HashMap源码分析
主要过一遍HashMap中的常量、构造方法、put方法(hash、putVal、resize)
当我们调用put时，实际上就是调用putVal
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
} putVal
/**
* @param onlyIfAbsent 若为true，插入重复key的值时，不改变已存在的value
* @param evict 若为false，则表为创建模式（在HashMap中因该没啥用，LinkedhashMap需要注意）
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
int n, i; // n为table.length
// 1. 新创建的HashMap先初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 2. 若指定位置不存在元素(没有hash冲突)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // n为hashMap的长度，即2的幂次，故：(n-1)&hash = hash%n
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 3. 发生冲突时处理逻辑
Node<K,V> e;
K k; // 冲突位置上的key
// 3.1 key相同则覆盖旧值
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 3.2 已有很多冲突值(已经转为树了)，则put进该冲突树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 3.3 拉链法存放
else {
// 3.3.1 循环冲突链表，将新来的冲突的元素尾插到链表中
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // TREEIFY_THRESHOLD = 8
// 链表转红黑树
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果新插入的元素是与冲突链表上的key相同的，那么就要覆盖这个key对应的value
if (e.hash == hash
&& ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// beark后走【a】处的逻辑
break;
p = e;
}
}
// 循环结束后，经历尾插后的e为空
if (e != null) { // 【a】existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);// 这方法空的，没啥用，在LinkedHashMap中被重写
return oldValue;
}
}
++modCount; // 记录被结构修改的次数
// 如果当前保存的k-v数量(不包含冲突的)大于阈值 则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);// 这方法空的，没啥用，在LinkedHashMap中被重写
return null;
} resize
初始化或加倍表的大小。
如果为空，则按照字段阈值中持有的初始容量目标分配。
否则，因为我们使用的是2的幂展开，所以每个bin中的元素要么必须保持相同的索引，要么在新表中以2的幂偏移量移动。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold; // 类成员变量threshold，int类型默认值为0
int newCap, newThr = 0;
// 1.确定新阈值和新容量
// 1.1 元素不为空
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 = 1073741824
threshold = Integer.MAX_VALUE;// MAX_VALUE = 2147483647
return oldTab;
}
// newCap扩为原来的2倍 ，若其在[16,1073741824)范围内threshold也翻倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1;
}
// 1.2 元素为空，且阈值有效（可能是调用HashMap(int initialCapacity,float loadFactor)初始化或被清空元素的hashmap）
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
// 1.3 新创建的HashMap 容量默认为16，阈值默认为(负载因子*容量)0.75*16=12
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
// 2.扩容
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 循环老的元素
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 2.1 该元素链表中没有存储冲突值，重新计算该元素存储位置，并赋值
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 2.2 如果该元素保存到冲突值很多 以至于链表已经转成红了
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 2.3 有产生冲突的值，但还没有转成树
else { // preserve order
// loHead 与 loTail用于修复并发情况下死循环问题
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 空键的hash为零，或出现1001 & 0110这种情况
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 将冲突的链表拎出来，放到数组中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
} 常量及成员变量
// 默认的初始容量 16(必须是2的幂)
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
// 最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 在构造函数中没有指定时使用的负载因子。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 在第一次使用时初始化，并根据需要调整大小
// 长度总是2的幂
transient Node<K,V>[] table; 构造
// 构造一个具有默认初始容量(16)和默认负载因子(0.75)的空HashMap。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
} put
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
} Hash
// 计算 key.hashCode() 并将哈希的较高位传播（XOR）到较低位。 由于该表使用二次幂掩码，因此仅在当前掩码之上位变化的散列集将始终发生冲突。 （已知的例子是在小表中保存连续整数的 Float 键集。）因此，我们应用了一种变换，将高位的影响向下传播。 在位扩展的速度、实用性和质量之间存在折衷。 因为许多常见的散列集已经合理分布（所以不要从传播中受益），并且因为我们使用树来处理 bin 中的大量冲突，我们只是以最便宜的方式对一些移位的位进行异或，以减少系统损失， 以及合并最高位的影响，否则由于表边界，这些最高位将永远不会用于索引计算。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}