当我们执行下面的操作时：

运行结果是

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地理: 6

发生了什么呢？下面是一个大致的结构，希望我们对HashMap的结构有一个感性的认识：

在官方文档中是这样描述HashMap的：

几个关键的信息：基于Map接口实现、允许null键/值、非同步、不保证有序(比如插入的顺序)、也不保证序不随时间变化。

二、两个重要的参数

在HashMap中有两个很重要的参数，容量(Capacity)和负载因子(Load factor)

• Initial capacity
  The capacity is
  the number of buckets
  in the hash table, The initial capacity is simply the capacity at the time the hash table is created.
• Load factor
  The load factor is
  a measure of how full the hash table is allowed to get
  before its capacity is automatically increased.

简单的说，Capacity就是bucket的大小，Load factor就是bucket填满程度的最大比例。如果对迭代性能要求很高的话，不要把设置过大，也不要把load factor设置过小。当bucket中的entries的数目大于capacity*load factor时就需要调整bucket的大小为当前的2倍。

put函数大致的思路为：

1. 对key的hashCode()做hash，然后再计算index;
2. 如果没碰撞直接放到bucket里；
3. 如果碰撞了，以链表的形式存在buckets后；
4. 如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树；
5. 如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
6. 如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize。

具体代码的实现如下：

public V put(K key, V value) {
    // 对key的hashCode()做hash
    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;
    // tab为空则创建
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 计算index，并对null做处理
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 节点存在
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 该链为树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 该链为链表
        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;
            }
        }
        // 写入
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    ++modCount;
    // 超过load factor*current capacity，resize
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

四、get函数的实现

在理解了put之后，get就很简单了。大致思路如下：

1. bucket里的第一个节点，直接命中；

2. 如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry

   若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。

具体代码的实现如下：

在get和put的过程中，计算下标时，先对hashCode进行hash操作，然后再通过hash值进一步计算下标，如下图所示：

在对hashCode()计算hash时具体实现是这样的：

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

可以看到这个函数大概的作用就是：高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或。其中代码注释是这样写的：

在设计hash函数时，因为目前的table长度n为2的幂，而计算下标的时候，是这样实现的(使用&位操作，而非%求余)：

设计者认为这方法很容易发生碰撞。为什么这么说呢？不妨思考一下，在n - 1为15(0x1111)时，其实散列真正生效的只是低4bit的有效位，当然容易碰撞了。

因此，设计者想了一个顾全大局的方法(综合考虑了速度、作用、质量)，就是把高16bit和低16bit异或了一下。设计者还解释到因为现在大多数的hashCode的分布已经很不错了，就算是发生了碰撞也用O(logn)的tree去做了。仅仅异或一下，既减少了系统的开销，也不会造成的因为高位没有参与下标的计算(table长度比较小时)，从而引起的碰撞。

如果还是产生了频繁的碰撞，会发生什么问题呢？作者注释说，他们使用树来处理频繁的碰撞(we use trees to handle large sets of collisions in bins)，在中，描述了这个问题：

Improve the performance of java.util.HashMap under high hash-collision conditions byusing balanced trees rather than linked lists to store map entries. Implement the same improvement in the LinkedHashMap class.

之前已经提过，在获取HashMap的元素时，基本分两步：

1. 首先根据hashCode()做hash，然后确定bucket的index；
2. 如果bucket的节点的key不是我们需要的，则通过keys.equals()在链中找。

在Java 8之前的实现中是用链表解决冲突的，在产生碰撞的情况下，进行get时，两步的时间复杂度是O(1)+O(n)。因此，当碰撞很厉害的时候n很大，O(n)的速度显然是影响速度的。

六、RESIZE的实现

当put时，如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例，那么就会发生resize。在resize的过程，简单的说就是把bucket扩充为2倍，之后重新计算index，把节点再放到新的bucket中。resize的注释是这样描述的：

大致意思就是说，当超过限制的时候会resize，然而又因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。

怎么理解呢？例如我们从16扩展为32时，具体的变化如下所示：

因此元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算hash，只需要看看原来的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”。可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。

下面是代码的具体实现：

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
        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);
    }
    // 计算新的resize上限
    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) {
        // 把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            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;
                        // 原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

我们现在可以回答开始的几个问题，加深对HashMap的理解：

1. 什么时候会使用HashMap？他有什么特点？
是基于Map接口的实现，存储键值对时，它可以接收null的键值，是非同步的，HashMap存储着Entry(hash, key, value, next)对象。

2. 你知道HashMap的工作原理吗？
通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。存储对象时，我们将K/V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量(超过Load Facotr则resize为原来的2倍)。获取对象时，我们将K传给get，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在Java 8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过某个限制(默认是8)，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。

3. 你知道get和put的原理吗？equals()和hashCode()的都有什么作用？
通过对key的hashCode()进行hashing，并计算下标( (n-1) & hash)，从而获得buckets的位置。如果产生碰撞，则利用key.equals()方法去链表或树中去查找对应的节点

4. 你知道hash的实现吗？为什么要这样实现？
在Java 1.8的实现中，是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在bucket的n比较小的时候，也能保证考虑到高低bit都参与到hash的计算中，同时不会有太大的开销。