在早期的HashMap中，最常用的两种数据结构一种是数组，一种是链表结构。HashMap为了解决hash算法带来的hash冲突，所以采用了数组和链表的结合模式，它的底层是一个数组，然后根据求得的hash值在数组相应位置将相应的值插入链表中。但是这样的问题就是，数组的某一个桶的元素很多，那么链表就会很长，从而使得访问效率比较低。因此后来HashMap引入了红黑树的概念。就是当一个桶的链表上的元素个数达到一定数目之后，便会将链表结构转化为红黑树结构。这样使得访问效率得到了提高，尤其是数量很大的时候。以下便来介绍一下引进红黑树结构的HashMap。

1.几个主要的参数

/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16//初始默认容量

/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//容量上限值

/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//加载因子，与当前最大容量求得扩容阈值。

/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//链表结构转化为红黑树的阈值，大于8时链表结构转化为红黑树

/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//红黑树转化为链表结构的阈值，桶内元素个数小于6时转化为链表结构。

/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;//树形化最小hash表元素个数，如果桶内元素已经达到转化红黑树阈值，但是表元素总数未达到阈值，则值进行扩容，不进行树形化。

以上是HashMap中常用的一些变量：

1.DEFAULT_INITIAL_CAPACITY表示HashMap初始容量，是16.而且HashMap的容量一般是都是2的幂次方。

2.MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30：则说明了HashMap的最大容量是2^30.

3.DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f：默认的加载因子，加载因子是用来计算thresholds值的，该值公式是加载因子乘以当前最大容量。

4.TREEIFY_THRESHOLD = 8：当桶中的元素个数大于8时，链表结构转变为红黑树结构的阈值。

5.UNTREEIFY_THRESHOLD = 6：该值是指当扩容时桶中元素个数为小于6时，红黑树转变为链表结构。

6.MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64：最小树形化hash表容量。即当hash表个数元素大于等于64时，进行树形化。一般是TREEIFY_THRESHOLD的4倍。
看了以上的变量，可能有两个参数具有一定的迷惑性，一个就是TREEIFY_THRESHOLD树形化阈值，另一个是MIN_TREEIFY_CAPACITY，最小树形化hash表容量。前者指桶内链表结构树形化的阈值，后者指最小树形化容量。看似有点矛盾，但是这是为了防止扩容和树形化的冲突。当hash表元素小于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，但是桶内元素个数大于TREEIFY_THRESHOLD阈值时，进行扩容。而当hash中元素个数大于MIN_TREEIFY_CAPACITY时，则进行树形化。

2.构造函数

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
* capacity and the default load factor (0.75).
*
* @param  initialCapacity the initial capacity.
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

/**
* Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
* (16) and the default load factor (0.75).
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

上面总共有三个构造函数：

1.HashMap()：这是一个没有传参的构造函数，构造函数中定义了加载因子为默认加载因子，其余值都是默认的。

2.HashMap(int initialCapacity)：该构造函数的参数是初始容量，可以调用该构造函数自定义初始容量。

3.HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：该构造函数的参数是初始容量和加载因子，可以调用该构造函数自定义初始容量和加载因子。

3.一个内部实现类Node

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;

Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}

public final K getKey()        { return key; }
public final V getValue()      { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }

public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}

public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}

public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}

Node类实现了Map.Entry接口，是HashMap内部的一种数据结构，主要是键值对组成，是一个对象结点，HashMap可以想象成一个table数组，而数组中存放的元素是Node<k，v>对象对应的地址。HashMap根据对Node对象的key值进行hash获取hash地址，然后找到相应的hash地址，如果有发生哈希冲突，则将该对象元素存入链表中，当链表元素个数达到一定要求，则将链表结构转化为红黑树。

4.常用方法

1.put方法

public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

从put方法中可以看出，先对key值进行hash求hash值，然后将hash值与key值以及value值传入一个putval方法。

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;//扩容
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//如果该hash值没有对应元素，则创建新结点。
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;

7ff7
else if (p instanceof TreeNode)//首先判断是否是红黑树结构
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如果大于树形化阈值，则调用方法进行树形化。
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;
}

以上是putval方法，首先根据获得的hash值判断是否已经有存在的hash值，如果没有则新建。如果有则进行判断，是否是树结点，如果是的话则插入到红黑树，如果不是，则插入链表中，如果插入链表，链表中的元素个数达到了树形化的阈值，就将链表转化成红黑树。

2.treeifyBin

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();//如果表中总元素还没达到最小树形化总元素数量时，进行扩容。
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}

以上便是树形化函数，既包括了扩容的情况和树形化，扩容调用了resize()方法，扩容调用了treeif()方法。

3.remove方法

public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}

remove方法传入了一个key值，然后将该key值计算得到hash值并一起传入一个removeNode函数，这就相当于一个putval的逆过程，putval是将结点插入，而removeNode是将指定的结点删除，如果结点不存在，则返回null。

4.get方法

public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

get方法则是将key值传入计算出hash值，然后调用一个getNode的方法，如果是链表则进行顺序遍历，而如果是红黑树结构，则进行树查询，前者时间复杂度为O(n),后者时间复杂度是O(logn)，这是为何哈希冲突数目较多时采用红黑树的原因，提高了查询的效率。