HashMap可以说是日常使用非常频繁的数据结构了，存储k/v结构，可以做对象的映射。提供了所有的相关map的操作，可以允许null值作为key和value，和HashTable的区别就是不同步和允许null。HashMap不保证存储的顺序也不保证操作都是O(1)的，有两个关键性的属性影响操作的性能，初始大小和负载系数。初始大小就是默认的哈希桶的大小，负载系数描述了哈希桶满的程度，决定了什么时间进行扩容。
HashMap的内存存储结构就是一个
transient Node<K,V>[] table final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;首先看一下默认的值：
默认的初始化大小：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; /**
* 实际存储数据的数组
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 缓存所有的entryset
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* 存储的数据数量
*/
transient int size;
/**
* 被结构性变化的次数，也就是长度变化的次数，目的是为了在迭代器遍历是做判断
*/
transient int modCount;
/**
* 下一次rehash的大小
*/
int threshold;
/**
* 负载因数
*
* @serial
*/
final float loadFactor指定初始化大小和负载因数的构造函数，可以看到其中tableSizeFor方法，是获得比参数大的最小二次幂数值：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
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);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
} 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;
}public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
} 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) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
if (table == null) { // pre-size
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
else if (s > threshold)
resize();
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);
}
}
} final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//首先是获取原来的table大小
int oldThr = threshold;//获取原来的扩容的大小
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//如果原来的map不是空的
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //判断是否超过了最大值
threshold = Integer.MAX_VALUE; //如果超过最大值设置为整整最大
return oldTab;//不再扩容，已经到了上线
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 扩容新table大小为原来的2倍，如果扩容后小于最大值，并且原大小大于默认大小，则设置新的扩容大小为原本来的两倍
}
else if (oldThr > 0) // 原table为空，但是扩容大小大于零时，设置新的table大小为原需要扩容的大小
newCap = oldThr;
else { // 原table为空，并且扩容大小也小于等于0，用默认值设置新大小
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {//新的扩容大小为零，也就只有上面的第二个if满足，会有这种场景
float ft = (float)newCap * loadFactor; //计算扩容大小
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;//如果原有的table不为空，则把原数组的数据rehash到新的table中
if (oldTab != null) {
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;
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;
}其中参数onlyIfAbsent如果为true，则当存在重复数据时，不会覆盖原数据
evict是当构造函数创建时为false，其余都为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;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//如果原table为空，则利用resize创建table
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//如果当前table索引的位置为空，则直接设置table当前索引位置为要put的节点
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p; //如果待插入的值，key与当前索引的相同，则设置临时变量e为当前索引位置的node
else if (p instanceof TreeNode)//如果是treenode，即是树结构时，插入树结构节点
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//这里遍历链表，如果遍历到key相同的节点，同样设置临时变量e为当前这个节点；否则遍历到链表末尾，将新节点插入到链表末尾，判断插入后链表长度是否大于默认需要进行转换树结构的大小，进行树结构转换
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 这里和前面对应上，如果临时变量e不为空，则代表有重复的key存在了，根据参数判断是否进行覆盖，即当重复的节点balue为null或者前面的参数为false时，进行覆盖，默认情况下都会对原数值进行覆盖，覆盖不会对结构变化，所以不用对modCount操作，这里也有一个回调，和后面的不太一致，一个是访问回调，一个是插入回调，这里会返回旧的值。
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}//对结构性变化计数加一
++modCount;
if (++size > threshold)//判断是否需要扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);//这里是一个回调，插入数据后，是否有处理
return null;
}未完待续......
