存储结构
HashMap结构：数组+链表+红黑树
对于之前的版本数组+链表来说，当hash冲突多的时候，会导致一个桶上的链表很长，查找的复杂度O(n)。而Java8 HashMap，当一条链长度超过8，便会转化成红黑树。红黑树特点：插入、查找、删除的时间复杂度为O(log n)。
红黑树的关键性质：从根到叶子的最长的可能路径不多于最短的可能路径的两倍长。这样最坏情况也可以是高效的。
每个节点使用Node存储信息，如果转化为红黑树，则使用TreeNode存储树的节点。
put
通过计算后的hash值对应table的下标，找到table第一个节点，有以下情况：
1）桶为空，则新建节点Node作为桶上第一个节点
2）节点为红黑树节点，则直接往红黑树插入节点
3）其余情况即链表：通过e=p.next、p=e循环找到链尾，在链尾插入新节点。如果长度超过8，则对链表进行红黑树转化。
putVal源码如下：
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)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
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;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
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) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}如果插入节点后整个map的size达到下次扩容的阙值，则进行扩容。主要看老的table和节点怎么拷贝到新的table上：
通过下标找到桶上的节点，对老的table进行赋值null防止内存泄漏，
1）如果单节点，则直接拷贝到新的桶上
2）如果为红黑树节点，则对树进行分离。（每次扩容都是翻倍，与原来计算（n-1）&hash的结果相比，节点要么就在原来的位置，要么就被分配到“原位置+旧容量”这个位置。）
3）如果为链表，则复制链表到新的table，同样会对节点重新hash后决定分配到原来的还是新的位置。
resize源码如下：
final Node<K,V>[] resize() {
... 省略 ...
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;
}get
通过hash值找到对应的桶。同样，get的时候判断桶是不是只有一个节点，而且key匹配上，是就直接返回这个节点了。不是则判断是红黑树还是链表，遍历节点找到key。
getNode源码如下：
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}参考
https://baike.baidu.com/item/%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91/2413209?fr=aladdin
http://www.importnew.com/20386.html
https://blog.csdn.net/panweiwei1994/article/details/77244920
