HashMap中的Field// HashMap默认初始化长度，默认值为16，必须为2的幂次方static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 <&
HashMap中的Field
// HashMap默认初始化长度，默认值为16，必须为2的幂次方static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16// 最大长度，如果任意一个带有参数的构造函数隐式指定时使用的最大容量。 必须是两个<= 1 << 30的幂。static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;// 在构造函数中未指定时使用的负载因子static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;// 是否转换成红黑树的链表长度的阀值static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;// 取消树化的阀值static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;// 进行树化时，数组的最小长度阀值static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;// 该表在首次使用时初始化，并根据需要调整大小。分配后，长度始终是2的幂。transient Node<K,V>[] table;// 保存缓存的entrySet（）。请注意，* KeySet（）和values（）使用AbstractMap字段transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;// 长度transient int size;// 对该HashMap进行结构修改的次数*结构修改是指更改HashMap中的映射次数或以其他方式修改其内部结构（例如，重新哈希）的次数。transient int modCount;// 下一个要调整大小的大小值（容量*负载系数）(capacity * loadFactor) 数组扩容的阀值int threshold;// 负载因子final float loadFactor;HashMap的初始化方式
// 空参public HashMap();// 指定初始化长度public HashMap(int initialCapacity);// 指定初始化长度和负载因子public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor);// 构造一个新的HashMappublic HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m);指定初始化长度
/** * @param initialCapacity 初始化长度 */public HashMap(int initialCapacity){ this.HashMap(initialCapacity,loadFactor)}/** * @param initialCapacity 初始化长度 * @param loadFactor 负载因子 */public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +initialCapacity); if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);}指定初始化长度时，会使用默认负载因子，调用指定初始化长度和默认的负载因子的构造函数。
在HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)中，调用tableSizeFor(int cap) 计算要调整容器的大小
/** * @param cap 初始化长度 * @return 对于给定的目标容量，返回两倍大小的幂。 */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;}对初始化长度，进行移位和按位或运算(运算规则：0|0=0; 0|1=1; 1|0=1; 1|1=1)；
例如：初始化长度为5时
Put 方法
/** * 将指定的键与值进行关联 * @param key 键 * @param value 值 */public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true);}/** * 计算hash值 * 计算key.hashCode() 并将散列*的较高位扩展（XOR）到较低位 * 因为该表使用2的幂次掩码，所以仅在当前掩码上方的位中发生变化的哈希集将总是冲突 * @param key 计算hash值得对象 */static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}/** * @param hash hash值 * @param key 关键的键 * @param value 关联的值 * @param onlyIfAbsent 如果为true，请不要更改现有值 * @param evict 如果为false，则表处于创建模式 */final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { // 节点数组集合 Node<K,V>[] tab; // 节点 hash值、键值对和下一个节点的指针，参见下方Node节点的结构 // 保存的是传入的key通过hash值计算出的索引，在节点数组中对应的节点 Node<K,V> p; int n, i; // 判断此时的数组是否为null,实际HashMap初始化值是在第一次添加值得时候 // 若为null或者长度为0,则调用resize()方法进行初始化数组空间,参见下方resize()方法 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 使用取地址法，计算当前键在数组中的索引位置 // 将当前索引位置的节点赋值给 p 节点 // 若当前节点为空，则创建一个新的节点，添加到指定索引位置的节点数组中 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { //指定索引位置不为空时，则产生hash冲突，此时以链表的形式存储 // e 为通过取地址法计算出当前hash值对应的节点数组中的节点 Node<K,V> e; K k; // p.hash == hash 判断指定索引位置的p节点的hash值与传入的hash值是否相同; // (k = p.key) == key 判断指定索引位置的p节点的键与传入的键key的地址是否相同 // key != null && key.equals(k) 判断键不为空并且指定索引位置的p节点的key的值是否相同 if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 传入的key在数组中已经存在，属于重复的键，对应的值会进行覆盖操作 e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 当前指定索引位置的节点为红黑树节点，添加树节点 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { // 属于产生了hash冲突，但是还未树化的链表 // 执行死循环，查找该索引位置的链表中的尾结点 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 若当前节点数组中的p节点的下一个节点为null if ((e = p.next) == null) { // 新建一个节点，添加到 p 节点后面 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 当前尾结点的长度是否达到树化的阀值 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st // 达到树化阀值，判断是否满足将链表树化为红黑树 treeifyBin(tab, hash); break; } // e.hash == hash 判断链表中的节点的hash值与传入键值对的hash值 // (k = e.key) == key 比较链表中的key 与传入的key地址 // key != null && key.equals(k)) 比较传入的key与链表中的key // 应该不会执行下面的if代码，相同链表中的hash值应该是一致的 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; // onlyIfAbsent为false，则表处于创建模式 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 当前数组长度+1 大于扩容的阀值，进行数组扩容 if (++size > threshold) // 扩容 resize(); afterNodeInsertion(evict); return null;}treeifyBin() 方法：
/** * 判断是否达到将链表树化为红黑树并且树化操作的条件 */final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; // 数组为空，或者数组长度小于64时，不树化，只进行数组扩容 if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) resize(); // 链表转换为红黑树操作 else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { // 创建新节点，next域为null TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) hd = p; else { p.prev = tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) != null); if ((tab[index] = hd) != null) hd.treeify(tab); }}newNode()方法：
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { return new Node<>(hash, key, value, next);}Node结构：
/** * 自定义节点内部类 */static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { // 当前节点key 的 hash值 final int hash; // 键 final K key; // 值 V value; // 指向下一个节点的指针 // 在产生hash冲突时，会以链表的形式存储，此属性指向当前节点的下一个节点 Node<K,V> next; // 构造方法 Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } //... 省略了Node节点中的一些方法}resize()方法：
/** * 数组的初始化、扩容方法 * @return 节点数组对象 */final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; // 判断数组是否为空(是否初始化) int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 老的数组长度的扩容阀值 int oldThr = threshold; // 新数组初始化长度和扩容阀值 int newCap, newThr = 0; // 数组已经初始化，此时执行扩容操作 if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 数组长度小于最大长度 // 数组长度扩大2倍 newCap = oldCap << 1 (newCap = oldCap * 2)的值小于最大长度 // 老数组长度大于默认初始化长度 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) // 新的数组长度的扩容阀值扩大 2倍 newThr = oldThr << 1 (newThr = oldThr * 1) newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 数组还未初始化，调用了指定初始化长度的构造函数， 扩容阀值大于 0 // oldThr 长度是 在初始化构造函数中，通过tableSizeFor(cap)方法计算 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold // 数组的长度为 老数组的扩容阀值 newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults // 数组还未初始化，通过空参构造方法初始化 // 默认长度与默认的数组扩容阀值 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) { // 若新数组的扩容的阀值为 0,则通过计算公式计算长度 float ft = (float)newCap * loadFactor; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } // 将新数组的扩容阀值 赋值给成员变量 threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) // 初始化一个长度为newCap的节点数组，赋值给成员变量table Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; table = newTab; // 数组扩容操作，老数组不为空 if (oldTab != null) { // 遍历数组集合 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { // 取出节点数组中对应索引位置的节点，并且将老节点数组中对应索引位置的节点置为null oldTab[j] = null; if (e.next == null) // 取出节点为当前链表的尾结点 // 根据当前节点的hash值与新数组长度，重新计算索引位置，存放当前节点数据 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // 取出节点为红黑树的树节点，参见下面的split()方法 ((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) { // 数组或链表中 低位节点 if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { // 数组或链表中 高位节点 if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { // 将低位节点直接存储到数组中对应的索引位置 loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { //将高位节点存储到扩容后的数组中对应的索引位置 hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab;}TreeNode 红黑树节点
Field 属性：
// 父节点TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links// 左叶子节点TreeNode<K,V> left;// 右叶子节点TreeNode<K,V> right;// 前一个节点TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion (删除后需要取消链接)// 是否是红节点boolean red;split() 方法：
/** * 将树箱中的节点拆分为上部树箱和下部树箱，如果现在太小，则或取消树化；仅从调整大小调用。 * @param map HashMap集合 * @param tab 新的节点数组 * @param index 被拆分表的索引 * @param bit 老的数组的长度 */final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) { TreeNode<K,V> b = this; // Relink into lo and hi lists, preserving order TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null; TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null; int lc = 0, hc = 0; for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) { next = (TreeNode<K,V>)e.next; e.next = null; if ((e.hash & bit) == 0) { // 低位节点 // 尾插法 if ((e.prev = loTail) == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; // 低位节点数 ++lc; } else { // 高位节点 if ((e.prev = hiTail) == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; // 高位节点数 ++hc; } } if (loHead != null) { if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) // 除树化，链表节点小于等于6时，红黑树转换成链表 tab[index] = loHead.untreeify(map); else { // 树节点转存到新的数组中指定的索引位置 tab[index] = loHead; if (hiHead != null) // (else is already treeified) 否则，已经存在树 loHead.treeify(tab); } } if (hiHead != null) { if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) // 除树化，链表节点小于等于6时，红黑树转换成链表 tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map); else { // 树节点转存到新的数组中指定的索引位置 tab[index + bit] = hiHead; if (loHead != null) hiHead.treeify(tab); } }}putTreeVal() 添加节点方法
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,int h, K k, V v) { Class<?> kc = null; boolean searched = false; TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this; for (TreeNode<K,V> p = root;;) { int dir, ph; K pk; // 判断是左节点还是右节点 if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; else if (ph < h) dir = 1; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) // 当前添加节点为根节点 p 节点 return p; // comparableClassFor 判断是否实现了Comparable<C>接口 // 实现了Comparable<C>接口,则返回当前类型，否则返回 null else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || // 判断pk是否为空 | => pk == null => 0 或者 // 判断pk是否是kc的类型 | => pk.getClass() != kc => 0 // 比较 k 与 x 是否相同 否则 => ((Comparable)k).compareTo(pk)) (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { if (!searched) { TreeNode<K,V> q, ch; searched = true; // p节点左子树不为null,则搜索左子树 if (((ch = p.left) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null) || // p 节点右子树不为 null, 则搜索右子树 ((ch = p.right) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null)) // 将已存在的节点返回 return q; } // 用于在hashCodes相等且不可比较时对插入进行排序 dir = tieBreakOrder(k, pk); } // 向红黑树中添加节点 TreeNode<K,V> xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { Node<K,V> xpn = xp.next; TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; xp.next = x; x.parent = x.prev = xp; if (xpn != null) ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x; // 调整树结构 moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); return null; } }}Get 方法
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; // 数组不为空 // 数组长度大于0 // 当前键对应 数组中 的索引位置上的节点不为null if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) // 查找键为首节点(当前键在数组中的节点) return first; // 查找链表或者红黑树 if ((e = first.next) != null) { if (first instanceof TreeNode) // 节点为树节点，获取树节点 return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); do { // 遍历链表查找对应的节点 if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null;}注意：
JDK1.8 中HashMap的实现：数组+（链表|红黑树）
HashMap的初始化：在第一次put数据时，初始化
HashMap中，指定了初始化长度，系统会默认设置为 （当前长度 <= 初始化长度为2的幂次方最小值）。例如： initialCapacity = 6 ，实际初始的长度为： 8
HashMap的默认长度为16，默认负载因子为0.75f，默认扩容阀值为12
HashMap 在链表转换成红黑树时，会首先判断数组的长度，大于64(MIN_TREEIFY_CAPACITY 最小树容量)时，才会进行树化，否则进行扩容
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