关于HashMap的put方法
上一篇文章中说到了HashMap在刚创建的时候第一次调用put方法的情况。下面我将梳理一下正常情况下put的情况，虽然都是公用一段代码，走的逻辑却大不相同。
看代码：
put( ): 非首次put
public V put(K key, V value) {
//首先当然是计算key的hash值，具体可以参见我写的第一篇文章，
//然后调用putVal
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
//onlyIfAbsent为false，说明如果已经存在相同(== 、equals)的key，则覆盖并返回旧值。
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）//此时table已经不为空
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//没有产生hash碰撞，即table的第i个桶还没有元素，直接插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//此时第i个桶已经存在元素，且p是这个桶的第一个元素
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//先比较第一个元素，如果hash值相等并且 (是同一个key || 两个key equals)，直接跳到最后进行旧值覆盖
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
//如果第i个桶是红黑树的话，执行红黑树的插入逻辑
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//如果第i个桶是一个链表，则遍历整个链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) { //利用binCount来计数链表的节点数
if ((e = p.next) == null) {
//已经遍历到链表最后，则在尾部添加一个节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//假如此时链表有8个结点，遍历到第8个结点的时候（此时binCount为7，binCount初始值为0），在链表尾部新加了一个结点，
//此时链表有9个结点，而且binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1 （7 >= 8-1）,条件成立，将链表转变为红黑树。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//遍历的过程中，如果与其中一个节点的key的hash值相等并且(同一个key || 两个key equals)，直接跳出循环到最后进行旧值覆盖
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) {
V oldValue = e.value;
//onlyIfAbsent为false，或者oldValue为null，进行旧值的覆盖
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e); //Do nothing！
//直接返回旧值，后面的逻辑不会执行，因为结构没有发生变化，而且size也没有增加
return oldValue;
}
}
++modCount; //modCount为HashMap结构修改的次数，如新加入一个key-value（覆盖旧值不算，因为结构没有发生变化）、删除一个key-value、扩容等等。
if (++size > threshold)
//插入一个key-value之后，如果此时的size > threshold，进行扩容
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
put(key, value)方法的主要流程如下：
1.计算key的hash值，定位到数组中的具体位置i。
2.查看i位置有没有元素，没有的话直接插入key-value。
3.如果i位置有元素，且满足相等条件，替换旧值。
3.如果i位置存了一个TreeNode，说明是一个红黑树，执行树的插入操作。
4.如果是一个链表，则遍历链表，过程中，如果有key满足相等条件，替换旧值；否则插入key-value到链表最后；插入之后如果当前链表长度大于TREEIFY_THRESHOLD，转换成红黑树结构。
5.size ++，如果size > threshold，进行扩容（具体扩容逻辑后面会讲）。
插入过程中，判断两个key是否相等的条件就是hash值相等，并且== 或者equals返回true.
resize( )：扩容
上面说到，如果插入一个key-value之后，size值大于阈值threshold，则进行扩容。那么具体是怎么扩容的？并且如何处理rehash问题？即如何将原来Map中的所有key-value重定位到新的数组中去？现在我们来看看具体是如何实现的。
先研究一下扩容之后如何求键值对在新数组中的索引：
我们知道HashMap在每次扩容的时候会扩容到之前的两倍。
假设扩容前容量为16 = 2^4，扩容后容量为32 = 2^5。而且我们已经知道用hash & (table.length - 1)可以求得key所在数组中的索引位置。
(至于容量为什么是2的幂次方，以及其他相关问题，可以参见我写的另一篇文章)
n-1=15 ==> 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
&
key1(hash1) ==> 1010 1001 1100 1000 1000 1001 0010 0110 ===> 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 index为6
&
key2(hash2) ==> 1010 1001 1100 1000 1000 1001 0011 0110 ===> 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 index为6
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
n-1=31 ==> 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
&
key1(hash1) ==> 1010 1001 1100 1000 1000 1001 0010 0110 ===> 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 index为6
&
key2(hash2) ==> 1010 1001 1100 1000 1000 1001 0011 0110 ===> 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0110 index为22（6 + 16）
（其中：hash1和hash2是hashCode( )计算的结果与高16位异或的结果）
看出什么道道了吗？
当容量扩大到2倍后，n-1的二进制表示就在高位多了1bit，原来是4个1，现在是5个1，这样，扩容后，当一个key的hash值的二进制形式在新增的那一位上为0，index值就不变，为1，index就是index + 原来的容量。
所以说，桶数组的容量为2的幂次方值，也有这个好处，在扩容的时候，只需要看key的hash值在新增的那个bit是0还是1，0的话，索引不变，1的话索引变为index + old capacity，
具体方法就是: (key.hash & oldCapacity == 0) ? index : index + oldCapacity，很基本的位操作。
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。
搞清楚了如何进行rehash之后，下面来看一下代码是怎么处理的。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //如果原来的capacity已经大于等于MAXIMUM_CAPACITY，则不进行扩容了，直接赋值Integer.MAX_VALUE给threshold
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) //capacity扩容两倍，threshold也扩大两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//接下来的两个else逻辑都不会执行
else if (oldThr > 0)
newCap = oldThr;
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) { //不会执行
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //开辟数组空间
table = newTab;
if (oldTab != null) { //执行以下逻辑
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { //遍历原来桶数组的每一个桶
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) //桶中只有一个元素
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //重新计算桶索引
else if (e instanceof TreeNode) //桶里存放的是红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else {
//桶里存放的是链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
//这里引入两个链表：1、loHead --> loTail
// 2、hiHead --> hiTail
//第一个链表存放的是那些索引位置不变的键值对
//第二个链表存放的是那些索引位置变化的键值对
Node<K,V> next;
do { //遍历链表中的每一个键值对
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) { //索引值不变，
//存放在第一个链表中
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else { //索引值变为index + oldCap
//存放在第二个链表中
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) { //第j个桶存放第一个链表，索引值依然是j
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) { //第j+oldCap个桶存放第二个链表，索引值变成了j+oldCap
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
从代码中可以看出，链表中的节点在变更前后的相对位置没有改变。
总结
1、put操作可以覆盖原来的value，前提条件就是hash值相同且是同一个key，或者hash值相同且两个key equals。
2、插入链表后，元素大于8个，将链表转成红黑树
3、元素是放在链表的尾端
4、插入后，size += 1，如果size > threshold，执行扩容，
5、扩容时，对链表中的键值对重新计算桶索引，方法很巧妙。原来的链表会分裂为两个新链表，一个存放索引值不变的键值对，另一个存放索引值变化的键值对；并且键值对在新链表中的相对顺序没有变；但是在以前的JDK版本中，键值对的顺序变成了原来的倒序，它是依次将每个键值对插入到链表的头部。具体细节可以参考源码，这里就不详细展开了。
参考
1、https://www.cnblogs.com/xiarongjin/p/8310691.html
2、https://juejin.im/post/5aa5d8d26fb9a028d2079264
3、https://zhuanlan.zhihu.com/p/30360734
