在 Java 中，Map 是一个用于存储键值对的集合。它的主要实现类和接口包括：
- HashMap: 基于哈希表实现，允许键和值为
null，不保证顺序，提供常数时间复杂度的基本操作。 - LinkedHashMap: 继承自
HashMap，保持插入顺序或访问顺序，适合需要保持元素顺序的场景。 - TreeMap: 基于红黑树实现，按照键的自然顺序或构造时提供的比较器进行排序，不允许键或值为
null。 - Hashtable: 早期的实现，线程安全，不允许键或值为
null，通常推荐使用HashMap和Collections.synchronizedMap代替。 - ConcurrentHashMap: 线程安全的
HashMap实现，适用于并发环境，通过分段锁机制提高性能。
这些 Map 实现类各有特点，适合不同的使用场景。这里只介绍hashmap。
HashMap
HashMap有以下特点：
- 存储键值对：每个元素都有一个唯一的键和对应的值。
- 不保证顺序：元素的顺序不是固定的。容器在触发扩容的时候会进行重新hash，会导致元素原来顺序变化。不同时间遍历同一个hashmap，可能元素顺序不同。
- 允许 null 值：键和值都可以为
null，但键只能有一个null。相同的键后加入的会覆盖前面的。 - 性能：大部分操作（如插入、删除、查找）平均时间复杂度为 O(1)。这和其内部存储结构有关。
内部结构
在java7中，hashmap使用数组+链表进行存储数据元素。每个数组元素被称为一个桶（bucket）用来存储数据，每个桶可以存储多个键值对。当多个键经过哈希计算后得到相同的索引（哈希冲突）时，这些键值对会以链表的形式存储在相应的桶中。每个桶可以指向一个链表的头节点，链表节点通常包含键、值和指向下一个节点的引用。
如果链表过长，查找、插入和删除操作的时间复杂度可能会退化到 O(n)。所以在java8中当链表过长达到阈值（默认8），链表会转化为红黑树，从而显著提高效率。
根据上面的数据结构，元素有三种类型，直接放入桶中、在链表上的和在红黑树上的。每个元素都有基本的属性
Node {final int hash;//key的hash值final K key;//元素key值V value;//元素valueNode<K,V> next; //下一节点
}
如果是红黑树上元素，还需要红黑树相关特性的属性。被封装尾一个TreeNode对象。
几个重要属性
容量 (Capacity)
HashMap的容量是指桶数组的大小，默认初始容量为 16。
负载因子 (Load Factor)
- 负载因子是决定何时扩容的一个指标，默认值为 0.75。它表示当
HashMap中的元素个数超过当前容量与负载因子的乘积时，会触发扩容。
阈值 (Threshold)
- 阈值是指在达到容量和负载因子的乘积时，
HashMap会进行扩容的临界点。即threshold = capacity * load factor。
初始化
hashmap初始化需要指定两个重要的属性，负载因子和容量。可以通过构造函数指定，否则使用默认值。
public HashMap() {//DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted}public HashMap(int initialCapacity) {this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);}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);this.loadFactor = loadFactor;//初始化的容量存放在threshold里this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}
添加(put)
新增元素步骤如下：
- 计算哈希值：根据键的
hashCode()方法计算出哈希值，并对数组的长度进行&操作，以确定元素应该放置的位置。 - 检查桶位置：
- 如果计算得出的数组索引位置为空（即没有冲突），则直接将键值对放入该位置。
- 如果该位置已经有元素（发生了冲突），则需要处理冲突。
- 处理冲突：
- 链表法：将新元素以链表的形式添加到桶中，遍历链表检查是否有相同的键，如果有，则更新其值；如果没有，则将新元素添加到链表的末尾。
- 红黑树：如果冲突元素的数量超过一定阈值（默认是 8），即认为链表长度过长，则将链表转换为红黑树，以提高查找效率。
- 检查扩容：在添加元素后，检查当前元素数量是否超过负载因子与当前容量的乘积。如果超过，则进行扩容。
put源码：
public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);}final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;//判断map是否为空，为空调用resize方法初始化if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;/**根据hash值计算当前元素应该存储在桶中的位置索引（(n - 1) & hash）如果当前桶中没有元素，则直接创建一个元素放入当前桶中即可*/if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {//桶中已有元素Node<K,V> e; K k;//桶中第一个元素与当前key相同，拿出当前位置的元素放到e中，后面处理if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;else if (p instanceof TreeNode)//桶第一个元素指向一个TreeNode，红黑树类型，将元素添加到树上e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {//桶中元素现在是链表结构，将元素放入链表中for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {//找到链表上的tail，尾插p.next = newNode(hash, key, value, null);/**这里判断链表元素如果超过阈值，则变成红黑树TREEIFY_THRESHOLD =8*/if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}//当前链表上当前元素key与当前要插入的key相同，跳出循环if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { //这里证明key已经存在V oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;//新值覆盖旧值afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;//判断插入后是否需要扩容if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}
扩容（resize）
扩容时机
hashmap的扩容在resize()方法来完成，扩容再上面的put方法已经看到，是再新增完元素后再判断是否进行扩容。
扩容步骤大致分以下几步：
- 计算新的容量：新的容量通常是当前容量的两倍。
- 创建新的数组：分配一个新的数组来存储扩容后的元素。
- 重新哈希：将原有元素重新计算哈希值，并放入新的数组中。这是因为数组的大小改变了，元素的位置也会改变。
- 更新阈值：调整负载因子的阈值，以适应新的容量。
下面是扩容方法源码
final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table;//旧容量int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;int oldThr = threshold;int newCap, newThr = 0;if (oldCap > 0) {//有数据扩容if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//旧容量已经是最大容量了，不扩了，结束返回threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;/**容量和阈值都进行1倍扩容*/ }else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold}//使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化，容量存放在threshold里，第一次putelse if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;else { // zero initial threshold signifies using defaults//旧的容量和阈值都是0，进行默认初始化，无参构造函数初始化，第一次put时候执行newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}if (newThr == 0) {float ft = (float)newCap * loadFactor;newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})//创建一个对应容量的数组存放数据Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];table = newTab;if (oldTab != null) {//已有数据情况的库容，旧数据放入新数组中for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;if (e.next == null)//桶中只有一个元素迁移newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;else if (e instanceof TreeNode)//桶中是红黑树迁移((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve order/**剩下的就是链表迁移，保持原来链表顺序这里将当前链表拆成了两个链表，一个放入数组原来位置i处，另一个放到位置 i +oldCap处这里链表拆分规则是 (e.hash & oldCap) == 0 的放在 loHead -> loTail链上剩下的放到 hiHead ->hiTail链上*/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;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.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;}
按照上面的源码，这里来举个具体的例子：
假如使用默认构造函数创建的hashmap，则默认情况容量是16，负载因子是0.75，则初始阈值=16*0.75 = 12
第一次库容后：容量 扩大一倍 = 32; 阈值 扩一倍 = 24
第二次扩容后：容量 扩大一倍 = 64; 阈值 扩一倍 = 48
什么时候扩容，根据当前map中元素个数和阈值进行比较，默认情况就是容量已经达到负载因子 75%后进行扩容。这里可以根据时间数据量来设定容量和负载因子。
查找和删除
查找和删除的逻辑相对插入差不多，都是先根据hash计算处数组位置，然后进行遍历对应桶结构确定元素，再进行相对应的操作。
查找代码：
public V get(Object key) {Node<K,V> e;return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;} final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//hash位置对应数组不为空if (first.hash == hash && // 检查桶中第一个元素是不是((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {if (first instanceof TreeNode)//红黑树上查找return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);//链表上查找 do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}//找不到返回nullreturn null;}
hash方法
最后再来看下key的hash方法
static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}
这里用到了key的hashCode()方法，这决定了添加的元素会被放到哪个位置（桶）。前面在put方法新增元素的时候用到了key的equals()方法，用来判断hash冲突时两个对象是否相同。当自定义一个对象作为key值时，最好重写这两个方法。当重写这两个方法时，需确保它们之间的一致性：如果两个对象相等（通过 equals()），它们的 hashCode() 也必须相同。