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put(K key, V value)

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;
        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);
        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 {
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        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;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

通过put方法我们可以看到有三种情况：

• 当数组为null
• 当数组中的链表没有节点
• 当数组中的链表有节点
  1. 如果数组中的值为树
  2. 如果数组中的值为链表

当数组为null

当数组为null的时候，他会调用resize方法，resize方法用来给HashMap扩容，当HashMap中的数据越来越多就会使key的碰撞概率越来越大，为了减少碰撞的概率，我们就需要给HashMap扩容，扩容之后HashMap需要将原来的数据重新计算位置放入新的数组中。

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            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);
        }
        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"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    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;
                            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;
    }

这个扩容又有三种可能：

• 如果老的数组有值
• 老的数组的阈值大于0，并且老数组没有值

这种情况解释一下就是当我们创建HashMap的时候可以传入一个初始化大小，当还没有向HashMap中添加数据的时候，它就不满足条件1，反而满足条件2

• 当数组为空，并且他的阈值也为0的时候

这种情况出现在创建HashMap的时候使用的是空参的构造方法

扩容-如果老的数组有值

• 如果老数组的长度已经到达最大长度，那么他的阈值会设置为Integer的最大值，并且不会再去扩容
• 如果扩容两倍之后没有达到最大值那么就将阈值扩大两倍

扩容-老的数组的阈值大于0，并且老数组没有值

直接将老数组的阈值作为数组的长度

扩容-当数组为空，并且他的阈值也为0的时候

初始化默认数组长度为16，阈值为数组长度加载因子=160.75=12

---

做完以上操作我们就知道这个数组到底有多大了，接着去创建数组。接下来就是将老的数组中的数据存到新数组中对应的位置。

if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    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;
                            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;
                        }
                    }
                }
            }
        }

这里遍历了老的数组，将数组每一个位置的链表拿出来，又分成了三种情况

• 链表只有一个节点
  将该链表重新计算位置放在新的数组中
• 树结构
  本节我们暂时不细看，下一节细挖一下红黑树的查找和添加
• 链表有多个节点
  (e.hash & oldCap) == 0 表示该节点还在原来数组中的位置(表示hash值的高位为0，也就是不超过原数组长度的大小)，直接放入新数组的对应位置就好，否则就重新计算放入新数组的位置

举个例子理解一下为什么放在j+oldCap位置
数组长度为16，二进制为10000
有一个hash值二进制为 10001，
他在原数组中位置是1，但是当数组扩容以后长度变成了32，二进制为100000
那他在新数组中的位置就是 32-1(11111)&10001=10001,十进制就是17
就相当于1+16(原数组的长度)

当数组中的链表没有节点

此时直接创建一个节点放入数组中

当数组中的链表有节点

• 数组中的链表已经转换成了红黑树
  这个我们下一篇再细挖
• 数组中还是存放的链表
  判断链表的长度是不是超过8，如果超过8就需要转成红黑树，如果没有超过8就创建一个节点放在后面，如果这个节点已经存在就将原值返回。