JAVA-HashMap1.8篇

基于JDK1.7版本或之前的HashMap,JDK1.8的HashMap基于数据结构进行了优化，采用了数组+链表+红黑树的结构

主要成员变量：

     /**默认容量，1向左移位4个，00000001变成00010000，也就是2的4次方为16，使用移位是因为移位是计算机基础运        算，效率比加减乘除快。**/
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
    //最大容量，2的30次方。
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    //加载因子，用于扩容使用。
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //当某个桶节点数量大于8时，会转换为红黑树。
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    //当某个桶节点数量小于6时，会转换为链表，前提是它当前是红黑树结构。
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    //当整个hashMap中元素数量大于64时，也会进行转为红黑树结构。
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    //存储元素的数组，transient关键字表示该属性不能被序列化
    transient Node<K,V>[] table;
    //将数据转换成set的另一种存储形式，这个变量主要用于迭代功能。
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    //元素数量
    transient int size;
    //统计该map修改的次数
    transient int modCount;
    //临界值，也就是元素数量达到临界值时，会进行扩容。
    int threshold;
    //也是加载因子，只不过这个是变量。
    final float loadFactor; 

put操作

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) {
        //tab 哈希数组，p 该哈希桶的首节点，n hashMap的长度，i 计算出的数组下标
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //获取长度并进行扩容，使用的是懒加载，table一开始是没有加载的，等put后才开始加载
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        /**如果计算出的该哈希桶的位置没有值，则把新插入的key-value放到此处，此处就算没有插入成功，也就是发生哈希冲突时也会把哈希桶的首节点赋予p**/
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //发生哈希冲突的几种情况
        else {
            // e 临时节点的作用， k 存放该当前节点的key 
            Node<K,V> e; K k;
            //第一种，插入的key-value的hash值，key都与当前节点的相等，e = p，则表示为首节点
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //第二种，hash值不等于首节点，判断该p是否属于红黑树的节点
            else if (p instanceof TreeNode)
                /**为红黑树的节点，则在红黑树中进行添加，如果该节点已经存在，则返回该节点（不为null），该值很重要，用来判断put操作是否成功，如果添加成功返回null**/
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            //第三种，hash值不等于首节点，不为红黑树的节点，则为链表的节点
            else {
                //遍历该链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //如果找到尾部，则表明添加的key-value没有重复，在尾部进行添加
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //判断是否要转换为红黑树结构
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) 
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果链表中有重复的key，e则为当前重复的节点，结束循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //有重复的key，则用待插入值进行覆盖，返回旧值。
            if (e != null) { 
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        //到了此步骤，则表明待插入的key-value是没有key的重复，因为插入成功e节点的值为null
        //修改次数+1
        ++modCount;
        //实际长度+1，判断是否大于临界值，大於则扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        //添加成功
        return null;
    }