HashMap红黑树树化过程，看这一篇就够了

上一篇文章 大厂面试爱问的HashMap死锁问题，看这一篇就够了，我们分析了JDK1.7中Hashmap的部分源码实现，最后说到在JDK1.8的时候HashMap的实现做了一些很重要的变化，其中就包括JDK1.7及之前HashMap是采用数组+链表实现，而在JDK1.8之后HashMap数组就采用数组+链表或红黑树来实现了。

接下来，本文将先普及一下红黑树的基础概念，再结合源码对HashMap红黑树树化过程进行分析，最后借助图片详细说明较难理解对左旋和右旋过程。这样我们才能理解为什么要用红黑树来优化HashMap，用红黑树有什么好处。

红黑树基础概念

红黑树性质

红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。在二叉查找树强制一般要求以外，对于任何有效的红黑树我们增加了如下的额外要求：

【1】性质1. 节点是红色或黑色。
【2】性质2. 根节点是黑色。
【3】性质3 每个叶节点（NIL）是黑色的。
【4】性质4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
【5】性质5. 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

红黑树示意图

红黑树数据结构

enum Color  
{  
    RED = 0,  
    BLACK = 1  
};  

struct RBTreeNode  
{ 
    struct RBTreeNode*left, *right, *parent;  
    int key;  
    int data;  
    Color color;  
};

JDK1.8 HashMap源码分析

putVal（）

/**
     * 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
     * //如果为true，即使指定参数key在map中已经存在，也不会替换value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * //如果为false，数组table在创建模式中
     * @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;
        //如果哈希表为空，调用resize()创建一个哈希表，并用变量n记录哈希表长度
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        /**
         * 如果指定参数hash在表中没有对应的bucket，直接将键值对插入到map中
         * (n - 1) & hash 计算对应的bucket下标本质上是进行hash % n
         */
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
   // bucket中已经存在元素
            Node<K,V> e; K k;
            // 比较bucket中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                // 将第一个元素赋值给e，用e来记录
                e = p;
                // 当前桶中无该键值对，且桶是红黑树结构，按照红黑树结构插入
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
                 // 当前桶中无该键值对，且桶是链表结构，按照链表结构插入到尾部
            else {
   
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
   
                    if ((e = p.next) == null) {
   
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 检查链表长度是否达到阈值，达到将该槽位节点组织形式转为红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 链表节点的<key, value>与put操作<key, value>相同时，不做重复操作，跳出循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            // 找到或新建一个key和hashCode与插入元素相等的键值对，进行put操作
            if (e != null) {
    // existing mapping for key
             // 记录e的value
                V oldValue = e.value;
                //onlyIfAbsent为false或旧值为null时，允许替换旧值
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                    // 访问后回调
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        // 键值对数目超过阈值时，进行rehash
        if (++size > threshold)
            resize();
            // 插入后回调
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

treeifyBin（）

 /**
     * Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless
     * table is too small, in which case resizes instead.
     */
    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash)