当我们put的时候,首先计算 key的hash值,这里调用了 hash方法,hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作,高16bit补0,一个数和0异或不变,所以 hash 函数 大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或,目的是减少碰撞。按照函数注释,因为bucket数组大小是2的幂,计算下标index = (table.length – 1) & hash,如果不做 hash 处理,相当于散列生效的只有几个低 bit 位,为了减少散列的碰撞,设计者综合考虑了速度、作用、质量之后,使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞,而且JDK8中用了复杂度 O(logn)的树结构来提升碰撞下的性能。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
//实现 map .put和相关方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步骤①:tab为空则创建
// table未初始化或者长度为0,进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步骤②:计算index,并对null做处理
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中,桶为空,新生成结点放入桶中(此时,这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 步骤③:节点key存在,直接覆盖value
// 比较桶中第一个元素(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;
// 步骤④:判断该链为 红黑树
// hash值不相等,即key不相等;为红黑树结点
// 如果当前元素类型为TreeNode,表示为红黑树,putTreeVal返回待存放的node, e可能为null
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 步骤⑤:该链为 链表
// 为链表结点
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
//判断该链表尾部指针是不是空的
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//判断链表的长度是否达到转化红黑树的临界值,临界值为8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//链表结构转树形结构
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等,跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表,与前面的e = p.next组合,可以遍历链表
p = e;
}
}
//判断当前的key已经存在的情况下,再来一个相同的hash值、key值时,返回新来的value这个值
if (e != null) {
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后 回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 步骤⑥:超过最大容量就扩容
// 实际大小大于 阈值 则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 判断map是否大于生成树的阈值
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 小于则需要先扩容
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}