重庆网站建设网领科技云推广

一，概述

网上关于HashMap解析众多，笔者不妨再多添一篇，以更进一步加深此数据结构的理解。

所谓的HashMap，在Java中，是采用数组（散列表）+链表方式（hash冲突）实现，它是线程不安全的，并且具备自动扩容特性。在java8之后，满足一定条件的链表，会被转换为红黑树，以提高查询效率。那么，先给出几个问题，笔者将带着这这个问题阅读源码。

1，散列表下标如何确认？

2，什么时候会扩容散列表？

3，什么时候转换节点红黑树？

4，红黑树节点值的比较原则？

二，实现

1，散列表下标确认

首先，将key原本hash进行均匀分布，高位右移16位后，与原hash值做与或运算，这是经过均匀加工的hash，进一步确认下标是将散列表长度与计算的hash做与运算，保证不会越界。

即index = (tab.length - 1)&( (obj.hashcode() >>> 16)^ obj.hashcode() )；

2，扩容散列表

核心实现是resize函数，

该函数两个作用，1是初始化散列表，2是扩容当前散列表（两倍扩容，最多到2^30），

先看resize前半段，

1，保存当前散列表长度、阈值字段

2，如果存在已有散列表，且散列表长度已经到达1 << 30，即2^30，则不再进行扩容，将阈值赋为最大整数，

3，如果当前可以扩容，则将扩容阈值加倍，即x2，

4，如果是初始化散列表，且存在旧阈值，散列表长度直接取扩容阈值

5，默认初始化，默认长度16，默认扩容因子0.75

否则，按照给定的loadFactor和newCap进行初始化，

随后，通过计算出的newCap和newThr，保存成员threadhold和table，表示扩容阈值（散列表已占用数的最大值），散列表本身（一个Node<K,V> 数组）

以上逻辑不管初始化还是扩容，均创建了一个table，而对于扩容，其oldTab不为null，则进行扩容操作，即resize后半段逻辑

扩容后，各节点链表仍与扩容前一致，只是对新put的key，减小了hash冲突。

3，put

散列表下标及其resize逻辑确认后，直接看下put实现，

1，如果散列表不存在，初始化散列表

2，如果不存在节点值，直接new一个Node传入tab即可

3，主要逻辑是从节点链表或红黑树中找到节点e，为空则表示不存在key，并且附treely操作。

                  a，先对头节点判断，

                  b，如果当前节点已经是TreeNode，委托putTreeVal方法加入红黑树

                  c，遍历链表，直至找到一个e，并且记录链表长度，并通过TREEIFY_THRESHOLD判断是否触发treely操作，阈值是8

注意，并非一定会转化红黑树，也可能是resize，看下treeifBin实现，tab.length<MIN_TREEIFY_CAPACITY（64），只会走resize，

4，如果存在key，则根据onlyIfAbsent参数赋值，并且返回旧值（此处无需resize，毕竟size未+1）

5，e==null，根据扩容阈值判断是否resize，并且返回null，

4，get

写操作分析ok，读操作便简单多了

跟进getNode，

1，获得散列表第一个节点first，检查第一个节点是满足条件并返回

2，如果已是TreeNode，委托Tree查询

3，如果仍是Node，遍历链表查询即可，

5，treely

从put中可知，当满足链表长度>=8 && tab.length >= 64时，会触发链表转红黑树操作，读者思考一个问题，转红黑树必须对节点值进行比较，那么怎么比较？key签名可是一个Object呢，

其实很简单，先尝试拿到key的compare，如果key没有实现compare接口，则直接通过原始hashcode比较大小即可，

1，判断是否实现了comparable接口，否则返回null

2，如果kc==null，调用tieBreakOrder方法，强行通过hashcode比较

随后，通过balanceInsertion方法插入到红黑树中，内部实现即左旋右旋，不跟进了，纯粹红黑树算法。

6，size