HahMap是基于hash表的Map接口实现。该实现提供所有可选的映射操作，且允许key和value为null。同时
它不是线程安全以及不能保证有序。初始容量(initial capacity)和加载因子(initial capacity)是影响
HashMap的两个因素。容量表示hash表中桶(buckets)的数量，初始容量就是表示hash表在创建时候容量大小。
加载因子就是hash表在其容量自动增加时候被允许填满程度的指标。当hash表中条目数超过当前hash表容量
与加载因子的乘积时候，hash表将进行rehash操作(重建内部数据结构)，从而hash表的桶数目大约增长两倍。
通常加载因子为0.75，这个值是时间和空间消耗的一个平衡值。过高的值降低了空间消耗但是却增加了查询成本。
在设置初始化容量时候需要考虑Map中的条目数和加载因子，以便减少rehash操作。如果初始容量的值大于最大条目数除以加载因子，
将不会发生rehash操作。
如果你要使用HashMap存储映射关系时候，有一个充足的容量是比让HashMap自动rehash来增加容量更加有效率。需要提醒的是
使用具有相同的hashCode()的键是会降低hash表的表现。为了避免hash碰撞，键如果是Comparable的话，对解开结有一定的帮助。
因为HashMap不是线程安全的，在多线程并发编程时候，如果有至少一个线程在对HashMap结构修改(结构修改指的是添加
或者减少映射关系，对于原来有的一个映射改变它的值不是结构上的修改)，必须保证同步化操作。通常来说使用某一对象加锁，
如果没有这么一个对象的话，该HashMap需要用Collections#synchronizedMap对其重新包裹
public HashMap()
定义一个初始容量为16，加载因子为0.75的HashMap
public HashMap(int initialCapacity)
定义一个指定初始容量，加载因子为0.75的HashMap
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
定义一个指定初始容量和加载因子的HashMap
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
定义一个初始容量为不小于(m.size()/0.75+1)的2的最小指数，加载因子为0.75,包含了m中映射关系的HashMap
HashMap 结构图
table
用于存储数据
entrySet
entrySet()方法的缓存值
size
map中映射个数
modCount
fail-fast判断使用
threshold
resize操作的阙值，大小为capacity * load factor
loadFactor
加载因子
HashMap 源码分析Node
hash表中每个节点存储对象
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; } //省略set、get等方法 }扩容方法
final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table;//扩容前的hash表指向oldTab int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) {//超过最大值，后续不再扩容 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; }//没有超过最大值，容量扩大一倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) {//设置扩容阙值 float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; if (oldTab != null) {//原来的数据移动到新的容器里面 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }