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HashMap源码分析

一、写在前面

相信读者也看过了不少讲解 HashMap 源码的文章了,笔者认为,一切脱离源码去讲原理的都是泛泛而谈。一些所谓的原理大都是阅读源码之后的个人概括,这些概括参差不齐,再加上没有阅读源码,读者们是很难有切身体会的。

笔者在阅读 HashMap 源码的时候,曾对每个内部属性,每个内部方法和方法调用逻辑做了简要注释,但在整理成文的时候,还是遇到了略微的困难。对于一些内部属性的解释,需要结合它在一些方法的使用中发挥的作用来综合说明,笔者打算按照从浅到深的顺序,先带读者熟悉 HashMap 的宏观设计思想,再通读一遍源码,然后讲解源码的设计细节。要让读者边看文字边对照源码进行学习,形成自己的领悟和体会,避免造成笔者一人的泛泛而谈。

无论自己的领悟是深是浅,终归是自己的,无论别人的领悟多么高深,那也是别人的。希望每个读者都能有自己的收获和体会。

Java 版本

$ java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

二、HashMap官方说明

以下内容主要对 HashMap 的一些特性和注意事项做了简单的说明,笔者对一些比较重要的知识点做了加粗处理。 基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了不同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。

此实现假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)的和成比例。所以,如果迭代性能很重要,则不要将初始容量设置得太高(或将加载因子设置得太低)。

HashMap 的实例有两个参数影响其性能:初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量,初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时,通过调用 rehash 方法将容量翻倍。

通常,默认加载因子(.75)在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销,但同时也增加了查询成本(在大多数 HashMap 类的操作中,包括 get 和 put 操作,都反映了这一点)。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子,以便最大限度地降低 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子,则不会发生 rehash 操作。

如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中,则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说,使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。

注意,此实现不是同步的。如果多个线程同时访问此映射,而其中至少一个线程从结构上修改了该映射,则它必须保持外部同步。(结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作;仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。)这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作,以防止对映射进行意外的不同步访问,如下所示:

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...)); 由所有此类的“集合视图方法”所返回的迭代器都是快速失败 的:在迭代器创建之后,如果从结构上对映射进行修改,除非通过迭代器自身的 remove 或 add 方法,其他任何时间任何方式的修改,迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此,面对并发的修改,迭代器很快就会完全失败,而不冒在将来不确定的时间任意发生不确定行为的风险。

注意,迭代器的快速失败行为不能得到保证,一般来说,存在不同步的并发修改时,不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此,编写依赖于此异常程序的方式是错误的,正确做法是:迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。

此类是 Java Collections Framework 的成员。

三、HashMap存储结构

学习源码之前,最好在脑海中明确 HashMap 的存储结构,不然后面阅读源码,遇到容量、数量等参数可能会有些许困惑。 相信你已经有所耳闻,HashMap 内部包含了一个 Node 类型的数组 table。Node 存储着键值对。

Node 类源码如下:

static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> { final int hash; final K key; V value; Node<K, V> next;

Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> 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;
}
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} 它包含了四个字段,从 next 字段我们可以看出 Node 是一个链表。即数组中的每个位置被当成一个桶,一个桶存放一个链表。HashMap 使用链地址法来解决哈希冲突,即同一个链表中存放哈希值和散列桶取模运算结果相同的 Node。HashMap 存储结构如下图所示:

四、HashMap 静态属性

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

默认的 table 容量,1<<4 = 2^4 = 16,规定必须是 2 的幂。

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

最大的 table 容量,规定必须是 2 的幂,类型为 int,掐指一算,那只能是 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000。因为 Java中 int 有 32 位,除第 1 位符号位外,数值部分只有 31 位,只有 1<<30 满足条件。

这里需要说明一下,对于 2 的幂,在计算机的世界里是一群特殊的存在,它们的二进制中只有一个1,其余位全为 0。这个特性会影响与它进行位运算后的结果具有一些特殊效果。

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

构造函数中未指定时使用的负载因子。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

相信很多人知道链表长度大于 8 会转为红黑树,依据也就是这个字段的注释说明。但其实这只是条件之一,另一个条件就是下面这个参数。

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 在进行链表转红黑树的时候,第一步是检查链表的长度是否大于等于 8,第二步会检查 table 数组的容量是否小于此数值,若小于,则取消转为红黑树,只对 table 数组进行扩容。

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; 当键值对数量过多时需要对 table 数组进行扩容,并且将每个键值对放到新的桶中(或者不变)。原来的桶的内部结构有可能是链表,也有可能是红黑树,经过一番洗牌之后,如果桶结构为红黑树的键值对数量过低,就会重新转变为链表。低到哪个程度呢?就是这个字段对应的大小。

五、HashMap 成员属性

transient Node<K,V>[] table; HashMap 的内部 Node 类型的数组,属性名为 table。

transient int modCount; 该字段起标记作用,值是对该 HashMap 进行结构修改的次数,主要用于迭代器访问时检测 HashMap 是否因为删除等其它操作内部机构发生变化。

transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; HashMap 内部有很多内部类,扩展了 HashMap 的一些功能,EntrySet 类就是其中一种,该类较为简单,无内部属性,你可以理解为一个工具类,对 HashMap 进行了简单的封装,提供了方便的遍历、删除等操作。

调用 HashMap 的 entrySet() 方法就可以返回 EntrySet 实例对象,为了不至于每次调用该方法都返回新的 EntrySet 对象,所以设置该属性,缓存 EntrySet 实例。

transient int size; 键值对的数量。

int threshold; size 的临界值,当 size 大于 threshold 就必须进行扩容操作。

final float loadFactor; 负载因子,被 final 修饰,在构造方法中就被初始化,不指定就用默认的。

六、HashMap 构造方法

HashMap 的共有三个构造方法,源码如下:

public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
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初看源码,可以发现,被 final 修饰的 loadFactor 一定会在构造方法中被初始化。

带参构造方法主要做的就是对 initialCapacity 和 loadFactor 的校验工作,并且会通过 tableSizeFor 方法计算其合理的初始容量,由于此时 table 数组尚未实例化,所以该合理的初始容量被暂存在 threshold 属性中,由其代为保管。

七、tableSizeFor(int cap) 方法

tableSizeFor(int cap) 静态方法的作用是计算其合理的初始容量,也就是满足 2 的幂,且大于等于参数 cap,最接近的那一个数即可。该方法使用位运算设计了高效的算法逻辑,方法源码如下:

static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
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参数 cap 的值肯定大于 0,故 n 大于等于 0 ,假设 n = 0,经过右移之后,依旧为 0 ,0 与 0 异或依旧为 0 ,通过 return 语句的 n+ 1 计算得 1,即 2 的 0 次幂。

当 n 大于 0 时,n 的二进制位肯定会有位的值为 1,即 001xx..xx 的形式,接着,对 n 右移 1 位得 0001xx..xx,再进行位或,由于 1 与 0 或 1 异或结果都为 1,所以结果必为 0011xx..xx 的形式。以此类推,位移 2 位、4 位、8 位、 16 位,最终该算法能让最高位的 1 后面的所有位全变为 1。

下面用一张图举例说明一下:

该算法的最后再让结果值 n + 1,所得即为 2 的整数次幂。为了让结果使结果大于等于参数 cap,在算法开始时,令 cap - 1。

八、hash(Object key) 方法

该方法是 HashMap 的核心静态方法,用于计算 key 的 hash 值,该方法的源码如下:

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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方法逻辑很简单,key 为 null 返回 0,根据桶下标计算公式 (capacity - 1) & hash,以及 0 与 0 或 1 位与结果均为 0,可知,null 键对应的桶下标为 0 。

当 key 不为 null 时,调用 key.hashCode() 并将 hashCode 的低 16 位与高 16 位异或。

这步操作是因为 table 数组使用 2 的幂作为容量,且计算桶下标是通过 (capacity - 1) & hash,所以仅在当前容量上方的位中变化的 hashCode 将始终发生冲突。

举个例子,初始容量为 16,hash 值按 32 位计算:

16 = 10000(二进制)
16 - 1 =  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 1111
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因为 0 与任何数位与 & 的结果都是 0 ,所以无论 hash 值是多少,计算后除后 4 位外的位必定都为 0,如果 hash 值只在前 32 - 4 = 28 位发生变化,计算后的结果都是相同的,都会放入同一个桶中,始终发生冲突。

因此,设计者们在速度,实用性和位扩展质量之间进行权衡后应用了一种变换,通过将 hashcode 的低 16 位与高 16 位异或向下传播较高位的影响。

由于许多常见的哈希值已经合理分布(比如 hash 值的前 16 位都为 0 的一些数,它们的低 16 位与 高 16 位异或后值不变,因此无法从扩展中受益),并且由于我们使用树来处理容器中的大量冲突,因此我们仅以最方便的方式对一些移位后的位进行异或,以减少系统损失,以及合并最高位的影响,否则由于 table 数组容量的限制,这些位将永远不会在索引计算中使用。

九、桶下标计算公式

计算桶下标时,需要先通过 HashMap 内部的 hash() 方法计算其 hash 值,然后将 hash 值对桶个数取模,即:

hash % capacity 如果能保证 capacity 为 2 的幂,那么就可以将这个操作转换为高效的位运算,也就是 HashMap 源码中的桶下标计算公式:

(capacity - 1) & hash 以上便是 HashMap 内部数组的容量为 2 的幂的其中一个原因,另一个原因是在 resize() 扩容方法中可以更高效的重新计算桶下标。

十、put(K key, V value) 方法

该方法将指定值与该映射中的指定键相关联。若是 Key 已存在,则覆盖并返回旧的 Value(可为 null);若是没有键值对映射,则返回 null。该方法源码如下:

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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可以看到,该方法实际是封装的 putVal() 方法。putVal() 方法有 5 个参数,依次为 key 的 hash 值,key 本身,value 本身,参数 onlyIfAbsent 表示是否在键已存在的情况放弃覆盖旧值,参数 evict 作为 afterNodeInsertion(evict) 方法的参数,并不为 HashMap 所用,而是交由 LinkedHashMap 处理。

该方法的源码如下:

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 步骤①:table为空则创建
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 步骤②:计算桶下标,若是没有碰撞直接放桶里
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        // 步骤③:发生hash碰撞,若键已存在就返回该Node,并用属性 e 引用,若键不存在就创建一个新的Node,并直接插入到桶中
        Node<K,V> e; K k;
        // 检查碰撞的节点是否是头节点
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 若该桶的内部结构是树
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 若该桶的内部结构是链表
        else {
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 直接插入新节点到链表的尾部
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 链表长度大于8转为红黑树处理
                    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;
            }
        }
        // 步骤④:该键已经存在
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                // 直接覆盖,并返回旧值
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    ++modCount;
    // 步骤⑤:检查键值对数量是否超过临界值,是则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}
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十一、resize() 方法

该方法的作用是初始化 table 数组,或增加 table 数组的大小。

如果 table 数组为 null,则根据字段 threshold 中保持的初始容量进行分配。否则扩容,因为我们使用的是 2 的幂,所以每个桶中的元素必须保持相同的索引,或者在新 table 中以 2 的幂偏移。

举个例子,例如容量从 16 扩展为 32 时,具体变化如下:

16-1  =  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash1 =  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash2 =  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
// 桶下标为
(16-1)&hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
(16-1)&hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
容量为 16 时,hash1 和 hash2 经过桶下标计算后结果相同,会进入同一个桶中。当容量扩展为 32 后,新的桶下标计算过程如下所示:

32-1  =  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
hash1 =  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash2 =  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
// 桶下标为
(32-1)&hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
(32-1)&hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
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hash1 和 hash2 经过桶下标公式重新计算之后,hash1的结果不变,所以依旧在原来的桶里;而 hash2 的结果比原来多了 1 位,即 2^4 = 16,也就是偏移了原来的容量大小。如下图所示:

因此,在扩充 HashMap 的时候,不需要重新计算 hash,只需要检查二进制 hash 中与二进制桶下标中新增的有效位的位置相同的那个位(以下简称“新增位”)是 0 还是 1 即可,是 0 的话索引没变,是 1 的话索引变成“原索引+oldCap”。

如何检查新增位是 0 还是 1 呢?HashMap 中使用 hash & oldCap 位与运算检查该新增位。oldCap 是 2 的幂,故二进制表示只有 1 位是 1,且该位正好与之对应。不得不说这个设计还是非常巧妙的,既省去了重新计算 hash 值的时间,而且,由于新增的 1 位是 0 还是 1 可以认为是随机的,因此在扩容的过程,均匀的把之前碰撞的节点分散到新旧桶中。

resize() 方法的源码如下:

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    // 步骤①:根据 oldCap 判断是扩容还是初始化数组,若是扩容..
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大容量就不再扩容,随它去碰撞
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值,就扩容为原来的2倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 步骤②:若是初始化数组,若是字段 threshold 中已经保存初始容量
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    // 步骤③:若是初始化数组,若是字段 threshold 中没有保存初始容量,则使用默认容量
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 步骤④:计算新的键值对临界值
    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"})
    // 步骤⑤:实例化新的 table 数组
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        // 步骤⑥:将每个桶及内部节点都移到新的 table 数组中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                // 去掉旧数组对该桶的引用
                oldTab[j] = null;
                // 若是该桶无哈希碰撞,重新计算桶下标
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                // 若是该桶内部结构为树
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                // 若是该桶内部结构为链表,则碰撞的节点要么在原桶,要么在新桶
                else { // preserve order
                    // 原桶的头尾节点引用
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    // 新桶的头尾节点引用
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 循环遍历桶内碰撞节点
                    do {
                        next = e.next;
                        // 新增位是 0 放原桶
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 新增位是 1 放新桶
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原桶放新 table 数组
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 新桶放新 table 数组
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}
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十二、get(Object key) 方法

该方法返回指定键所映射到的值,如果不包含该键对应的映射关系,则返回 null。

返回值为 null 不一定表示不包含该键对应的映射关系,也可能表示该键对应的值为 null。如果需要验证是否存在该键对应的映射关系可以调用 containsKey() 方法。

该方法的源码如下:

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
方法内部调用的 getNode() 方法,参数为 key 的 hash 值与 key 本身,方法的源码如下:

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    // 步骤①:计算并得到键值对所在的桶
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 步骤②:每次 get 都要先检查该桶头节点是否是要找的键值对,因为不存在哈希碰撞的可能性较大
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        // 步骤③:若是该桶存在哈希碰撞,则遍历桶内节点
        if ((e = first.next) != null) {
            // 如果桶的内部结构是树..
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 如果桶的内部结构是链表..
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}
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十三、treeifyBin(Node[] tab, int hash) 方法

在前面对 put 操作的介绍中,当链表的长度大于等于 TREEIFY_THRESHOLD 也就是 8 时,会调用 treeifyBin() 方法将桶的结构由 Node 转为 TreeNode,即链表转化为红黑树。但严格来说,这句话不应该如此表述。因为 treeifyBin() 方法会判断当前 table 数组的容量是否小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY(64),若是,则放弃链表转为红黑树,而选择扩容。

该方法的源码如下:

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 如果当前 table 数组的容量小于 64 就放弃树化,选择扩容。
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    // 链表转为红黑树
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // hd:链表头节点,tl:链表尾节点
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            // 将Node转为TreeNode,并保持链表的结构
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            // 这一步才是真正的链表转为红黑树
            hd.treeify(tab);
    }
}
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十四、TreeNode.treeify(Node[] tab) 方法

HashMap 的桶类型除了 Node(链表)外,还有 TreeNode(树)。TreeNode 类包含成员方法 treeify(),该方法的作用是形成以当前 TreeNode 对象为根节点的红黑树。该方法源码如下:

final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
    TreeNode<K,V> root = null;
    // 步骤①:遍历当前TreeNode链表
    for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
        next = (TreeNode<K,V>)x.next;
        x.left = x.right = null;
        // 步骤②:如果还未设置根节点..
        if (root == null) {
            x.parent = null;
            x.red = false;
            root = x;
        }
        // 步骤③:如果已设置根节点..
        else {
            K k = x.key;
            int h = x.hash;
            Class<?> kc = null;
            // 步骤④:从根节点开始遍历,插入新节点
            for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
                int dir, ph;
                K pk = p.key;
                // 步骤⑤:比较当前节点的hash值与新节点的hash值
                // 若是新节点hash值较小
                if ((ph = p.hash) > h)
                    dir = -1;
                // 若是新节点的hash值较大
                else if (ph < h)
                    dir = 1;
                // 若是新节点与当前节点的hash值相等
                else if (
                    // 如果新节点的key没有实现Comparable接口..
                    (kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null)
                    // 或者实现了Comparable接口但是k.compareTo(pk)结果为0
                    ||(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                    // 则调用tieBreakOrder继续比较大小
                    dir = tieBreakOrder(k, pk);

                TreeNode<K,V> xp = p;
                // 步骤⑥:如果新节点经比较后小于等于当前节点且当前节点的左子节点为null,则插入新节点,反之亦然
                if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                    x.parent = xp;
                    if (dir <= 0)
                        xp.left = x;
                    else
                        xp.right = x;
                    // 步骤⑦:平衡红黑树
                    root = balanceInsertion(root, x);
                    break;
                }
            }
        }
    }
    // 步骤⑧:确保给定的根节点是所在桶的第一个节点
    moveRootToFront(tab, root);
}
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