HashMap解读

jdk1.8的HashMap相比JDK1.7，最主要的变化就是引入了红黑树。

HashMap底层是Entry数组，数组的每个节点上可能存放的是一个单向链表，当单向链表的数据量达到8时，HashMap底层会将单向链表转成红黑树的结构，以避免在链表过长的情况下影响查询效率。

get(key) ：

1、计算key的hash值，找到数组索引下标。

2、如果此处只有一个Entry，直接返回这个值。

3、如果此处是一个链表，则根据hash值和equals方法逐一匹配，一旦匹配上了，就返回结果；如果所有的都是false，则返回空。

put(key,value) :

1、计算key的hash值，找到数组索引下标。

2、如果索引位置是空的，则将Entry放在这个位置。

3、如果索引位置已经存在一个链表，则根据hash值和equals方法逐一匹配，一旦匹配上了，就覆盖value；如果所有的都是false，则将这个Entry放在链表的末尾。

# 常量，默认初始化容量8
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

# 常量，最大容量 2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

# 常量，默认负载因子是0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

# HashMap的实际大小，即key-value键值对个数
transient int size;

# 被编辑的次数，新增、删除都会加1，
# 这在并发时会有意义，并发条件下，如果有其他线程对这个map同时做了修改，
# if (map.modCount != expectedModCount)
#     throw new ConcurrentModificationException();
# 当前线程在编辑这个map时就会抛出ConcurrentModificationException异常
transient int modCount;

# 阈值，即最大容量
int threshold;

# 负载因子
final float loadFactor;

	static class Node implements Map.Entry {
        # 哈希算法计算后的哈希值存放在这里，不需要每次都去算
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        # 指向下一个节点的引用
        Node next;

        Node(int hash, K key, V value, Node next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry e = (Map.Entry)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

    
    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;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode)p).putTreeval(this, tab, hash, key, value);
            else {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        # 当实际容量超过阈值时，需要对原数组进行扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

    
    final Node[] resize() {
        Node[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            # 此处可以看出新的数组长度是旧数组的两倍
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            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"})
            Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        Node loHead = null, loTail = null;
                        Node hiHead = null, hiTail = null;
                        Node next;
                        do {
                            next = e.next;
                            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);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

    
    final Node getNode(int hash, Object key) {
        Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
        # 此处可以看出，Node在数组中的下标是由位运算 (n - 1) & hash 的结果决定的
        # 这里的n就是数组长度
        # 根据位运算的逻辑，如果n不是2的幂次方，那么 (n - 1) & hash 的结果很有可能相同
        # 这就造成了哈希冲突。
        # 为了使计算出来的数组索引尽可能的分散，所以数组长度n被设计为2的幂次方
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((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);
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

不是的，在HashMap常规构造器中，只是设置了阈值和负载因子的值，并没有为数组table分配内存空间（有一个入参为指定Map的构造器例外），而是在执行put操作的时候才真正构建table数组。