HashMap 是一个用于存储Key-Value 键值对的集合，每一个键值对也叫做Entry。这些个Entry 分散存储在一个数组当中，这个数组就是HashMap 的主干。 HashMap 数组每一个元素的初始值都是Null。
调用Put方法的时候发生了什么呢？ 比如调用 hashMap.put(“apple”, 0) ，插入一个Key为“apple”的元素。这时候我们需要利用一个哈希函数来确定Entry的插入位置（index）： index = Hash（"apple"） 假定最后计算出的index是2，那么结果如下： 但是，因为HashMap的长度是有限的，当插入的Entry越来越多时，再完美的Hash函数也难免会出现index冲突的情况。比如下面这样： 这时候该怎么办呢？我们可以利用链表来解决。 HashMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象，也是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过Next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到冲突的数组位置时，只需要插入到对应的链表即可： 新来的Entry节点插入链表时，使用的是“头插法。
使用Get方法根据Key来查找Value的时候，发生了什么呢？ 首先会把输入的Key做一次Hash映射，得到对应的index： index = Hash（“apple”） 由于刚才所说的Hash冲突，同一个位置有可能匹配到多个Entry，这时候就需要顺着对应链表的头节点，一个一个向下来查找。假设我们要查找的Key是“apple”：
第一步，我们查看的是头节点Entry6，Entry6的Key是banana，显然不是我们要找的结果。 第二步，我们查看的是Next节点Entry1，Entry1的Key是apple，正是我们要找的结果。 之所以把Entry6放在头节点，是因为HashMap的发明者认为，后插入的Entry被查找的可能性更大。
初始长度为16，且每次自动扩容或者手动初始化的时候必须是2的幂。 如何进行位运算呢？有如下的公式（Length是HashMap的长度）： 之前说过，从Key映射到HashMap数组的对应位置，会用到一个Hash函数： index = Hash（“apple”） 如何实现一个尽量均匀分布的Hash函数呢？我们通过利用Key的HashCode值来做某种运算。 index = HashCode（Key） & （Length - 1） 下面我们以值为“book”的Key来演示整个过程：
计算book的hashcode，结果为十进制的3029737，二进制的101110001110101110 1001。假定HashMap长度是默认的16，计算Length-1的结果为十进制的15，二进制的1111。把以上两个结果做与运算，101110001110101110 1001 & 1111 = 1001，十进制是9，所以 index=9。 可以说，Hash算法最终得到的index结果，完全取决于Key的Hashcode值的最后几位。这里的位运算其实是一种快速取模算法。HashMap 的size为什么必须是2的幂?。这是因为2的幂用二进制表示时所有位都为1，例如16-1=15 的二进制就是1111B。我们说了Hash算法是为了让hash 的分布变得均匀。其实我们可以把1111看成四个通道，表示跟1111 做&运算后分布是均匀的。假如默认长度取10，二进制表示为1010，这样就相当于有两个通道是关闭的，所以计算出来的索引重复的几率比较大。
