存储结构

HashMap结构：数组+链表+红黑树

对于之前的版本数组+链表来说，当hash冲突多的时候，会导致一个桶上的链表很长，查找的复杂度O(n)。而Java8 HashMap，当一条链长度超过8，便会转化成红黑树。红黑树特点：插入、查找、删除的时间复杂度为O(log n)。

红黑树的关键性质：从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。这样最坏情况也可以是高效的。

每个节点使用Node存储信息，如果转化为红黑树，则使用TreeNode存储树的节点。

put

通过计算后的hash值对应table的下标，找到table第一个节点，有以下情况：
1）桶为空，则新建节点Node作为桶上第一个节点
2）节点为红黑树节点，则直接往红黑树插入节点
3）其余情况即链表：通过e=p.next、p=e循环找到链尾，在链尾插入新节点。如果长度超过8，则对链表进行红黑树转化。

putVal源码如下：

    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;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                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
                            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;
    }

如果插入节点后整个map的size达到下次扩容的阙值，则进行扩容。主要看老的table和节点怎么拷贝到新的table上：
通过下标找到桶上的节点，对老的table进行赋值null防止内存泄漏，
1）如果单节点，则直接拷贝到新的桶上
2）如果为红黑树节点，则对树进行分离。（每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash的结果相比，节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置。）
3）如果为链表，则复制链表到新的table，同样会对节点重新hash后决定分配到原来的还是新的位置。
resize源码如下：

  final Node<K,V>[] resize() {
        ... 省略 ...
        if (oldTab != null) {
            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;
    }

get

通过hash值找到对应的桶。同样，get的时候判断桶是不是只有一个节点，而且key匹配上，是就直接返回这个节点了。不是则判断是红黑树还是链表，遍历节点找到key。
getNode源码如下：

  final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

参考
https://baike.baidu.com/item/%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91/2413209?fr=aladdin
http://www.importnew.com/20386.html
https://blog.csdn.net/panweiwei1994/article/details/77244920