# HashMap 底层分析 > 以下基于 JDK1.7 分析。  如图所示，HashMap 底层是基于数据和链表实现的。其中有两个重要的参数： - 容量 - 负载因子 容量的默认大小是 16，负载因子是 0.75，当 `HashMap` 的 `size > 16*0.75` 时就会发生扩容(容量和负载因子都可以自由调整)。 ## put 方法 首先会将传入的 Key 做 `hash` 运算计算出 hashcode,然后根据数组长度取模计算出在数组中的 index 下标。 由于在计算中位运算比取模运算效率高的多，所以 HashMap 规定数组的长度为 `2^n` 。这样用 `2^n - 1` 做位运算与取模效果一致，并且效率还要高出许多。 由于数组的长度有限，所以难免会出现不同的 Key 通过运算得到的 index 相同，这种情况可以利用链表来解决，HashMap 会在 `table[index]`处形成环形链表，采用头插法将数据插入到链表中。 ## get 方法 get 和 put 类似，也是将传入的 Key 计算出 index ，如果该位置上是一个链表就需要遍历整个链表，通过 `key.equals(k)` 来找到对应的元素。 ## notice 在并发环境下使用 `HashMap` 容易出现死循环。 并发场景发生扩容，调用 `resize()` 方法里的 `rehash()` 时，容易出现环形链表。这样当获取一个不存在的 `key` 时，计算出的 `index` 正好是环形链表的下标时就会出现死循环。  > 所以 HashMap 只能在单线程中使用，并且尽量的预设容量，尽可能的减少扩容。 在 `JDK1.8` 中对 `HashMap` 进行了优化： 当 `hash` 碰撞之后写入链表的长度超过了阈值(默认为8)，链表将会转换为**红黑树**。 假设 `hash` 冲突非常严重，一个数组后面接了很长的链表，此时重新的时间复杂度就是 `O(n)` 。 如果是红黑树，时间复杂度就是 `O(logn)` 。 大大提高了查询效率。 多线程场景下推荐使用 [ConcurrentHashMap](https://github.com/crossoverJie/Java-Interview/blob/master/MD/ConcurrentHashMap.md)。