
//元素
Entry<K,V>[] oldMap = table;
//新容量=旧容量 * 2 + 1
int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {
if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE)
return;
newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;
}
//新建一个size = newCapacity 的HashTable
Entry<K,V>[] newMap = new Entry[];
modCount++;
//重新计算阀值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
//重新计算hashSeed
boolean rehash = initHashSeedAsNeeded(newCapacity);
table = newMap;
//将原来的元素拷贝到新的HashTable中
for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {
for (Entry<K,V> old = oldMap[i] ; old != null ; ) {
Entry<K,V> e = old;
old = old.next;
if (rehash) {
e.hash = hash(e.key);
}
int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;
e.next = newMap[index];
newMap[index] = e;
}
}
}在这个rehash()方法中我们可以看到容量扩大两倍+1，同时需要将原来HashTable中的元素一一复制到新的HashTable中，这个过程是比较消耗时间的，同时还需要重新计算hashSeed的，毕竟容量已经变了。
比如初始值11、加载因子默认0.75，那么这个时候阀值threshold=8，当容器中的元素达到8时，HashTable进行一次扩容操作，容量 = 8 * 2 + 1 =17，而阀值threshold=17*0.75 = 13，当容器元素再一次达到阀值时，HashTable还会进行扩容操作，依次类推。
下面是计算key的hash值，这里hashSeed发挥了作用。
private int hash(Object k) {
return hashSeed ^ k.hashCode();
}相对于put方法，get方法就会比较简单，处理过程就是计算key的hash值，判断在table数组中的索引位置，然后迭代链表，匹配直到找到相对应key的value,若没有找到返回null。
public synchronized V get(Object key) {
Entry tab[] = table;
int hash = hash(key);
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
for (Entry<K,V> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {
if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
return e.value;
}
}
return null;
}HashTable和HashMap存在很多的相同点，但是他们还是有几个比较重要的不同点。
（1）我们从他们的定义就可以看出他们的不同，HashTable基于Dictionary类，而HashMap是基于AbstractMap。Dictionary是什么？它是任何可将键映射到相应值的类的抽象父类，而AbstractMap是基于Map接口的骨干实现，它以最大限度地减少实现此接口所需的工作。
（2）HashMap可以允许存在一个为null的key和任意个为null的value，但是HashTable中的key和value都不允许为null。
当HashMap遇到为null的key时，它会调用putForNullKey方法来进行处理。对于value没有进行任何处理，只要是对象都可以。
if (key == null) return putForNullKey(value);而当HashTable遇到null时，它会直接抛出NullPointerException异常信息。
if (value == null) { throw new NullPointerException(); }（3）Hashtable的方法是同步的，而HashMap的方法不是。所以有人一般都建议如果是涉及到多线程同步时采用HashTable，没有涉及就采用HashMap，但是在Collections类中存在一个静态方法：synchronizedMap()，该方法创建了一个线程安全的Map对象，并把它作为一个封装的对象来返回，所以通过Collections类的synchronizedMap方法是可以我们你同步访问潜在的HashMap。
（1）HashMap线程不安全，HashTable是线程安全的。HashMap内部实现没有任何线程同步相关的代码，所以相对而言性能要好一点。如果在多线程中使用HashMap需要自己管理线程同步。HashTable大部分对外接口都使用synchronized包裹，所以是线程安全的，但是性能会相对差一些。
（2）二者的基类不一样。HashMap派生于AbstractMap，HashTable派生于Dictionary。它们都实现Map, Cloneable, Serializable这些接口。AbstractMap中提供的基础方法更多，并且实现了多个通用的方法，而在Dictionary中只有少量的接口，并且都是abstract类型。
（3）key和value的取值范围不同。HashMap的key和value都可以为null，但是HashTable的key和value都不能为null。对于HashMap如果get返回null，并不能表明HashMap不存在这个key，如果需要判断HashMap中是否包含某个key，就需要使用containsKey这个方法来判断。
（3）算法不一样。HashMap的initialCapacity为16，而HashTable的initialCapacity为11。HashMap中初始容量必须是2的幂,如果初始化传入的initialCapacity不是2的幂，将会自动调整为大于出入的initialCapacity最小的2的幂。HashMap使用自己的计算hash的方法(会依赖key的hashCode方法)，HashTable则使用key的hashCode方法得到。
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