Mark一下，同時可以很好的結合hashCode（）和equals（）方法，覆蓋equals方法時最好覆蓋hashcode（），保證equals的兩個對象，hashcode也相等,反過來：hashcode()不等，一定能推出equals()也不等；hashcode()相等，equals()可能相等，也可能不等。
因為HashMap在get時，先比較hashcode，再比較equals，hashcode==&&equals，兩者都為true，則認為是相同的key
1. HashMap概述：
HashMap是基於哈希表的Map接口的非同步實現。此實現提供所有可選的映射操作，並允許使用null值和null鍵。此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恆久不變。
2. HashMap的數據結構：
在java編程語言中，最基本的結構就是兩種，一個是數組，另外一個是模擬指針（引用），所有的數據結構都可以用這兩個基本結構來構造的，HashMap也不例外。 HashMap實際上是一個“鍊錶散列”的數據結構，即數組和鍊錶的結合體。
從上圖中可以看出，HashMap底層就是一個數組結構，數組中的每一項又是一個鍊錶。當新建一個HashMap的時候，就會初始化一個數組。
源碼如下：
/** * The table, resized as necessary. Length MUST Always be a power of two. */ transient Entry[] table; static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; final int hash; …… }可以看出，Entry就是數組中的元素，每個Map.Entry 其實就是一個key-value對，它持有一個指向下一個元素的引用，這就構成了鍊錶。
3. HashMap的存取實現：
1) 存儲：
public V put(K key, V value) { // HashMap允許存放null鍵和null值。 // 當key為null時，調用putForNullKey方法，將value放置在數組第一個位置。 if (key == null) return putForNullKey(value); // 根據key的keyCode重新計算hash值。 int hash = hash(key.hashCode()); // 搜索指定hash值在對應table中的索引。 int i = indexFor(hash, table.length); // 如果i 索引處的Entry 不為null，通過循環不斷遍歷e 元素的下一個元素。 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } // 如果i索引處的Entry為null，表明此處還沒有Entry。 modCount++; // 將key、value添加到i索引處。 addEntry(hash, key, value, i); return null; }從上面的源代碼中可以看出：當我們往HashMap中put元素的時候，先根據key的hashCode重新計算hash值，根據hash值得到這個元素在數組中的位置（即下標），如果數組該位置上已經存放有其他元素了，那麼在這個位置上的元素將以鍊錶的形式存放，新加入的放在鏈頭，最先加入的放在鏈尾。如果數組該位置上沒有元素，就直接將該元素放到此數組中的該位置上。
addEntry(hash, key, value, i)方法根據計算出的hash值，將key-value對放在數組table的i索引處。 addEntry 是HashMap 提供的一個包訪問權限的方法，代碼如下：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { // 獲取指定bucketIndex 索引處的Entry Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; // 將新創建的Entry 放入bucketIndex 索引處，並讓新的Entry 指向原來的Entry table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); // 如果Map 中的key-value 對的數量超過了極限if (size++ >= threshold) // 把table 對象的長度擴充到原來的2倍。 resize(2 * table.length); }當系統決定存儲HashMap中的key-value對時，完全沒有考慮Entry中的value，僅僅只是根據key來計算並決定每個Entry的存儲位置。我們完全可以把Map 集合中的value 當成key 的附屬，當系統決定了key 的存儲位置之後，value 隨之保存在那裡即可。
hash(int h)方法根據key的hashCode重新計算一次散列。此算法加入了高位計算，防止低位不變，高位變化時，造成的hash衝突。
static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12); return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4); }我們可以看到在HashMap中要找到某個元素，需要根據key的hash值來求得對應數組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過HashMap的數據結構是數組和鍊錶的結合，所以我們當然希望這個HashMap裡面的元素位置盡量的分佈均勻些，盡量使得每個位置上的元素數量只有一個，那麼當我們用hash算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷鍊錶，這樣就大大優化了查詢的效率。
對於任意給定的對象，只要它的hashCode() 返回值相同，那麼程序調用hash(int h) 方法所計算得到的hash 碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數組長度取模運算，這樣一來，元素的分佈相對來說是比較均勻的。但是，“模”運算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調用indexFor(int h, int length) 方法來計算該對象應該保存在table 數組的哪個索引處。
indexFor(int h, int length) 方法的代碼如下：
static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }這個方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1) 來得到該對象的保存位，而HashMap底層數組的長度總是2 的n 次方，這是HashMap在速度上的優化。在HashMap 構造器中有如下代碼：
int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1;
這段代碼保證初始化時HashMap的容量總是2的n次方，即底層數組的長度總是為2的n次方。
當length總是2 的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
這看上去很簡單，其實比較有玄機的，我們舉個例子來說明：
假設數組長度分別為15和16，優化後的hash碼分別為8和9，那麼&運算後的結果如下：
h & (table.length-1) hash table.length-1
8 & (15-1)： 0100 & 1110 = 0100
9 & (15-1)： 0101 & 1110 = 0100
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------
8 & (16-1)： 0100 & 1111 = 0100
9 & (16-1)： 0101 & 1111 = 0101
從上面的例子中可以看出：當它們和15-1（1110）“與”的時候，產生了相同的結果，也就是說它們會定位到數組中的同一個位置上去，這就產生了碰撞，8和9會被放到數組中的同一個位置上形成鍊錶，那麼查詢的時候就需要遍歷這個鍊錶，得到8或者9，這樣就降低了查詢的效率。同時，我們也可以發現，當數組長度為15的時候，hash值會與15-1（1110）進行“與”，那麼最後一位永遠是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111 ，1101這幾個位置永遠都不能存放元素了，空間浪費相當大，更糟的是這種情況中，數組可以使用的位置比數組長度小了很多，這意味著進一步增加了碰撞的機率，減慢了查詢的效率！而當數組長度為16時，即為2的n次方時，2n-1得到的二進制數的每個位上的值都為1，這使得在低位上&時，得到的和原hash的低位相同，加之hash(int h)方法對key的hashCode的進一步優化，加入了高位計算，就使得只有相同的hash值的兩個值才會被放到數組中的同一個位置上形成鍊錶。
所以說，當數組長度為2的n次冪的時候，不同的key算得得index相同的機率較小，那麼數據在數組上分佈就比較均勻，也就是說碰撞的機率小，相對的，查詢的時候就不用遍歷某個位置上的鍊錶，這樣查詢效率也就較高了。
根據上面put 方法的源代碼可以看出，當程序試圖將一個key-value對放入HashMap中時，程序首先根據該key 的hashCode() 返回值決定該Entry 的存儲位置：如果兩個Entry 的key的hashCode() 返回值相同，那它們的存儲位置相同。如果這兩個Entry 的key 通過equals 比較返回true，新添加Entry 的value 將覆蓋集合中原有Entry 的value，但key不會覆蓋。如果這兩個Entry 的key 通過equals 比較返回false，新添加的Entry 將與集合中原有Entry 形成Entry 鏈，而且新添加的Entry 位於Entry 鏈的頭部――具體說明繼續看addEntry() 方法的說明。
2) 讀取：
public V get(Object key) { if (key == null) return getForNullKey(); int hash = hash(key.hashCode()); for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table. length)]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) return e.value; } return null; }有了上面存儲時的hash算法作為基礎，理解起來這段代碼就很容易了。從上面的源代碼中可以看出：從HashMap中get元素時，首先計算key的hashCode，找到數組中對應位置的某一元素，然後通過key的equals方法在對應位置的鍊錶中找到需要的元素。
3) 歸納起來簡單地說，HashMap 在底層將key-value 當成一個整體進行處理，這個整體就是一個Entry 對象。 HashMap 底層採用一個Entry[] 數組來保存所有的key-value 對，當需要存儲一個Entry 對象時，會根據hash算法來決定其在數組中的存儲位置，在根據equals方法決定其在該數組位置上的鍊錶中的存儲位置；當需要取出一個Entry時，也會根據hash算法找到其在數組中的存儲位置，再根據equals方法從該位置上的鍊錶中取出該Entry。
4. HashMap的resize（rehash）：
當HashMap中的元素越來越多的時候，hash衝突的機率也就越來越高，因為數組的長度是固定的。所以為了提高查詢的效率，就要對HashMap的數組進行擴容，數組擴容這個操作也會出現在ArrayList中，這是一個常用的操作，而在HashMap數組擴容之後，最消耗性能的點就出現了：原數組中的數據必須重新計算其在新數組中的位置，並放進去，這就是resize。
那麼HashMap什麼時候進行擴容呢？當HashMap中的元素個數超過數組大小*loadFactor時，就會進行數組擴容，loadFactor的默認值為0.75，這是一個折中的取值。也就是說，默認情況下，數組大小為16，那麼當HashMap中元素個數超過16*0.75=12的時候，就把數組的大小擴展為2*16=32，即擴大一倍，然後重新計算每個元素在數組中的位置，而這是一個非常消耗性能的操作，所以如果我們已經預知HashMap中元素的個數，那麼預設元素的個數能夠有效的提高HashMap的性能。
5. HashMap的性能參數：
HashMap 包含如下幾個構造器：
HashMap()：構建一個初始容量為16，負載因子為0.75 的HashMap。
HashMap(int initialCapacity)：構建一個初始容量為initialCapacity，負載因子為0.75 的HashMap。
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：以指定初始容量、指定的負載因子創建一個HashMap。
HashMap的基礎構造器HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)帶有兩個參數，它們是初始容量initialCapacity和加載因子loadFactor。
initialCapacity：HashMap的最大容量，即為底層數組的長度。
loadFactor：負載因子loadFactor定義為：散列表的實際元素數目(n)/ 散列表的容量(m)。
負載因子衡量的是一個散列表的空間的使用程度，負載因子越大表示散列表的裝填程度越高，反之愈小。對於使用鍊錶法的散列表來說，查找一個元素的平均時間是O(1+a)，因此如果負載因子越大，對空間的利用更充分，然而後果是查找效率的降低；如果負載因子太小，那麼散列表的數據將過於稀疏，對空間造成嚴重浪費。
HashMap的實現中，通過threshold字段來判斷HashMap的最大容量：
複製代碼代碼如下:
threshold = (int)(capacity * loadFactor);
結合負載因子的定義公式可知，threshold就是在此loadFactor和capacity對應下允許的最大元素數目，超過這個數目就重新resize，以降低實際的負載因子。默認的的負載因子0.75是對空間和時間效率的一個平衡選擇。當容量超出此最大容量時， resize後的HashMap容量是容量的兩倍：
if (size++ >= threshold) resize(2 * table.length);
6. Fail-Fast機制：
我們知道java.util.HashMap不是線程安全的，因此如果在使用迭代器的過程中有其他線程修改了map，那麼將拋出ConcurrentModificationException，這就是所謂fail-fast策略。
這一策略在源碼中的實現是通過modCount域，modCount顧名思義就是修改次數，對HashMap內容的修改都將增加這個值，那麼在迭代器初始化過程中會將這個值賦給迭代器的expectedModCount。
HashIterator() { expectedModCount = modCount; if (size > 0) { // advance to first entry Entry[] t = table; while (index < t.length && (next = t[index++]) == null) ; } }在迭代過程中，判斷modCount跟expectedModCount是否相等，如果不相等就表示已經有其他線程修改了Map：
注意到modCount聲明為volatile，保證線程之間修改的可見性。
final Entry<K,V> nextEntry() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException();在HashMap的API中指出：
由所有HashMap類的“collection 視圖方法”所返回的迭代器都是快速失敗的：在迭代器創建之後，如果從結構上對映射進行修改，除非通過迭代器本身的remove 方法，其他任何時間任何方式的修改，迭代器都將拋出ConcurrentModificationException。因此，面對並發的修改，迭代器很快就會完全失敗，而不冒在將來不確定的時間發生任意不確定行為的風險。
注意，迭代器的快速失敗行為不能得到保證，一般來說，存在非同步的並發修改時，不可能作出任何堅決的保證。快速失敗迭代器盡最大努力拋出ConcurrentModificationException。因此，編寫依賴於此異常的程序的做法是錯誤的，正確做法是：迭代器的快速失敗行為應該僅用於檢測程序錯誤。