hashmap的put()先处理null键（存入索引0），非null键则计算扰动哈希值，通过hash&(table.length-1)定位桶；桶空则新建node插入，桶非空则用==或equals比较key，存在则覆盖value，否则链表尾插或红黑树插入，并在size超阈值时扩容。
Java 中 HashMap 存储和获取键值对，核心靠三步：算哈希、定位置、查链/树。
存储过程：put() 是怎么放进去的？
调用 put(K key, V value) 时，实际执行以下逻辑：
- 先判断 key 是否为 null，null 键被固定放在数组索引 0 的位置（特殊处理）；
- 非 null 键则调用 key.hashCode()，再经过扰动函数 (h ^ h>>>16) 降低低位碰撞概率；
- 用 hash & (table.length - 1) 快速计算数组下标（要求 table 长度必须是 2 的幂）；
- 定位到桶（bucket）后：
- 桶为空 → 直接新建 Node 放入；
- 桶有元素 → 先用 == 或 equals() 比较 key 是否已存在，存在则覆盖 value；
- 不存在则根据当前结构选择插入方式：链表尾插（JDK 1.8+），或红黑树的插入逻辑；
- 插入后检查是否需扩容：当 size > threshold（容量 × 加载因子，默认 0.75）时触发 resize()，数组长度翻倍并重哈希所有元素。
获取过程：get() 是怎么找出来的？
调用 get(Object key) 时，并不遍历整个 map，而是精准跳转：
- 同样先处理 null 键：直接查 table[0]；
- 非 null 键再次计算扰动后的 hash 值，再用 hash & (table.length - 1) 定位桶；
- 拿到桶首节点后：
- 如果是普通 Node，从头开始逐个比较 key（== 或 equals）；
- 如果是 TreeNode（红黑树），走左/右子树比较逻辑，时间复杂度 O(log n)；
- 匹配成功即返回 value，失败返回 null（注意：value 本身也可能为 null，不能据此判断 key 是否存在）。
为什么能又快又准？关键设计点
高效不是偶然，而是几处硬核设计共同作用：
-
数组索引位运算：用
hash & (length-1)替代取模%，大幅提升定位速度； - 链表 + 红黑树混合结构：链表解决小规模冲突，红黑树兜底长链（≥8 且数组 ≥64 才树化），避免最坏 O(n)；
- 扰动哈希：把 hashCode 高16位异或进低16位，让高位也参与索引计算，缓解低位哈希分布不均问题；
- 桶内 key 比较严格：先比 hash 值（快速筛），再用 == 或 equals() 确认，兼顾性能与语义正确性。
注意事项：别踩这些坑
实际用的时候，有些细节直接影响行为和性能：
- 自定义类作 key 时，必须重写 hashCode() 和 equals()，否则 put 和 get 对不上；
- key 对象在放入后如果修改了影响 hashCode() 或 equals() 的字段，该 key 就再也取不到了（变成“幽灵键”）；
- HashMap 不保证顺序，也不支持并发写入——多线程 put 可能导致死循环（JDK 1.7）或数据丢失（JDK 1.8+）；
- 初始容量设太小会频繁扩容，设太大浪费内存；加载因子调太高（如 0.9）会增加冲突概率，拉低性能。
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