本文继续分析HashMap的源码。本文的重点是resize()方法和HashMap中其他的一些方法，希望各位提出宝贵的意见。
话不多说，咱们上源码。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//如果老的数组为空，老的数组容量设为0
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果老的数组容量大于0，首先判断是否大于等于HashMap的最大容量，
//如果true，将阈值设置为Integer的最大值，同时数组容量不变
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//如果扩容后的数组容量小于我们规定的最大数组容量，而且老的数组容量大于等于16，
//对数组进行扩容，扩容后的数组容量为原来的两倍；同时阈值也扩容为原来的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//如果老的数组容量为0，而且老的阈值大于0，则新的容量=老的阈值
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { //老的阈值=0，容量和阈值都初始化为默认值，即16和12
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//如果新的阈值为0，为新的阈值赋值
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"})
//首先定义一个新的容量的数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//遍历老的数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//如果链表中只有一个数据，直接重新计算hash值，放入新的数组中
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果e是红黑树，需要将红黑树拆分后放入新的数组中
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;
}
上面一段代码的内容比较好理解，都已经根据注释就能看懂，主要的内容在下半部分：扩容后和扩容前，数据存放位置的变化。我们可以理解一下。
经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。
image
元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
image
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
image
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。
小结
以上就是HashMap中比较重要的源码分析，希望大家能有所收获。高并发时，HashMap还有一些问题，具体是啥问题，大家搜一搜吧，后续可能会出相应的文章，届时再详细解析。所以，在高并发的情况下，还是尽量使用ConcurrentHashMap，后续也会对ConcurrentHashMap的源码进行解析，希望大家关注。
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