一、前言

在分析jdk1.8後的HashMap原始碼時，發現網上好多分析都是基於之前的jdk，而Java8的HashMap對之前做了較大的優化，其中最重要的一個優化就是桶中的元素不再唯一按照連結串列組合，也可以使用紅黑樹進行儲存，總之，目標只有一個，那就是在安全和功能性完備的情況下讓其速度更快，提升效能。好~下面就開始分析原始碼。

二、HashMap資料結構

說明：上圖很形象的展示了HashMap的資料結構（陣列+連結串列+紅黑樹），桶中的結構可能是連結串列，也可能是紅黑樹，紅黑樹的引入是為了提高效率。所以可見，在分析原始碼的時候我們不知不覺就溫習了資料結構的知識點，一舉兩得。

3.1 類的繼承關係

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable
```　　
可以看到HashMap繼承自父類（AbstractMap），實現了Map、Cloneable、Serializable介面。其中，Map介面定義了一組通用的操作；Cloneable介面則表示可以進行拷貝，在HashMap中，實現的是淺層次拷貝，即對拷貝物件的改變會影響被拷貝的物件；Serializable介面表示HashMap實現了序列化，即可以將HashMap物件儲存至本地，之後可以恢復狀態。
##3.2 類的屬性　
```java
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {
    // 序列號
    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;    
    // 預設的初始容量是16
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;   
    // 最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 
    // 預設的填充因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 當桶(bucket)上的結點數大於這個值時會轉成紅黑樹
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 
    // 當桶(bucket)上的結點數小於這個值時樹轉連結串列
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    // 桶中結構轉化為紅黑樹對應的table的最小大小
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    // 儲存元素的陣列，總是2的冪次倍
    transient Node<k,v>[] table; 
    // 存放具體元素的集
    transient Set<map.entry<k,v>> entrySet;
    // 存放元素的個數，注意這個不等於陣列的長度。
    transient int size;
    // 每次擴容和更改map結構的計數器
    transient int modCount;   
    // 臨界值 當實際大小(容量*填充因子)超過臨界值時，會進行擴容
    int threshold;
    // 填充因子
    final float loadFactor;
}
```　　
##3.3 類的建構函式

1. HashMap(int, float)型建構函式
```javapublic HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    // 初始容量不能小於0，否則報錯
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                            initialCapacity);
    // 初始容量不能大於最大值，否則為最大值
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    // 填充因子不能小於或等於0，不能為非數字
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                            loadFactor);
    // 初始化填充因子                                        
    this.loadFactor = loadFactor;
    // 初始化threshold大小
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);    
}

tableSizeFor(initialCapacity)返回大於initialCapacity的最小的二次冪數值。

        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;
    }

說明：>>> 操作符表示無符號右移，高位取0。

2. HashMap(int)型建構函式。

public HashMap(int initialCapacity) {
    // 呼叫HashMap(int, float)型建構函式
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

3. HashMap()型建構函式。

  public HashMap() {
    // 初始化填充因子
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
}

4. HashMap(Map<? extends K>)型建構函式。

public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    // 初始化填充因子
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    // 將m中的所有元素新增至HashMap中
    putMapEntries(m, false);
}

說明：putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict)函式將m的所有元素存入本HashMap例項中。

final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判斷table是否已經初始化
        if (table == null) { // pre-size
            // 未初始化，s為m的實際元素個數
            float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
            int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                    (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
            // 計算得到的t大於閾值，則初始化閾值
            if (t > threshold)
                threshold = tableSizeFor(t);
        }
        // 已初始化，並且m元素個數大於閾值，進行擴容處理
        else if (s > threshold)
            resize();
        // 將m中的所有元素新增至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);
        }
    }
}

1. putVal函式

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // table未初始化或者長度為0，進行擴容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // (n - 1) & hash 確定元素存放在哪個桶中，桶為空，新生成結點放入桶中(此時，這個結點是放在陣列中)
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 桶中已經存在元素
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // 比較桶中第一個元素(陣列中的結點)的hash值相等，key相等
        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；為紅黑樹結點
        else if (p instanceof TreeNode)
            // 放入樹中
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 為連結串列結點
        else {
            // 在連結串列最末插入結點
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到達連結串列的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 在尾部插入新結點
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 結點數量達到閾值，轉化為紅黑樹
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);
                    // 跳出迴圈
                    break;
                }
                // 判斷連結串列中結點的key值與插入的元素的key值是否相等
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    // 相等，跳出迴圈
                    break;
                // 用於遍歷桶中的連結串列，與前面的e = p.next組合，可以遍歷連結串列
                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) { 
            // 記錄e的value
            V oldValue = e.value;
            // onlyIfAbsent為false或者舊值為null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                //用新值替換舊值
                e.value = value;
            // 訪問後回撥
            afterNodeAccess(e);
            // 返回舊值
            return oldValue;
        }
    }
    // 結構性修改
    ++modCount;
    // 實際大小大於閾值則擴容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入後回撥
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

2. getNode函式

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;
        // 桶中不止一個結點
        if ((e = first.next) != null) {
            // 為紅黑樹結點
            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;
}

3. resize函式

final Node<K,V>[] resize() {
    // 當前table儲存
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    // 儲存table大小
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    // 儲存當前閾值 
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    // 之前table大小大於0
    if (oldCap > 0) {
        // 之前table大於最大容量
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            // 閾值為最大整形
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 容量翻倍，使用左移，效率更高
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
            oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            // 閾值翻倍
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 之前閾值大於0
    else if (oldThr > 0)
        newCap = oldThr;
    // oldCap = 0並且oldThr = 0，使用預設值（如使用HashMap()建構函式，之後再插入一個元素會呼叫resize函式，會進入這一步）
    else {           
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // 新閾值為0
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    // 初始化table
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // 之前的table已經初始化過
    if (oldTab != null) {
        // 複製元素，重新進行hash
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;
                if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    // 將同一桶中的元素根據(e.hash & oldCap)是否為0進行分割，分成兩個不同的連結串列，完成rehash
                    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;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

在resize前和resize後的元素佈局如下