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类图
在正式分析HashMap实现原理之前，先来看看其类图。
源码解读
下面集合HashMap的put(K key, V value)方法探究其实现原理。
// 在HashMap内部用于存放插入数据的是一个名为"table"的一维Node对象数组
// Node对象为实际存放插入数据Key和Value的数据结构
transient Node<K,V>[] table;
// 外部调用插入数据的接口方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 内部真正执行数据插入的方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 第一次插入数据时，初始化table数组
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 变量n为HashMap当前容量大小，实际上就是table数组的容量大小
// 将(n-1)与插入数据Key的hashcode值进行逻辑与运算，找到一个随机位置i
// 如果table[i]值为null，说明该位置还没有存放数据，新建一个Node对象并存放在table[i]，本次插入完毕，返回null值
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果table[i]值不为null，说明该位置已经存放了数据，继续寻找插入数据的位置
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果新插入数据Key的hashcode值与table[i]位置存放对象Key的hascode值相同
// 并且新插入数据Key与table[i]位置存放对象的Key引用的是同一个对象或者它们相等（通过equals方法比较）
// 则使用新插入数据的Value替换table[i]位置存放对象的Value，本次插入完毕，返回之前存放在该位置对象的Value值
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果table[i]位置存放对象属于TreeNode类型，进行特别处理
// 为什么需要判断是否为TreeNode类型？
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 如果新插入数据Key不与table[i]位置存放对象Key相同，那么寻找一个满足如下条件的位置，将新数据插入到对应位置
// 条件1：如果table[i]位置对象的next属性为null，直接通过该next属性引用插入数据新建的Node对象，并返回null
// 条件2：如果table[i]位置对象的next属性不为null，那么就在该位置对象链表上寻找一个插入新数据的位置，在这个过程中根据如下满足条件进行处理
// 条件3：如果插入数据的Key与链表上的某个Node对象的Key相同，那么使用新插入的Value替换该Node对象的Value，并返回该Node之前的Value值
// 如果不满足上诉3个条件，将插入数据保存在table[i]位置对象链表的末端，并返回null
// 总结：HashMap存放实际数据的是一个一维数组，而每一个数组元素又支持链表结构
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;
}
将上述HashMap实现插入数据的过程以插入4个数据为示例描述如下：
1.插入第一个数据时，初始化HashMap内部名为“table”的一维数组，默认大小为16，每一个数组元素值为null。
寻找一个插入数据的位置i，这在HashMap中的实现非常巧妙，这个插入位置通过如下表达式计算得到：i = (n - 1) & hash。其中，n为当前HashMap的容量，其实就是内部table数组的大小，hash为插入数据Key的hashCode值。通过该表达式将会随机找个一个插入位置i，i的值范围为[0,n-1]。必须注意的是： 插入位置是随机的！并不是按照一维数组的顺序插入方式，这是因为HashMap这个数据结构的特点所决定的。因为是插入第一个数据，所以随机找到的位置“i=3”处对象为null值，因此直接在该位置处插入一个Node对象。本次插入操作完毕，返回null值。
2.插入第二个数据时，先随机找到一个插入位置“i=1”，而且该位置处的对象为null值，说明还没有存放任何数据，直接在该位置处插入一个Node对象。本次插入操作完毕，返回null值。
3.插入第三个数据时，随机找到插入位置“i=1”，该位置上已经存放了数据；并且插入数据的Key不与该位置Node对象的Key相同（Key相同的条件时：首先必须hashCode值相同，并且他们引用的是同一个对象或者他们通过equals()方法比较时相等），此时需要将新插入数据保存到该位置Node对象的next属性中（看起来像是链接到该位置Node对象的尾部）。本次插入操作完毕，返回null值。
4.插入第四个数据时，随机找到插入位置“i=1”，该位置上已经存放了数据；并且插入数据的Key与该位置Node对象的Key相同，此时使用新插入数据的Value替换该位置Node对象当前的Value值。本次插入操作完毕，返回该位置Node对象之前的Value值。
上述示例描述的就是HashMap插入数据的原理，实际上除了上述描述的核心操作之外，在返回值之前需要判断HashMap当前的容量是否能够存储更多插入的数据，根据判断之后可能会进行扩容，如下代码所示：
if (++size > threshold)
resize();
总结
1.先明确一个事实，HashMap内部实际存放数据的是一个一维数组，但是存储的元素类型支持链表结构。所以，存放数据之后的HashMap看起来像是一个“二维数组”（注意： 并不是真正的二维数组）。
2.判断HashMap存放对象Key是否相同，方法如下：
- 新插入Key的hashCode值必须与已经存在对象Key的hashCode值相等，这是前提
- 新插入Key与已存在对象Key引用的是同一个对象，或者他们通过equals()方法比较时相等
3.HashMap内部名为“table”的一维数组可能存在“存不满”数据的情况，因为插入数据的位置是通过表达式i = (n - 1) & hash计算的，可以认为这是一个随机的值。
4.最后，还是需要老生常谈地强调一下，HashMap不是线程安全的，其内部用于存放数据的容器本质上是一个一维数组，该数组本身并不是线程安全的，而且HashMap在写操作时也并未进行线程同步。如果需要使用线程安全的HashMap，应该使用ConcurrentHashMap，因为在其中用于存储数据的数组是线程安全的：
/**
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
// ConcurrentHashMap内部存储数据的table通过关键字volatile修饰，因此是线程安全的
transient volatile Node<K,V>[] table;