HashMap使用key的hashCode()和equals()方法來將值劃分到不同的桶裏。桶的數量通常要比map中的記錄的數量要稍大，這樣 每個桶包括的值會比較少（最好是一個）。當通過key進行查找時，我們可以在常數時間內迅速定位到某個桶（使用hashCode()對桶的數量進行取模） 以及要找的對象。
這些東西你應該都已經知道了。你可能還知道哈希碰撞會對hashMap的性能帶來災難性的影響。如果多個hashCode()的值落到同一個桶內的 時候，這些值是存儲到一個鏈表中的。最壞的情況下，所有的key都映射到同一個桶中，這樣hashmap就退化成了一個鏈表——查找時間從O(1)到 O(n)。
當然這是在jdk8以前，JDK1.6中HashMap採用的是位桶+鏈表的方式，即我們常說的散列鏈表的方式，而JDK1.8中採用的是位桶+鏈表/紅黑樹的方式，也是非線程安全的。當某個位桶的鏈表的長度達到某個閥值的時候，這個鏈表就將轉換成紅黑樹。
看下面的代碼
//鏈表節點
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
//省略
}
//紅黑樹節點
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
//省略
}
// HashMap的主要屬性
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
// 槽數組，Node<K,V>類型，TreeNode extends LinkedHashMap.Entry<K,V>，所以可以存放TreeNode來實現Tree bins
transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient int size;
// 去掉了volatile的修飾符
transient int modCount;
int threshold;
final float loadFactor;
...
}//計算key的hash
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> first, e;
int n; K k;
//hash & length-1 定位數組下標
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null)
{
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
/*第一個節點是TreeNode,則採用位桶+紅黑樹結構，
* 調用TreeNode.getTreeNode(hash,key),
*遍歷紅黑樹，得到節點的value
*/
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
//找到紅黑樹的根節點並遍歷紅黑樹
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
/*
*通過hash值的比較，遞歸的去遍歷紅黑樹，這裏要提的是compareableClassFor(Class k)這個函數的作用，在某些時候
*如果紅黑樹節點的元素are of the same "class C implements Comparable<C>" type
*利用他們的compareTo()方法來比較大小，這裏需要通過反射機制來check他們到底是不是屬於同一個類,是不是具有可比較性.
*/
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}//put(K key,V value)函數
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
int n, i;
//如果table爲空或者長度爲0，則resize()
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//找到key值對應的槽並且是第一個，直接加入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e;
K k;
//第一個node的hash值即爲要加入元素的hash
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))){
e = p;
}else if (p instanceof TreeNode)//第一個節點是TreeNode，即tree-bin
/*Tree version of putVal.
*final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,int h, K k, V v)
*/
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//不是TreeNode,即爲鏈表,遍歷鏈表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
/*到達鏈表的尾端也沒有找到key值相同的節點，
*則生成一個新的Node,並且判斷鏈表的節點個數是不是到達轉換成紅黑樹的上界
*達到，則轉換成紅黑樹
*/
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);
//返回舊的value值
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}HashMap會動態的使用一個專門的treemap實現來替換掉它。這樣做的結果會更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。它是如何工作 的？前面產生衝突的那些KEY對應的記錄只是簡單的追加到一個鏈表後面，這些記錄只能通過遍歷來進行查找。但是超過這個閾值後HashMap開始將列表升 級成一個二叉樹，使用哈希值作爲樹的分支變量，如果兩個哈希值不等，但指向同一個桶的話，較大的那個會插入到右子樹裏
個性能提升有什麼用處？比方說惡意的程序，如果它知道我們用的是哈希算法，它可能會發送大量的請求，導致產生嚴重的哈希碰撞。然後不停的訪問這些 key就能顯著的影響服務器的性能，這樣就形成了一次拒絕服務攻擊（DoS）。JDK 8中從O(n)到O(logn)的飛躍，可以有效地防止類似的攻擊，同時也讓HashMap性能的可預測性稍微增強了一些。
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