HashMap集合简介

HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突**(两个对象调用的hashCode方法计算的哈希码值一致导致计算的数组索引值相同)**而存在的（“拉链法”解决冲突）.JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（或者红黑树的边界值，默认为 8）并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。
补充：将链表转换成红黑树前会判断，即使阈值大于8，但是数组长度小于64，此时并不会将链表变为红黑树。而是选择进行数组扩容。
这样做的目的是因为数组比较小，尽量避开红黑树结构，这种情况下变为红黑树结构，反而会降低效率，因为红黑树需要进行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡 。同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些。所以综上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层在阈值大于8并且数组长度大于64时，链表才转换为红黑树。具体可以参考 treeifyBin方法。
当然虽然增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是阈值大于8并且数组长度大于64时，链表转换为红黑树时，效率也变的更高效。
小结：
HashMap特点：
1、存储无序的
2、键和值位置都可以是null，但是键位置只能存在一个null
3、键位置是唯一的，是底层的数据结构控制的。
4、jdk1.8前数据结构是链表+数组，jdk1.8之后是链表+数组+红黑树
5、阈值（边界值）>8并且数组长度大于64，才将链表转换为红黑树，变为红黑树的目的是为了高效的查询。

HashMap 集合底层的数据结构

存储数据的过程

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("柳岩", 18);
map.put("杨幂", 28);
map.put("刘德华", 40);
map.put("柳岩", 20);

输出结果：

{杨幂=28, 柳岩=20, 刘德华=40}

分析：
1、当创建HashMap集合对象的时候，在jdk8前，构造方法中创建了一个长度是16的Entry数组，此数组是用来存储键值对数据的。在jdk8以后不是在HashMap的构造方法底层创建数组了，是在第一次调用put方法时创建的数组，是用Node数组存储键值对数据的。
2、假设向哈希表中存储<柳岩，18>数据，根据柳岩调用String类中重写之后的hashCode()方法计算出值，然后结合数组长度采用某种算法计算出向Node数组中存储数据的空间的索引值。如果计算出的索引空间没有数据，则直接将<柳岩，18>存储到数组中。（举例，计算出的索引是3）
3、向哈希表中存储数据<刘德华，40>，假设算出的hasCode()方法结合数组长度计算出的索引值也是3，那么此时数组空间不是null,此时底层会比较柳岩和刘德华的hash值是否一致，如果不一致，则在空间上划出一个结点来存储键值对数据对<刘德华，40>，这种方式称为拉链法。
4、假设向哈希表中存储数据<柳岩，20>，那么首先根据柳岩调用hashCode()方法结合数组长度计算出索引肯定是3，此时比较后存储的数据柳岩和已经存在的数据的hash值是否相等，如果hash值相等，此时发生哈希碰撞。那么底层会调用柳岩所属类String中的equals()方法比较两个内容是否相等：
相等：将后添加的数据的value覆盖之前的value。
不相等：继续向下和其他的数据的key进行比较，如果都不相等，则划出一个结点存储数据，如果结点长度即链表长度大于阈值8并且数组长度大于64则将链表变为红黑树。

5、在不断的添加数据的过程中，会涉及到扩容问题，当超出阈值（且要存放的位置非空）时，扩容。默认的扩容方式：扩容为原来容量的 2 倍，并将原有的数据复制过来。
6、综上描述，当位于一个表中的元素较多，即 hash 值相等但是内容不相等的元素较多时，通过 key 值依次查找的效率较低。而 jdk1.8 中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度（阈值）超过8且当前数组的长度大于64时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。jdk8在哈希表中引入红黑树的原因只是为了查找效率更高。
简单的来说，哈希表是由数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。如下图所示。

但是这样的话问题来了，传统hashMap的缺点，1.8为什么引入红黑树？这样结构的话不是更麻烦了吗，为何阈值大于8换成红黑树？

JDK 1.8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势。针对这种情况，JDK 1.8 中引入了 红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题。 当链表长度很小的时候，即使遍历，速度也非常快，但是当链表长度不断变长，肯定会对查询性能有一定的影响，所以才需要转成树。

HashMap继承关系

HashMap继承关系如下图所示：

说明：
Cloneable 空接口，表示可以克隆。创建并返回 HashMap 对象的一个副本。
Serializable 序列化接口。属于标记性接口。HashMap 对象可以被序列化和反序列化。
AbstractMap 父类提供了 Map 实现接口。以最大限度地减少实现此接口所需的工作。

HashMap 集合类的成员

成员变量

1、序列化版本号

private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

2、集合的初始化容量( 必须是二的n次幂 )

//默认的初始容量是16 -- 1<<4相当于1*2的4次方---1*16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;  

问题： 为什么必须是2的n次幂？如果输入值不是2的幂比如10会怎么样？
创建HashMap时，如果给定的初始容量不是2的n次幂，返回大于等于给定的初始容量(假设是10)的最小的2的幂
3、默认的负载因子，默认值是0.75

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

4、集合最大容量

//集合最大容量的上限是：2的30次幂
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

5、当链表的值超过8则会转红黑树(1.8新增)

 //当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

问题：为什么Map桶中节点个数超过8才转为红黑树？
8这个阈值定义在HashMap中，针对这个成员变量，在源码的注释中只说明了8是bin（bin就是bucket(桶)）从链表转成树的阈值，但是并没有说明为什么是8：
在HashMap中有一段注释说明： 我们继续往下看 :

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins.  In usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used.  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:
因为树节点的大小大约是普通节点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的节点时才使用树节点(参见TREEIFY_THRESHOLD)。当它们变得太小(由于删除或调整大小)时，就会被转换回普通的桶。在使用分布良好的用户hashcode时，很少使用树箱。理想情况下，在随机哈希码下，箱子中节点的频率服从泊松分布
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution)，默认调整阈值为0.75，平均参数约为0.5，尽管由于调整粒度的差异很大。忽略方差，列表大小k的预期出现次数是(exp(-0.5)*pow(0.5, k)/factorial(k))。
第一个值是: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

TreeNodes占用空间是普通Nodes的两倍，所以只有当bin包含足够多的节点时才会转成TreeNodes，而是否足够多就是由TREEIFY_THRESHOLD的值决定的。当bin中节点数变少时，又会转成普通的bin。并且我们查看源码的时候发现，链表长度达到8就转成红黑树，当长度降到6就转成普通bin。
这样就解释了为什么不是一开始就将其转换为TreeNodes，而是需要一定节点数才转为TreeNodes，说白了就是权衡，空间和时间的权衡。
这段内容还说到：当hashCode离散性很好的时候，树型bin用到的概率非常小，因为数据均匀分布在每个bin中，几乎不会有bin中链表长度会达到阈值。但是在随机hashCode下，离散性可能会变差，然而JDK又不能阻止用户实现这种不好的hash算法，因此就可能导致不均匀的数据分布。不过理想情况下随机hashCode算法下所有bin中节点的分布频率会遵循泊松分布，我们可以看到，一个bin中链表长度达到8个元素的概率为0.00000006，几乎是不可能事件。所以，之所以选择8，不是随便决定的，而是根据概率统计决定的。由此可见，发展将近30年的Java每一项改动和优化都是非常严谨和科学的。
也就是说：选择8因为符合泊松分布，超过8的时候，概率已经非常小了，所以我们选择8这个数字。

6.当链表的值小于6则会从红黑树转回链表

 //当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

7.当Map里面的数量超过这个值时，表中的桶才能进行树形化 ，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD (8)

//桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值 
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

8、table用来初始化(必须是二的n次幂)(重点)

//存储元素的数组 
transient Node<K,V>[] table;

table在JDK1.8中我们了解到HashMap是由数组加链表加红黑树来组成的结构其中table就是HashMap中的数组，jdk8之前数组类型是Entry<K,V>类型。从jdk1.8之后是Node<K,V>类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry<K,V>。负责存储键值对数据的。
9、用来存放缓存

//存放具体元素的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

10、 HashMap中存放元素的个数(重点)

//存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。transient int size;

size为HashMap中K-V的实时数量，不是数组table的长度。
11、 用来记录HashMap的修改次数

// 每次扩容和更改map结构的计数器transient int modCount;  

12、 用来调整大小下一个容量的值计算方式为(容量*负载因子)

// 临界值 当实际大小(容量*负载因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;

13、 哈希表的加载因子(重点)

// 加载因子
final float loadFactor;

说明：
1.loadFactor加载因子，是用来衡量 HashMap 满的程度，表示HashMap的疏密程度，影响hash操作到同一个数组位置的概率，计算HashMap的实时加载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度length。
loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。
当HashMap里面容纳的元素已经达到HashMap数组长度的75%时，表示HashMap太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。，所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建HashMap集合对象时指定初始容量来尽量避免。
同时在HashMap的构造器中可以定制loadFactor。

构造方法：
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

2.为什么加载因子设置为0.75,初始化临界值是12？
loadFactor越趋近于1，那么数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。

构造方法

HashMap 中重要的构造方法，它们分别如下：
1、构造一个空的 HashMap ，默认初始容量（16）和默认负载因子（0.75）。

public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将默认的加载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组
}

2、 构造一个具有指定的初始容量和默认负载因子（0.75） HashMap。

 // 指定“容量大小”的构造函数public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}

3、 构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap。我们来分析一下。

/*指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数initialCapacity: 指定的容量loadFactor:指定的加载因子
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {//判断初始化容量initialCapacity是否小于0if (initialCapacity < 0)//如果小于0，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentExceptionthrow new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity);//判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY-》2的30次幂if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)//如果超过MAXIMUM_CAPACITY，会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacityinitialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;//判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))//如果满足上述其中之一，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentExceptionthrow new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor);//将指定的加载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactorthis.loadFactor = loadFactor;/*tableSizeFor(initialCapacity) 判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，如果不是那么会变为比指			定初始化容量大的最小的2的n次幂。这点上述已经讲解过。但是注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，并且直接赋值给threshold边			界值了。有些人会觉得这里是一个bug,应该这样书写：this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。但是，请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推			 迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算，put方法的具体实现我们下面会进行讲解*/this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}
最后调用了tableSizeFor，来看一下方法实现：/*** Returns a power of two size for the given target capacity.返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂*/static final int tableSizeFor(int cap) {int n = cap - 1;n |= n >>> 1;n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}

4、包含另一个“Map”的构造函数

//构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {//负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;putMapEntries(m, false);}

最后调用了putMapEntries，来看一下方法实现：

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {//获取参数集合的长度int s = m.size();if (s > 0){//判断参数集合的长度是否大于0，说明大于0if (table == null)  // 判断table是否已经初始化{ // pre-size// 未初始化，s为m的实际元素个数float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值if (t > threshold)threshold = tableSizeFor(t);}// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理else if (s > threshold)resize();// 将m中的所有元素添加至HashMap中for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {K key = e.getKey();V value = e.getValue();putVal(hash(key), key, value, false, evict);}}
}

注意：
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;这一行代码中为什么要加1.0F ？
s/loadFactor的结果是小数，加1.0F与(int)ft相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少resize的调用次数。所以 + 1.0F是为了获取更大的容量。
例如：原来集合的元素个数是6个，那么6/0.75是8，是2的n次幂，那么新的数组大小就是8了。然后原来数组的数据就会存储到长度是8的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果+1呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。