我们可以看到在HashMap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。
源码分析：
/** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) { // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2"; return h & (length-1); }
四、性能问题HashMap有两个参数影响其性能：初始容量和负载因子。均可以通过构造方法指定大小。
容量capacity是HashMap中bucket哈希桶(Entry的链表)的数量，初始容量只是HashMap在创建时的容量，最大设置初始容量是2^30，默认初始容量是16（必须为2的幂），解释一下，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key通过indexFor()方法算得的数组位置相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，get()的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。
负载因子loadFactor是HashMap在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，默认值是0.75。
扩容机制：当HashMapde的长度超出了加载因子与当前容量的乘积（默认16*0.75=12）时，通过调用resize方法重新创建一个原来HashMap大小的两倍的newTable数组，最大扩容到2^30+1，并将原先table的元素全部移到newTable里面，重新计算hash，然后再重新根据hash分配位置。这个过程叫作rehash，因为它调用hash方法找到新的bucket位置。
扩容机制源码分析：
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; // 如果之前的HashMap已经扩充打最大了，那么就将临界值threshold设置为最大的int值 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 根据新传入的newCapacity创建新Entry数组 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 用来将原先table的元素全部移到newTable里面，重新计算hash，然后再重新根据hash分配位置 transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity)); // 再将newTable赋值给table table = newTable; // 重新计算临界值，扩容公式在这儿（newCapacity * loadFactor） threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); }
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } } } 扩容问题：
数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置，并放进去，这个操作是极其消耗性能的。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设初始容量能够有效的提高HashMap的性能。