一、简介HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap
首先，HashMap、Hashtable、LinkedHashMap和TreeMap都是map接口的实现类。
(1) HashMap：
它根据键的hashCode值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，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。
(2) Hashtable：
Hashtable是遗留类，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。
(3) LinkedHashMap：
LinkedHashMap是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。
(4) TreeMap：
TreeMap实现SortedMap接口，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。
对于上述四种Map类型的类，这里是简单描述以下。我们今天重点还是，平时使用更多的HashMap~
二、HashMap
数据结构：
HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）
HashMap源码：
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
//实际存储的key-value数量，而不是数组的容量length,注意区别
int size;
//最大key-value容量，数组的length * 负载因子loadFactor所得，当超过这个值，触发数组扩容
int threshold;
//负载因子，默认0.75
final float loadFactor;
//node数组，存放node元素
transient Node<K,V>[] table;
//指定容器初始化容量，以及负载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//指定hashMap初始化容量
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
// 默认负载因子
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
...
}
Node源码:
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//用来定位数组索引位置
final int hash;
//key值
final K key;
//value值
V value;
//下一个node节点
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
这里简单介绍一下：
HashMap中定义了三个构造用来初始化hashMap的初始数组容量和加载因子以及存放元素值的数组。元素属性介绍，请看注释。
通过Node源码，我们也可以看到其定义了hash值是通过hash算法计算而来，用于定位每个元素的位置。
key和value不用多说，就是存放数据值的。由于再好的hash算法计算hash值，都会发生hash碰撞（计算到相同的位置），于是引用链表结构。
当发生两个node元素通过hash算法计算到相同的hash值后，后一个元素就会在前一个node元素之后 ，也就是Node<K,V> next这个属性了。
如何确定的元素在数组的位置？
请先看hash方法
static final int hash(Object key) {
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);
}
Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算（h & (length-1)）获取元素位置
实际上，对于一个要存放的元素，会先获取元素的hashcode值，然后调用hash方法参与高位运算，最后对数组长度进行取模运算的到数组下标位置，然后存放元素。
所以，如果元素的hashcode值一样，那么必然就会计算到同一个下标，并以链表形式存储。
如何存放元素的呢？
以下是存放元素源码：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
简单描述以下逻辑：
1.先判断table数组是否空或者length==0，如果是就扩容，否则下一步
2.hash值对数组长度length进行取模算法，获取数组位置。如果当前位置没有元素，则直接存放，否则下一步
3.判断key是否存在，如果存在则覆盖value值，否则下一步
4.判断当前table[i],是否TreeNode。如果是则直接红黑树，插入元素，否则下一步
5.遍历链表，准备插入元素。判断链表的长度是否大于8，如果大于，则转红黑树插入元素，否则直接插入。
6.元素存入完毕后，判断当前已存元素数量size是否大于最大容量threshold，如果是，则需要扩容处理。
扩容机制？
上面我们看到了，存放元素的原理后。就来看看扩容机制是如何做的吧~
首先，我们知道数组在创建的时候就会指定一个初始容量。当我们不断向里面添加元素时，就需要重新创建增大容量。
final Node<K,V>[] resize() {
//接收原数组
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
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)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
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;
}
简单说一下流程：
1.先获取当前数组的最大容量threshold和数组的容量length
2.判断当前已元素是否已经查过最大容量threshold，如果超过，则把数组容量扩大当前两倍。
3.创建一个新的数组Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
4.把原来的数组的元素，拷贝到新的数组里。
注意：这里把原来数组里的元素拷贝到新的数组里面，如果时jdk1.7的话，实现原理是重新计算hash值，然后存放到新的位置上。
如果是jdk8，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。
判断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”（这里我也不太明白，有兴趣可以自行研究以下）
总结：
1.通过以上介绍，大家也明白了为啥线程不安全了吧。如果有两个线程去操作同一个map,当put元素和resize数组同时发生，是不是就会出现问题了。
2.map扩容是非常耗时的，所以我们在使用的时候尽量去初始化一个容量。
3.hashmap非线程安全，如果要保证安全，请使用java并发包下的currentHashMap。
4.jdk8引入红黑树数据结构，还做了很多优化。有兴趣自行去了解哈~