HashMap源码学习

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        public final String toString() { return key + "=" + value; }

        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }

        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

 public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; 
       Node<K,V> p; 
        int n, i;
   //这里的table就是真实的容器，如果容器还是空的
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            //就给对tab进行重新初始化，然后进行将tab的容量大小设置到n，这里的tab和n应该都是零时变量。这里的resize（）就是进行Node数组的初始化过程。
            n = (tab = resize()).length;
  //因为n表示是数组的大小，那么i就是数组的最后一位的下标，通过这个下标与hash值得与操作，基本就是末尾端数据了。也就是定位到了数组的具体元素上，然后看这个元素是否为空
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
      //如果为空，那么就将这个新值创建一个节点填入到这个位置中。
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
   //如果发生冲突
            Node<K,V> e; K k;
   //用冲突节点的hash值与当前的hash值进行比对，如果数组中的hash与新填入的hash以及key进行比较，
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//相同的话就将冲突的赋值给e
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
   //如果p节点是一个树节点，显然这个TreeNode应该是继承了Node。那么就把这个元素压入到红黑树中
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
//如果是正常的链表，就遍历
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
//遍历到了最后边了，然后添加一个新节点。
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
//如果节点数目大于转换为红黑树的转化限制8，也就是当大于8的时候就将其转化为红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
 //这块应该是跳转红黑树了
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                  //如果链表都冲突了，并且key一样。那么直接退出
                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
//如果key冲突了，那么就进行换值操作
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
     //  添加一个元素之后对modCount进行加一操作
        ++modCount;
     //对hashMap的容量进行加一操作，如果size大于了threshod就重新调整
        if (++size > threshold)
//重做hashMap，相当于扩容了
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

final Node<K,V>[] resize() {
   //拿到老的数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;
//老的数组容量
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//老的重做限制，这个threshold和加载因子有关系
    int oldThr = threshold;
新容量
    int newCap, 
新的重做限制
newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
      // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍，并且还要不小于最大容量限制
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
        //把oldThresh扩大两倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {        
       // 如果为0，就是初始化的那种状态，就让容量等于初始化容量
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
      //设置扩容上限
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
     // 计算新的resize上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;

    //声明新的数组，进行resize操作了。
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
      // 把老的Node数据逐步移动到新的Node数组中，相对于重新做一遍
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
          //用e缓存老的节点
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
              // 清除原来table[i]中的值
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    如果是红黑树
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else {
                    // 链表操作
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        // 计算出的索引值等于现在的索引值。
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        // 原索引+oldCap，不是原索引，就移动原来的长度
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    // 原索引放到Node数组中
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    // 原索引+oldCap放到Node数组中
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; 
        Node<K,V> first, e;
        int n; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        如果命中了Node数组元素，直接取出Node返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //如果不是Node数组的元素，则查询链表
            if ((e = first.next) != null) {
                if (first instanceof TreeNode)
                     //如果是红黑树，则从红黑树中取
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    //否则从链表中遍历
                    if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

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;
}