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1、put方法流程
2 、扩容机制
3 、get方法

分析源码我们一般从三个方面入手：

常见属性（成员变量）
构造方法
关键方法

下面分析一下HashMap源码：

首先常见属性有：

在这里插入图片描述

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 默认的初始容量
DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f；默认的加载因子
table；键值对数组
size; 键值对数量

扩容阈值 == 数组容量 * 加载因子

我们现在new一个HashMap，然后调用put方法，首先我们看一下创建map对象的时候是如何执行的

/*** Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity* (16) and the default load factor (0.75).*/
public HashMap() {this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

可以看到HashMap是懒惰加载，在创建对象时并没有初始化数组
在无参的构造函数中，设置了默认的加载因子是0.75

接下来分析添加数据的过程

1、put方法流程

我们先来分析下源码：

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;//判断数组是否未初始化if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//如果未初始化，调用resize方法 进行初始化n = (tab = resize()).length;//通过 & 运算求出该数据（key）的数组下标并判断该下标位置是否有数据if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//如果没有，直接将数据放在该下标位置tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//该数组下标有数据的情况else {Node<K,V> e; K k;//判断该位置数据的key和新来的数据是否一样if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//如果一样，证明为修改操作，该节点的数据赋值给e,后边会用到e = p;//判断是不是红黑树else if (p instanceof TreeNode)//如果是红黑树的话，进行红黑树的操作e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);//新数据和当前数组既不相同，也不是红黑树节点，证明是链表else {//遍历链表for (int binCount = 0; ; ++binCount) {//判断next节点，如果为空的话，证明遍历到链表尾部了if ((e = p.next) == null) {//把新值放入链表尾部p.next = newNode(hash, key, value, null);//因为新插入了一条数据，所以判断链表长度是不是大于等于8if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st//如果是，进行转换红黑树操作treeifyBin(tab, hash);break;}//判断链表当中有数据相同的值，如果一样，证明为修改操作if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;//把下一个节点赋值为当前节点p = e;}}//判断e是否为空（e值为修改操作存放原数据的变量）if (e != null) { // existing mapping for key//不为空的话证明是修改操作，取出老值V oldValue = e.value;//一定会执行  onlyIfAbsent传进来的是falseif (!onlyIfAbsent || oldValue == null)//将新值赋值当前节点e.value = value;afterNodeAccess(e);//返回老值return oldValue;}}//计数器，计算当前节点的修改次数++modCount;//当前数组中的数据数量如果大于扩容阈值if (++size > threshold)//进行扩容操作resize();//空方法afterNodeInsertion(evict);//添加操作时 返回空值return null;
}

添加数据流程图方便理解：

在这里插入图片描述

我们来理一下整个流程：

判断键值对数组table是否为空或为null，若table为空或为null就执行resize()进行扩容（初始化）
根据键值key计算hash值得到数组索引 i
判断table[i] == null, 条件成立，直接新建节点添加
如果table[i] == null,条件不成立
- 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value
- 判断table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对
- 若不是红黑树，遍历table[i]，判断key是否存在，若存在直接覆盖value，否则在链表的尾部插入数据，然后判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作
插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超过了最大容量threshold（数组长度*0.75），如果超过，进行扩容。

那扩容机制是怎样的呢？

2 、扩容机制

先来分析下源码：

//扩容、初始化数组
final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table;//如果当前数组为null的时候，把oldCap老数组容量设置为0int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//老的扩容阈值int oldThr = threshold;int newCap, newThr = 0;//判断数组容量是否大于0，大于0说明数组已经初始化if (oldCap > 0) {//判断当前数组长度是否大于最大数组长度if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果是，将扩容阈值直接设置为int类型的最大数值并直接返回threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}//如果在最大长度范围内，则需要扩容  OldCap << 1等价于oldCap*2//运算过后判断是不是最大值并且oldCap需要大于16else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold  等价于oldThr*2}//如果oldCap<0，但是已经初始化了，像把元素删除完之后的情况，那么它的临界值肯定还存在，如果是首次初始化，它的临界值则为0else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;//数组未初始化的情况，将阈值和扩容因子都设置为默认值else {               // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}//初始化容量小于16的时候，扩容阈值是没有赋值的if (newThr == 0) {//创建阈值float ft = (float)newCap * loadFactor;//判断新容量和新阈值是否大于最大容量newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}//计算出来的阈值赋值threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})//根据上边计算得出的容量 创建新的数组       Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//赋值table = newTab;//扩容操作，判断不为空证明不是初始化数组if (oldTab != null) {//遍历数组for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;//判断当前下标为j的数组如果不为空的话赋值个e，进行下一步操作if ((e = oldTab[j]) != null) {//将数组位置置空oldTab[j] = null;//判断是否有下个节点if (e.next == null)//如果没有，就重新计算在新数组中的下标并放进去newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//有下个节点的情况，并且判断是否已经树化else if (e instanceof TreeNode)//进行红黑树的操作((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);//有下个节点的情况，并且没有树化（链表形式）else {//比如老数组容量是16，那下标就为0-15//扩容操作*2，容量就变为32，下标为0-31//低位：0-15，高位16-31//定义了四个变量//        低位头          低位尾Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//        高位头		   高位尾Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;//下个节点Node<K,V> next;//循环遍历do {//取出next节点next = e.next;//通过 与操作 计算得出结果为0if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果低位尾为null，证明当前数组位置为空，没有任何数据if (loTail == null)//将e值放入低位头loHead = e;//低位尾不为null，证明已经有数据了else//将数据放入next节点loTail.next = e;//记录低位尾数据loTail = e;}//通过 与操作 计算得出结果不为0else {//如果高位尾为null，证明当前数组位置为空，没有任何数据if (hiTail == null)//将e值放入高位头hiHead = e;//高位尾不为null，证明已经有数据了else//将数据放入next节点hiTail.next = e;//记录高位尾数据hiTail = e;}} //如果e不为空，证明没有到链表尾部，继续执行循环while ((e = next) != null);//低位尾如果记录的有数据，是链表if (loTail != null) {//将下一个元素置空loTail.next = null;//将低位头放入新数组的原下标位置newTab[j] = loHead;}//高位尾如果记录的有数据，是链表if (hiTail != null) {//将下一个元素置空hiTail.next = null;//将高位头放入新数组的(原下标+原数组容量)位置newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}//返回新的数组对象return newTab;}

看一下扩容的流程吧

在这里插入图片描述

我们分析下扩容机制：

在添加元素或初始化的时候调用resize方法进行扩容，第一次添加数据初始化数组长度为16，以后每次扩容都是达到了扩容阈值（数组长度*0.75）
每次扩容的时候都是扩容之前容量的2倍
扩容之后，会新创建一个数组，需要把老数组中的数据挪动到新的数组中
- 没有hash冲突的节点，则直接使用e.hash&(newCap - 1)计算新数组的索引位置
- 如果是红黑树，走红黑树的添加
- 如果是链表，则需要遍历链表，可能需要拆分链表，判断（e.hash & oldCap）是否为0，该元素的位置要么停留在原始位置，要么移动要原始位置 + 增加的数组大小这个位置上

下面分析下get方法的源码：

3 、get方法

public V get(Object key) {Node<K,V> e;//hash(key)，获取key的hash值//调用getNode方法，见下面方法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;//找到key对应的桶下标，赋值给first节点if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {//判断hash值和key是否相等，如果是，则直接返回，桶中只有一个数据（大部分的情况）if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {//该节点是红黑树，则需要通过红黑树查找数据if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);//链表的情况，则需要遍历链表查找数据do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}