HashMap实现原理及源码分析之JDK8

时间 2020-06-02

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转载 Java8源码-HashMap 基于JDK8的HashMap源码解析【jdk1.8】HashMap源码分析node

1、HashMap简单介绍

首先看下HashMap在JDK8下数据结构：数组

JDK 8 以前：缓存

JDK 8 以前 HashMap 的实现是数组+链表，即便哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。
当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，极端状况下HashMap 就至关于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，彻底失去了它的优点。
JDK 8 :
JDK7与JDK8中HashMap实现的最大区别就是对于冲突的处理方法。JDK 1.8 中引入了红黑树（当链表长度大于8时，链表转化为红黑树，查找时间复杂度为 O(logn)），用数组+链表+红黑树的结构来优化这个问题。数据结构

　　一般，咱们把数组中的每一个节点（Node<K,V>）称为桶,每次往桶里添加key-value键值对时，首先计算键值对中 key的hash值，根据hash值肯定插入到数组的位置，若是数组里面有数据，就会发生hash冲突，此时按照尾插入法（JDK7及之前是头插入法），添加key-value键值对到同一hash值的元素的后面，链表就这样造成了。当链表长度超过8(TREEIFY_THRESHOLD)时，链表就转换为红黑树了。咱们一般将桶链接的链表/红黑树中的每一个元素称为bin。并发

2、HashMap源码分析

一、HashMap类的顶部注释：app

HashMap是Map接口基于哈希表的实现。这种实现提供了全部可选的Map操做，并容许key和value为null（除了HashMap是unsynchronized的和容许使用null外，HashMap和HashTable大体相同。）。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假设哈希函数在桶内适当地分布元素，为基本实现(get 和 put)提供了稳定的性能。迭代 collection 视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）成比例。若是遍历操做很重要，就不要把初始化容量initial capacity设置得过高（或将加载因子load factor设置得过低），不然会严重下降遍历的效率。 HashMap有两个影响性能的重要参数：初始化容量initial capacity、加载因子load factor。容量是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在建立时的容量。加载因子是哈希表在其容量自动增长以前能够达到多满的一种尺度。initial capacity*load factor就是当前容许的最大元素数目，超过initial capacity*load factor以后，HashMap就会进行rehashed操做来进行扩容，扩容后的的容量为以前的两倍。 一般，默认加载因子 (0.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子太高虽然减小了空间开销，但同时也增长了查询成本（在大多数 HashMap类的操做中，包括 get 和 put 操做，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减小rehash操做次数。若是初始容量大于最大条目数除以加载因子(capacity > size/factor)，则不会发生rehash 操做。 若是不少映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操做以增大表的容量来讲，使用足够大的初始容量建立它将使得映射关系能更有效地存储。 注意，此实现不是同步的。若是多个线程同时访问一个哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操做；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这通常经过对天然封装该映射的对象进行同步操做来完成。若是不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在建立时完成这一操做，以防止对映射进行意外的非同步访问，以下所示： Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(…)); 由全部此类的“collection 视图方法”所返回的迭代器都是fail-fast 的：在迭代器建立以后，若是从结构上对映射进行修改，除非经过迭代器自己的remove方法，其余任什么时候间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。所以，面对并发的修改，迭代器很快就会彻底失败，而不冒在未来不肯定的时间发生任意不肯定行为的风险。 注意，迭代器的快速失败行为不能获得保证，通常来讲，存在非同步的并发修改时，不可能做出任何坚定的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。所以，编写依赖于此异常的程序的作法是错误的，正确作法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测bug。 此类是 Java Collections Framework 的成员。 @author Doug Lea @author Josh Bloch @author Arthur van Hoff @author Neal Gafter @see Object#hashCode() @see Collection @see Map @see TreeMap @see Hashtable @since 1.2

从上面内容能够总结：ide

底层：HashMap是Map接口基于哈希表的实现。
是否容许null：HashMap容许key和value为null（一个key值，多个value值为null）。
是否有序：HashMap不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
什么时候rehash：超出当前容许的最大容量。initial capacity*load factor就是当前容许的最大元素数目，超过initial capacity*load factor以后，HashMap就会进行rehashed操做来进行扩容，扩容后的的容量为以前的两倍。
初始化容量对性能的影响：不该设置地过小，设置地小虽然能够节省空间，但会频繁地进行rehash操做。rehash会影响性能。总结：小了会增大时间开销（频繁rehash）；大了会增大空间开销（占用了更多空间）和时间开销（影响遍历）。
加载因子对性能的影响：加载因子太高虽然减小了空间开销，但同时也增长了查询成本。0.75是个折中的选择。总结：小了会增大时间开销（频繁rehash）；大了会也增大时间开销（影响遍历）。
是否同步：HashMap不是同步的。
迭代器：迭代器是fast-fail的。

二、HashMap类继承关系图：（idea工具：ctrl+alt+u）函数

HashMap类的定义：工具

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable

HashMap<K,V>：HashMap是以key-value形式存储数据的。
extends AbstractMap<K,V>：继承了AbstractMap，大大减小了实现Map接口时须要的工做量。
implements Map<K,V>：实现了Map，提供了全部可选的Map操做。
implements Cloneable：代表其能够调用克隆方法clone()来返回实例的field-for-field拷贝。
implements Serializable：代表该类是能够序列化的。

三、类成员变量：

/** * 默认初始化容量，值为16 * 必须是2的n次幂. */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; /** * 最大容量, 容量不能超出这个值。若是一个更大的初始化容量在构造函数中被指定，将被MAXIMUM_CAPACITY替换. * 必须是2的倍数。最大容量为1<<30，即2的30次方。 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; /** * 默认的加载因子0.75。 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; /** * 将链表转化为红黑树的临界值。 * 当添加一个元素被添加到有至少TREEIFY_THRESHOLD个节点的桶中，桶中链表将被转化为树形结构。 * 临界值最小为8 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; /** * 恢复成链式结构的桶大小临界值 * 小于TREEIFY_THRESHOLD，临界值最大为6 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; /** * 桶可能被转化为树形结构的最小容量。当哈希表的大小超过这个阈值，才会把链式结构转化成树型结构，不然仅采起扩容来尝试减小冲突。 * 应该至少4*TREEIFY_THRESHOLD来避免扩容和树形结构化之间的冲突。 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; 

/** * 存储键值对的数组，通常是2的幂 */
transient Node<K,V>[] table; /** * 键值对缓存，它们的映射关系集合保存在entrySet中。即便Key在外部修改致使hashCode变化，缓存中还能够找到映射关系 */
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; /** * 键值对的实际个数 */
transient int size; /** * 记录HashMap被修改结构的次数。 * 修改包括改变键值对的个数或者修改内部结构，好比rehash * 这个域被用做HashMap的迭代器的fail-fast机制中（参考ConcurrentModificationException） */
transient int modCount; /** * 扩容的临界值，经过capacity * load factor能够计算出来。超过这个值HashMap将进行扩容 * @serial
 */

int threshold; /** * 加载因子 * * @serial
 */
final float loadFactor;

四、静态内部类Node：

/** * HashMap的节点类型。既是HashMap底层数组的组成元素，又是每一个单向链表的组成元素 */
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { //key的哈希值
    final int hash; final K key; V value; //指向下个节点的引用
    Node<K,V> next; //构造函数
    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final K getKey()        { return key; } public final V getValue()      { return value; } public final String toString() { return key + "=" + value; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } 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; } }

五、核心方法：

get(Object key)方法：

public V get(Object key) { Node<K,V> e; return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }

从源码中能够看到， get(Object key)方法分为3步：

经过hash(Object key)方法计算key的哈希值hash。
经过getNode(int hash, Object key)方法获取node。
若是node为null，返回null，不然返回node.value。

先来看看哈希值是如何计算的：

hash(Object key) 方法：

　　增长、删除、查找键值对时，定位到哈希桶数组是很关键的一步，对应的公式是：(n - 1) & hash。其中 n = 数组长度，hash = hash(Object key) 的结果值。

 * 计算key的哈希值。 */
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }

从代码中能够看到，计算位置时可分为三步：

第一步，取key的hashCode；
第二步，key的hashCode高16位异或低16位；
第三步，将第一步和第二部获得的结果进行取模运算；

看到这里有个疑问，为何要作异或运算？

　　设想一下，若是n很小，假设为16的话，那么n-1即为15（0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111），这样的值若是跟hashCode()直接作与操做，实际上只使用了哈希值的后4位。若是当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样很容易形成碰撞，因此把高低位都参与到计算中，从而解决了这个问题，并且也不会有太大的开销。

看完哈希值是如何计算以后，看看如何经过key和hash获取node

getNode(int hash, Object key) 方法：

/** * 根据key的哈希值和key获取对应的节点 * * @param hash 指定参数key的哈希值 * @param key 指定参数key * @return 返回node，若是没有则返回null */
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; //若是哈希表不为空，并且key对应的桶上不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { //若是桶中的第一个节点就和指定参数hash和key匹配上了
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //返回桶中的第一个节点
            return first; //若是桶中的第一个节点没有匹配上，并且有后续节点
        if ((e = first.next) != null) { //若是当前的桶采用红黑树，则调用红黑树的get方法去获取节点
            if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); //若是当前的桶不采用红黑树，即桶中节点结构为链式结构
            do { //遍历链表，直到key匹配
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } //若是哈希表为空，或者没有找到节点，返回null
    return null; }

getNode方法又可分为如下几个步骤：

若是哈希表为空，或key对应的桶为空，返回null。
若是桶中的第一个节点就和指定参数hash和key匹配上了，返回这个节点。
若是桶中的第一个节点没有匹配上，并且有后续节点：
- 若是当前的桶采用红黑树，则调用红黑树的get方法去获取节点。
- 若是当前的桶不采用红黑树，即桶中节点结构为链式结构，遍历链表，直到key匹配。
找到节点返回节点，不然返回null。

put( K key, V value)方法：

/** * 将指定参数key和指定参数value插入map中，若是key已经存在，那就替换key对应的value * * @param key 指定key * @param value 指定value * @return 若是value被替换，则返回旧的value，不然返回null。固然，可能key对应的value就是null。 */
public V put(K key, V value) { //putVal方法的实现就在下面
    return putVal(hash(key), key, value, false, true); }

从源码中能够看到，put(K key, V value)能够分为三个步骤：

经过hash(Object key)方法计算key的哈希值。
经过putVal(hash(key), key, value, false, true)方法实现功能。
返回putVal方法返回的结果。

哈希值是如何计算的上面已经写了。下面看看putVal方法是如何实现的。

putVal( int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) 方法：

/** * Map.put和其余相关方法的实现须要的方法 * * @param hash 指定参数key的哈希值 * @param key 指定参数key * @param value 指定参数value * @param onlyIfAbsent 若是为true，即便指定参数key在map中已经存在，也不会替换value * @param evict 若是为false，数组table在建立模式中 * @return 若是value被替换，则返回旧的value，不然返回null。固然，可能key对应的value就是null。 */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; //若是哈希表为空，调用resize()建立一个哈希表，并用变量n记录哈希表长度
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; //若是指定参数hash在表中没有对应的桶，即为没有碰撞
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //直接将键值对插入到map中便可
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; //若是碰撞了，且桶中的第一个节点就匹配了
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //将桶中的第一个节点记录起来
            e = p; //若是桶中的第一个节点没有匹配上，且桶内为红黑树结构，则调用红黑树对应的方法插入键值对
        else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); //不是红黑树结构，那么就确定是链式结构
        else { //遍历链式结构
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //若是到了链表尾部
                if ((e = p.next) == null) { //在链表尾部插入键值对
                    p.next = newNode(hash, key, value, null); //若是链的长度大于TREEIFY_THRESHOLD这个临界值，则把链变为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
 treeifyBin(tab, hash); //跳出循环
                    break; } //若是找到了重复的key，判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等，若是相等，跳出循环
                if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; //用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，能够遍历链表
                p = e; } } //若是key映射的节点不为null
        if (e != null) { // existing mapping for key //记录节点的vlaue
            V oldValue = e.value; //若是onlyIfAbsent为false，或者oldValue为null
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) //替换value
                e.value = value; //访问后回调
 afterNodeAccess(e); //返回节点的旧值
            return oldValue; } } //结构型修改次数+1
    ++modCount; //判断是否须要扩容
    if (++size > threshold) resize(); //插入后回调
 afterNodeInsertion(evict); return null; }

put(K key, V value)方法操做流程图以下：

putVal方法能够分为下面的几个步骤：

若是哈希表为空，调用resize()建立一个哈希表。
若是指定参数hash在表中没有对应的桶，即为没有碰撞，直接将键值对插入到哈希表中便可。
若是有碰撞，遍历桶，找到key映射的节点：
- 桶中的第一个节点就匹配了，将桶中的第一个节点记录起来。
- 若是桶中的第一个节点没有匹配，且桶中结构为红黑树，则调用红黑树对应的方法插入键值对。
- 若是不是红黑树，那么就确定是链表。遍历链表，若是找到了key映射的节点，就记录这个节点，退出循环。若是没有找到，在链表尾部插入节点。插入后，若是链的长度大于TREEIFY_THRESHOLD这个临界值，则使用treeifyBin方法把链表转为红黑树。
若是找到了key映射的节点，且节点不为null：
- 记录节点的vlaue。
- 若是参数onlyIfAbsent为false，或者oldValue为null，替换value，不然不替换。
- 返回记录下来的节点的value。
节点插入到数组后size会加1，这时要检查size是否大于临界值threshold，若是大于会使用resize方法进行扩容。

resize()方法：

　　向hashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组没法装载更多的元素时，hashMap就须要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。固然数组是没法自动扩容的，扩容方法使用一个新的数组代替已有的容量小的数组。

　　resize方法很是巧妙，由于每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash的结果相比，节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置。

/** * 对table进行初始化或者扩容。 * 若是table为null，则对table进行初始化 * 若是对table扩容，由于每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash的结果相比，节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置。 */
final Node<K,V>[] resize() { //新建oldTab数组保存扩容前的数组table
    Node<K,V>[] oldTab = table; //使用变量oldCap保存扩容前table的容量
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //使用变量oldThr保存扩容前的临界值
    int oldThr = threshold; int newCap, newThr = 0; //若是扩容前的容量 > 0
    if (oldCap > 0) { //若是当前(扩容前)容量>=MAXIMUM_CAPACITY
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容临界值提升到正无穷
            threshold = Integer.MAX_VALUE; //没法进行扩容，返回原来的数组
            return oldTab; } //若是当前容量的两倍小于MAXIMUM_CAPACITY且当前的容量大于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //临界值变为原来的2倍
            newThr = oldThr << 1; }//若是旧容量 <= 0，并且旧临界值 > 0
    else if (oldThr > 0) //数组的新容量设置为老数组的扩容临界值
        newCap = oldThr; else {//若是旧容量 <= 0，且旧临界值 <= 0，新容量扩充为默认初始化容量，新临界值为默认加载因子*默认容量（DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY）
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } if (newThr == 0) {//在上面的条件判断中，只有oldThr > 0成立时，newThr == 0 //ft为临时临界值，下面会肯定这个临界值是否合法，若是合法，那就是真正的临界值
        float ft = (float)newCap * loadFactor; //当新容量< MAXIMUM_CAPACITY且ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY，新的临界值为ft，不然为Integer.MAX_VALUE
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } //将扩容后hashMap的临界值设置为newThr
    threshold = newThr; //建立新的table，初始化容量为newCap
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //修改hashMap的table为新建的newTab
    table = newTab; //若是旧table不为空，将旧table中的元素复制到新的table中
    if (oldTab != null) { //遍历旧哈希表的每一个桶，将旧哈希表中的桶复制到新的哈希表中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; //若是旧桶不为null，使用e记录旧桶
            if ((e = oldTab[j]) != null) { //将旧桶置为null
                oldTab[j] = null; //若是旧桶中只有一个node
                if (e.next == null) //将e也就是oldTab[j]放入newTab中e.hash & (newCap - 1)的位置
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //若是旧桶中的结构为红黑树
                else if (e instanceof TreeNode) //将树中的node分离
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { //lo == low, hi == high。因为数组翻倍了，至关于低位是老的数组，高位是新的一半。
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; //遍历整个链表中的节点
                    do { next = e.next; // 将桶中的元素按照hash值扩容以后新容量的高位的末位是否为0来判断是否分割，完成rehash                         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);
　　　　　　　　　　　　// 低位 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; }
 // 高位（新数组一半的位置） if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } }
　　 // 返回新数组　 return newTab; }

以下图(桶中的元素被分割了)

从代码中能够看到，扩容很耗性能。因此在使用HashMap的时候，先估算map的大小，初始化的时候给一个大体的数值，避免map进行频繁的扩容。看完代码后，能够将resize的步骤总结为:

计算扩容后的容量，临界值。
将hashMap的临界值修改成扩容后的临界值
根据扩容后的容量新建数组，而后将hashMap的table的引用指向新数组。
将旧数组的元素复制到table中。

remove(Object key)方法：

/** * 删除hashMap中key映射的node * * @param key 参数key * @return 若是没有映射到node，返回null，不然返回对应的value。 */
public V remove(Object key) { Node<K,V> e; //根据key来删除node。removeNode方法的具体实如今下面
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
        null : e.value; }

从源码中能够看到，remove方法的实现能够分为三个步骤：

经过hash(Object key)方法计算key的哈希值。
经过removeNode方法实现功能。
返回被删除的node的value。

下面看看removeNode方法的具体实现

removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) 方法：

/** * Map.remove和相关方法的实现须要的方法 * 删除node * * @param hash key的哈希值 * @param key 参数key * @param value 若是matchValue为true，则value也做为肯定被删除的node的条件之一，不然忽略 * @param matchValue 若是为true，则value也做为肯定被删除的node的条件之一 * @param movable 若是为false，删除node时不会删除其余node * @return 返回被删除的node，若是没有node被删除，则返回null（针对红黑树的删除方法） */
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index; //若是数组table不为空且key映射到的桶不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {        Node<K,V> node = null, e; K k; V v; //若是桶上第一个node的就是要删除的node
        if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //记录桶上第一个node
            node = p; else if ((e = p.next) != null) {//若是桶内不止一个node
            if (p instanceof TreeNode)//若是桶内的结构为红黑树 //记录key映射到的node
                node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key); else {//若是桶内的结构为链表
                do {//遍历链表，找到key映射到的node
                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { //记录key映射到的node
                        node = e; break; } p = e; } while ((e = e.next) != null); } } //若是获得的node不为null且(matchValue为false||node.value和参数value匹配)
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) { //若是桶内的结构为红黑树
            if (node instanceof TreeNode) //使用红黑树的删除方法删除node
                ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable); else if (node == p)//若是桶的第一个node的就是要删除的node //删除node
                tab[index] = node.next; else//若是桶内的结构为链表，使用链表删除元素的方式删除node
                p.next = node.next; //结构性修改次数+1
            ++modCount; //哈希表大小-1
            --size; afterNodeRemoval(node); //返回被删除的node
            return node; } } //若是数组table为空或key映射到的桶为空，返回null。
    return null; }

看完代码后，能够将removeNode方法的步骤总结为

若是数组table为空或key映射到的桶为空，返回null。
若是key映射到的桶上第一个node的就是要删除的node，记录下来。
若是桶内不止一个node，且桶内的结构为红黑树，记录key映射到的node。
桶内的结构不为红黑树，那么桶内的结构就确定为链表，遍历链表，找到key映射到的node，记录下来。
若是被记录下来的node不为null，删除node，size-1被删除。
返回被删除的node。

tableSizeFor(int cap)方法：

/** * 返回大于等于cap的最小的二次幂数值。 */
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; }

6.构造函数：

HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 方法：

/** * 使用指定的初始化容量initial capacity 和加载因子load factor构造一个空HashMap * * @param initialCapacity 初始化容量 * @param loadFactor 加载因子 * @throws IllegalArgumentException 若是指定的初始化容量为负数或者加载因子为非正数。 */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //初始容量不能小于零
    if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); //初始容量不能大于最大容量
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //填充因子不能小于等于零或者非数字
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); //进行初始化赋值
    this.loadFactor = loadFactor;
　　 // tableSizeFor(initailCapacity)方法返回大于给定cap的最小2次幂的数值 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }

HashMap(int initialCapacity) 方法：

/** * 使用指定的初始化容量initial capacity和默认加载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR（0.75）构造一个空HashMap * * @param initialCapacity 初始化容量 * @throws IllegalArgumentException 若是指定的初始化容量为负数 */
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); }

HashMap() 方法：

/** * 使用指定的初始化容量（16）和默认加载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR（0.75）构造一个空HashMap */
public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

HashMap( Map<? extends K, ? extends V>m) 方法：

/** * 使用指定Map m构造新的HashMap,即将m中的每一个元素放入如今的HashMap中。使用指定的初始化容量（16）和默认加载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR（0.75） * @param m 指定的map * @throws NullPointerException 若是指定的map是null */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m, false); }

3、总结：

JDK7 与 JDK8 中关于HashMap的对比：
结构不一样：

JDK7 HashMap结构为数组+链表的形式。
JDK8 HashMap结构为数组+链表+红黑树的形式，当桶内元素大于8时，便会树化。

hash值的计算方式不一样

JDK7 table在建立hashmap时分配空间。
JDK8 在put的时候分配，若是table为空，则为table分配空间。

发生冲突时：

插入链表操，JDK7是头插法，JDK8是尾插法。

resize操做：

JDK7 须要从新进行index的计算。
JDK8 不须要，经过判断相应的位是0仍是1，要么依旧是原index，要么是oldCap + 原index。