1、 初始容量
1. 初始大小16 ，扩容因子是0.75 ，比如16的大小，达到12就要扩容
2. 在new HashMap()如果设置默认大小，会在第一次put的时候进行设置容量大小
4. 扩容操作是 HashMap 中最耗时的操作之一，因为它涉及到重新计算所有元素的存储位置。
3. 扩容时，HashMap的容量通常会增加到原来的两倍。
2、 数据结构
HashMap 基于数组和链表（或红黑树）实现，数组中的每个元素是一个链表（在Java 8及以后版本中，当链表长度超过一定阈值时，链表会转换成红黑树）。
2.1、 各种map对比
| Map | 数据结构 | 描述 |
|---|---|---|
| HashMap | 数组+链表/红黑树 | 非线程安全 |
| LinkedHashMap | 数组+双向链表 | 非线程安全，有序 |
| ConcurrentHashMap | 数组+链表/红黑树 | 线程安全 |
2.2、 hash key 处理
容量是2次幂，比如 一个16 的大小容量 在key 得到一个hashCode 后在进行 （16-1）& hashCode = index(存放的位置)
位运算 15 的二进制 1111 位运算 就是相同位都是1 则为1 否则为0 比如 15 & 2 = 2 ，15 & 17 = 1
2.3、 链表和红黑树转换
hash冲突当 链表数据达到8会转换成红黑树数据结构，当红黑树退到大小为6时转换成链表 红黑树（O(logN)）
2.4、 线程安全ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 锁的维度是每个数组元素，每个entity都是用 volatile 进行修饰
3、 性能
HashMap 的平均时间复杂度为O(1)，但在最坏情况下（所有元素都映射到同一个桶中）会退化为O(n)。• 使用合适的初始容量和负载因子可以减少扩容次数，提高性能。
4、 哈希算法
4.1、 HashMap 使用哈希算法来计算每个键值对的存储位置。这个过程包括两个步骤：
1. 哈希函数： HashMap 通过键对象的 hashCode() 方法获取哈希码，然后通过自己的哈希函数计算出一个数组索引，这个索引就是键值对将要存储的位置。 HashMap 的哈希函数会尽量减少哈希冲突，即不同的键哈希到同一个位置的情况。
2. 冲突解决：即使哈希函数设计得再好，也不能完全避免哈希冲突。 HashMap 使用链表（或红黑树）来解决冲突。当两个键的哈希值相同（即哈希冲突），它们会以链表的形式存储在同一个数组位置。
4.2、 链表和红黑树
链表：在 HashMap 的数组中，每个位置都对应一个链表。当发生哈希冲突时，新的元素会被添加到链表的头部。这意味着，如果一个桶（数组位置）中的元素很多，那么查找特定元素的时间复杂度会退化到O(n)。
红黑树：从Java 8开始，当链表的长度超过一定阈值（TREEIFY_THRESHOLD，默认为8）时，链表会转换成红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它可以保证在最坏情况下的查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)。
