本文详细解析HashMap的put操作，包括首次put时的初始化、扩容机制以及后续put时的数据处理。分析了链表和树节点的插入方式，以及在扩容时如何通过位运算分散数据。此外，还提及了afterNodeAccess、afterNodeInsertion和afterNodeRemoval方法在LinkedHashMap中的作用。
一、put操作源码：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, 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;
//判断1.1
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//判断1.5
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
//判断2.1
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;
}
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) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//判断1.2
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//判断1.3
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//判断1.4
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"})
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;
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;
}
二、流程分析：
-
第一次put操作：
- 第一次put操作的时候，由于HashMap的table数组还没有初始化，所以table数组为null，执行判断后面的resize操作。
- 进入resize方法后，因为table为null，所以oldCap =0。
- 如果创建HashMap的时候指定了初始化的大小，那么oldThr>0，执行判断1.2。
- 如果创建HashMap的时候调用的是空参构造器，那么oldThr=0，执行判断1.3。
- 执行判断1.4，判断阈值是否已经设置，没有设置的话重新设置。
- 创建一个新容量大小的table数组，再把引用赋值给当前table数组。
- 因为oldTab=null，所以直接返回新的table数组。
- 扩容完毕后，因为是第一次put，所以指定数组槽内的数据等于null，执行判断1.5之后的操作，创建一个新的Node类放入当前数组槽内。
- modCount属性加一，记录修改次数。
- 接着再判断是否需要扩容，显然不需要。执行 afterNodeInsertion方法。
- 结束。
HashMap中有三个方法：
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
void afterNodeRemoval(Node<K,V> p) { }
这三个方法都是为HashMap的子类LinkedHashMap服务的，为了保证LinkHashMap的有序性。
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其他情况的put操作：
-
假设不需要扩容，除第一次创建外，其余的扩容比较特殊，后面说。
-
执行判断1.5，判断当前数组槽内是否有数据，没有直接新建一个Node放入当前数组槽内。
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如果有数据，执行判断2.1，如果当前数组槽内的key和要插入的key相同，则替换并返回旧值。
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如果不相同，并且是树节点，则转化为插入树节点。
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上述情况都不是的话，开始遍历挂在数组槽后面的链表，遍历到链表的最后一个元素时将其插入，插入完成后与TREEIFY_THRESHOLD参数比较，判断是否需要转化为红黑树，跳出循环。或者遍历的时候发现有一个key与当前key相同，则替换并返回旧值。
-
modCount属性加一，记录修改次数。
-
接着再判断是否需要扩容，显然不需要。执行 afterNodeInsertion方法。
-
结束。
-
除第一次创建外的扩容情况：
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扩容时会遍历所有的数组槽，并找到槽内有数据的数组槽，如果当前数组槽后面没有元素，则直接把当前数据通过未运算放入到新数组槽中的位置。
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如果槽后的数据是树节点，则进行树节点操作，怎么操作比较抽象，不怎么好描述，可以参考这位大神的blog：https://www.cnblogs.com/yinbiao/p/10732600.html。
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上述情况都不符合，那就是链表了，需要进行链表操作，HashMap通过和原容量进行位操作，可以把原来数组槽上的数据分散在新扩容后的数组槽内，避免了jdk1.7的rehash操作。
为什么与原容量进行位操作可以达到上述效果呢？因为扩容都是2倍的扩容，也就是说会多一个二进制位，再去和原来的容量进行位操作时，原来的结果就可能变为原值或者原值加新增加的容量。反过来我们就可以用增加的容量和原来的hash值进行位运算，等于0则原位置不变，不等于0则是加上了增加的容量。
举个栗子：
0101，10101 分别对应十进制的5和21
根据源码，经行位比较是使用的原容量减一，假设是初始容量16，则需要和15去位运算。
0000 0101 （5） | 0001 0101 （21）
0000 1111 （15）| 0000 1111 （15）
0000 0101 （5） | 0000 0101 （5）
可以看到初始情况下，位运算后都是5，现在进行扩容。
0000 0101 （5） | 0001 0101 （21）
0001 1111 （31）| 0001 1111 （31）
0000 0101 （5） | 0001 0101 （5+16）
可以看到原来5的值没有变，21变为了5加新容量。
所以就可以通过下面操作判断原来的值是否相同，就可以分散放置了。
0000 0101 （5） | 0001 0101 （21）
0001 0000 （16）| 0001 0000 （16）
0000 0000 （=0） | 0001 0000 （!=0）
通过判断是否等于0就可以了。
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