写在前面的话：
最近在网上看了不少有关于hashMap的源码解析，但是大部分都只是整个把源码贴出来后加了几句注释，感觉不是很容易理解，所以自己写了一篇解析，把自己的理解记录下来，加深理解，也方便以后查阅，欢迎诸位指正。
本次源码基于jdk1.8。
解析思路：
源码一般不太容易理解，说一下我阅读源码的方式吧。
1.首先我会先写一个example，根据debug调试一步一步查看。
2.把不容易看懂的方法复制出来，把自己的理解写成注释记录下来。
3.每个方法不同的情况都有不同的业务逻辑，可以采用极端法，特殊数据等来方便自己的理解和阅读。
源码解析：
1.put方法：
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<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//如果table为空，重新创建table
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//如果头节点为空，就在头结点位置储存新节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
//头节点已存在
Node<K,V> e; K k;
//如果已经存在的头节点的key与要存储的新节点key一样时，
//e为已经存在的头节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果头节点为树节点，通过树添加节点
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果不满足上述情况，循环查找下一个节点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果下一节点为空，则用此节点位置存储新节点，跳出循环
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果节点数量多于 TREEIFY_THRESHOLD 时，变为树节点。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果存在一个节点的key值与新节点的key值相等时，跳出循环。
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 节点已存在，替换oldvalue
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//记录被修改次数，fail-fast时使用
++modCount;
//如果存储的节点数大于临界值，重新调整大小
if (++size > threshold)
resize();
//当节点插入时应该怎样操作，抽象方法
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}大致的意思就是：
- 计算key值的hash值，确定存放的位置
- 如果没冲突直接放在bucket里
- 如果冲突，以链表的形式存放在bucket后。
- 如果节点已存在，就替换掉oldvalue
- 如果链表过长，将链表转换为红黑树
2.get方法：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}//入参：hash--根据key算出来的has值，key
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//如果此时map也就是table不为空，tab[(n - 1) & hash])也不为空，将tab[(n - 1) & hash])赋给first
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//判断是否为第一个node，即key的hash值与first的hash值相等，且key的值与first.key相等
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//如果不是第一个node，那么从第二个node开始
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
//从树中取结点
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
//循环判断下一个node的hash值与传入的key是否相等，一直判断到相等或者末尾结点为止。
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}解释一下的话就是：
1.如果map，以及头节点为空，直接返回null。
2.如果查找的节点为头节点，直接返回头节点。
3.判断头节点是否为树节点，如果是，查找树节点。
4.如果是链表，则通过hash值循环寻找此节点。
5.如果冲突，通过key.equals(k)寻找对应的entry
。
3.resize
方法
首先需要知道什么时候会调用resize()方法，看完源码之后会发现，都是在调用put方法时执行的。
第一次resize()初始化容量时
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;当存放数量大于临界值时
if (++size > threshold)
resize();具体源码：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//old容量，如果是第一次resize即新建时，容量为0，否则为table.length
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//oldThr为当前临界点
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//非第一次resize
if (oldCap > 0) {
//如果oldCap大于最大容量
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//临界点为Integer.MAX_VALUE即0x7fffffff
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果oldCap << 1，还在map定义的容量范围内
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;
// 第一次resize操作，即初始化
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//初始化
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
//真正的初始化操作，新建长度为newCap的数组，临界值初始化
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//非第一次resize时
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
//只对存在的索引操作
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//销毁当前索引的value
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//重新计算位置并赋值
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//重新计算容量
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;
}
//加上原本偏移量
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}也就是说：
- 当第一次进行resize时，会初始化容量，初始化临界值threshold，它决定了table存放数量到达多少时会再次resize()
- 当非第一次进行resize时：
- 如果old容量大于hashmap的最大容量，临界值为Integer的最大值。
- 如果扩容之后的容量不超过最大容量，则临界值加倍
- 扩容成功后，重新计算hash值，并进行赋值。
最后：
剩下的红黑树的实现以及其他常用方法，下次有空在写。
