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代码中的注解多看几遍，其中HashMap的扩容机制是要必懂知识！结合图片一起理解！
什么是 HashMap?
HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。HashMap 的数据结构 在 Java 编程语言中，最基本的结构就是两种，一个是数组，另外一个是模拟指针(引用)，所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的，HashMap 也不例外。HashMap 实际上是一个 “链表散列” 的数据结构，即数组和链表的结合体。文字描述永远要配上图才能更好的讲解数据结构，HashMap 的结构图如下。
从上图中可以看出，HashMap 底层就是一个数组结构，数组中的每一项又是一个链表或者红黑树。当新建一个 HashMap 的时候，就会初始化一个数组。下面先通过大概看下 HashMap 的核心成员。public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {// 默认容量，默认为16，必须是2的幂static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;// 最大容量，值是2^30static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30// 装载因子，默认的装载因子是0.75static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 解决冲突的数据结构由链表转换成树的阈值，默认为8static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;// 解决冲突的数据结构由树转换成链表的阈值，默认为6static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;/* 当桶中的bin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;static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {//...
}// 存储数据的数组transient Node[] table;// 遍历的容器transient Set> entrySet;// Map中KEY-VALUE的数量transient int size;/**
* 结构性变更的次数。
* 结构性变更是指map的元素数量的变化，比如rehash操作。
* 用于HashMap快速失败操作，比如在遍历时发生了结构性变更，就会抛出ConcurrentModificationException。
*/transient int modCount;// 下次resize的操作的size值。int threshold;// 负载因子，resize后容量的大小会增加现有size * loadFactorfinal float loadFactor;
}HashMap 的初始化
public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 其他值都是默认值
}通过源码可以看出初始化时并没有初始化数组 table，那只能在 put 操作时放入了，为什么要这样做？估计是避免初始化了 HashMap 之后不使用反而占用内存吧，哈哈哈。
HashMap 的存储操作
public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}hash 计算，确定数组索引位置
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。看下源码的实现:static final int hash(Object key) { //jdk1.8int 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);
}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。
大家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。理论上散列值是一个 int 型，如果直接拿散列值作为下标访问 HashMap 主数组的话，考虑到 2 进制 32 位带符号的 int 表值范围从‑2147483648 到 2147483648。前后加起来大概 40 亿的映射空间。
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。你想，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。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);//indexFor的代码也很简单，就是把散列值和数组长度做一个"与"操作，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，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 0000000000001111。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
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。putVal 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。
源码以及解释如下:// 真正的put操作final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;// 如果table没有初始化，或者初始化的大小为0，进行resize操作if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;// 如果hash值对应的桶内没有数据，直接生成结点并且把结点放入桶中if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);// 如果hash值对应的桶内有数据解决冲突，再放入桶中else {
Node e; K k;//判断put的元素和已经存在的元素是相同(hash一致，并且equals返回true)if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;// put的元素和已经存在的元素是不相同(hash一致，并且equals返回true)// 如果桶内元素的类型是TreeNode，也就是解决hash解决冲突用的树型结构，把元素放入树种else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {// 桶内元素的类型不是TreeNode，而是链表时，把数据放入链表的最后一个元素上for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);// 如果链表的长度大于转换为树的阈值(TREEIFY_THRESHOLD)，将存储元素的数据结构变更为树if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);break;
}// 如果查已经存在key，停止遍历if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;
p = e;
}
}// 已经存在元素时if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);return oldValue;
}
}
++modCount;// 如果K-V数量大于阈值，进行resize操作if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);return null;
}
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： 
而 hash 值的高位是否为 1，只需要和扩容后的长度做与操作就可以了，因为扩容后的长度为 2 的次幂，所以高位必为 1，低位必为 0，如 10000 这种形式，源码中有 e.hash & oldCap 来做到这个逻辑。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。下面是 JDK1.8 的 resize 源码，写的很赞，如下:final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;int oldThr = threshold;int newCap, newThr = 0;// 计算新的容量值和下一次要扩展的容量if (oldCap > 0) {// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;
}// 没超过最大值，就扩充为原来的2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);
}// 计算新的resize上限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[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;if (oldTab != null) {// 把每个bucket都移动到新的buckets中for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;//如果位置上没有元素，直接为nullif ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;//如果只有一个元素，新的hash计算后放入新的数组中if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//如果是树状结构，使用红黑树保存else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);//如果是链表形式else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;do {
next = e.next;//hash碰撞后高位为0，放入低Hash值的链表中if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)
loHead = e;else
loTail.next = e;
loTail = e;
}//hash碰撞后高位为1，放入高Hash值的链表中else {if (hiTail == null)
hiHead = e;else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);// 低hash值的链表放入数组的原始位置if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}// 高hash值的链表放入数组的原始位置 + 原始容量if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}return newTab;
}- END -
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