jdk1.8中HashMap的插入扩容源码学习分析
一、成员变量
首先介绍HashMap中各个成员变量的作用，在HashMap中有以下成员变量
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size记录了HashMap中键值对的个数
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loadFactor（加载因子）用来决定size达到容量的百分之多少时触发扩容机制
- 默认是0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
- 默认是0.75
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capacity（容量），这只是个概念，具体变量是下面两个，决定整个HashMap能装多少键值对
- 默认是16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 - 最大容量2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
- 默认是16
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threshold（阈值），当键值对的个数（size）大于阈值（threshold）时，HashMap会触发扩容机制
- 阈值=容量*加载因子
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树化
- 阈值，默认是8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; - 最小树化容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; - 当容量大于64且链表长度大于8时才会进行树化
- 阈值，默认是8
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反树化
- 阈值，默认是6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; - 当已经树化的元素个数小于6的时候反树化为链表
- 阈值，默认是6
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modCount计数器
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table用来储存元素，长度总是二的幂
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entrySet保存entrySet()的缓存
二、重要的内部类
HashMap中涉及到两个非常重要的内部类分别是链表节点以及树节点
链表节点中记录了K-V的值以及相应的hash值以及指向下一个节点的指针，重写了hashCode和equals方法
这是一颗红黑树，关于红黑树的具体介绍可以参考我的文章红黑树简介
三、添加元素
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) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> p;
int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 调用扩容函数初始化table
n = (tab = resize()).length;
// 如果桶中不包含键值对节点引用，则将新键值对节点的引用存入桶中即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果第一个元素是树节点，则调用树节点的putTreeVal插入元素
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 遍历这个桶对应的链表，binCount用于存储链表中元素的个数
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度大于或等于树化阈值，则调用树化函数，由于第一个元素没有在bigCount中所以+1
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 观察这个方法其实可以发现，树化条件不仅仅是达到阈值，还要求数组长度大于64
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 条件为 true，表示当前链表包含要插入的键值对，终止遍历
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 键值对数量超过阈值时，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
误区：树化机制其实是数组长度大于64并且链表长度达到阈值才会触发
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 小于最小树化长度触发的实际上是扩容函数
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
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);
}
}
四、扩容机制
当HashMap中的元素个数（size）超过临界值（threshold = loadFactor * capacity）时就会自动扩容。下面是扩容函数的详解，参考博客，以及根据详解绘制的流程图
final Node<K,V>[] resize() {
// 将当前数组赋给oldTab
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 假如oldTab是空就返回0，否则返回数组长度给oldCap
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 将阈值threshold赋给oldThr
int oldThr = threshold;
//声明newCap新数组长度，和newThr 新阈值
int newCap, newThr = 0;
//假如旧数组长度大于0
if (oldCap > 0) {
// 判断旧数组长度是否超过了最大限制长度MAXIMUM_CAPACITY，超过了就重新赋值阈值threshold 为MAX_VALUE，并且返回旧数组
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//旧数组长度小于最大限制长度
// 判断扩容后的数组是否大于最大限制长度MAXIMUM_CAPACITY，判断旧数组是否大于默认大小，都满足的话扩容数组，新数组大小为旧数组*2(先左移一位)
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//假如旧阈值大于0，新数组大小等于旧阈值大小（初始化给了阈值定义了数组大小的情况）
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 假如旧阈值小于0（初始化方法什么都没给，无参的那种构造函数的情况），直接赋默认初始值，数组大小16，阈值0.75(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 更新阈值threshold
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//根据新的数组大小创建新的数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//更新数组
table = newTab;
//假如原来的表里有数据
if (oldTab != null) {
// 遍历旧的数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//临时节点 e
Node<K,V> e;
//遍历旧数组里面每一个节点，将有数据的节点赋值给e
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//假如只有一个头节点，将节点搬到新数组e.hash与新数组大小取模的下标位置上
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 假如是红黑树则执行红黑树搬运方法split
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//假如是链表
else { // preserve order
//因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
// 低位链表的头结点、尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// 高位链表的头节点、尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
// 利用哈希值 与 旧的容量，可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位
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;
}
算法流程图如下