1. HashMap的put操作过程

HashMap的put操作过程主要包括以下几个步骤：

• 计算键的哈希值
• 定位桶（Bucket）
• 处理冲突
• 调整哈希表大小

1.1 计算键的哈希值

HashMap通过调用键的hashCode()方法并应用一个扰动函数来计算哈希值。扰动函数的设计是为了减少哈希冲突，它通过将哈希码的高位与低位进行混合来实现。

static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

在HashMap中，key.hashCode() >>> 16 这个操作是为了减少哈希冲突，并提高哈希表的性能。为什么是16而不是其他数字呢？比如32？

• 哈希表的长度通常是2的幂：HashMap的数组长度（即桶的数量）通常是2的幂。
• 性能优化：选择16作为右移的位数是一个经验值，这个值是在多次实验和调优后确定的。
• 避免高位信息丢失：如果右移的位数过多（例如32位，这实际上相当于丢弃了整个哈希码的高位），那么哈希值将完全由低位决定，这可能导致哈希冲突的增加。

1.2 定位桶（Bucket）

计算出的哈希值用于确定键值对在哈希表中的存储位置，即数组的索引。由于哈希表的大小通常是2的幂，因此可以通过(n - 1) & hash快速计算数组索引，其中n是数组的长度。

// 在putVal方法中，使用这个hash函数来确定桶的位置
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    Node[] tab;
    Node p;
    int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 使用(n - 1) & hash来确定桶的位置
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        // 桶中已有元素，进行后续处理（如链表插入、红黑树转换等）
    }
    // ...（后续处理代码省略）
}

1.3 处理冲突

当两个不同的键映射到相同的数组索引时，会发生哈希冲突。HashMap这样处理冲突：

• 链表法：在JDK 1.8及之前版本中，当发生冲突时，会将新节点添加到链表的末尾。在JDK 1.8及以后版本中，如果链表长度超过一定阈值（默认为8），则会考虑将链表转换为红黑树以优化查找性能。
• 红黑树：在JDK 1.8及以后版本中，如果链表长度超过8且数组容量大于等于64，链表会转换为红黑树。红黑树的插入、删除和查找操作都具有较高的性能。

大家可以看下源码，JDK8的：

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    Node[] tab;
    Node p;
    int n, i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 使用(n - 1) & hash来确定桶的位置
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        // 桶中已有元素，处理冲突
        Node e; K k;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 如果桶中的元素是红黑树节点，则按照红黑树的规则进行插入或更新
            e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // 桶中的元素是链表节点，遍历链表进行插入或更新
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 在链表长度达到阈值时，将链表转换为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st node
                        treeifyBin(tab, i);
                    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;
}

1.4 调整哈希表大小（扩容）

在HashMap中，当元素数量超过当前数组的容量乘以加载因子（默认是0.75）时，会触发扩容操作。扩容操作主要在putVal方法中进行检查，并在必要时调用resize方法。

final Node[] resize() {
    Node[] oldTab = table; // 获取旧entry数组
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 获取旧entry数组的大小
    int oldThr = threshold; // 获取旧entry数组的扩容临界值（数组大小*加载因子）
    int newCap, newThr = 0;
 
    // 如果旧entry数组容量大于0
    if (oldCap > 0) {
        // 如果旧entry数组容量超出最大值，则不进行扩容处理，直接返回
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 新entry数组扩容至旧entry数组的两倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 如果旧entry数组的扩容临界值大于0，说明初始容量已经设置
    else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;
    // 否则，进行数组默认初始化
    else {
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
 
    threshold = newThr; // 更新扩容临界值
    Node[] newTab = (Node[])newNode[newCap]; // 创建新的entry数组
    table = newTab; // 更新table为新的entry数组
 
    // 将旧entry数组中的元素重新hash并转移到新entry数组中
    for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
        Node e;
        if ((e = oldTab[j]) != null) {
            oldTab[j] = null;
            if (e.next == null) // 没有形成链状，则直接把该entry重新hash分配到新的entry数组中
                newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
            else if (e instanceof TreeNode) // 树形结构，则进行拆分处理
                ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
            else { // 链表结构，进行拆解处理
                Node loHead = null, loTail = null;
                Node hiHead = null, hiTail = null;
                Node 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;
}

扩容过程主要这几步：

• 获取旧数组及其属性：首先获取旧的entry数组（table），然后获取其大小（oldCap）和扩容临界值（oldThr）。
• 计算新数组大小和临界值：根据旧数组的大小和扩容规则（通常是扩容为原来的两倍），计算新数组的大小（newCap）和新的扩容临界值（newThr）。
• 更新扩容临界值：将新的扩容临界值（newThr）赋值给threshold，以便后续扩容时使用。
• 创建新数组：创建一个新的entry数组（newTab），大小为newCap。将table更新为新数组：将table引用指向新的entry数组newTab。
• 重新hash并转移元素：遍历旧entry数组，将每个位置的元素（可能是链表或树形结构）重新hash并转移到新entry数组的相应位置。

加载因子为什么是0.75？

• 泊松分布的应用：当加载因子为0.75时，根据泊松分布的特性，可以计算出桶中元素数量的概率分布。例如，桶中元素数量为8的概率非常低，这有助于在链表长度过长时及时转换为红黑树结构，以提高性能。

0.75作为加载因子的默认值，是经过大量实践和测试得出的经验值。它能够在大多数情况下提供良好的性能和空间利用率。

2. HashMap的put安全性原因

2.1 存在的安全性问题

HashMap在JDK8中的实现基于数组和链表（以及红黑树，当链表长度超过一定阈值时），并且没有内置同步机制来确保多线程环境下的线程安全。因此，当多个线程同时访问和修改HashMap时，可能会导致数据不一致的问题。

• 并发扩容的问题

在多线程环境下，如果两个线程同时执行扩容操作，可能会导致数据不一致或丢失。

如果一个线程正在扩容，而另一个线程也在尝试插入新元素，那么可能会出现新元素被插入到旧数组中的情况，或者新元素在迁移到新数组时丢失。

• 数据覆盖问题

在多线程环境下，如果两个线程同时执行put操作，并且它们计算的哈希值相同（即它们要插入的桶的下标相同），那么后一个线程可能会覆盖前一个线程插入的数据。

2.2 如何保证它的安全性呢？

• 使用ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是Java提供的一个线程安全的Map实现。它内部采用了分段锁（在JDK7中）或CAS+Synchronized（在JDK8及以后版本中）等机制来保证线程安全。

因此，使用ConcurrentHashMap可以避免HashMap在多线程环境下的安全性问题，同时保持较高的性能。