序

阅读java源码可能是每一个java程序员的必修课，只有知其所以然，才能更好的使用java，写出更优美的程序，阅读java源码也为我们后面阅读java框架的源码打下了基础。阅读源代码其实就像再看一篇长篇推理小说一样，不能急于求成，需要慢慢品味才行。这一系列的文章，记录了我阅读源码的收获与思路，读者也可以借鉴一下，也仅仅是借鉴，问渠那得清如许，绝知此事要躬行！要想真正的成为大神，还是需要自己亲身去阅读源码而不是看几篇分析源码的博客就可以的。

正文

HashMap是我们经常用的的一个集合类，其中java对于Hash散列表的维护、大小的动态扩展以及解决Hash冲突的方法都是值得我们借鉴的。如何更好地使用HashMap，建议大家把JAVA API文档拿来读读，其中对于如何很好的使用HashMap做了详细的说明，在一个是将HashMap的源代码自行分析一遍。

总结

JAVA8中对HashMap的优化

通过阅读源码，我们可以了解到，在java1.8这个版本中，SUN大神们为hashmap的查询进行了进一步优化，原来hashmap是hash表+链表的形式，在1.8中变为了hash表+链表/树的形式，即在一定条件下同一hash值对应的链表会被转化为树,进而优化了查询。通过这次学习Hashmap的源码实现，我们可以学习到如何利用树来对数组查找进行优化。那么何时树化？何时调整表的大小？
在HashMap的类成员中，有一个叫做MIN_TREEIFY_CAPACITY的常量，它规定了当HashMap被使用的空间大小超过这个常量的值时，才会开始树化。而针对每一个hash值对应的链表，有一个叫TREEIFY_THRESHOLD
常量，规定了当链表的大小超过其时，就对此链表进行树化。

源码分析

HashMap关键的变量:

/**
     * The default initial capacity - MUST be a power of two.
     *
     *   HashMap中哈希表的初始容量默认值
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

    /**
     * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
     * by either of the constructors with arguments.
     * MUST be a power of two <= 1<<30.
     *
     * 哈希表的最大容量
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     * The load factor used when none specified in constructor.
     *
     * 负载因子的默认值
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * The bin count threshold for using a tree rather than list for a
     * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
     * bin with at least this many nodes. The value must be greater
     * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
     * tree removal about conversion back to plain bins upon
     * shrinkage.
     *
     * 将链表树化的阀值，即当链表存储量达到多大时，将其转化为树
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
     * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
     * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
     *
     * 将树转化为链表的阀值。
     */
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    /**
     * The smallest table capacity for which bins may be treeified.
     * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
     * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
     * between resizing and treeification thresholds.
     *
     * 这个字段决定了当hash表的至少大小为多少时，链表才能进行树化。这个设计时合理的，
     * 因为当hash表的大小很小时，这时候表所需的空间还不多，可以牺牲空间减少时间，所以这个情况下
     * 当存储的节点过多时，最好的办法是调整表的大小，使其增大，而不是将链表树化。
     * 
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    /**
     * The table, initialized on first use, and resized as
     * necessary. When allocated, length is always a power of two.
     * (We also tolerate length zero in some operations to allow
     * bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
     *
     * hash表
     */
    transient Node<K,V>[] table;

    /**
     * The number of key-value mappings contained in this map.
     *  Hashmap当前的大小
     */
    transient int size;

    /**
     * The number of times this HashMap has been structurally modified
     * Structural modifications are those that change the number of mappings in
     * the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
     * rehash).  This field is used to make iterators on Collection-views of
     * the HashMap fail-fast.  (See ConcurrentModificationException).
     * 
     */
    transient int modCount;

    /**
     * The next size value at which to resize (capacity * load factor).
     *
     * @serial
     */
    // (The javadoc description is true upon serialization.
    // Additionally, if the table array has not been allocated, this
    // field holds the initial array capacity, or zero signifying
    // DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)
    //阀值，它决定了hashmap何时进行扩容。
    int threshold;

    /**
     * The load factor for the hash table.
     *  负载因子，用于计算阀值，它等于threshold与hashmap当前容量的比例。
     * @serial
     */
    final float loadFactor;

再介绍了hashmap的重要变量之后，我们就可以看看其最关键的put()方法与resize()方法了：
put()：

 public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    /**
     * Implements Map.put and related methods
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        
        //如果还没有为hash表申请空间，那么就使用resize()方法初始化hash表。
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        //如果没有发生hash冲突，则直接将数据存入hash表中
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //如果发生了冲突
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            //判断是否与链表头结点相同
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //判断当前要插入的链表表示的结构是否是树，如果是则交给putTreeVal()处理
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);

           //当要插入的数据不是头结点，并且链表没有被树化的情况下
            else {
                //遍历链表，判断是做修改还是插入操作
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //如果是插入操作
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //判断是否达到树化的标准
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);         //树化链表
                        break;
                    }
                    //发现当前链表中的结点有与要插入的数据相同的key，跳出循环进行修改操作
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //修改操作，，进行Value数据的修改
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                //此方法是在LinkedHashMap中实现的，在HashMap中为空
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //判断put()后是否需要扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
         //此方法是在LinkedHashMap中实现的，在HashMap中为空
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

这里需要注意几点:
1.为什么在查找插入数据在hash表中相应位置时，使用的是hash(key)&(length-1)而不是hash(key)?
因为hash(key)的值是随机的，无法确定其范围，通过&操作，相当于对hash表的长度取模，能够在保证数据随机均匀的分布在hash表中，并且限制hash值的范围。
2.因为链表的存在，所以理论上hashmap的容量是没有上限的，但是当hash表无法继续扩充时，随着存储数据的增加，其查找效率会逐渐降低。
3.负载因子的作用：负载因子，其实表达的都是HashMap容量空间的占有程度，它存在的意义是为了协调查找效率与空间利用率之间的平衡。Capacity*loadFactor=threshold，threshold其实就表示了hashmap的真实容量大小，而Capacity则是hash表的长度。负载因子越大则代表容量空间的占有程度高，也就是能容纳更多的元素，元素多了，链表大了，所以此时查找效率就会降低。反之，负载因子越小则链表中的数据量就越稀疏，此时会对空间造成烂费，但是此时查找效率高。

resize():

 final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        //先确定新表的hash表长度与阀值。
        if (oldCap > 0) {
            //判断当前hash表的长度是否已经达到上限，如果是则将阀值设置为Integer.MAX_VALUE并返回
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //将容量大小增加为原来的二倍，并计算相应的阀值
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                newThr = oldThr << 1; // double threshold
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
        else {               // zero initial threshold signifies using defaults
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        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"})
          //在确定hash表长度后，创建新表，将旧表中的数据进行迁移到新表。
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        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;
                    //判断是否已经树化，如果是则调用树化的相应方法进行数据迁移
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    //非树化链表的情况
                    else { // preserve order
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;

                        //这里的代码需要好好看，就是因为此处实现方式的原因，
                       //导致了hashmap遍历时不能保证数据能够一直按照插入或者修改的顺序访问。
                        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;
    }

关于resize需要注意的是：
1.resize扩容后的容量是原来的两倍，直到容量达到最大，这时就会更改阈值来继续扩容。
2.正是因为resize的扩容原理，导致了Hashmap不能保证插入数据的顺序性，当然如果一定要保证，我们可以使用LinkedHashMap