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前言
本文是个人对Hashmap的一些个人见解，主要通过使用hashmap put的一些代码来阐述其底层实现原理，在面试中也会经常会用到，如有不对的地方望大家指正。
（1）先描述一下hashmap的一个底层数据结构：
Hashmap底层是由数组和链表结合实现的。如下图：
其中每个table[x]（或table[x].next...）都是一个node，都是一个插入的元素
Node实体类为：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
...
}可以看到有四个参数：hash（hash值）、key（我们平常put的key）、value（put的value）、next（hashMap数据结构图中的.next，也就是记录链表中每个元素的后继元素）
1.创建hashmap对象：Map<String,Object> map = new HashMap<>();
创建一个map对象，对象中的一些参数属性被赋予默认值，主要有参考容量（capacity）、扩容阈值（threshold）和负载因子（loadFactor），下面简单介绍一下这些参数属性的作用和关系。
（1）参考容量（capacity）
用来作为创建map对象中Node[]数组的初始长度（容量）的参考，默认为16。
可以自己指定长度，指定方式为：Map<String,Object> map = new HashMap<>(capacity);//capacity的值就是你要指定的长度
这里之所以说是参考，是因为hashmap内部有一个机制：创建map对象中Node[]数组的初始长度必须要是2的n次方（原因在2.（3）），当你设置长度是23的时候，hashmap会把初始长度设置成32。因为23在16（2的4次方）到32（2的5次方）之间，取最大的数32。
（2） 扩容阈值（threshold）和负载因子（loadFactor）
hashmap在新增元素的过程中，如果达到扩容阈值，就会扩大Node[]数组的长度
其默认值为：参考容量 * 负载因子
而负载因子的默认值为0.75，可以修改但是不建议修改。
2.首次put：map.put("haha","haha的值");
将"haha的值"插入到"haha"的键的node中。
这里可以带几个问题：
元素要想把值插到数组+链表的结构中的话，首先要接触数组，然后再接触链表
那我们怎么知道要把元素放在数组的哪个位置（数组下标怎么得到）？
什么情况下会把元素放在链表里？
（1）计算出"haha"的hash值
int hash = hash("haha");（2）判断数组是否为空
判断Node[]数组是否为空，为空的话按照初始长度开辟数组空间
（3）对hash值作减一与运算得到数组下标
直接算出来的hash值可能非常大，不可能直接当作数组下标的。对此hashmap的设计者有自己的解决方案：求余
也就是：index = hash值 % 数组长度
这样的话index的值永远都在数组长度之内，也就可以作为数组下标了
但是这样做有一个缺点：效率低，于是hashmap的设计者把求余改成了一个效率更高的运算：减一与运算
也就是：index = hash值 & (数组长度-1)
为什么这样得出来的index也在数组长度之内呢？可以看下例子（由于是位运算，需要把hash值和数组长度分解成二进制，这样看的更清楚，假设它两二进制只有八位）：
数组长度： 0001 0000
数组长度-1： 0000 1111
hash值： 1101 0101
与操作： 0000 0101
可以看到，数组长度-1后，前四位变成了0，跟hash值作与操作之后，hash值前四位不管是什么，都会变成0，而后四位由于对方都是1，因此得以保留下来。这样得到最后的结果永远都不会超过数组长度。
这里必须要满足一个前提条件：数组长度必须要是2的n次方。因为这样才能保证数组长度-1之后，前面为0，后面为1。
（4）把值赋给对应的node
数组下标拿到了，要插入的位置也就基本确定了。在插入之前，hashmap会去判断当前数组位置上有没有元素，由于我们这是第一次插入，因此这里就是直接插入元素。
这里插入的方式很简单，就是把node的四大参数（hash值、key、value、next）赋给当前数组位置上的node。由于是位置上第一个元素，后继没有链表元素，next的值就是null。
（5）插入后操作
插入之后，hashmap的全局变量：size，也就是已有元素数量，加一，然后看下有没有大于扩容阈值，如果大的话就要扩容。
（6）最终效果（这里设"haha"算出的index为2）
3.put不同key不同index的值：map.put("heihei","heihei的值");
这里的过程和2.一样，最终结果为（这里设"heihei"算出的index为0）：
4.put相同key的值：map.put("haha","haha另一个值");
这里得到数组下标值之后，发现位置上已经有元素了，这种情况就叫做哈希碰撞
这时候，就要看看这个位置上的元素是不是同一个key，是的话就覆盖，不是的话就追加到后继链表——这就是链表的作用
怎么判断是不是同一个key呢？
（1）hash值是否相等
首先要看看计算出来的hash值是否相等，这里算出来的是相等的。
（2）两个key是否相等
hash值相等，两个key不一定相等，因为算hash值需要调用hashCode()方法，这个方法我们是可以自己复写的，可能会出现很多不同结果相等的情况。
所以我们需要通过"=="和equals()来判断两个key是否相等。这里算出来的是相等的。
为什么不直接判断是否相等，而还要先判断hash值？
因为hash值不相等，那肯定不是同一个key。算hash值相对来说速度快点，有这个先把关会大大提高效率，而不是上来就==和equals。
（3）覆盖原值
判断是同一个key，那就直接覆盖原值就行了，最终结果为：
5.首次put不同key相同index的值：map.put("haha2","haha2的值")
这里假设"haha2"算出来的index和"haha"一样。
在这个前提下，自然就会出现哈希碰撞。这时候的过程也是和4.一样，区别在于在比对key的时候，发现两个key的hash值不相等，也就不是同一个key
之后自然会把这个元素插到"haha"元素后面形成链表
插入的方式很简单，就是把"haha2"元素赋给"haha"的next，"haha2"的next为null
最终结果为：
这里插入之前会进行一些判断，比如是否是红黑树等等，后面的情况会细讲。
6.继续put不同key相同index的值：map.put("haha3","haha3的值")
这里假设"haha3"算出来的index和"haha"一样。
过程和5.一样，区别在于在比对的时候，会遍历当前数组位置上链表的所有元素，如果发现相同key则覆盖，没有相同key就追加到链表后面。
最终结果为：
7.put到链表转成红黑树：map.put("haha8","haha8的值")
这里假设"haha8"算出来的index和"haha"一样。
这里假设链表上的元素已经有7个了。
前面我们发现，随着put的元素越来越多，哈希碰撞的次数也越来越频繁，导致链表会越来越长，这样每次put要遍历的元素也越来越多，会让hashmap的性能越来越差。
（1）链表转成红黑树
于是红黑树的解决方案就出现了。红黑树是一种能让遍历的效率更高的一种数据结构。
当链表的元素数量达到8的时候，当前链表自动转成红黑树的形式存储，能大大提升遍历效率。
（2）扩容机制
除了红黑树，还有没有什么解决方案可以提高性能呢？
有——扩容机制
之所以链表越来越长，是因为哈希碰撞的次数太频繁了。那我们可以通过降低这种次数来提升性能。扩容可以做到这一点。
扩容是增加数组的长度，这样我们就有更多的空间去分配链表的位置，哈希碰撞的次数就会少很多。
类似于我们去餐厅吃饭，位置越多我们吃上饭的概率就越大，而不用老是等位（遍历）。
hashmap的扩容过程简单来说就是新建一个长度为原来2倍（因为要满足2的n次方）的数组Node[]，然后把旧数组+链表上的元素全部转移到新的Node[]上
链表长度为8的时候一定会转成红黑树吗？
不一定，如下代码：
if (tab == null || (n = tab.length) < 64) resize(); else //转成红黑树可以看到会先做判断，满足扩容条件会先扩容，不扩容再转成红黑树。
（3）最终效果（"haha8"put进去对应链表转成了红黑树）
8.总结
Hashmap 执行put的时候有以下几个步骤：
