前言
本文从三个部分去探究HashMap的链表转红黑树的具体时机：
1、从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明；
2、【重点】解析HashMap.put(K key, V value)的源码；
3、测试；
一、从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明，简单了解HashMap的链表转红黑树的时机
HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明：
/**
* 使用红黑树(而不是链表)来存放元素。当向至少具有这么多节点的链表再添加元素时，链表就将转换为红黑树。
* 该值必须大于2，并且应该至少为8，以便于删除红黑树时转回链表。
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 当桶数组容量小于该值时，优先进行扩容，而不是树化：
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
二、【重点】解析HashMap.put(K key, V value)的源码，去弄清楚链表转红黑树的具体时机
通过查看HashMap的源码可以发现，它的put(K key, V value)方法调用了putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)来实现元素的新增。所以我们实际要看的是putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)的源码。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
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); //直接放在散列表上的节点，并没有特意标识其为头节点，其实它就是"链表/红黑树.index(0)"
else {
Node<K, V> 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<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { //下面的代码是探究“链表转红黑树”的重点：
for (int binCount = 0;; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) { //沿着p节点，找到该桶上的最后一个节点：
p.next = newNode(hash, key, value, null); //直接生成新节点，链在最后一个节点的后面；
//“binCount >= 7”：p从链表.index(0)开始，当binCount == 7时，p.index == 7,newNode.index == 8；
//也就是说，当链表已经有8个节点了，此时再新链上第9个节点，在成功添加了这个新节点之后，立马做链表转红黑树。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash); //链表转红黑树 break;
}
……
p = e;
}
}
……
}
……
}
通过源码解析，我们已经很清楚HashMap是在“当链表已经有8个节点了，此时再新链上第9个节点，在成功添加了这个新节点之后，立马做链表转红黑树”。
三、通过debug，进一步理解链表转红黑树的具体时机
1. 自定义一个类：该类中去重写hashCode()，让一组数据能得到同样的哈希值，从而实现哈希碰撞。同时也重写equals()方法。
public class A03Bean {
protected int number;
public A03Bean(int number) {
this.number = number;
}
/**
* 重写hashCode()方法，只要是4的倍数，最后算出的哈希值都会是0.
*/
@Override
public int hashCode() {
return number % 4;
}
/**
* 也必须重写equals()方法。当发生哈希冲突的时候，需要调用equals()方法比较两个对象的实际内容是否相同。
*/
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (obj == null)
return false;
if (getClass() != obj.getClass())
return false;
A03Bean other = (A03Bean) obj;
if (number != other.number)
return false;
return true;
}
}
2. 将自定义类A03Bean的实例放到HashMap中：
public class A03Method_TreeifyBin2 {
public static void main(String[] args) {
HashMap<A03Bean, Integer> hashMap = new HashMap<>();
hashMap.put(new A03Bean(4), 0);
hashMap.put(new A03Bean(8), 1);
hashMap.put(new A03Bean(12), 2);
hashMap.put(new A03Bean(16), 3);
hashMap.put(new A03Bean(20), 4);
hashMap.put(new A03Bean(24), 5);
hashMap.put(new A03Bean(28), 6);
hashMap.put(new A03Bean(32), 7);
hashMap.put(new A03Bean(36), 8);
hashMap.put(new A03Bean(40), 9);
hashMap.put(new A03Bean(44), 10);
System.out.println("hashMap.size = " + hashMap.size());
//查看是否所有对象都放到HashMap中了：
for(A03Bean key : hashMap.keySet()) {
System.out.println(key.number);
}
}
}
3.debug，断点查看当同一个桶上的链表的长度达到多长时会做“链表转红黑树”的操作。
断点打在HashMap.putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)方法的“treeifyBin(tab, hash);”这里。
4.测试结果：
当put进第9个元素（hashMap.put(new A03Bean(36), 8);）时，HashMap做了链表转红黑树的操作。
也就是说：当链表已经有8个元素了，此时put进第9个元素，先完成第9个元素的put，然后立刻做链表转红黑树。这个结论和第2点中得到的结论一致。
最后的输出结果也证明了所有的元素都成功put进了集合中，hashMap.size等于11。
到这里，有关“HashMap的链表转红黑树的具体时机”算是解释清楚了，有时间再探究“HashMap的红黑树转回链表的具体时机”。
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