不可不知的哈希映射

引言
hashmap这个东西呢，太老生常谈了
开发中常用、面试中常问
总之，很重要。。。。。
接下来呢
咱们就一起来看下，里面到底有哪些解不开的东西

2.1 HashMap数据结构

目标：

HashMap 概念、数据结构回顾（JDK8和JDK7） & 为什么1.8使用红黑树？

概念：

HashMap 是一个利用散列表（哈希表）原理来存储元素的集合，是根据Key value而直接进行访问的数据结构

在 JDK1.7 中，HashMap 是由 数组+链表构成的。

在 JDK1.8 中，HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成

回顾： 数组、链表（优势和劣势）

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数组: 优势：数组是连续的内存，查询快（o1） 劣势：插入删除O(N)
链表: 优势：不是连续的内存，随便插入（前、中间、尾部） 插入O(1) 劣势：查询慢O(N)

思考？

为什么是JDK1.8 是数组+链表+红黑树？？？

HashMap变化历程

1.7的数据结构：链表变长，效率低 了！！！

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1.8的数据结构：

数组+链表+红黑树

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链表--树（链长度>8、数组长度大于64）

备注：现在重点讲map，不讲树的操作。树在算法课里有详细学习

总结：

JDK1.8使用红黑树，其实就是为了提高查询效率

因为，1.7的时候使用的数组+链表，如果链表太长，查询的时间复杂度直接上升到了O(N)

2.2 HashMap继承体系

目标：梳理map的继承关系

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总结

HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口

那为什么HashMap还要在实现Map接口呢？

据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。

在java集合框架中，类似这样的写法很多，最开始写java集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。

显然的，JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来

• Cloneable 空接口，表示可以克隆
• Serializable 序列化
• AbstractMap 提供Map实现接口

2.3 HashMap源码深度剖析

1）目标：

通过阅读HashMap（since1.2）源码，我们可以知道以下几个问题在源码是如何解决的

（1）HashMap的底层数据结构是什么？

（2）HashMap中增删改查操作的底部实现原理是什么？

（3）HashMap是如何实现扩容的？

（4）HashMap是如何解决hash冲突的？

（5）HashMap为什么是非线程安全的？

2）测试代码如下

package com.mmap;

import org.openjdk.jol.info.ClassLayout;

import java.util.ArrayList;
import java.util.ConcurrentModificationException;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class MMapTest {
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<Integer, String> m = new HashMap<Integer, String>();//尾插
        //断点跟踪put
        m.put(1, "001");
        m.put(1, "002");
        m.put(17, "003");//使用17可hash冲突（存储位置相同）

        System.out.println(ClassLayout.parseInstance(m).toPrintable());
        //断点跟踪get
        System.out.println(m.get(1));//返回002（数组查找）
        System.out.println(m.get(17));//返回003（链表查找）
        //断点跟踪remove
        m.remove(1);//移除
        System.out.println(m);
        m.remove(1, "002");//和上面的remove走的同一个代码
    }
}

3）关于hashMap基本结构的验证

先来个小验证，几乎地球人都知道map是 数组 + 链表 结构，那我们先来验证一下

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再来看debug结果：

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验证了基本结构，那为啥1和17就在一块了？到底谁和谁放在一个链上呢？内部到底怎么运作的？往下看 ↓

2.3.1 成员变量与内部类

目标：先了解一下它的基本结构

回顾：位运算（下面还会频繁用到）

1<<4

二进制相当于1右边补4个0：10000

十进制相当于1 x 2的4次方 ， 也就是 16

二进制运算是因为它的计算效率高

        
        static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //16，默认数组容量：左位移4位，即16
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;//最大容量：即2的30次幂
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;//负载因子：扩容使用，统计学计算出的最合理的
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;//链表转红黑树阈值
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;//当链表的值小<6, 红黑树转链表

        ……

    transient Node<K,V>[] table;//HashMap中的数组,中间状态数据
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;//用来存放缓存,中间状态数据;

    transient int size;//size为HashMap中K-V的实时数量（重点）,注意！不是table的长度！
    transient int modCount;//用来记录HashMap的修改次数，几个集合里都有它
    int threshold;//扩容临界点；(capacity * loadFactor)（重点）
    final float loadFactor;//负载因子  DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f赋值

具体的key，value放在哪里呢？答案是一个静态内部类（1.8前是Entry）

 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {//数组和链表上的节点，1.8前叫Entry
        final int hash;//扰动后的hash
        final K key;//map的key
        V value;//map的value
        Node<K,V> next;//下个节点

        Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { //构造函数，没啥说的
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;//链表下一个
        }
 }
                

2.3.2 HashMap构造器

1）目标：学习下面的三个构造器，它们都干了哪些事情？

    public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; //  负载因子DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f
    }

    public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        //赋值，多了一些边界判断
        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);  // 注意，map里是没有capacity这个类变量的！
    }

map的构造函数就做了几个赋值这么点事？这么简单？错！接着往下看

2）无参构造函数验证

第一步：添加以下debug变量

第二步：使用默认构造函数时，在put之前和之后分别debug以上变量信息对比看看

put之前：

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之后

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毫无违和感，那么，我们接着往下！

3）自定义初始化参数验证

接下来我们胡搞一下，让容量=15，因子=0.5，猜一猜会发生什么？

file

调试到put之后，再来看：

file

源码剖析：

在有参数构造时，最终tableSizeFor

        //capacity函数，初始化了table，就是table的length，否则取的是threshold
        final int capacity() {
        return (table != null) ? table.length :
            (threshold > 0) ? threshold :
            DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
    }

        //带参数的初始化，其实threshold调用的是以下函数：
        //这是什么神操作？？？
        //其实是将n转成2进制，右移再和自己取或，相当于把里面所有的0变成了1
        //最终目的：找到>=n的，1开头后面全是0的数。如果n=111 ， 那就是 1000 ； 如果n=100，那就是它自己
        //而这个数，恰好就是2的指数，为后面的扩容做铺垫
        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;  //到这一步n已经各个位都是1了。
        //范围校验，小于0返回1，大于最大值返回最大值，绝大多数正常情况下，返回n+1，也就是10000……
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

        
        

调试案例：

package com.mmap;

public class TableSizeTest {

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(tableSizeFor(9));  //9的二进制更能看出以下变化
    }

    static final int tableSizeFor(int cap) {
        System.out.println(Integer.toBinaryString(cap));  //1001
        int n = cap - 1;
        System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //1000
        n |= n >>> 1;   //无符号右移，前面补0
        System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //右移再或，1100
        n |= n >>> 2;
        System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //再移动2位， 1111
        n |= n >>> 4;
        System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //就这么长，再迁移也是1111
        n |= n >>> 8;
        System.out.println(Integer.toBinaryString(n));
        n |= n >>> 16;
        System.out.println(Integer.toBinaryString(n)); //Integer的最大长度32位，16折半后迁移全覆盖
        System.out.println(Integer.toBinaryString(n+1));
        return  n + 1;  //+1后变为 10000 ，也就是16 ， 2的4次方
    }
}

4）总结：

map的构造函数没有你想象的那么简单！

• 无参构造时，容量=16，因子=0.75。第一次插入数据时，才会初始化table、阈值等信息
• 有参构造时，不会容忍你胡来，会取大于但是最接近你容量的2的指数倍（想一下为什么？提示：和扩容规则有关）
• 无论哪种构造方式，扩容阈值最终都是 =（容量*因子）

2.3.3 HashMap插入方法

目标：图解+代码+断点分析put源码

1）先了解下流程图

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2）关于key做hash值的计算

当我们调用put方法添加元素时，实际是调用了其内部的putVal方法，第一个参数需要对key求hash值

   public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);//调用Map的putVal方法
    }

小提问：map里所谓的hash是直接用的key的hashCode方法吗？

    static final int hash(Object key) {
        int h;
        //【知识点】hash扰动
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

图解：

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结论：使用移位和异或做二次扰动，不是直接用的hashCode！

3）核心逻辑

    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {//onlyIfAbsent：true不更改现有值；evict：false表示table为创建状态
        //几个临时变量：
        //tab=数组，p=插槽指针，n=tab的长度，i数组下标
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//数组是否null或者==0，第1次put为空
            //初始化数组(or扩容)，所以table是在这里初始化的，不是new的时候！
            //初始时，n=16
            n = (tab = resize()).length;  // resize，下面单独讲扩容
        
        //【知识点】为何1 与 17 在一个槽上！秘密就藏在寻址这里
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//寻址：(n - 1) & hash（重要！）
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//当前插槽没有值，空的！将新node直接扔进去
        else {  //有值，说明插槽上发生了碰撞，需要追加成链表了！
            //还是临时变量
            //e=是否找到与当前key相同的节点，找到说明是更新，null说明是新key插入
            //k=临时变量，查找过程中的key在这里暂存用
            Node<K,V> e; K k;  
            if (p.hash == hash &&  //如果正好，插槽第一个节点（p），跟插入的key相同
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p; //就将它赋值给e，注意！这时候还没覆盖上去，只是标记到e，发现了相同key的节点！
            else if (p instanceof TreeNode) //如果不是这个key，但是类型是一个红黑树节点
                //这说明当前插槽的链很长，已经变成红黑树了，就调putTreeVal，扔到这颗树上去
                //树的插入，这里不赘述，在数据结构课中有
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {//如果都不是以上情况，那就是链表了
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {//顺着链表一直往后跳，直到遍历到尾巴节点
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);//然后把key封装成新node追加到尾巴上
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //链表长度计数如果>8转红黑树
                            treeifyBin(tab, hash);//转成树
                        break;
                    }
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;// 如果遍历过程中找到相同key，那就赋给e，break跳出for循环，执行后面的逻辑
                    p = e;
                }
            }
            if (e != null) { // 如果e非空，说明前面一顿猛如虎的操作后，找到了相同的key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;// 看看onlyIfAbsent，如果让覆盖那就覆盖，不让那就算了
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;// 返回覆盖前的value值，也就是put方法的返回值
            }
        }
        ++modCount;//用来记录HashMap的修改次数
        if (++size > threshold)//key的数量是否大于阈值
            resize();//如果size大于threshold，就需要进行扩容
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

4）重点（寻址计算）：

接上文，关于hash值取得后，放入tab的哪个插槽，也就是所谓的寻址我们重点来讲

(n - 1) & hash

我们还是以开始的例子，1和17为例，他们的hash计算后正好是1和17本身，我们可以验证一下

Integer i = new Integer(1);
Integer j = new Integer(17);
System.out.println(i.hashCode() ^ i.hashCode()>>16);  //1
System.out.println(j.hashCode() ^ j.hashCode()>>16);  //17

开始位运算

默认n=16，n-1也就是15，二进制是 1111

那么 15 & 1
1 1 1 1
0 0 0 1
与运算后 = 1

再来看15 & 17，17是 10001
  1 1 1 1
1 0 0 0 1
与运算后 = 1

所以，1和17肯定会落在table的1号插槽上！两者会成为链表，解释了我们前面的案例

原理：不管你算出的hash是多少，超出tab长度的高位被抹掉，低位是多少就是你所在的槽的位置，也就是table的下标

思考：为什么不用mod（模运算）进行寻址？mod也能保证不会超出数组边界，岂不是更简单直观？

package com.mmap;

public class CMod {
    public static void main(String[] args) {
        bit();
        mod();
    }

    public static void bit() {
        int a ;
        long start = System.currentTimeMillis();
        //同样的计算次数，先位运算，后取余
        for (int i = 1; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
            a = 1 & i;
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("BIT耗时>>" + (end - start));

    }

    public static void mod() {
        int a ;
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 1; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
            a = 1 % i;
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("MOD耗时>>" + (end - start));

    }

}

跑一下试试？

结论：

一切为了性能

2.3.4 HashMap扩容方法

目标：图解+代码（map扩容与数据迁移）

注意：扩容复杂、绕、难

备注：线程不安全的

图解： 假设我们 new HashMap(8)

迁移前：长度8 扩容临界点6（8*0.75）

file

迁移过程

file file

核心源码resize方法

//注意！该方法兼容了初始化和扩容，所以比较难理清楚！
//需要对照上面的图例来同步讲解。
final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table; //旧的数组先拿出来
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//旧数组是null，那就是初始化咯
        int oldThr = threshold;//扩容临界点(旧)
        int newCap, newThr = 0;//临时变量，数组容量（新）、扩容临界点(新)
        if (oldCap > 0) {
            // 扩容的时候调用
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果旧值达到上限
                threshold = Integer.MAX_VALUE; //扩容阈值也调到最大，从此再无意义
                return oldTab;  //不扩了，直接返回旧的。上限了还扩什么扩
            }
            //如果没到上限就计算新容量，注意这时候还没发生实际的数组扩容，真正的扩容迁数据操作在下面
            //将旧容量左移1位，也就是乘以2作为新容量，所以map是每次扩到之前的2倍
            //链表是右移1位再加上旧长度，也就是扩为原来的1.5倍，注意区别
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // 同时，阈值也乘以2，为下次扩容做准备
        }
        else if (oldThr > 0) 
            // HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)初始化的时候调用
            // 将cap和thres相等，约定
            newCap = oldThr;
        else {
            // HashMap() 初始化的时候调用，注意前面验证过了，是在第一次put的时候调的
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        if (newThr == 0) {//如果新阈值为0，根据负载因子设置新阈值
            float ft = (float)newCap * loadFactor; // put之后的变化就在这里
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE); //范围判断
        }
        threshold = newThr;
  
            //以上操作只是重新计算（第一次是初始化）各种容量相关的值，下面重点来了！迁移旧数据
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;  //以新容量为长度，创建新数组
        if (oldTab != null) { //如果旧数组不为空，说明有数据要迁移
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {  //遍历数组
                Node<K,V> e; //临时变量，记录当前指向的node
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;//gc处理
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//只一个节点，赋值到新数组的索引下即可
                    else if (e instanceof TreeNode)// 如果变成了树，拆成俩拼到新table上去
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { //如果是链表，拆成两个（重点！！！）
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;//低位链表（原位置i）
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;//高位链表（i+n位置）
                        Node<K,V> next;
                        do {
                            next = e.next;
                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {  //oldCap=8，2进制为1000
                                // 如果为0，说明e的hash没超出旧cap长度去，在低位不动即可
                                if (loTail == null)
                                    loHead = e;// 如果为空的，那就是第一个，同时当头节点
                                else
                                    loTail.next = e; //否则的话，沿着尾巴一直往上追加
                                loTail = e;
                            }
                            else {//如果超了，那就需要迁移到高位去，先给它追加到高位链表上
                                //和低位链表一样
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.next = e;
                                hiTail = e;
                            }
                        } while ((e = next) != null);
                        //注意！在循环完成的时候，高低位链表还是俩独立的临时变量
                        
                        //下一步，将它放到新数组上去，才能算迁移完成
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;//下标：原位置
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;//下标：原位置+原数组长度 （重点！）
                            //这地方诠释了为什么map要两倍扩容，对应位置位运算后，加上原长度就行了
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;//返回新数组
    }

总结（扩容与迁移）：

1、扩容就是将旧表的数据迁移到新表

2、迁移过去的值需要重新计算下标，也就是他的存储位置

3、关于位置可以这样理解：比如旧表的长度8、新表长度16

旧表位置4有6个数据，假如前三个hashCode是一样的，后面的三个hashCode是一样的

迁移的时候；就需要计算这6个值的存储位置

4、如何计算位置？采用低位链表和高位链表；如果位置4下面的数据e.hash & oldCap等于0，

那么它对应的就是低位链表，也就是数据位置不变

5、 e.hash & oldCap不等于0呢?就要重写计算他的位置也就是j + oldCap，（4+8）= 12，就是高位链表位置（新数组12位置）

2.3.5 HashMap获取方法

目标：图解 （这个简单！）

获取流程

file

get主方法

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

getNode方法

    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;  //一堆临时变量，不管他
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            // 如果table对应的索引位置上有值
            if (first.hash == hash && 
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;// 看下第一个元素的key是不是要查找的那个，是的话，返回即可
            if ((e = first.next) != null) {//如果后面还有数据，那就继续遍历
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);//树查找
                do { //链表查找!!!!!
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

总结：

查询思路比较简单，如果是数组直接返回、如果是红黑实例，就去树上去找，最后，去做链表循环查找

2.3.6 HashMap移除方法

目标：图解+断点分析remove源码

移除流程

file

tips：

两个移除方法，参数上的区别

走的同一个代码

移除方法：一个参数

    public V remove(Object key) {
        Node<K,V> e;//// 定义一个节点变量，用来存储要被删除的节点（键值对
        return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
            null : e.value;
    }

移除方法：二个参数

    @Override
    public boolean remove(Object key, Object value) {
        return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
    }

核心方法removeNode

    /**
     * Implements Map.remove and related methods
     *
     * @param hash 扰动后的hash值
     * @param key 要删除的键值对的key，要删除的键值对的value，该值是否作为删除的条件取决于matchValue是否为true
     * @param value key对应的值
     * @param matchValue 为true，则当key对应的值和equals(value)为true时才删除；否则不关心value的值
     * @param movable 删除后是否移动节点，如果为false，则不移动
     * @return 返回被删除的节点对象，如果没有删除任何节点则返回null
     */
    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;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {  //注意，p是当前插槽上的头节点！
            //第一步：查，和上面的get操作一毛一样
            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;// 如果key相同，说明是头结点，将它赋给node
            else if ((e = p.next) != null) {
                //否则，沿着next一直查找
                if (p instanceof TreeNode)
                    node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);//红黑查找
                else {
                    do { //链表查找
                        if (e.hash == hash &&
                            ((k = e.key) == key ||
                             (key != null && key.equals(k)))) {
                            node = e;  //如果找到，赋值给node，并终止
                            break;
                        }
                        p = e; // 如果没找到，赋值给p，继续下一轮。
                    } while ((e = e.next) != null);  
                  // 最终while结束的时候，p（前置）-> node(要被删)
                }
            }
          
            //第二步：删
            //如果node不为空，说明根据key匹配到了要删除的节点
            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);//红黑删除
                else if (node == p)// 不是树，那如果 node == p 的意思是该node节点就是首节点
                    tab[index] = node.next;// 删掉头节点，第二个节点上位到数组槽上
                else  // p是node的前置，说明上面查找的时候走的do while
                    p.next = node.next;//如果不是，那就将p的后指针指向node的后指针，干掉node即可
                ++modCount;//HashMap的修改次数递增
                --size;// HashMap的元素个数递减
                afterNodeRemoval(node);
                return node;//返回删除后的节点
            }
        }
        return null;//找不到删除的node，返回null
    }

总结：

• 移除和查询路线差不多，找到后直接remove

• 注意他的返回值，是删除的那个节点的值

拓展：

为什么说HashMap是线程不安全的

我们从前面的源码分析也能看出，它的元素增删改的时候，没有任何加锁或者cas操作。

而这里面各种++和--之类的操作，显然多线程下并不安全

那谁安全呢？

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本文由育博学谷狂野架构师发布
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