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HashMap源码，大家已经研究透了，它的主要流程想必大家都非常清楚了。今天就聊聊大家可能忽视的几个问题。
一 、初始化容量大小的计算
HashMap扩容是一个很消耗资源的操作（遍历所有的数据，放入新的数组中），所以我们在创建HashMap对象的最好能确定合适的初始化容量大小，避免扩容的发生。
HashMap指定初始化容量大小很简单，只需要在构造方法传入容量的大小。如：Map data = new HashMap(21); 值得注意的是，传入的容量大小并不是实际的容量大小，它会转为不小于该传入容量的大小的2的n次方（为什么一定要这样做呢？后面我们会讲到），比如，传入20 ，实际初始化容量大小为32 （2^5）.
这个2的n次方值是怎么计算得到呢？HashMap巧妙的运用了位运算的或（|）和按位右移补零操作（>>>）获得。具体源码如下：
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;
}
对于位运算不熟的同学来说，看到这样的代码会一脸懵逼吧。n |= n >>> 1 这是什么意思哦？稍微改变一下格式：n = n | (n >>> 1)，这样好理解一点了吧。这样做的目的是什么呢？我们一步一步来试验一下，假设传入的是21。
int n = cap - 1; // n = 20;
n |= n >>> 1;
解释：
n >>> 1将n的二进制码向右移位1位，如20的二进制码为10100，向右移1位，结果就是1010,
n = n | n >>> 1;
10100
1010 或操作
-----
11010 结果
n |= n >>> 2;
解释：
11010
110 （原n = 11010 向右移两位）
-----
11110 结果
n |= n >>> 4;
解释：
11110
1 （原n = 11110 向右移四位）
-----
11111 结果
依此类推，我们可以发现，依次执行计算，可以逐渐把最高位前 n 位变为1，最终就是把传入的容量大小的二进制全都转为了1。最后结果再加上1，就变为了我们期望的结果，2 ^ n 次方。
ps: HashMap容器初始化是懒加载的，当添加第一条数据，它会真正开辟一个初始化容量大小的数组空间。
二、 HashMap的hash值计算及节点放入数组的位置
我们都知道每个对象都有一个确定的hashCode，它是一个int型，通过它与容量cap取余计算，可以获得它在数组[0, ..., cap-1]中的一个位置。在HashMap中，并没有直接使用hashCode进行取余计算以确定具体的位置，它是通过以下方法获得Hash值
static final int hash(Object key) {
int h;
// 获取key的hashCode, 再向右移动16位 (h >>> 16)，从而得到原高位16位的一个数
// 再将这个数与hashCode 进行异或运算，得到新的hash值。
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
为什么要进行这样的计算呢？我们先看看它是怎么根据hash值确定在数组的位置的
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> 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);
核心代码就是：i = (n - 1) & hash], n 为哈希表容量大小，前面说过, 容量大小为2的n次方，而 n - 1之后，它的二进制所有位都变为1了。 再与hash 进行「&」运算（位与运算，如果相对应位都是1，则结果为1，否则为0），实际得出来的值就是hash值的低位，具体取低位的几个数，与容量大小有关。（归功于容量为2的n次方，我们才能快速的直接通过&运算取余，这也回答了我们刚刚提的问题，为什么容量的大小应为2的n次方）。
通过上面的分析，我们可以得出这样的结论：根据hash值的低位确定它在数组的位置。正因为这样，如果不特殊处理，32位的hashCode我们大概率只会用到部分低位数据。而通过(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，高位与低位的异或运算，就可以达到充分利用32位hashCode所有位的目的。
三、扩容：旧元素放在新空间的哪个位置？
当HashMap元素数量达到阈值（总容量 * 负载因子0.75）时，它就会扩容：table数组空间变为原来容量的2倍，并把旧元素重新放入新空间里。那么，旧元素会放入新空间的哪个位置呢？
HashMap存放元素会用三种数据结构：
- 数组，当节点hash计算位置在数组为空时，直接放入数组中
- 链表，当节点出现hash冲突时，会放入节点链表里。（前提链表长度小于8）
- 红黑树，当链表长度达到8时，链表转为红黑树。
所以旧元素放入新空间的具体位置我们需要分三种情况考虑：
-
数组, 源码核心代码：
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;它是将节点hash值与新容量进行与运算得出新的位置，可能的结果是在原来的位置对应的位置上，也可能是原来位置*2上。因为旧的位置计算方法为，e.hash & (oldCap - 1)，而newCap相对于oldCap,高位多了一个1。进行与运算时，结果可能与原来一样，也可能比原来在高位多出一个1 -
链表：从上面数组中，我们得知节点hash值重新运算的结果可能与之前一样，也可能是之前的*2。同一个链表上的所有的节点计算结果也无外乎是这两种情况，所以它将拆为两个链表，分别放入对应的位置。
// 源码 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); // 旧位置链表 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 新位置链表 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } -
红黑树，原理跟链表一样，也会拆成两棵红黑树。但有点不一样的是，每棵红红黑树的节点数可能小于6，这时候就需要退化成链表了。涉及到红黑树的操作比较复杂，就不在这里细谈啦~
