HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。

解决哈希冲突的三个方法：

a.开放定址法

    又被称为再散列法，包括线性探测再散列、二次探测再散列、伪随机探测再散列

b.再哈希法

    地址冲突后，对哈希结果再次进行哈希，直到不冲突为止

c.链地址法

    冲突后的元素组成一个链指向当前地址（HashMap采用的该方式，只是当链表长度超过8后，就会把链表改为红黑树）

以下是具体的put过程（JDK1.8版）

1、对Key求Hash值，然后再计算下标

2、如果没有碰撞，直接放入数组中（碰撞的意思是计算得到的Hash值相同，需要放到同一个bucket中）

3、如果碰撞了，以链表的方式链接到后面

4、如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8)，就把链表转成红黑树，链表长度低于6，就把红黑树转回链表

5、如果节点已经存在就替换旧值

6、如果数组满了(容量16*加载因子0.75)，就需要 resize（扩容2倍后重排）

选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题，我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少，所以当长度大于8的时候，会使用红黑树，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。

 下面从初始化一个HashMap及put一个键值对，来看下HashMap的resize()

Map exampleMap = new HashMap();

初始化Map则，可以看到exampleMap中，loadFactor是默认值0.75（loadFactor用于设置阈值，即到什么程度执行resize操作）

 exampleMap.put("1",1)

map中放入数据，看下源代码做了什么

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

/**
 * 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) {//hash是1的hash值，key是字符串1，value是1
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//tab的length是16，n的值是16
        n = (tab = resize()).length;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//按一定的规则，确定新增的参数放在tab数组的tab[i]位置，如果该位置为空，则直接初始化Node放入该位置；
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {//如果tab[i]不为空进入该分支
        Node<K,V> e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果hash相同，key相同，则替换tab[i]
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)//判断如果tab[i]是treeNode，则把当前数据放入红黑树中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {//如果tab[i]是普通Node，则在tab[i]维护的链尾部新增，当链接的Node数量大于8后，要把链改为红黑树结构存储
            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
                        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)//添加Node之后判断当前map中数据量是否大于12（DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR），如果大于需要resize，否则结束当前操作
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}