HashMap

基於雜湊表的 Map 介面的實現。此實現提供所有可選的對映操作，並允許使用 null 值和 null 鍵。（除了非同步和允許使用 null 之外，HashMap 類與 Hashtable 大致相同。）此類不保證對映的順序，特別是它不保證該順序恆久不變。

此實現假定雜湊函式將元素適當地分佈在各桶之間，可為基本操作（get 和 put）提供穩定的效能。迭代 collection 檢視所需的時間與 HashMap 例項的“容量”（桶的數量）及其大小（鍵-值對映關係數）成比例。所以，如果迭代效能很重要，則不要將初始容量設定得太高（或將載入因子設定得太低）。

HashMap 的例項有兩個引數影響其效能：初始容量 和載入因子。容量 是雜湊表中桶的數量，初始容量只是雜湊表在建立時的容量。載入因子 是雜湊表在其容量自動增加之前可以達到多滿的一種尺度。當雜湊表中的條目數超出了載入因子與當前容量的乘積時，則要對該雜湊表進行 rehash 操作（即重建內部資料結構），從而雜湊表將具有大約兩倍的桶數。

通常，預設載入因子 (.75) 在時間和空間成本上尋求一種折衷。載入因子過高雖然減少了空間開銷，但同時也增加了查詢成本（在大多數 HashMap 類的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了這一點）。在設定初始容量時應該考慮到對映中所需的條目數及其載入因子，以便最大限度地減少 rehash 操作次數。如果初始容量大於最大條目數除以載入因子，則不會發生 rehash 操作。

如果很多對映關係要儲存在 HashMap 例項中，則相對於按需執行自動的 rehash 操作以增大表的容量來說，使用足夠大的初始容量建立它將使得對映關係能更有效地儲存。

注意，此實現不是同步的。如果多個執行緒同時訪問一個雜湊對映，而其中至少一個執行緒從結構上修改了該對映，則它必須 保持外部同步。（結構上的修改是指新增或刪除一個或多個對映關係的任何操作；僅改變與例項已經包含的鍵關聯的值不是結構上的修改。）這一般通過對自然封裝該對映的物件進行同步操作來完成。如果不存在這樣的物件，則應該使用 Collections.synchronizedMap 方法來“包裝”該對映。最好在建立時完成這一操作，以防止對對映進行意外的非同步訪問，如下所示：

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(…));由所有此類的“collection 檢視方法”所返回的迭代器都是快速失敗 的：在迭代器建立之後，如果從結構上對對映進行修改，除非通過迭代器本身的 remove 方法，其他任何時間任何方式的修改，迭代器都將丟擲 ConcurrentModificationException。因此，面對併發的修改，迭代器很快就會完全失敗，而不冒在將來不確定的時間發生任意不確定行為的風險。

HashMap

//預設初始化容量 :16 必須是2的冪。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1
 
 << 4;

//最大容量：1073741824 必須是2的冪
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//預設的載入因子：0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//使用樹的閾值:8 .在鏈地址法的節點到達閾值 8 之後轉化為紅黑樹.
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//解除安裝樹的閾值: 6 如果發現連結串列長度小於 6，則會由樹重新退化為連結串列.
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//最小的hashmap容量:64 在轉變成樹之前，還會有一次判斷，只有鍵值對數量大於 64 才會發生轉換。這是為了避免在雜湊表建立初期，多個鍵值對恰好被放入了同一個連結串列中而導致不必要的轉化。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

HashMap.Node
HashMap的節點,和LinkedList的節點差不多,就是多了點東西.

    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        //hash值
        final int hash;
        final K key;
        V value;

        //下一個Node的引用.
        Node<K,V> next;

        //構造方法
        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
        //get方法
        public final K getKey()        { return key; }
        public final V getValue()      { return value; }
        //toString方法
        public final String toString() { return key + "=" + value; }
        //hashCode方法
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
        }
        //set方法
        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        //equals方法
        public final boolean equals(Object o) {
            if (o == this)
                return true;
            if (o instanceof Map.Entry) {
                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
                if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                    return true;
            }
            return false;
        }
    }

    /* ---------------- Static utilities -------------- */

靜態工具方法

    static final int hash(Object key) {
        int h;
        //如果key為null 返回0 ,否則返回key的hashCode與h>>>16  進行異或運算的結果
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

    //將給定的初始容量格式化成2的冪的方法，比如輸入4，得到4，輸入7得到8。
    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;
    }

/* ---------------- Fields -------------- */

HashMap Fields

//陣列形式的節點 table
transient Node<K,V>[] table;

//鍵值對
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

//鍵值對對映的數量
transient int size;

//改變的次數(HashMap不是執行緒同步的)
transient int modCount;

//調整大小的下一個大小值
int threshold;

//雜湊表的負載因子
final float loadFactor;

HashMap的構造方法

    //無參構造器,使用預設的負載因子
    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }

    //給定初始容量引數的構造方法,將會呼叫下一個構造方法,引數為預設的負載因子
    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    //引數為初始化容量,和負載因子
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {

        //初始容量引數的一系列判斷.........start
        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);
        //初始容量引數的一系列判斷.........end


        this.loadFactor = loadFactor;
        //將初始容量引數通過tableSizeFor格式化成2的冪.並返回給threshold 
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

    public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        //使用預設負載因子
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

HashMap -put

    //返回putVal方法
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

putVal();

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {

        //節點tab 節點p  int n 和i ;
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

        //將欄位中的table賦值給tab並判斷tab是不是為null.
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            //建立一個新表
            n = (tab = resize()).length;

            //確定元素存放在哪個桶中，桶為空，(此時，這個結點是放在陣列中)
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //將新生成結點放入桶中
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {//桶不為空,已經有元素在這個桶中,這個時候要解決桶衝突問題.
            Node<K,V> e; K k;

            //將傳進來的引數與桶中第一個元素(陣列中的結點)的hash值比較，key比較.
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 將第一個元素賦值給e，用e來記錄
                e = p;
                //// hash值不相等，即key不相等；判斷p是否為紅黑樹結點
            else if (p instanceof TreeNode)
                //將p轉換為紅黑樹並將引數新增到樹節點中
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//為連結串列.

                //for迴圈(一直迴圈)
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {

                    // 到達連結串列的尾部
                    if ((e = p.next) == null) {

                        //將引數新增到連結串列尾部
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);

                        //如果連結串列長度大於閾值TREEIFY_THRESHOLD則轉換為紅黑樹.
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                            //跳出
                        break;
                    }

                    //如果hash相等,key相等 說明連結串列中已經有相同的元素.則跳出迴圈.
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                        //和p.next 結合控制連結串列的遍歷
                    p = e;
                }
            }
            // 表示在桶中找到key值、hash值與插入元素相等的結點
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                 // 返回舊值
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 實際大小大於閾值則擴容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

HashMap-get

    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;
        // table已經初始化，長度大於0，根據hash尋找table中的項也不為空
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            // 桶中第一項(陣列元素)相等
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {// 桶中不止一個結點

                // 判斷是不是為紅黑樹節點
                if (first instanceof TreeNode)
                //在紅黑樹中查詢
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                    // 否則，在連結串列中查詢
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }