接上章 深入解析HashMap源码（一） ，我们来看HashMap中一些核心的成员方法
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hash方法
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
hash方法是用来计算key的hashCode，并且优化了散列值，减少了hash碰撞（散列值用来定位数组里数据的下标）。为什么不使用初始散列值呢，因为散列值的大小是从(-2^31)~(2^31-1)，这样的数组有着超过40亿的长度，很明显内存是放不下的，所以hash方法里用到了(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)的操作，即将hashCode的高16位和低16位做异或运算（符号^），如图所示
这里进行完高位运算后，在后面对hash的操作中又做了一个运算：取模运算
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
这个运算在jdk1.7里以indexFor方法的形式显示，jdk1.8取消了这个方法，但是操作的原理是一样的，如下图
所以在jdk1.8里，增加了异或运算，并将结果和length-1进行&运算。h右移16位，正好是32bit的一半，这样的高位低位混合，在增大低位的随机性同时，也保留了高位的部分数据信息，如下图所示
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resize方法
resize()实现了对Node数组的初始化或改变容量大小。如果数组为null，则按照字段DEFAULT_INITIAL_CAPACITY中保持的初始容量目标进行分配，否则，由于我们使用的是两倍展开的幂，每个桶中的元素要么保持相同的索引，要么在新表中以两倍偏移量的幂（^(n+1)）移动。
我对源码的步骤做了注释，让我们来看看源码是怎么实现这个方法的
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
//判断旧容量是否为空
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
//如果不为空
if (oldCap > 0) {
//旧容量大于最大值2^30时，不再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//新容量是旧容量的2倍，同时设置阈值，都是<<1
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//阈值不为空时
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//将旧阈值赋给新容量（初始容量）
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//新容量为默认初始化容量，新阈值为默认容量 * 默认负载因子
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
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"})
//创建新的bucket数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//这里是对旧数组进行遍历，将里面的数据映射到新的数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
//新的数组下标，通过&运算获得
[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)//树节点存在的话，也就是说旧数组里存放的是红黑树
//拆分之前旧数组的红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//旧数组为链表结构时
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
//遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
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);
//实现链表在新数组中的映射
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
resize方法的主要逻辑是：
1. 计算新的容量newCap和新的阈值newThr
2. 根据newCap来初始化新的bucket数组
3. 将原先的键值对数组赋给新的数组
4. 返回扩容后的数组
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get/getNode方法
get方法是用来查找数组中的数据的，通过传入key的方式获取对应的value
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//调用getNode方法
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;
//判断数组是否为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
//定位键值对在桶中的位置
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
//若果first为红黑树节点，调用树节点查找方法
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//链表查找方法
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}getNode方法的主要逻辑是：
1. 定位键值对位置
2. 调用对应的查找方法（数组或链表）
3. 返回map键值对对象
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put/putVal方法
put方法是用来往HashMap里插入数据的，具体实现逻辑简单化可以是
1. 定位插入数据属于哪个桶
2. 判断桶是否为空
3. 存入，更新，或在链表节点后增加
但是，还存在两个问题，一是插入数据过多时需要进行扩容操作，二是需要对红黑树和链表进行转化。让我们来看看代码实现逻辑
public V put(K key, V value) {
//调用putVal方法
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//判断桶是否为空，如果为空创建新数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//判断该位置是否存在数据，没有的话直接存入
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//判断键的hash是否等于第一个键值对的hash
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//如果为红黑树节点，调用树的插入方法
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//链表的遍历
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//超过树转化阈值时，转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//查到当前数组中含有要添加的键值对时，终止遍历
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
//当旧的value为null时，更新value
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
//容量撑不住了，该扩容了
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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remove方法
HashMap 的删除操作和前面的操作并没有特别的地方。主要逻辑是：
1. 定位桶位置
2. 遍历链表并找到键值相等的节点
3. 删除节点。
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}
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;
//判断和定位桶的位置
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;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
//红黑树判断
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
//链表遍历
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
//删除节点
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}以上就是常用的也是比较重要的HashMap里的方法了，还有一些方法没有列举出来（太多了...），列举的方法如果注释有错误的地方也希望各位能不吝赐教^_^