HashMap实现了Map接口区别于Collecton集合的另一个大的集合分支。基于哈希表的Map接口实现，用于存放key-value形式的对象。了解它的源码实现对我们开发有很大的帮助，可以让我们从很大程度上提高程序的性能。
一、属性解读
1、初始大小为包含16个元素的数组，在new出一个hashMap时，默认会指定16个大小的空间
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;2、最大的容量为2^30，一个HashMap可以存放2^30个元素
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;3、加载因子，当我们创建一个hashMap的实例时，开始时，内部是用一个数组来存放数据的，我们给hashMap指定的初始化大小，就是这个数组初始化的大小。但是，并不是数组多大，就会存放多少个元素。在hashMap内部实现的数组是可以根据存放数组的个数进行自动扩容的。当超过DEFAULT_LOAD_FACTOR加载因子所规定的比例时，会自动进行扩容。比如初始容量为16，那么当table数组容量达到12时，会自动进行扩容。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
final float loadFactor;4、内部数组，HashMap内部是利用一个Entry
transient Entry<K,V>[] table;5、当前数组中存放的元素的个数
transient int size;6、当前数组中已经存放的极限，初始为12
int threshold;二、构造方法
提供了4个构造方法如下：
//指定初始化容量的大小和加载因子的大小
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = (int)Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
useAltHashing = sun.misc.VM.isBooted() &&
(capacity >= Holder.ALTERNATIVE_HASHING_THRESHOLD);
init();
}
//指定初始化容量的大小
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//一个空的构造函数，默认初始化由JDK指定
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
//可以是一个Map类型的集合作为参数传递进去
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
putAllForCreate(m);
}
}注意：在hashMap中数组的大小都是默认指定为2的n次幂，具体原因，下面put方法介绍。
三、Entry内部类的简单实现
map内部是通过一个Entry类型的数组来实现的。Entry是map内部声明的一个静态的内部类。它可以存放Key-value形式的对象。
jdk1.8中将Entry对象变成了Node，但是原理上没有变。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//K，键值
final K key;
//V，value值
V value;
//当前entry对象的下一个entry对象，这里利用了链表的实现
Entry<K,V> next;
//hash值，通过hash算法计算所得的hash值，每一个entry对象都会有一个hash值，这个hash值可能会发生冲突，发生冲突时利用了链表来解决冲突。
int hash;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
//这里重写了equals的方法，当两个entry对象的Key值相等且value值相同时，这里并不是hashcode.则返回true
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return (key==null ? 0 : key.hashCode()) ^
(value==null ? 0 : value.hashCode());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
}四、put方法
//map的添加方法
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value);
//通过hash算法计算hash值，增大hash值的随机性，从而为寻求key值在数组中的位置做准备，可以减少位置冲突。
int hash = hash(key);
//通过计算出来的hash值和数组存放元素个数的大小来计算key值的位置。
int i = indexFor(hash, table.length);
//如果找到位置上有元素，那么开始遍历这个位置上的"桶"，这个桶是一个链表。当出现key值相同时，那么用新的value代替旧的value值
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}解析：
hash算法：旨在为了增加hash值的随机性，从而利用生成的hash值与数组长度进行与运算，而计算出该key值在数组中的位置，这样做的目的是为了减少hash冲突。
jdk1.7版本的hash算法
final int hash(Object k) {
int h = 0;
if (useAltHashing) {
if (k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h = hashSeed;
}
h ^= k.hashCode();
default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}jdk1.8
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}注意：其实这里不需要懂散列函数的原理，只需要明白通过散列函数可以加大散列值的随机性，减少hash冲突就可以了
针对jdk1.8优化后的hash算法简单介绍：
1、收下通过h=key.hashCode()方法计算key的hashcode的值，通过计算出的hashcode的值向右移动16位，是的原有的hashcode的值的高16位变低16位，高16位则统一都变为0。
例如：
1111 1111 1111 1111 1011 0011 1111 0101
做了>>>16以后变成了：
0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
这就是向右移动16位以后的结果了。
那么此时再与原有的hashcode做异或运算如下：
1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
这里需要简单了解一下异或运算^
异或运算
相同为0，相异为1
0^0=0;
1^1=0;
0^1=1;
1^0=1
这样做的好处是，可以将hashcode高位和低位的值进行混合做异或运算，而且混合后，低位的信息中加入了高位的信息，这样高位的信息被变相的保留了下来。掺杂的元素多了，那么生成的hash值的随机性会增大。
2、int i = indexFor(hash, table.length);方法解析
在做完随机取值后，需要根据生成的随机值为key值在数组中分配一个位置。通常，我们可以直接取模来实现。但是考虑到取模运算效率太低。jdk采用了与运算来实现。会提高程序性能。
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
位与运算
两个都是1才为1，其余全是0,只要有一个操作数为0结果就是0
1&1=1
1&0=0
0&0=0
0&1=0
根据需要，假如初始化的map容量是16，那么我们需要通过一个算法得出来的值是在1——16之间的，这样才符合数组空间存放元素的要求。那么解决方案来了，jdk通过了逻辑与&运算来实现如下：
hash 1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
length-1 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
结果： 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1010
我们可以发现，当利用(数组长度-1)与hash值进行与运算时，由于与运算的特性，导致，高于(数组长度-1)位数的值全部为0(低四位)，只有在数组长度的四个二进制位中才会产生结果，所以最终产生的值一定是在0——15之间的，也就是对应的初始化数组下标的位置。因此。通过与运算可以代替%运算。同时还可以提高程序的性能。
那么问题来了，为什么数组长度要为2的n次方呢？假如，数组长度不是2的n次方，假设为15或14都是可以的，那么在数组长度的二进制位中就不能保证全为1，这样计算出来的位置的后四位就会存在某一位总是为0的情况，导致数组空间利用不足的问题。
具体如下，加入数组为15那么与运算之后的结果如下：
hash 1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
length-1 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1110
结果： 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1010
链表结构的体现
那么纵观put方法，我们会发现，在添加元素时，会出现在table[i]位置进行遍历，这里便是利用了链表的结构来存储元素。
在put时，由于根据的是hashcode来put元素的，那么只要hashcode不一样，那么key值是一定不一样的。那么位置也是不一样的。所以在遍历时，只需要比较链表（桶，相同hashcode和相同的位置）c处的key值是不是相同就可以了。 
同时这里需要注意的是：新添加的对象如果该位置已经存在对象了，且空间不需要扩容的时候，会将其放在数组中，将新对象的next节点指向原来该位置的对象。这就是addEntry方法所体现的功能了。
五、addEntry方法
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
//如果已经存在的数组的长度>=临界值，则进行扩容，扩容为原来的倍。这里还需要将原来的对象复制到新的数组里面
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}这里不再详细解析这个方法了。需要注意的是，当size达到临界值时，会进行扩容。扩容为原来数组的2倍。但是并不是简单的直接将原来数据的容量增大。因为数组元素的个数一旦确定是不能增加的。所以扩容是新建了一个Entry类型的数组，增加了容量。同时会将原来数组中的值拷贝过去，这是一个很耗性能的活儿。所以当我们知道要存放数组元素的个数时，最好事先规定好大小，以免最后还需要程序内部进行扩容。
那么这里有一个问题：加入我需要存放1000个元素，我应该初始化为多大的数组呢？
因为1000个元素，只能占用数组的3/4，那么数组最少应该为1000/0.75=1334个，而HashMap要求初始化为2的n次方的大小，所以我们需要初始化为2^11=2048。
最后get方法其实和put的方法是差不多的。都是需要通过hash算法计算出在数组的位置，然后进行链表遍历。
以上就是关于hashMap中关键方法的源码解析。