一、存储实现：put(key,vlaue)

首先我们先看源码：

// 将“key-value”添加到HashMap中
publicV put(Kkey, Vvalue) {
// 若“key为null”，则将该键值对添加到table[0]中。
if(key== null)
returnputForNullKey(value);
// 若“key不为null”，则计算该key的哈希值，然后将其添加到该哈希值对应的链表中。
inthash= hash(key.hashCode()); // 计算key hash值在table数组中的位置 ------------ （1）
inti= indexFor(hash, table.length); // 迭代e，从i处开始，找到key保存的位置 ------------ （2）
for(Entry<K,V> e= table[i]; e!= null; e= e.next) {
Object k;
// 若“该key”对应的键值对已经存在，则用新的value取代旧的value。然后退出！
if(e.hash == hash&& ((k= e.key) == key|| key.equals(k))) {
V oldValue= e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
returnoldValue;
}
}
// 若“该key”对应的键值对不存在，则将“key-value”添加到table中
modCount++;
//将key-value添加到table[i]处
addEntry(hash, key, value, i);
returnnull;
}

通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）。若table在该处没有元素，则直接保存。
1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值，若发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这就解释了HashMap中没有两个相同的key。
2、 再看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。

staticinthash(inth) {
returnuseNewHash ? newHash(h) : oldHash(h);
}

useNewHash声明如下：

privatestaticfinalbooleanuseNewHash;
static{ useNewHash= false; }

privatestaticintoldHash(inth) {
h+= ~(h<< 9);
h^= (h>>> 14);
h+= (h<< 4);
h^= (h>>> 10);
returnh;
}
privatestaticintnewHash(inth) {
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h^= (h>>> 20) ^ (h>>> 12);
returnh^ (h>>> 7) ^ (h>>> 4);
}

我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。

staticintindexFor(inth, intlength) {
returnh& (length-1);
}

HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。至于为什么是2的n次方下面解释。
我们回到indexFor方法，该方法仅有一条语句：h&(length - 1) 作用：均匀分布table数据和充分利用空间。
这里我们假设length为16(2^n)和15，h为5、6、7。

length = 16hlength - 1h & length -15150101 & 1111 = 0010156150110 & 1111 = 0011067150111 & 1111 = 001117length = 155140101 & 1110 = 0010156140110 & 1110 = 0011067140111 & 1110 = 001106

当n=15时，6和7的结果一样，这样表示他们在table存储的位置是相同的，也就是产生了碰撞，6、7就会在一个位置形成链表，这样就会导致查询速度降低。诚然这里只分析三个数字不是很多，那么我们就看0-15。

hlength - 1h & length - 10140000 & 1110 = 000001140001 & 1110 = 000002140010 & 1110 = 001023140011 & 1110 = 001024140100 & 1110 = 010045140101 & 1110 = 010046140110 & 1110 = 011067140111 & 1110 = 011068141000 & 1110 = 100089141001 & 1110 = 1000810141010 & 1110 = 10101011141011 & 1110 = 10101012141100 & 1110 = 11001213141101 & 1110 = 11001214141110 & 1110 = 11101415141111 & 1110 = 111014

从上面的图表中我们看到总共发生了8此碰撞，同时发现浪费的空间非常大，有1、3、5、7、9、11、13、15处没有记录，也就是没有存放数据。这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。而当length = 16时，length – 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。
这里我们再来复习put的流程：当我们想一个HashMap中添加一对key-value时，系统首先会计算key的hash值，然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素，则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等 ，则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法，如下：

voidaddEntry(inthash, K key, V value, intbucketIndex) {
// 获取bucketIndex处的Entry
Entry<K,V> e= table[bucketIndex];
// 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry
table[bucketIndex] = newEntry<K,V>(hash, key, value, e);
// 若HashMap中元素的个数超过极限了，则容量扩大两倍
if(size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}

这个方法中有两点需要注意：
一、链的产生。
系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。
二、扩容问题。
随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

二、读取实现：get(key)

相对于HashMap的存而言，取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry，然后返回该key对应的value即可。

// 获取key对应的value
publicV get(Object key) {
// 若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的value
if(key== null)
// 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码
returngetForNullKey();
// 获取key的hash值
inthash= hash(key.hashCode());
// 取出 table 数组中指定索引处的值,在“该hash值对应的链表”上查找“键值等于key”的元素
for(Entry<K,V> e= table[indexFor(hash, table.length)];
e!= null;
e= e.next) {
Object k;
//判断key是否相同,若key与查找的key相同，则返回相对应的value
if(e.hash == hash&& ((k= e.key) == key|| key.equals(k)))
returne.value;
}
//没找到则返回null
returnnull;
}

在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中，系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置，在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。上海尚学堂java培训原创，陆续java技术相关文章奉上，请多关注。