HashMap是Java中常用的数据结构之一，它提供了高效的键值对存储和检索功能。下面是HashMap底层的详细原理介绍：

1. 数据结构：HashMap底层使用数组和链表（或红黑树）的组合实现。它通过哈希算法将键转换为数组索引，并将值存储在对应索引位置上。

2. 哈希算法：当我们向HashMap中存储一个键值对时，HashMap会调用键的hashCode()方法来计算哈希码（hash code）。哈希码是一个整数，用于确定键值对在数组中的存储位置。

3. 数组存储：HashMap内部维护了一个Entry数组，用于存储键值对。数组的每个位置称为桶（bucket），每个桶可以存储一个或多个键值对。数组的初始大小为16，可以根据需要进行动态扩容。

4. 解决哈希冲突：由于不同的键可能生成相同的哈希码，可能会导致哈希冲突。当发生哈希冲突时，HashMap使用链表或红黑树来解决。在JDK 8之前，采用链表方式解决冲突；而在JDK 8及以后的版本，当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，链表会自动转化为红黑树，以提高查找效率。

5. 键值对存储：HashMap的每个键值对被封装在一个Entry对象中，包含键、值和指向下一个Entry的指针（在链表中）。当存储一个键值对时，HashMap会根据哈希码找到对应的桶，然后在桶中查找键是否已存在。如果存在相同的键，则更新对应的值；否则，将新的键值对添加到桶中。

6. 键的查找：当我们根据键来获取值时，HashMap会根据键的哈希码找到对应的桶，然后在桶中遍历链表（或红黑树）进行查找。通过键的equals()方法比较键的值，找到匹配的键值对并返回对应的值。

7. 扩容机制：当HashMap中存储的键值对数量超过容量的75%（加载因子默认值）时，HashMap会自动进行扩容。扩容会创建一个更大的数组，并将所有键值对重新分配到新的桶中，以减少哈希冲突，保持查找性能的稳定。

8. 性能分析：HashMap提供了常数时间（O(1)）的存储和检索操作，具有高效的性能。但在极端情况下，如果哈希码计算不均匀或出现大量的哈希

冲突，链表或红黑树的遍历操作可能会变为线性时间（O(n)）。

总体而言，HashMap通过哈希算法将键值对分散存储在数组的不同位置上，通过链表或红黑树解决哈希冲突，并提供高效的存储和检索功能。合理选择哈希函数和适当调整加载因子可以提高HashMap的性能。