在java jdk8中对HashMap的源码进行了优化，在jdk7中，HashMap处理“碰撞”的时候，都是采用链表来存储，当碰撞的结点很多时，查询时间是O（n）。

在jdk8中，HashMap处理“碰撞”增加了红黑树这种数据结构，当碰撞结点较少时，采用链表存储，当较大时，采用红黑树（特点是查询时间是O（logn））存储（有一个阀值控制，大于阀值，将链表存储转换成红黑树存储）

HashMap的样子就变成下图的样子：

下面对源码进行分析：

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

由HashMap的类声明中，可知继承自AbstractMap抽象类，实现Map、Cloneable、Serializable接口。

public abstract class AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>

AbstractMap抽象类实现Map接口。

观察常量：

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

默认table初始容量16

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

table最大容量2的30次方

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

默认负载因子0.75

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

结点冲突数达到8时，就会对hash表进行调整，如果table容量小于64，那么会进行table扩容，如果不小于64，那么会将冲突数达8那个单链表调整为红黑树

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

如果原先是红黑树的，resize后冲突结点数少于6了，就把红黑色恢复成单链表

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

如果table的容量少于64，那么即使冲突结点数达到TREEIFY_THRESHOLD后不会把该单链表调整成红黑数，而是将table扩容

Node静态类是HashMap中单链表的结点：

不难理解，就不详细讲了

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

四个构造方法：

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)

指定初始容量和负载因子

public HashMap(int initialCapacity)

指定初始容量，使用默认负载因子0.75

public HashMap()

使用默认初始容量16，默认负载因子0.75

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)

将一对Key-Value加入HashMap中

public V put(K key, V value) {
　　　//第四个参数是onlyIfAbsent，表示当找到同key的键值对，是否更新value的值，false是更　　　//新，第五个参数是evict，在afterNodeInsertion方法中使用，但这个函数是空函数
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

实际调用putVal方法

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为空或者未分配空间,则resize,放入第一个K-V时总是先resize
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
　　　　//(n-1)&hash计算K-V存的table位置,如果首节点为null,代表该位置还没放入过结点
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
　　　　　　　　//调用newNode新建一个结点放入该位置
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {//到这里,表示有冲突,开始处理冲突
            Node<K,V> e; K k;
　　　　　　　//这时候p是指向table[i]的首个Node，判断table[i]是否与待插入节点有相同的
　　　　　　　//hash，key值，如果是则e=p
　　　　　　　if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
　　　　　　　//到这里说明table[i]的第一个Node与待插入Node的hash或key不同，那么要在
　　　　　　　//这个节点之后的链表节点或者树节点中查找
　　　　　　　else if (p instanceof TreeNode)//如果之后是树节点，使用树节点的插入方法
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//插入成功后e等于null
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//说明之后是链表节点
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//逐个向后查找　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　if ((e = p.next) == null) {//如果下一个节点是null，表示没有找到　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//同hash或同key的节点
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);//新建一个节点
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//放在链表的最后
　　　　　　　　　　　　　//如果冲突的节点数已经达到8个，看是否需要改变冲突节点的存储结构，　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　//treeifyBin首先判断当前hashMap的长度，如果不足64，只进行
                      //resize，扩容table，如果达到64，那么将冲突的存储结构为红黑树
　　　　　　　　　　　　　　if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }//如果找到同hash或同key的节点，那么直接退出循环，
　　　　　　　　　　　　　//此时e等于冲突Node
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;//调整p节点，以继续查找
                }
            }
　　　　　　　//退出循环后，先判断e是否为null，为null表示已经插入成功，不为null表示有冲突
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;//保存旧冲突点的value
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
　　　　　　　　　//判断是否需要修改value的值，默认是修改，如果旧冲突点value是null，一定　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　//是修改的
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);//空函数
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;//当插入了新节点才会运行到这里，HashMap结构调整次数+1
        if (++size > threshold)//如果HashMap插入新节点后大于threshold，进行扩容
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);//空函数
        return null;
    }

resize方法

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;　　//将原hash表赋值给oldTab临时变量
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//原hash表容量赋值给
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//oldCap，如果第一次resize，oldCap为0
        int oldThr = threshold;//原扩容阀值赋给oldThr临时变量
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {//如果不是第一次resize
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果原table容量已经达到最大值
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;//无法继续扩容，只能返回原table
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//扩容将原容量*2
                newThr = oldThr << 1; // double threshold，新扩容阀值*2
        }
　　　　//原容量为0，但原阀值不为0，那么新容量为原阀值
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
　　　　//如果原容量和原阀值都为0，用默认值进行初始化
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {//如果新阀值为0
            float ft = (float)newCap * loadFactor;//临时变量存储计算出的新阀值
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);//重新设置新阀值
        }
        threshold = newThr;//阀值被重新赋值
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
　　　　　//使用新容量创建一个新hash表
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;//旧hash表被新创建的表替换
        if (oldTab != null) {//如果旧hash表不为null
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {//遍历旧hash表，目的是重新分配所有
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//结点到新hash表中
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果oldTab[j]不为null，取出第一个　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//结点赋值给e
                    oldTab[j] = null;//oldTab[j]赋值为null
                    if (e.next == null)//如果只有一个结点，表示之前没有碰撞
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//把该结点存入新表
                    else if (e instanceof TreeNode)//如果e是树结点，表示要移动一棵　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//树
　　　　　　　　　　　　　　//调整这棵树
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { //到这里表示e后面带着个单链表，需要遍历单链表，将每个结点重　　　　　　　　　　　　　　　　//新计算在新表的位置，并进行搬运
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;//记录下一个结点
　　　　　　　　　　　　　　//新表是旧表的两倍容量，实例上就把单链表拆分为两队，
　　　　　　　　　　　　　　//e.hash&oldCap为偶数一队，e.hash&oldCap为奇数一对
　　　　　　　　　　　　　　　　if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {//lo队不为null，放在新表原位置
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {//hi队不为null，放在新表j+oldCap位置
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;//返回调整好的新表
    }

treeifBin方法是冲突结点达到8个，判断是要进行扩容还是链表转换成红黑色

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
　　　　//table长度还未达到64，仅对table resize扩容
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
　　　　//否则要将单链表转换成红黑树
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            do {//该循环将单链表的结点替换成TreeNode树结点，并构建双向链表，为构建红黑　　　　　　　　　　//树作准备
                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
                if (tl == null)
                    hd = p;
                else {
                    p.prev = tl;
                    tl.next = p;
                }
                tl = p;
            } while ((e = e.next) != null);
            if ((tab[index] = hd) != null)
                hd.treeify(tab);//转换成红黑树
        }
    }

如果想了解Java 8 的HashMap对比Java 7的HashMap，性能提升，请看http://it.deepinmind.com/%E6%80%A7%E8%83%BD/2014/04/24/hashmap-performance-in-java-8.html