一、创建HashMap对象
HashMap有两个重要的参数，容量(Capacity)和负载因子(Load factor)
HashMap有四个构造函数，负载因子默认为0.75无法改变。如果初始化时指定容量，会调用tableSizeFor方法计算出临界值，put数据的时候如果超出该值就会扩容，该值肯定也是2的倍数，算法为
（容量总是2的倍数，为什么呢？为了寻址的快速。寻址是通过 index & (table.length-1)实现的，其实就是一个取模，如果table.length 是2的倍数的话，table.length-1 总是 111111... 的结构，与运算可以方便的得到mod值。）
// 返回大于输入参数且最近的2的整数次幂的数
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;
}
二、PUT
1、对key的hashCode()做hash，然后再计算index;
扰动函数。。不是很懂
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
image.png
2、如果没碰撞调用newNode方法直接放到Hash桶里；
创建Node<K,V>放到Hash桶中，Node<K,V>实现了Map.Entry<K,V>,是map中的Key-value对
3、如果碰撞了，以链表的形式存在Hash桶后；
4、如果碰撞导致链表过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换成红黑树，以提高查询速度；
5、如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
6、如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize。
public V put(K key, V value) {
// 对key的hashCode()做hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* Implements Map.put and related methods
*
* @param key的hash值
* @param 待存储的key值
* @param 待存储的value值
* @param 是否需要替换相同的value值，如果为true，表示不替换已经存在的value
* @param 如果为false，表示数组是新增模式
* @return 插入的值，如果没有则返回空
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// tab为空则创建，存入前先把table的引用拿来（不明白为什么要拿table的引用不直接对table进行操作），table用transient关键词修饰，阻止序列化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 计算index，并对null做处理
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 节点存在
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 该链为树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 该链为链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 把数据添加到桶的尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果超过了负载，则把链表转换为红黑树
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;
}
}
// 写入
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 超过load factor*current capacity，resize
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
三、GET
1、判断Hash桶里面是否里面有Node
2、判断第一个Node的hash和key的hash是否相同，相同调用equals方法判断，两个条件都成立直接返回Node
3、如果第一个Node下面还有节点，如果有且是红黑树的话使用红黑树的getTreeNode方法获取，
如果是链表直接遍历链表
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param key的hash
* @param key
* @return the node, or null if none
*/
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 判断Hash桶里面是否里面有Node
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 如果first的hash和key的hash是否相同，相同调用equals方法判断，两个条件都成立直接返回first
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// first下面还有节点是红黑树的话使用红黑树的getTreeNode方法获取，否则直接遍历链表
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
四：resize
当put时，如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例，那么就会发生resize。在resize的过程，简单的说就是把bucket扩充为2倍，之后重新计算index，把节点再放到新的bucket中。
例如我们从16扩展为32时，具体的变化如下所示：
image.png
其中n即表示容量capacity。resize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.png
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算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.png
/**
* 当超过限制的时候会resize，
* 然而又因为我们使用的是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
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 原大小
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 下一个要扩展的大小，负载*容量
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 如果原大小超过了2的30次方。。。那就不扩了，扩不动
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 新的容量大小是原容量的两倍，而且要小于1<<30 ,oldCap要大于最小1 << 4
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// 把新的大小放大两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//表示在实例化HashMap时，调用了HashMap的带参构造方法，初始化了threshold，这时将阈值赋值给newCap，因为在构造方法 中是将capacity赋值给了threshold。
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 表示实例化HashMap是，调用的是HashMap的默认构造方法，则newCap和newThr都使用默认值。
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 这个时候如果newThr为0，则表示可能是扩容后大于了MAXIMUM_CAPACITY，也有可能oldCap小于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) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
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;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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