/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
为什么不直接写成16？
可以看到字节码文件 已经解析成16
// aka 16这个上边注释的意思是，默认初始容量-必须是2的幂。
作用：1.提醒你这个容量就是2的幂，扩容方式也是2的幂。
2.二的幂是使得Key Hash算法后的值尽可能均匀的分布在Map对应的数组位置的合理值
<T extends Comparable<? super T»`
元素必须是实现了Comparable接口的类或者其子类，可以使用父类方法比较子类型
为什么Node<K,V>[] table不用被序列化
//存储元素的数组，transient关键字表示该属性不能被序列化
transient Node<K,V>[] table;
//将数据转换成set的另一种存储形式，这个变量主要用于迭代功能。
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//元素数量
transient int size;
//统计该map修改的次数
transient int modCount;
//临界值，也就是元素数量达到临界值时，会进行扩容。
int threshold;
//也是加载因子，只不过这个是变量。
final float loadFactor; 2.由于不同的虚拟机对于相同 hashCode 产生的 Code 值可能是不一样的，如果你使用默认的序列化，那么反序列化后，元素的位置和之前的是保持一致的，可是由于 hashCode 的值不一样了，那么定位函数 indexOf（）返回的元素下标就会不同，这样不是我们所想要的结果.
hashmap实现了序列化方法
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException {
int buckets = capacity();
// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
s.writeInt(buckets);
s.writeInt(size);
internalWriteEntries(s);
}
内部类
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
里面还包含了一个结点内部类，是一个单向链表。上面这两个内部类再加上之前的Node<K,V>[] table属性，组成了hashMap的结构，哈希桶。
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent;
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev;
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
}
红黑树 结构
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//获取该map的实际长度
int s = m.size();
if (s > 0) {
//判断table是否初始化，如果没有初始化
if (table == null) { // pre-size
/**求出需要的容量，因为实际使用的长度=容量*0.75得来的，+1是因为小数相除，基本都不会是整数，容量大小不能为小数的，后面转换为int，多余的小数就要被丢掉，所以+1，例如，map实际长度22，22/0.75=29.3,所需要的容量肯定为30，有人会问如果刚刚好除得整数呢，除得整数的话，容量大小多1也没什么影响**/
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
//判断该容量大小是否超出上限。
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
/**对临界值进行初始化，tableSizeFor(t)这个方法会返回大于t值的，且离其最近的2次幂，例如t为29，则返回的值是32**/
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//如果table已经初始化，则进行扩容操作，resize()就是扩容。
else if (s > threshold)
resize();
//遍历，把map中的数据转到hashMap中。
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
该构造函数，传入一个Map，然后把该Map转为hashMap，resize方法在下面添加元素的时候会详细讲解，在上面中entrySet方法会返回一个Set<MapEntry<K, V»，泛型为Map的内部类Entry，它是一个存放key-value的实例，也就是Map中的每一个key-value就是一个Entry实例。
添加元素
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
//tab 哈希数组，p 该哈希桶的首节点，n hashMap的长度，i 计算出的数组下标
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//获取长度并进行扩容，使用的是懒加载，table一开始是没有加载的，等put后才开始加载
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/**如果计算出的该哈希桶的位置没有值，则把新插入的key-value放到此处，此处就算没有插入成功，也就是发生哈希冲突时也会把哈希桶的首节点赋予p**/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//发生哈希冲突的几种情况
else {
// e 临时节点的作用， k 存放该当前节点的key
Node<K,V> e; K k;
//第一种，插入的key-value的hash值，key都与当前节点的相等，e = p，则表示为首节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//第二种，hash值不等于首节点，判断该p是否属于红黑树的节点
else if (p instanceof TreeNode)
/**为红黑树的节点，则在红黑树中进行添加，如果该节点已经存在，则返回该节点（不为null），该值很重要，用来判断put操作是否成功，如果添加成功返回null**/
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//第三种，hash值不等于首节点，不为红黑树的节点，则为链表的节点
else {
//遍历该链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//如果找到尾部，则表明添加的key-value没有重复，在尾部进行添加
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断是否要转换为红黑树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果链表中有重复的key，e则为当前重复的节点，结束循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//有重复的key，则用待插入值进行覆盖，返回旧值。
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//到了此步骤，则表明待插入的key-value是没有key的重复，因为插入成功e节点的值为null
//修改次数+1
++modCount;
//实际长度+1，判断是否大于临界值，大于则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
//添加成功
return null;
}
扩容
final Node<K,V>[] resize() {
//把没插入之前的哈希数组做我诶oldTal
Node<K,V>[] oldTab = table;
//old的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//old的临界值
int oldThr = threshold;
//初始化new的长度和临界值
int newCap, newThr = 0;
//oldCap > 0也就是说不是首次初始化，因为hashMap用的是懒加载
if (oldCap > 0) {
//大于最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//临界值为整数的最大值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//标记##，其它情况，扩容两倍，并且扩容后的长度要小于最大值，old长度也要大于16
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//临界值也扩容为old的临界值2倍
newThr = oldThr << 1;
}
/**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0
**/
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
//首次初始化，给与默认的值
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
//临界值等于容量*加载因子
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//此处的if为上面标记##的补充，也就是初始化时容量小于默认值16的，此时newThr没有赋值
if (newThr == 0) {
//new的临界值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
//判断是否new容量是否大于最大值，临界值是否大于最大值
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
//把上面各种情况分析出的临界值，在此处真正进行改变，也就是容量和临界值都改变了。
threshold = newThr;
//表示忽略该警告
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//初始化
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//赋予当前的table
table = newTab;
//此处自然是把old中的元素，遍历到new中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//临时变量
Node<K,V> e;
//当前哈希桶的位置值不为null，也就是数组下标处有值，因为有值表示可能会发生冲突
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//把已经赋值之后的变量置位null，当然是为了好回收，释放内存
oldTab[j] = null;
//如果下标处的节点没有下一个元素
if (e.next == null)
//把该变量的值存入newCap中，e.hash & (newCap - 1)并不等于j
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//该节点为红黑树结构，也就是存在哈希冲突，该哈希桶中有多个元素
else if (e instanceof TreeNode)
//把此树进行转移到newCap中
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { /**此处表示为链表结构，同样把链表转移到newCap中，就是把链表遍历后，把值转过去，在置位null**/
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
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;
}
}
}
}
}
//返回扩容后的hashMap
return newTab;
}
删除元素
public V remove(Object key) {
//临时变量
Node<K,V> e;
/**调用removeNode(hash(key), key, null, false, true)进行删除，第三个value为null，表示，把key的节点直接都删除了，不需要用到值，如果设为值，则还需要去进行查找操作**/
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
/**第一参数为哈希值，第二个为key，第三个value，第四个为是为true的话，则表示删除它key对应的value，不删除key,第四个如果为false，则表示删除后，不移动节点**/
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
//tab 哈希数组，p 数组下标的节点，n 长度，index 当前数组下标
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
//哈希数组不为null，且长度大于0，然后获得到要删除key的节点所在是数组下标位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
//nodee 存储要删除的节点，e 临时变量，k 当前节点的key，v 当前节点的value
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
//如果数组下标的节点正好是要删除的节点，把值赋给临时变量node
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//也就是要删除的节点，在链表或者红黑树上，先判断是否为红黑树的节点
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
//遍历红黑树，找到该节点并返回
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else { //表示为链表节点，一样的遍历找到该节点
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
/**注意，如果进入了链表中的遍历，那么此处的p不再是数组下标的节点，而是要删除结点的上一个结点**/
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//找到要删除的节点后，判断!matchValue，我们正常的remove删除，!matchValue都为true
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
//如果删除的节点是红黑树结构，则去红黑树中删除
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
//如果是链表结构，且删除的节点为数组下标节点，也就是头结点，直接让下一个作为头
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else /**为链表结构，删除的节点在链表中，把要删除的下一个结点设为上一个结点的下一个节点**/
p.next = node.next;
//修改计数器
++modCount;
//长度减一
--size;
/**此方法在hashMap中是为了让子类去实现，主要是对删除结点后的链表关系进行处理**/
afterNodeRemoval(node);
//返回删除的节点
return node;
}
}
//返回null则表示没有该节点，删除失败
return null;
}
获取元素
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//也是调用getNode方法来完成的
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
//first 头结点，e 临时变量，n 长度,k key
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//头结点也就是数组下标的节点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//如果是头结点，则直接返回头结点
if (first.hash == hash &&
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
//不是头结点
if ((e = first.next) != null) {
//判断是否是红黑树结构
if (first instanceof TreeNode)
//去红黑树中找，然后返回
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do { //链表节点，一样遍历链表，找到该节点并返回
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//找不到，表示不存在该节点
return null;
} #### 修改元素：
元素的修改也是put方法，因为key是唯一的，所以修改元素，是把新值覆盖旧值。