HashMap术语介绍
桶： 就是hashmap的table数组
bin: 就是挂在数组上的链表或是树结构
Node：一般节点
TreeNode: 红黑树节点
capacity： 默认16，table总容量
MIN_TREEIFY_CAPACITY ：默认64，转化为红黑树table最小大小
TREEIFY_THRESHOLD ：默认8，转化为红黑树的阈值
loadFactor: 默认0.75，table扩容因子，当实际length大于等于 capacity * loadFactor时会进行扩容，并且扩容是按照2的整数次幂
threshold: capacity* loadFactor
源码分析
Node节点
- HashMap中一般的节点都是Node，是基本的hash bin node，只有当某个bin上的链表树化后，才会转化为TreeNode节点。
- Node节点主要包含四个元素
- hash：哈希值
- key：键
- value：值
- next：指向链表的下一个结点的指针
HashMap容量规整化
- 由tableSizeFor实现，因为Map的容量必须为2的幂，所以，当我们初始化容量不是2的幂的时候，map的tableSizeFor函数会自动将我们的自定义的容量大小转化为大于这个容量的最小的2的幂的容量。
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;
}
构造函数
- 有四个构造函数
- HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) ： 设置初始容量和加载因子
- HashMap(int initialCapacity)：设置初始容量，并使用默认的加载因子
- HashMap()：空参构造，使用默认的加载因子0.75
- HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)：传入一个Map，然后把该Map转为hashMap
hash()
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
先获取到key的hashCode，然后进行移位再进行异或运算，做异或是为了减少hash冲突。
map.get(Object key)
- 存在key，返回对应的value；不存在，则返回null
- 具体实现：
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//是否是头结点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 总是检查bin中链表第一个节点，是的话直接返回头结点
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//不是头结点的情况
if ((e = first.next) != null) {
//bin的结构为红黑树结构
if (first instanceof TreeNode)
//去红黑树上查找节点
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {//链表结构，遍历链表，找到返回
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
先检查table的每个bin中链表的第一个Node的hash是否等于我们要查找的这个key的hash，以及检查key是否相等，相等则直接返回这个节点；
其次才是沿着链表往next找。（如果first节点是TreeNode的话，那就以树的遍历方式getTreeNode()找，否则就直接按照链表的方式查找。）
map.put(K key, V value)
- 将指定key与value存进map中。 如果map中先前有这个key，则将替换对应的旧的value。
- 具体实现：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
// tab:哈希数组 p:bin的首节点
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//初始化，懒加载模式，当第一次put操作的时候才开始初始化，扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//bin为null，初始化第一个节点，将新插入的k，v放入到这个bin中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// bin中已经有key了，也就是发生了hash冲突，下面是处理hash冲突的几种方式
Node<K,V> e; K k;
//1.插入的key的hash值等于当前首节点的hash值，key也等于当前节点的key
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//指定key的值已存在，那么记录下原先的值
e = p;
//2. hash值不等于首节点，判断该p是否属于红黑树的节点
else if (p instanceof TreeNode)
//以红黑树插入节点的方式进行添加节点的操作
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//3.hash值不等于首节点的hash值，也不为红黑树的节点，则是链表的节点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//达到阈值转为红黑树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 如果链表中有重复的key，e则为当前重复的节点，结束循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//有重复的key，则用待插入值进行覆盖，返回旧值。
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
//空实现，为LinkedHashMap预留
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//4.修改次数+1
if (++size > threshold)
resize();
//空实现，为LinkedHashMap预留
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
先初始化，如果table为null，则resize；
如果bin为null，初始化第一个节点，key和value即我们要put进去的k，v；
否则，则发生了hash冲突，具体有下面几种情况：
1.插入的key的hash值等于当前首节点的hash值，key也等于当前节点的key，指定key的值已存在，那么记录下原先的值。
2.hash值不等于首节点，判断该p是否属于红黑树的节点，如果bin下的节点是TreeNode的话，意味着这个bin下的数据结构是红黑树，那么就会以红黑树插入节点的方式插入这个要插入的节点。
3.hash值不等于首节点的hash值，也不为红黑树的节点，则是链表的节点，遍历链表，找到链表尾部，如果要添加的key没有重复，就使用尾插法（注：1.8之前是头插法）插入节点，如果有重复的key，则结束循环。其中添加节点后也要判断是否需要转为红黑树结构，也就是bin下面的size时候大于TREEIFY_THRESHOLD，如果大于，把该bin的所有节点转为TreeNode节点，即把链表转成红黑树。
map.resize()
- 扩容操作,扩容后的容量必须是2的幂
- 具体实现
final Node<K,V>[] resize() {
//把没插入之前的哈希数组记录为oldTab
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//oldCap>0，也就是说不是首次初始化，因为hashMap用的是懒加载
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}//其他情况扩容两倍
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);
}
//初始化时容量小于默认值16的，上面newThr没有赋值，所以在这里开始赋值，按默认值赋值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//把上面各种情况分析出的临界值，在此处真正进行改变，也就是容量和临界值都改变了。
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//开始初始化
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
//遍历old中的元素到new中去
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e; //临时节点
//当前的hash bin的位置不为null，保存这个bin的头结点
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null; //该索引出的值置空，便于回收
//如果下标处的节点没有下一个元素
if (e.next == null)
//临时节点存入newTab
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//红黑树结构时
else if (e instanceof TreeNode)
//直接树转移到newTab中
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 链表结构，遍历链表，将old移至new
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> 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;
}
resize的主要步骤也比较清晰：
1.因为HashMap是采用的懒加载，所以当执行第一次put的时候才会初始化map，也就是开始resize的过程。若不是第一次初始化，则在另一种情况下对newTab的一些属性进行复制，具体的过程如上。
2.创建好新的newTab数组后，就要将old里面的元素移到new当中去，中间还是要经过和put操作一样的判断过程，该bin是否只有一个首节点——>哈希冲突时，该节点是否是红黑树结构的，如果是直接将tree移到newTab中——>剩下的情况就是bin的结构是链表，则直接遍历old的链表元素到newTab中。
map.remove(Object key)
- 按照key来移除map里面的key以及对应的value
- 具体实现：
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//哈希数组不为null，且长度大于0，然后获得到要删除key的节点所在是数组下标位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//如果数组下标的节点（bin的首节点）正好是要删除的key，先用node节点保存这个节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//如果要删除的节点，在链表或者红黑树上
else if ((e = p.next) != null) {
//为红黑树的节点
if (p instanceof TreeNode)
//遍历红黑树，找到该节点，返回
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//链表结构，遍历链表找到节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//找到要删除的节点后，判断!matchValue，一般情况下，!matchValue都为true
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//红黑树结构，则去红黑树上删除节点
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//链表结构，并且要删除的是链表头，直接让下一个元素当头结点
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else//为链表结构，删除的节点在链表中，把要删除的下一个结点设为上一个结点的下一个节点
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
具体步骤如上注释
