jdk1.8 hashMap 分析

1.  hash函数

 static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

重新hash，利用高16位和低16位进行异或运算来重新的到hash值，这样就能把高16位的信息也融入到hash里面来，更加均匀分布

2. put方法

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)
            n = (tab = resize()).length;  //第一次put必须调用resize对table数组初始化
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)  //hash位置为空的直接放到该位置
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;  
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;   //若hash位置有值并且跟当前put的key是相同的，则先标记然后最后替换val就行
            else if (p instanceof TreeNode) //若hash位置是树节点，则说明已经是红黑树了，直接按照红黑树的方式方添加。
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else { //说明还不是红黑树，还是链表结构，则遍历链表，若找到相同的key则替换val，若未找到则加入链尾，添加完后判断是否超过红黑树阈值，超过则将链表转成红黑树。
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null); //加入链尾
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash); //将链表转成红黑树，后面会讲
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))  //找到相同key
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;  //添加相同key，则替换val
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e); //linkhashmap结构使用，如果设置了ACCESSORDER则是LRU淘汰算法。
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        if (++size > threshold) //扩容判断
            resize();  //扩容
        afterNodeInsertion(evict);  //linkhashmap使用
        return null;
    }

3. putTreeVal 红黑树节点添加

 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;
//红黑树也是个二叉排序树，所以先找要插入的父节点。
            for (TreeNode<K,V> p = root;;) { //循环查找
                int dir, ph; K pk;
                if ((ph = p.hash) > h)
                    dir = -1;
                else if (ph < h)
                    dir = 1;
                else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
                    return p;
                else if ((kc == null &&
                          (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                         (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
                    if (!searched) { //如果比较大小相同的话，则有可能是同一个key，所以搜索当前插入key是否存在于当前红黑树中。只查找一次
                        TreeNode<K,V> q, ch;
                        searched = true;
                        if (((ch = p.left) != null &&
                             (q = ch.find(h, k, kc)) != null) ||
                            ((ch = p.right) != null &&
                             (q = ch.find(h, k, kc)) != null))
                            return q;
                    }
                    dir = tieBreakOrder(k, pk);
                }

                TreeNode<K,V> xp = p;
                if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
// 找到要插入节点的父节点。
                    Node<K,V> xpn = xp.next;  //父节点下节点
                    TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); //当前节点next节点是xpn
                    if (dir <= 0)
                        xp.left = x; //比父节点小，则设为左节点
                    else
                        xp.right = x; //比父节点大，设为右节点
                    xp.next = x; //父节点下一个节点设为当前插入节点
                    x.parent = x.prev = xp; //设置当前节点的父节点为xp，设置当前节点前节点为xp
                    if (xpn != null)
                        ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x; //xpnprev节点是当前节点
                    moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); //将红黑树根节点移动到双向链表头结点上
                    return null;
                }
            }
        }

3. resize() 扩容函数

 final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//数组容量会扩容到之前的2倍，但是阈值还得看你之前容量是否大于16，大于16则直接2倍，否则就走下面newThr==0的逻辑，重新计算阈值。比如之前容量是2,阈值是1若直接都扩大2倍，则容量2->4,阈值1->2。明显出现偏差，所以这里规定了一下阈值扩容2倍的条件。
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            //若使用自定义的构造函数，第一次put则会进入到这个位置，table数组null
            //threshold 里放的就是比你自定义的初始化值的大的最小的2的倍数值。
            newCap = oldThr;  
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            //使用默认构造函数，则会在put第一个元素的时候进入到这里，采用默认容量16,阈值12
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {
            //根据容量计算阈值大小
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];  //初始化新扩容后的新数组
        table = newTab;
        //下面就比较重要了，进行数据转移，从oldTab转移到newTab上
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {  //遍历数组
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) { //当前hash点位有值
                    oldTab[j] = null;
                    if (e.next == null)   //当前hash点位就一个节点，即没有链表和红黑树结构
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;   //直接hash放到新数组中
                    else if (e instanceof TreeNode)  //若当前hash点位是树节点则需进行红黑树的分裂操作，后面会说。
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order 
//到这里说明还是链表结构。有一个知识点非常重要，其他文章都提到过，即扩容后元素位置的下标要么不变，要么等于 下标+扩容大小。因为jdk1.8的容量取值非常特殊，不像1.7那样随意设置。1.8你初始化设置为5，则申请的数组容量会是比5大的最小2的倍数，即8，以后扩容则是8->16,16->32规则。1.7则是你申请5，则容量就是5，以后扩容就是5->10,10->20等。这就非常有意思了，元素下标是元素hash值与容量大小 与操作的值即（hash&n-1） n是容量大小。例如n=8,则是跟0111与，扩容后16则是跟1111进行与操作，元素下标是否变化完全取决于元素hash值，第四位是不是1，如果是则下标值变化等于原始下标+扩容大小，若未0则下标不变。所以一个元素有可能会被分配到两个位置上去，同理链表中有很多元素，经过扩容，有可能形成两条链表，一条还是原始下标，一条下标是原始下标+扩容大小。也有可能只有一条链表，即全部元素下标都没发生变化，或者全部都变成了原始下标+扩容大小。
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //原始下标链表头，尾
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //原始下标+扩容大小 链表头，尾
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {  //下标没有变的元素重新生成链表
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            else {                         //下标有变的元素重新生成链表
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        if (loTail != null) {    ///下标没有变的元素重新生成链表，如果不为空的话，则赋值到新数组上
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) { ///下标有变化的元素重新生成链表如果不为空的话，则赋值到新数组上
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

4：split函数，红黑树扩容操作

      final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
//有一点要说明的是，hashmap里的红黑树，同时也是个双向链表，红黑树节点有parent left right prev next五个指针(parent left right用于形成红黑树，prev next用于保持双向链表)。
            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;
            //以链表方式遍历节点，形成可能的两个双向链表，跟链表扩容一样。
            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) {
                    if ((e.prev = loTail) == null)
                        loHead = e;
                    else
                        loTail.next = e;
                    loTail = e;
                    ++lc;
                }
                else {
                    if ((e.prev = hiTail) == null)
                        hiHead = e;
                    else
                        hiTail.next = e;
                    hiTail = e;
                    ++hc;
                }
            }
 //我们之前说过，链表扩容有可能变成两个链表，也可能下标不变链表不变，也有可能下标发生变化，形成新链表。
            if (loHead != null) {  //不为空说明原始下标的位置依然有链表存在
                if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) //判断红黑树转链表阈值，如果小于等于 6则转成链表。
                    tab[index] = loHead.untreeify(map);
                else {//到这里说明不符合转链表条件，依然要保持红黑树结构。
                    tab[index] = loHead;
                    if (hiHead != null) // (else is already treeified) 
//如果原始下标+扩容位置的链表有值，说明原始红黑树有一部分分配到了新位置（原始下标+扩容大小）上，这时必须将原始位置下标下还保留的链表重新生成红黑树。如果原始下标+扩容位置的链表没有值，说明扩容后元素的下标都没发生变化，则红黑树不需要变化。因为红黑树所有节点保持不变，所以红黑树就没有必要重新生成。
                        loHead.treeify(tab);
                }
            }
//同上
            if (hiHead != null) {
                if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
                else {
                    tab[index + bit] = hiHead;
                    if (loHead != null)
                        hiHead.treeify(tab);
                }
            }
        }

5.  treeifyBin 链表转红黑树

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        //单向链表转红黑树
        int n, index; Node<K,V> e;
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
            TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
            //先将链表节点转成树节点，形成双向链表。
            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); //双向链表转红黑树
        }
    }

6. treeify 链表转红黑树

final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
            TreeNode<K,V> root = null;
//this即双向链表的头节点
            for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
                next = (TreeNode<K,V>)x.next;
                x.left = x.right = null;
//根节点为空则先初始化跟节点，根节点必须是非红色，也就是黑色
                if (root == null) {
                    x.parent = null;
                    x.red = false;
                    root = x;
                }
                else {
                    K k = x.key;
                    int h = x.hash;
                    Class<?> kc = null;
//我们知道红黑树本质上是一个二叉排序树，所以需先按照二叉排序树的规则插入节点，然后再利用左转，右转调整树平衡。
                    for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
                        int dir, ph;
                        K pk = p.key;
                        if ((ph = p.hash) > h)//比当前节点小，则-1,
                            dir = -1;
                        else if (ph < h) //比当前节点大 1
                            dir = 1;
//首先判断插入节点和根节点是否实现comparable接口，如果没有则直接使用自身hash值比较，如果实现了comparable接口，则用cmpareto方法比较，如果还相等比较不出来，最后再使用hash值比较.这里的hash指的是key自身的hashcode的值，而非经过扰动后的hash值。
                        else if ((kc == null &&
                                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                            dir = tieBreakOrder(k, pk);

                        TreeNode<K,V> xp = p;
                        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
//找到要插入的节点位置。
                            x.parent = xp; //设置当前插入节点的父节点
                            if (dir <= 0) //如果比当前节点小，则为左子树
                                xp.left = x;
                            else
                                xp.right = x; //如果比当前节点小，则为右子树
                            root = balanceInsertion(root, x); //调整树平衡（涉及到红黑树的插入规则，后面说）
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
            moveRootToFront(tab, root); //我们知道，红黑树同时还保持着双向链表的结构，所以插入完之后必须将红黑树root节点移动到链表头结点的位置上（这里的移动只涉及到链表顺序，红黑树不变）
        }

6. balanceInsertion 红黑树插入后平衡

下面是红黑树的插入规则。参考这片文章：https://www.cnblogs.com/LiaHon/p/11203229.html

 static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
                                                    TreeNode<K,V> x) {
            x.red = true;
//xp父节点 xpp祖父节点 xppl左叔父节点 xppr右叔父节点
            for (TreeNode<K,V> xp, xpp, xppl, xppr;;) {
//空树插入根节点，将根节点红色变为黑色
                if ((xp = x.parent) == null) {
                    x.red = false;
                    return x;
                }
                else if (!xp.red || (xpp = xp.parent) == null)
//当父节点为黑色时插入子节，无需调整
                    return root;
                if (xp == (xppl = xpp.left)) { //父节点是红色，并且是左子节点
                    if ((xppr = xpp.right) != null && xppr.red) { //父节点是红色，右叔父节点是红色, 通过变色即可实现平衡
                        xppr.red = false;
                        xp.red = false;
                        xpp.red = true;
                        x = xpp;
                    }
                    else {  //父节点为红色左节点，叔父节点为黑色,则父节点左旋，祖父节点右旋
                        if (x == xp.right) { //插入的节点是右子节点，则父节点左旋
                            root = rotateLeft(root, x = xp);//父节点左旋
                            xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                        }
                        if (xp != null) {  
                            xp.red = false;
                            if (xpp != null) {  //祖父节点不为空，祖父节点右旋
                                xpp.red = true;
                                root = rotateRight(root, xpp);  //祖父节点右旋
                            }
                        }
                    }
                }
                else {   //父节点是红色，并且是右子节点
                    if (xppl != null && xppl.red) {
                        xppl.red = false;
                        xp.red = false;
                        xpp.red = true;
                        x = xpp;
                    }
                    else {
                        if (x == xp.left) {   //插入的节点是左子节点，则父节右左旋
                            root = rotateRight(root, x = xp); //父节点右旋
                            xpp = (xp = x.parent) == null ? null : xp.parent;
                        }
                        if (xp != null) {
                            xp.red = false;
                            if (xpp != null) {  //祖父节点不为空，祖父节点左旋
                                xpp.red = true;
                                root = rotateLeft(root, xpp);//祖父节点左旋
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }

左旋：

   static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,
                                              TreeNode<K,V> p) {
            TreeNode<K,V> r, pp, rl;
            if (p != null && (r = p.right) != null) {
                if ((rl = p.right = r.left) != null)
                    rl.parent = p;
                if ((pp = r.parent = p.parent) == null)
                    (root = r).red = false;
                else if (pp.left == p)
                    pp.left = r;
                else
                    pp.right = r;
                r.left = p;
                p.parent = r;
            }
            return root;
        }

右旋

  static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,
                                               TreeNode<K,V> p) {
            TreeNode<K,V> l, pp, lr;
            if (p != null && (l = p.left) != null) {
                if ((lr = p.left = l.right) != null)
                    lr.parent = p;
                if ((pp = l.parent = p.parent) == null)
                    (root = l).red = false;
                else if (pp.right == p)
                    pp.right = l;
                else
                    pp.left = l;
                l.right = p;
                p.parent = l;
            }
            return root;
        }