使用HashMap时我们需要注意一下几点问题：
1.HashMap是常用的Java集合之一，是基于哈希表的Map接口的实现。与HashTable主要区别为不支持同步和允许null作为key和value。
2.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。
3.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。
4.在JDK1.6中，HashMap采用数组+链表实现，即使用链表处理冲突，同一hash值的链表都存储在一个链表里。
5.但是当位于一个数组中的元素较多，即hash值相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。
6.JDK1.8中，HashMap采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值8时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。
7.原本Map.Entry接口的实现类Entry改名为了Node。转化为红黑树时改用另一种实现TreeNode。
HashMap的常量：
//默认的初始容量 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 //hashmap的最大容量值 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //负载因子
//关于为什么默认的负载因子选值为0.75源码中的一段注释是这样解释的根据泊松分布，
Ideally, under random hashCodes, the frequency of
nodes in bins follows a Poisson distribution
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
parameter of about 0.5 on average for the default resizing
threshold of 0.75, although with a large variance because of
resizing granularity. Ignoring variance, the expected
occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k)
factorial(k)). The first values are:
0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006
more: less than 1 in ten million
简单翻译一下就是在理想情况下,使用随机哈希码,节点出现的频率在hash桶中遵循泊松分布，同时给出了桶中元素个数和概率的对照表。
从上面的表中可以看到当桶中元素到达8个的时候，概率已经变得非常小，也就是说用0.75作为加载因子，每个碰撞位置的链表长度超过８个是几乎不可能的。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //JDK1.8 ，Entry链表最大长度，当table中节点数目大于该长度时，将链表转成红黑树存储； static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //JDK1.8 ，当table中节点数小于该长度，将红黑树转为链表存储； static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //table可能被转化为树形结构的最小容量。当哈希表的大小超过这个阈值，才会把链式结构转化成树型结构，否则仅采取扩容来尝试减少冲突。 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
总结：
1.hashmap的负载因子的初值为0.75
2.当桶中节点的键值对数大于8时节点存储结构转为红黑树，当节点树小于6时存储结构转为链表
HashMap的构造方法：
//HashMap的构造方法有4个，一个默认构造方法和3个重载方法 //此构造方法由使用者自己定义HashMap的初始容量和负载因子 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //初始容量小于0，抛出非法参数异常 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); //初始容量大于最大容量，将以最大容量给其赋值 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //负载因子为负数，检测非法运算。 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } public HashMap(int initialCapacity) { //默认负载因子为0.75 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //将m的键值对插入此map中，类似于复制map putMapEntries(m, false); }
HashMap的put方法:
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } //onlyIfAbsent 默认false，表示表示允许旧值替换。 //evict 构造方法中可以对其进行定义，默认为true，表示HashMap不处于创建模式。 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { //散列 Node<K,V>[] tab; //需要插入的键值对 Node<K,V> p; //n：散列长度，i：插入位置的index int n, i; //如果hashtable为空使用resize（）方法创建一个长度为n的散列 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //通过Entry<k,v>的hash码和散列长度做与运算，找到插入位置的index。 //如果该位置没有其他键值对存在则插入入。 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //存在冲突 else { Node<K,V> e; K k; //比较该下标第一个元素的hash值相等key相等，相等则用e记录下来 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; //如果该下标的元素是红黑树类型且没有该键值对则放到树中 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { //链表类型的遍历 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //到达尾部 if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); //判断是否需要转成红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } // 链表节点的<key, value>与put操作<key, value>相同时，不做重复操作，跳出循环 if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } // 找到或新建一个key和hashCode与插入元素相等的键值对，进行put操作 if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //如果大小超过阈值则扩容，threshold=负载因子*容量 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }
因此当插入键值相同的键值对时，HashMap会将原值覆盖。
//HashMap 扩容方法 final Node<K,V>[] resize() { //用oldTab记录旧散列表 Node<K,V>[] oldTab = table; //旧桶的容量 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //旧桶的阈值 int oldThr = threshold; //初始化新桶的容量，阈值 int newCap, newThr = 0; //如果旧桶不为空 if (oldCap > 0) { //旧桶的容量大于等于最大容量，将阈值等于int类型的最大值（0x7fffffff），完成扩容 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } //旧桶容量的两倍小于最大容量，且旧桶容量大于等于默认容量（新桶容量在这扩大到原来的两倍） else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //新阈值变为旧阈值的两倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold } //数组为空的情况 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold //数组的新容量设置为老数组扩容的临界值 newCap = oldThr; //如果旧容量 <= 0，且旧临界值 <= 0，新容量扩充为默认初始化容量，新临界值为DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) {//旧桶为空时 float ft = (float)newCap * loadFactor; //如果新桶容量小于最大容量且阈值也小于最大容量则新阈值等于newCap * loadFactor，否则新阈值等于int类型的最大值（0x7fffffff） newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } //更新阈值 threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) //扩容 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) { //遍历旧桶 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; //将旧桶中的数据放入新桶中 if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; //如果该结点只有一个键值对 if (e.next == null) //将该键值对插入节点中 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //如果该节点时树的实例 else if (e instanceof TreeNode) //将树中的node分离 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order //如果旧桶中的结构为链表,链表重排，jdk1.8做的一系列优化 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; //遍历整个链表中的节点 do { next = e.next; // 原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { // 原索引+oldCap if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }
当hashmap的size大于阈值时触发扩容，桶大小扩大到原来的两倍。