我们在上一个章节《HashMap原理(一) 概念和底层架构》中讲解了HashMap的存储数据结构以及常用的概念及变量，包括capacity容量，threshold变量和loadFactor变量等。本章主要讲解HashMap的扩容机制及存取原理。
先回顾一下基本概念：
table变量：HashMap的底层数据结构，是Node类的实体数组，用于保存key-value对；
capacity：并不是一个成员变量，但却是一个必须要知道的概念，表示容量；
size变量：表示已存储的HashMap的key-value对的数量；
loadFactor变量：装载因子，用于衡量满的程度；
threshold变量：临界值，当超出该值时，表示table表示该扩容了；
一. put方法HashMap使用哈希算法得到数组中保存的位置，然后调用put方法将key-value对保存到table变量中。我们通过图来演示一下存储的过程。
简单解释一下：
1）通过hash(Object key)算法得到hash值；
2）判断table是否为null或者长度为0，如果是执行resize()进行扩容；
3）通过hash值以及table数组长度得到插入的数组索引i，判断数组table[i]是否为空或为null；
4）如果table[i] == null，直接新建节点添加，转向 8），如果table[i]不为空，转向 5）；
5）判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，这里的相同指的是hashCode以及equals，否则转向 6）；
6）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7）；
7）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；
8）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。
我们关注一下这里面最重要的三个方法，hash()，putVal()，resize().
1. hash方法我们通过hash方法计算索引，得到数组中保存的位置，看一下源码
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }我们可以看到HashMap中的hash算法是通过key的hashcode值与其hashcode右移16位后得到的值进行异或运算得到的，那么为什么不直接使用key.hashCode()，而要进行异或操作？我们知道hash的目的是为了得到进行索引，而hash是有可能冲突的，也就是不同的key得到了同样的hash值，这样就很容易产业碰撞，如何减少这种情况的发生呢，就通过上述的hash(Object key)算法将hashcode 与 hashcode的低16位做异或运算，混合了高位和低位得出的最终hash值，冲突的概率就小多了。举个例子：
有个蒸笼，第一层是猪肉包、牛肉包、鸡肉包，第二层是白菜包，第三层是豆沙包，第四层是香菇包。这时你来买早餐，你指着第一层说除了猪肉包，随便给我一个包子，因为外表无法分辨，这时拿到猪肉包的概率就有1/3，如果将二层、三层、四层与一层混合在一起了，那么拿到猪肉包的概率就小多了。
我们的hash(Object key)算法一个道理，最终的hash值混合了高位和低位的信息，掺杂的元素多了，那么最终hash值的随机性越大，而HashMap的table下标依赖于最终hash值与table.length()-1的&运算，这里的&运算类似于挑包子的过程，自然冲突就小得多了。计算过程如下：
最开始的hashCode： 1111 1111 1111 1111 0100 1100 0000 1010
右移16位的hashCode：0000 0000 0000 0000 1111 1111 1111 1111
异或运算后的hash值： 1111 1111 1111 1111 1011 0011 1111 0101
2. putVal方法通过putVal方法将传递的key-value对添加到数组table中。
/** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value * @param evict if false, the table is in creation mode. * @return previous value, or null if none */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; /** * 如果当前HashMap的table数组还未定义或者还未初始化其长度，则先通过resize()进行扩容, * 返回扩容后的数组长度n */ if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //通过数组长度与hash值做按位与&运算得到对应数组下标，若该位置没有元素，则new Node直接将新元素插入 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //否则该位置已经有元素了，我们就需要进行一些其他操作 else { Node<K,V> e; K k; //如果插入的key和原来的key相同，则替换一下就完事了 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; /** * 否则key不同的情况下，判断当前Node是否是TreeNode,如果是则执行putTreeVal将新的元素插入 * 到红黑树上。 */ else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //如果不是TreeNode,则进行链表遍历 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { /** * 在链表最后一个节点之后并没有找到相同的元素，则进行下面的操作，直接new Node插入， * 但条件判断有可能转化为红黑树 */ if ((e = p.next) == null) { //直接new了一个Node p.next = newNode(hash, key, value, null); /** * TREEIFY_THRESHOLD=8,因为binCount从0开始，也即是链表长度超过8（包含）时， * 转为红黑树。 */ if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } /** * 如果在链表的最后一个节点之前找到key值相同的（和上面的判断不冲突，上面是直接通过数组 * 下标判断key值是否相同），则替换 */ 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; //onlyIfAbsent为true时:当某个位置已经存在元素时不去覆盖 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; //最后判断临界值，是否扩容。 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; } 3. resize方法