HashMap底层采用数组+链表/红黑树结构，通过hashCode()与位运算定位下标，哈希冲突时链表存储，长度≥8且数组≥64时转红黑树；null键固定存table[0]；扩容触发rehash；非线程安全，多线程需用ConcurrentHashMap。
HashMap底层用数组+链表/红黑树存储键值对
HashMap不是简单把key和value塞进一个盒子，而是先算key.hashCode()，再通过位运算（(n - 1) & hash）映射到数组下标。这个数组叫table，初始长度是16，每次扩容翻倍。
真正存数据的是Node<k></k>节点，每个节点含hash、key、value、next四个字段。当多个key算出相同下标（哈希冲突），就用next指针连成链表；如果链表长度≥8且table长度≥64，链表会转成红黑树，避免退化成O(n)查找。
- 注意
hashCode()必须与equals()保持一致：两个equals()为true的对象，hashCode()必须相等 -
null键被特殊处理——它总被放在table[0]位置，且只允许一个 - 扩容时所有节点要重新计算下标，所以
put()在触发扩容时会有明显延迟
put()过程包含哈希计算、寻址、冲突处理、扩容判断
调用map.put(k, v)时，实际执行的是putVal()方法，核心步骤如下：
- 如果
table为空或长度为0，先调用resize()初始化数组 - 根据
key的hashCode()和当前table.length算出数组索引i - 若
table[i]为空，直接新建Node放入；否则遍历该位置的链表或树 - 遇到相同
key（hash相等且equals()为true），覆盖旧value并返回旧值 - 插入新节点后，若链表长度达到8且
table.length >= 64，调用treeifyBin()转红黑树 - 最后判断是否需扩容：
size + 1 > threshold（阈值 = 容量 × 负载因子，默认0.75）
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}get()为什么快？因为平均时间复杂度是O(1)
get()不遍历整个Map，只做三件事：算hash → 定位table下标 → 查该位置的链表或树。只要哈希分布均匀、负载因子合理，绝大多数情况一次就能拿到。
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- 如果
key为null，直接查table[0]，不参与哈希计算 - 如果该位置是红黑树，走树的
find()逻辑，最坏O(log n)，仍远好于O(n) - 如果自定义
key类没重写hashCode()或equals()，get()可能永远找不到——哪怕key内容一样
线程不安全的具体表现：put操作可能造成死循环或数据丢失
HashMap没加锁，多线程同时put()可能破坏内部结构。最经典的问题是JDK 7中扩容时的“头插法”导致链表成环，get()陷入无限循环；JDK 8改用尾插法，虽不再死循环，但仍有数据覆盖、丢失、size不准等问题。
- 不要在多线程环境中直接使用
HashMap，除非只读 - 需要线程安全时，优先选
ConcurrentHashMap，而不是Collections.synchronizedMap()（后者锁整张表，性能差） - 如果只是临时局部变量、单线程场景，
HashMap完全够用，别为“安全”过早引入复杂性
真正容易被忽略的，是hashCode()实现质量对性能的影响——哪怕你用的是标准类，如果key对象的hashCode()总是返回同一个数，所有元素都会挤在同一个桶里，HashMap就退化成了链表。
