HashMap源码分析——put、get方法

相同系列
一、HashMap源码分析——默认参数问题
三、HashMap源码分析——扩容问题

	
	transient Node[] table;
	transient int size;
	int threshold;
	final float loadFactor;
	

	
	static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

注释大意+个人理解：
  1、避免出现高位频繁变动而低位很少变动的情况，让hash值更随机，有利于减少哈希冲突。
  2、采用与高16位异或运算，是利用最少的代价来减少系统性能的损失。

一个保证哈希表容量是2次幂的方法。看下方代码，可以看到这个位运算操作像是在给最高位的1做复制翻倍的效果，最后得到一个2次幂-1的结果，然后+1就得到一个2次幂的结果。

int tableSizeFor(int cap) {
	int n = cap - 1;  //1xxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx
    n |= n >>> 1;	  //11xx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx
    n |= n >>> 2;     //1111 xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx
    n |= n >>> 4;     //1111 1111 xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx xxxx
    n |= n >>> 8;     //1111 1111 1111 1111 xxxx xxxx xxxx xxxx
    n |= n >>> 16;    //1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 (2^k)-1
    return (n<0)?1:(n>=MAX_CAPACITY)?MAX_CAPACITY:n+1; //+1
}

  另外，将元素定位到哈希桶的运算是hash&(n-1)，其中n是哈希表的容量，因为保证了n是二次幂，所以决定了扩容时，必须将容量扩达到2倍（2次幂倍数）。
  hash&(n-1)的结果从二进制上看，设n=2^k，其实就是hash值对应二进制的低k位结果。

	public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node[] tab; Node p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length; //初始化哈希表
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //桶为空就放
        else {
            Node e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;  //桶第一个元素就是key
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode)p).putTreeval(this, tab, hash, key, value); //树操作
            else {//遍历桶内元素
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null); //加到桶内
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash); //转成红黑树
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // 存在相同的key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value; //覆盖
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue; //返回旧值
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize(); //扩容
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

	public V get(Object key) {
        Node e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

    final Node getNode(int hash, Object key) {
        Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // 总是先检查桶内第一个元素
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key); //树操作
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null); //遍历桶内所有元素
            }
        }
        return null;
    }