1.基础信息
HashMap 底层是基于数组和链表实现的，容量的默认大小是 16，负载因子是 0.75。
2.基本原理
HashMap是基于散列法（又称哈希法hashing）的原理，使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，返回的hashCode用于找到bucket（桶）位置来储存Entry对象。”HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，作为Map.Entry。并不是仅仅只在bucket中存储值。
put键值对的方法的过程是：
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）根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，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，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是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，则直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已经存在直接覆盖value即可；
6）插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
get值方法的过程是:
1）指定key 通过hash函数得到key的hash值
int hash=key.hashCode();
2）调用内部方法 getNode()，得到桶号(一般都为hash值对桶数求模)
int index =hash%Entry[].length;
3）比较桶的内部元素是否与key相等，若都不相等，则没有找到。相等，则取出相等记录的value。
4）如果得到 key 所在的桶的头结点恰好是红黑树节点，就调用红黑树节点的 getTreeNode() 方法，否则就遍历链表节点。getTreeNode 方法使通过调用树形节点的 find()方法进行查找。由于之前添加时已经保证这个树是有序的，因此查找时基本就是折半查找，效率很高。
5）如果对比节点的哈希值和要查找的哈希值相等，就会判断 key 是否相等，相等就直接返回；不相等就从子树中递归查找。
HashMap中直接地址用hash函数生成；解决冲突，用比较函数解决。如果每个桶内部只有一个元素，那么查找的时候只有一次比较。当许多桶内没有值时，许多查询就会更快了(指查不到的时候)。
HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法
当两个对象的hashcode相同时，它们的bucket位置相同，‘碰撞'会发生。因为HashMap使用LinkedList存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在LinkedList中。这两个对象就算hashcode相同，但是它们可能并不相等。 那如何获取这两个对象的值呢？当我们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，遍历LinkedList直到找到值对象。找到bucket位置之后，会调用keys.equals()方法去找到LinkedList中正确的节点，最终找到要找的值对象使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。不可变性使得能够缓存不同键的hashcode，这将提高整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。
3.红黑树
在 JDK1.8 中对 HashMap 进行了优化： 当 hash 碰撞之后写入链表的长度超过了阈值(默认为8)，链表将会转换为红黑树。假设 hash 冲突非常严重，一个数组后面接了很长的链表，此时重新的时间复杂度就是 O(n) 。如果是红黑树，时间复杂度就是 O(logn) 。