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1. HashMap概述：
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现(他与Hashtable类似，但Hashtable是线程安全的，所以是同步的实现)，此实现提供可选的映射操作，允许使用null值和null键，但他并非有序。
2. HashMap数据结构与实现原理：
在jdk1.7和jdk1.8中，HashMap的数据结构是有所差别的，进行一些优化来解决冲突问题，下面我们就分别从两个版本的角度来分析一下他的改动与区别
（一）jdk1.7版本
在jdk1.7版本的时候采用的是数组+链表的形式，也就是采用了拉链法。
将哈希冲突值加入到每个数组的链表中，他的插入采用的是头插法的形式(这种方法最大的弊端就是会使插入值产生环，从而无限循环，后面我们将详细讲解这种方法的弊端操作)，在进行hash值计算的时候，jdk1.7则采用的是9次扰动(4次位运算+5次异或运算)的方式进行处理（因为本人目前暂时用的jdk1.8所以无法利用源码进行讲解，望见谅），除此之外在扩容上也有所不同，在jdk1.7中采用的全部按照原来的方式进行计算（即hashCode ->> 扰动函数 ->> (h&length-1)），而在jdk1.8中则采用按照扩容后的规律计算（即扩容后的位置=原位置 or 原位置 + 旧容量），下面让我们来详细讲解一下jdk1.8。
（二）jdk1.8版本
而jdk1.8的版本则采用数组+链表+红黑树的方式，如下图：
这种方法可以大大优化了哈希冲突的问题，减少了搜索时间，当添加的数目达到阈值的时候可以将链表转换为红黑树的形式，而当红黑树的节点小于6的时候就会从红黑树转化为链表的形式（如果不理解红黑树的话，可以参考我的上一篇文章），而在进行插入值的时候则采用的是尾插法的形式，这种方法解决了成环的情况发生
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
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;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
上面代码便是对数组进行put操作时，节点的判断以及添加，里面有几个核心的方法让我们一个一个来分析：
resize()：
这个方法顾名思义------扩容，他在jdk1.8的时候进行两次调用，第一次是在数组进行初始化的时候对其进行扩容，而第二次则是在数组满的时间进行的扩容，一次是开始，一次则是快结束的时候，让我们点进去来详细查看一下他在内部所作的操作及含义：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table; //定义老数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //判断老数组是否为空，来实现初始化扩容操作
int oldThr = threshold; //使初始容量暂时为创建数组时产生的容量，默认为16
int newCap, newThr = 0; //进行初始化赋值
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 双重容量，也可以理解为进行扩容
}
else if (oldThr > 0) // 初始容量处于阈值
newCap = oldThr;
else { //零初始阈值表示使用默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor; //进行与加载因子的乘积，此时表示在自动扩容之前，数组达到多满的一种度量，当超过这个乘积值的时候才进行扩容，加载因子的默认值为0.75
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) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
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;
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) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
从中我们可以看出，扩容方法对数组初始化以及为空都进行了详细的判断，许多人看到这里都会问为什么加载因子的默认值为0.75呢？那么这个问题我们会在接下来的面试典型题中进行简单的解释。让我们回到上面的put方法中继续分析。
hash(key)
这个方法也是我们的重点，他是为了保证充分利用数组的每个位置(下标)并大大解决哈希冲突问题而诞生的，在jdk1.7中我们提到了计算hash的时候进行了9次扰动，而在jdk1.8中我们仅仅使用了2次扰动就进行了hash值的计算，
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
从上面代码可以看出他是通过key.hashCode()进行高16位和低16位进行了一次异或运算得到的，减少了hash的碰撞问题。
两个主要的方法分析完了，让我们来整体描述一下put的方法整体流程，在这个执行流程中，可以清晰的看出值的插入以及两个核心方法的使用(这里我引用了一张我认为画的比较全的流程图，进行讲解)
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
至此我们的讲解完毕，下面来讲述一下面试过程中所遇到的一些面试题。
面试过程中的典型问题
1.为什么采用hashcode的高16位和低16位异或能降低hash碰撞？hash函数能不能直接用key的hashcode？
因为key.hashCode调用的是key键值类型自带的哈希函数，他返回的是一个int类型的散列值，我们都知道int类型的-2147483648~2147483647**大约有40亿的空间，而在我们的数组中容量仅仅为16个，所以就会造成数组无法承载值的情况，因为必须是均匀分布才能有效地避免哈希碰撞的问题，所以就要对其进行取模运算。
2.HashMap默认加载因子为什么选择0.75？
因为提高空间利用率和 减少查询成本的折中，主要是泊松分布，0.75的话碰撞最小，因为在hashmap中影响性能的因为有俩个，一个是初始容量，一个便是加载因子，如果加载因子小的话就会造成空间利用率低，并提高了rehash的次数，为了保证最大程度上减少rehash的次数，0.75是最适宜的标准数也是折中的一种考虑。
3.jdk1.7插入数据方式有什么弊端？
上面我提到了形成环，那么到底是为什么呢，因为在使用的过程中，如果一个线程在插入一个节点的时候，另一个线程也在插入节点，而且两个线程插入的都是对方线程上的几点，这样当进行头插的时候会使链表发生反转，便形成了环状，造成了死循环，如下图：
最后
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