数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储，但是数组存储区间是连续的，寻址容易，插入和删除困难；而链表的空间是离散的，因此寻址困难，插入和删除容易。
因此，综合了二者的优势，我们可以设计一种数据结构——哈希表（hash table），它寻址、插入和删除都很方便。在java中，哈希表的实现主要就是HashMap了，可以说HashMap是java开发中使用最多的类之一吧。
HashMap的底层其实就是链表的数组，代码为
transient Entry[] table;
这里的table其实就是一个链表的数组，因为我们的数据是二元的，因此HashMap定义了一个内部的类Entry，它包含了key和value两个属性。这样一个一维的线性数组就可以存储两个值了。同时Entry是一个链表，因此还有一个Entry next属性，它指向了下一个节点。
存储put时：
首先计算出key的hash,然后用table[hash]得到那个链表，再遍历这个链表，如果链表中有一个key和这个key是满足equals的话，则将value替换掉；如果没有的话，则插入到链表的尾部。
int h = hash(key); Entry e = table[h];
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
//如果key在链表中已存在，则替换为新value
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
在get时，也是以同样的方法得到那个链表Entry e；然后遍历这个链表取出元素
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
HashMap对性能的优化：
HashMap对性能优化，主要是在于减少hash冲突（不同的key算出同样的hash），因为hash冲突越多，从链表中需要的寻址时间就越长。
1.通过计算hash值的方式减少hash冲突：
这个hash方法有效的减少了hash冲突：（具体我确实不懂！大家参考http://zhangshixi.iteye.com/blog/672697）
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
我自己写了一个非常简单计算hash值的方式，勉强能用：
Math.abs(o==null?0:o.hashCode()) % length
2.自动扩容
当HashMap中的元素越来越多的时候，hash冲突的几率也就越来越高，因为数组的长度是固定的。因此，此时就需要对数组进行扩容了。
当HashMap中的元素个数超过数组大小*loadFactor（默认值0.75）时，就会进行数组扩容。这时，需要创建一张新表，将原表的映射到新表中。
扩容时，遍历每个元素，重新计算其hash值，然后加入新表中。
一般来说，扩容数组的大小为原数组大小的两倍。而这是一个很耗性能的操作，因此，如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么提前设置初始容量将大大提升其性能。
我将我的源码放到了github上，欢迎大家下载交流。
http://pan.baidu.com/s/1dFj2405
https://github.com/xcr1234/my-java
附上自己实现的性能测试结果，勉强能接受
这篇博文和代码肯定还有很多不足的地方，也请各位大神指出！或者fork我的代码并提出宝贵的建议，谢谢！