HashMap的存储逻辑图：
上图中可以看出在HashMap的底层使用的是（数组+链表），当链表长度超过8时，将链表转换为红黑树（从JDK1.8版本开始）
1.链表的优势在于插入节点与删除节点
2.数组的优点是通过数组下标查找O(1)
HashMap底层所用到的就是将链表与数组相结合（Entry链表）
Java是一门面向对象的编程语言，万物皆对象
class Node<K,V>{
private K key;
private V value;
private Node next;
}
3.那么数组的表示必然就是：
Node<K,V>[]
4.那么既然是数组，就不可能让其无限增大，所以要设置一个初始值大小
DefaultSize。。。
和上限大小
MaxSize。。。
5.那么数组存不下了怎么办，这里就要用到扩容，
假设初始大小是16，如果数组的大小不够用了，或者达到某个值了，需要扩容resize（）
扩容是不是要有一个依据： 16 数组大小达到12的时候就要进行数组大小的扩容
Size > totalSize * 小于1的数 0.75
hashMap的扩容:当使用总容量大于总容量的3/4时，要进行数组扩容
6.链表的长度就可以无限增大了嘛，答案是错误的，链表的大小也是有一个限制的：
链表太长会严重影响效率
改变链表的结构
达到一个限制值之后，也需要一个改变
JDK1.8的时候，在链表的长度达到一个长度的时候就将其结构改成红黑树
链表长度大于8了就修改链表的结构，红黑树
7.对于一个Put进来的节点，要存储在数组或链表的哪里呢？
1.首先通过Hash函数来算出hash值， (h = key.hashCode())^(h>>>16) 将key值得高16位与低16位做异或运算，目的是使得算出的hash值尽量分散，充分的将int的32位都应用起来了
2.（n-1）&hash函数-->得到下标，然后再存储进数组或链表即可。
3.每一次put都会判断列表的长度
1）.HashMap的原理，内部数据结构
底层使用哈希表（数组+列表），当列表过长时会将列表转为红黑树已实现O（logn）时间复杂度内的查找
2）.讲一下HashMap中的put方法过程：
1.对key求Hash值，来求标
2.如果没有碰撞直接放入槽中
3.如果发生了碰撞，以链表的方式放到链表的下方
4.如果链表的长度超过阈值（8） 就转成红黑树jdk1.8
5.如果节点已经存在就替换旧值
6.如果槽满了（容量*加载因子）0.75 就resize扩容
3）.HashMap中hash函数怎么实现的？还有哪些hash的实现方式
1.高16bit不变，与低16位做异或运算得到hash值
2.（n-1）&hash函数-->得到下标
还有哪些Hash实现方法
4）.HashMap怎么解决冲突的，讲一下扩容过程，假如一个值原来在数组中，现在移动了新数组，位置肯定改变了，那是什么定位到这个值在新数组中的位置的
1.将新节点加到列表后
2.容量扩充为原来的二倍，然后对每个节点计算哈希值
3.这个值只可能在两个地方，一个是原下标的位置，另一种在下标为《原下标+元容量》的位置
5）.抛开HashMap，hash冲突有哪些解决方法
1.开放地址法
2.链地址法
6）.针对Hashmap中某个Entry链太长，查找的复杂的可能达到O（n）,怎么优化
1.将链表转换为红黑树，jdk1.8已经实现了（链表长度超过8的时候）
红黑树和链表有一个他们各自数量的节点，当节点数目小于6时要转换成链表，大于8时要把链表转换成红黑树
7).hashMap线程安全问题:
1.在多线程同时操作hashMap的时候，put方法没有设置同步方法，所以不是线程安全的，HashMap在并发执行put操作室会引发死循环，因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环，一旦成环，Entry的Next节点永远不能为空，产生死循环
2.HashTable是线程安全的，但是在并发情况下效率低下，原因是所有访问hashTable的线程都必须竞争同一把锁
3.为线程加锁会影响线程执行效率，使用ConcurrentHashMap：线程安全切高效的HashMap
ConcurrentHashMap简介：
假如一个容器中有多把锁，没把锁英语锁容器中的一部分数据，那么在多线程访问的容器里的不同数据段，线程之间不会存在锁竞争，从而可以有效地提高并发访问的效率，这就是ConCurrentHashMap的锁分段技术
首先将数据分成一段一段的存储
然后给每一段配一把锁
当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他短的数据也能被其他线程所访问
原文：https://www.cnblogs.com/PoorGuy/p/10397346.html