首先分析第一个比较重要的方法 put 方法，源码如下
public V put(K key, V value) {
if (key == null)
return putForNullKey(value); //这里判断key是否为空,若为空则调用putForNullKey处理null值
int hash = hash(key); //根据key的hashCode计算hash值
int i = indexFor(hash, table.length);//搜索该key的hash值在table中的索引,其中table是当HashMap用于存放entry的一个数组
//这里循环遍历table中对应该索引的entry，若发现存在key与put进来的key相同则覆盖其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++;
//将key value 添加到 索引i处
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}分析上面的源码，我们可以得到下面的结论:
当我们试图将一个key-value 调用put方法放入HashMap的时候，首先会调用key的hashCode方法算出该Entry存放的位置，若两个key的hashCode相同则在table中的存储位置相同，则先调用equals方法判断两个key是否相同，相同则覆盖，不相同则产生一个Entry链表(因为table数组中一个索引位置只能放入一个Entry，所以当有多个key的hashCode相同时，这些key就会以链表的形式存在，并且最后put进来的key在链表的最前面)
然后则是HashMap的构造方法，这里以 HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)这个构造器为例，源码如下
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();
}
从上面的源码可以看出 ，初始容量不能为负数，若初始容量大于最大容量，则让它等于最大容量，负载因子必须大于0，并且传入的initialCapacity不是HashMap的容量大小，
实际容量大小的计算规则是大于传入的initialCapacity的最小的2的n次方，比如传入的initialCapacity是5 那么实际容量则是8 因为2的3次方大于5。
下面再分析一下HashMap的存储性能，下面的 get方法的源码
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
}
再次强调一下table的概念，table就是当我们初始化一个HashMap时，会自动创建一个长度为capacity的Entry数组，我们把这个数组存放元素的位置叫“桶”，并且每个桶只存储一个Entry元素(也就是我们的键值对)，并且当我们put一个键值对时，先计算key的hashCode来判断这个键值对会放入哪一个桶，所以若多个key的hashCode相同时，他们都要被放入一个桶里面，但是一个桶里面只能放入一个Entry(键值对)，要解决这个问题先看下面的代码
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
这是Entry的构造方法，我们可以看出Entry对象包含一个Entry的引用，用来指向下一个Entry，这样就解决了hashCode相同，存放冲突的问题，所以当有多个key的hashCode相同时，就会形成一个Entry链，我们从get方法可以看出当系统通过key的hashCode找到了对应的桶的时候，会遍历这个Entry链，来找到我们要取的value的key，这个时候，若刚好这个Entry在链表的末端(也就是我们最开始put进去的Entry)那么当这个链表太长了，势必会影响我们的查询性能，这个时候就引出了loadFactor(负载因子的说法)，HashMap的默认附在因子是0.75，我对负载因子的理解就是，表示HashMap在什么时候扩容，也就是说若我们初始的HashMap容量是16 负载因子是0.75，那么当有12个“桶”有了Entry时，HashMap
就会扩容，并且扩大的容量是原来容量的2倍，为什么是12呢？因为0.75×16=12。并且负载因子是可以更改的，修改它的前提是如果内存比较紧张就可以适当的增加负载因子，
若空间，内存比较充足，更关注查询效率则减少负载因子。为什么会这样呢？因为若负载因子减少了，比如说减少到了0.5，默认HashMap容量大小还是16，那么当我有8个”桶”中存放了Entry数组时我就会扩容了，该桶里的Entry链相比于之前就不会那么长，从而提升了查询性能。
今天先到这里，下次再写。
