1. HashMap概述：
HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现(他与Hashtable相似，但Hashtable是线程平安的，所以是同步的实现)，此实现提供可选的映射操作，容许应用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异的，进行一些优化来解决抵触问题，上面咱们就别离从两个版本的角度来剖析一下他的改变与区别
（一）jdk1.7版本
在jdk1.7版本的时候采纳的是数组+链表的模式，也就是采纳了拉链法。
将哈希抵触值退出到每个数组的链表中，他的插入采纳的是头插法的模式(这种办法最大的弊病就是会使插入值产生环，从而有限循环，前面咱们将具体解说这种办法的弊病操作)，在进行hash值计算的时候，jdk1.7则采纳的是9次扰动(4次位运算+5次异或运算)的形式进行解决（因为自己目前临时用的jdk1.8所以无奈利用源码进行解说，望见谅），除此之外在扩容上也有所不同，在jdk1.7中采纳的全副依照原来的形式进行计算（即hashCode ->> 扰动函数 ->> (h&length-1)），而在jdk1.8中则采纳依照扩容后的法则计算（即扩容后的地位=原地位 or 原地位 + 旧容量），上面让咱们来具体解说一下jdk1.8。
（二）jdk1.8版本
而jdk1.8的版本则采纳数组+链表+红黑树的形式，如下图：
这种办法能够大大优化了哈希抵触的问题，缩小了搜寻工夫，当增加的数目达到阈值的时候能够将链表转换为红黑树的模式，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模式（如果不了解红黑树的话，能够参考我的上一篇文章），而在进行插入值的时候则采纳的是尾插法的模式，这种办法解决了成环的状况产生
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; }下面代码便是对数组进行put操作时，节点的判断以及增加，外面有几个外围的办法让咱们一个一个来剖析：
resize()：
这个办法顾名思义------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工夫进行的扩容，一次是开始，一次则是快完结的时候，让咱们点进去来具体查看一下他在外部所作的操作及含意：
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; //使初始容量临时为创立数组时产生的容量，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，也能够了解为进行扩容 } else if (oldThr > 0) // 初始容量处于阈值 newCap = oldThr; else { //零初始阈值示意应用默认值 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，此时示意在主动扩容之前，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; }从中咱们能够看出，扩容办法对数组初始化以及为空都进行了具体的判断，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？那么这个问题咱们会在接下来的面试典型题中进行简略的解释。让咱们回到下面的put办法中持续剖析。
hash(key)
这个办法也是咱们的重点，他是为了保障充分利用数组的每个地位(下标)并大大解决哈希抵触问题而诞生的，在jdk1.7中咱们提到了计算hash的时候进行了9次扰动，而在jdk1.8中咱们仅仅应用了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); }从下面代码能够看出他是通过key.hashCode()进行高16位和低16位进行了一次异或运算失去的，缩小了hash的碰撞问题。
两个次要的办法剖析完了，让咱们来整体形容一下put的办法整体流程，在这个执行流程中，能够清晰的看出值的插入以及两个外围办法的应用(这里我援用了一张我认为画的比拟全的流程图，进行解说)
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.依据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，间接新建节点增加，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，如果雷同间接笼罩value，否则转向④，这里的雷同指的是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，则间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曾经存在间接笼罩value即可；
⑥.插入胜利后，判断理论存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
至此咱们的解说结束，上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.为什么采纳hashcode的高16位和低16位异或能升高hash碰撞？hash函数能不能间接用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，咱们都晓得int类型的-2147483648~2147483647**大概有40亿的空间，而在咱们的数组中容量仅仅为16个，所以就会造成数组无奈承载值的状况，因为必须是均匀分布能力无效地防止哈希碰撞的问题，所以就要对其进行取模运算。
2.HashMap默认加载因子为什么抉择0.75？
因为进步空间利用率和 缩小查问老本的折中，次要是泊松散布，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，并进步了rehash的次数，为了保障最大水平上缩小rehash的次数，0.75是最合适的规范数也是折中的一种思考。
3.jdk1.7插入数据形式有什么弊病？
下面我提到了造成环，那么到底是为什么呢，因为在应用的过程中，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产生反转，便造成了环状，造成了死循环，如下图：
最初
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