HashMap实现原理
HashMap在实际开发中用到的频率非常高，面试中也是热点。所以决定写一篇文章进行分析，希望对想看源码的人起到一些帮助，看之前需要对链表比较熟悉。
以下都是我自己的理解，欢迎讨论，写的不好轻喷。
HashMap中的数据结构为散列表，又名哈希表。在这里我会对散列表进行一个简单的介绍，在此之前我们需要先回顾一下 数组 、 链表 的优缺点。
数组和链表的优缺点取决于他们各自在内存中存储的模式，也就是直接使用 顺序存储 或 链式存储 导致的。无论是数组还是链表，都有明显的缺点。而在实际业务中，我们想要的往往是寻址、删除、插入性能都很好的数据结构，散列表就是这样一种结构，它巧妙的结合了数组与链表的优点，并将其缺点弱化（并不是完全消除）
散列表的做法是将key映射到数组的某个下标，存取的时候通过key获取到下标（index）然后通过下标直接存取。速度极快，而将key映射到下标需要使用 散列函数 ，又名 哈希函数 。说到哈希函数可能有人已经想到了，如何将key映射到数组的下标。
图中计算下标使用到了以下两个函数：
值得注意的是，下标并不是通过hash函数直接得到的，计算下标还要对hash值做index()处理。
Ps：在散列表中，数组的格子叫做 桶 ，下标叫做 桶号 ，桶可以包含一个key-value对，为了方便理解，后文不会使用这两个名词。
以下是哈希碰撞相关的说明：
以下是下标冲突相关的说明：
很多人认为哈希值的碰撞和下标冲突是同一个东西，其实不是的，它们的正确关系是这样的， hashCode发生碰撞，则下标一定冲突；而下标冲突，hashCode并不一定碰撞
上文提到，在jdk1.8以前HashMap的实现是 散列表 = 数组 + 链表 ，但是到目前为止我们还没有看到链表起到的作用。事实上，HashMap引入链表的用意就是解决下标冲突。
下图是引入链表后的散列表：
如上图所示，左边的竖条，是一个大小为16的数组，其中存储的是链表的头结点，我们知道，拥有链表的头结点即可访问整个链表，所以认为这个数组中的每个下标都存储着一个链表。其具体做法是，如果发现下标冲突，则 后插入的节点以链表的形式追加到前一个节点的后面 。
这种使用链表解决冲突的方法叫做： 拉链法 （又叫链地址法）。HashMap使用的就是拉链法，拉链法是冲突发生以后的解决方案。
Q：有了拉链法，就不用担心发生冲突吗？
A：并不是！由于冲突的节点会不停的在链表上追加，大量的冲突会导致单个链表过长，使查询性能降低。所以一个好的散列表的实现应该从源头上减少冲突发生的可能性，冲突发生的概率和哈希函数返回值的均匀程度有直接关系，得到的哈希值越均匀，冲突发生的可能性越小。为了使哈希值更均匀，HashMap内部单独实现了hash()方法。
以上是散列表的存储结构，但是在被运用到HashMap中时还有其他需要注意的地方，这里会详细说明。
现在我们清楚了散列表的存储结构，细心的人应该已经发现了一个问题：Java中数组的长度是固定的， 无论哈希函数是否均匀，随着插入到散列表中数据的增多，在数组长度不变的情况下，链表的长度会不断增加 。这会导致链表查询性能不佳的缺点出现在散列表上，从而使散列表失去原本的意义。为了解决这个问题，HashMap引入了扩容与负载因子。
以下是和扩容相关的一些概念和解释：
Ps： 扩容要重新计算下标 ， 扩容要重新计算下标 ， 扩容要重新计算下标 ，因为下标的计算和数组长度有关，长度改变，下标也应当重新计算。
在1.8及其以上的jdk版本中，HashMap又引入了红黑树。
红黑树的引入被用于替换链表，上文说到，如果冲突过多，会导致链表过长，降低查询性能，均匀的hash函数能有效的缓解冲突过多，但是并不能完全避免。所以HashMap加入了另一种解决方案，在往链表后追加节点时，如果发现链表长度达到8，就会将链表转为红黑树，以此提升查询的性能。
