标签：第一个 value har 添加 字段 java版本 instance bucket 程序
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作者：薛勤
主页：http://github.com/yueshutong
相信读者也看过了不少讲解 HashMap 源码的文章了，笔者认为，一切脱离源码去讲原理的都是泛泛而谈。一些所谓的原理大都是阅读源码之后的个人概括，这些概括参差不齐，再加上没有阅读源码，读者们是很难有切身体会的。正因如此，笔者逐行分析了 HashMap 的源码后，开启了本场 Chat。
笔者在阅读 HashMap 源码的时候，曾对每个内部属性，每个内部方法和方法调用逻辑做了简要注释，但在整理成文的时候，还是遇到了略微的困难。对于一些内部属性的解释，需要结合它在一些方法的使用中发挥的作用来综合说明，笔者打算按照从浅到深的顺序，先带读者熟悉HashMap的宏观设计思想，再通读一遍源码，然后讲解源码的设计细节。要让读者边看文字边对照源码进行学习，形成自己的领悟和体会，避免造成笔者一人的泛泛而谈。
无论自己的领悟是深是浅，终归是自己的，无论别人的领悟多么高深，那也是别人的。希望每个读者都能有自己的收获和体会。
由于 HashMap 源码中涉及到较多的位运算的知识，对这方面基础薄弱的读者可以阅读我之前发布在 GitChat 的文章。
$ java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)以下内容主要对HashMap的一些特性和注意事项做了简单的说明，笔者对一些比较重要的知识点做了加粗处理。
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。（除了不同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。）此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。
此实现假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间，可为基本操作（get 和 put）提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的“容量”（桶的数量）及其大小（键-值映射关系数）的和成比例。所以，如果迭代性能很重要，则不要将初始容量设置得太高（或将加载因子设置得太低）。
HashMap 的实例有两个参数影响其性能：初始容量 和加载因子。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，通过调用 rehash 方法将容量翻倍。
通常，默认加载因子 (.75) 在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地降低 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。
注意，此实现不是同步的。如果多个线程同时访问此映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的不同步访问，如下所示：
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));由所有此类的“集合视图方法”所返回的迭代器都是快速失败 的：在迭代器创建之后，如果从结构上对映射进行修改，除非通过迭代器自身的 remove 或 add 方法，其他任何时间任何方式的修改，迭代器都将抛出 ConcurrentModificationException。因此，面对并发的修改，迭代器很快就会完全失败，而不冒在将来不确定的时间任意发生不确定行为的风险。
注意，迭代器的快速失败行为不能得到保证，一般来说，存在不同步的并发修改时，不可能作出任何坚决的保证。快速失败迭代器尽最大努力抛出 ConcurrentModificationException。因此，编写依赖于此异常程序的方式是错误的，正确做法是：迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误。
此类是 Java Collections Framework 的成员。
学习源码之前，最好在脑海中明确 HashMap 的存储结构，不然后面阅读源码，遇到容量、数量等参数可能会有些许困惑。
相信你已经有所耳闻，HashMap 内部包含了一个 Node 类型的数组 table。Node 存储着键值对。
Node 类源码如下：
static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K, V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final String toString() {
return key + "=" + value;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this) {
return true;
}
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?, ?> e = (Map.Entry<?, ?>) o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue())) {
return true;
}
}
return false;
}
}
它包含了四个字段，从 next 字段我们可以看出 Node 是一个链表。即数组中的每个位置被当成一个桶，一个桶存放一个链表。HashMap 使用链地址法来解决哈希冲突，即同一个链表中存放哈希值和散列桶取模运算结果相同的 Node。HashMap 存储结构如下图所示：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16默认的 table 容量，1<<4 = 2^4 = 16，规定必须是2的幂。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;最大的 table 容量，规定必须是 2 的幂，类型为 int，掐指一算，那只能是 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000。因为 Java中 int 有 32 位，除第 1 位符号位外，数值部分只有 31 位，只有 1<<30 满足条件。
这里需要说明一下，对于 2 的幂，在计算机的世界里是一群特殊的存在，它们的二进制中只有一个1，其余位全为 0 。这个特性会影响与它进行位运算后的结果具有一些特殊效果。
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;构造函数中未指定时使用的负载因子。
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;相信很多人知道链表长度大于 8 会转为红黑树，依据也就是这个字段的注释说明。但其实这只是条件之一，另一个条件就是下面这个参数。
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;在进行链表转红黑树的时候，第一步是检查链表的长度是否大于等于 8，第二步会检查 table 数组的容量是否小于此数值，若小于，则取消转为红黑树，只对 table 数组进行扩容。
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;当键值对数量过多时需要对 table 数组进行扩容，并且将每个键值对放到新的桶中（或者不变）。原来的桶的内部结构有可能是链表，也有可能是红黑树，经过一番洗牌之后，如果桶结构为红黑树的键值对数量过低，就会重新转变为链表。低到哪个程度呢？就是这个字段对应的大小。
transient Node<K,V>[] table;HashMap 的内部 Node 类型的数组，属性名为 table。
transient int modCount;该字段起标记作用，值是对该 HashMap 进行结构修改的次数，主要用于迭代器访问时检测 HashMap 是否因为删除等其它操作内部机构发生变化。
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;HashMap 内部有很多内部类，扩展了 HashMap 的一些功能，EntrySet 类就是其中一种，该类较为简单，无内部属性，你可以理解为一个工具类，对 HashMap 进行了简单的封装，提供了方便的遍历、删除等操作。
调用 HashMap 的 entrySet() 方法就可以返回 EntrySet 实例对象，为了不至于每次调用该方法都返回新的 EntrySet 对象，所以设置该属性，缓存 EntrySet 实例。
transient int size;键值对的数量。
int threshold;size 的临界值，当 size 大于 threshold 就必须进行扩容操作。
final float loadFactor;负载因子，被 final 修饰，在构造方法中就被初始化，不指定就用默认的。
HashMap 的共有三个构造方法，源码如下：
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}初看源码，可以发现，被 final 修饰的 loadFactor 一定会在构造方法中被初始化。
带参构造方法主要做的就是对 initialCapacity 和 loadFactor 的校验工作，并且会通过 tableSizeFor 方法计算其合理的初始容量，由于此时 table 数组尚未实例化，所以该合理的初始容量被暂存在 threshold 属性中，由其代为保管。
tableSizeFor(int cap) 静态方法的作用是计算其合理的初始容量，也就是满足 2 的幂，且大于等于参数 cap，最接近的那一个数即可。该方法使用位运算设计了高效的算法逻辑，方法源码如下：
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}参数 cap 的值肯定大于 0，故 n 大于等于 0 ，假设 n = 0，经过右移之后，依旧为 0 ，0 与 0 异或依旧为 0 ，通过 return 语句的 n+ 1 计算得 1，即 2 的 0 次幂。
当 n 大于 0 时，n 的二进制位肯定会有位的值为 1，即 001xx..xx 的形式，接着，对 n 右移 1 位得 0001xx..xx，再进行位或，由于 1 与 0 或 1 异或结果都为 1，所以结果必为 0011xx..xx 的形式。以此类推，位移 2 位、4 位、8 位、 16 位，最终该算法能让最高位的 1 后面的所有位全变为 1 。
下面用一张图举例说明一下：
该算法的最后再让结果值 n + 1，所得即为 2 的整数次幂。为了让结果使结果大于等于参数 cap ，在算法开始时，令 cap - 1。
该方法是 HashMap 的核心静态方法，用于计算 key 的 hash 值，该方法的源码如下：
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}方法逻辑很简单，key 为 null 返回 0 ，根据桶下标计算公式 (capacity - 1) & hash ，以及 0 与 0 或 1 位与结果均为 0，可知，null 键对应的桶下标为 0 。
当 key 不为 null 时，调用 key.hashCode() 并将 hashCode 的低 16 位与高 16 位异或。
这步操作是因为 table 数组使用 2 的幂作为容量，且计算桶下标是通过 (capacity - 1) & hash ，所以仅在当前容量上方的位中变化的 hashCode 将始终发生冲突。
举个例子，初始容量为 16，hash值按 32 位计算，
16 = 10000（二进制）
16 - 1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 1111因为 0 与任何数位与 & 的结果都是 0 ，所以无论 hash 值是多少，计算后除后 4 位外的位必定都为 0，如果 hash 值只在前 32 - 4 = 28 位发生变化，计算后的结果都是相同的，都会放入同一个桶中，始终发生冲突。
因此，设计者们在速度，实用性和位扩展质量之间进行权衡后应用了一种变换，通过将 hashcode 的低 16 位与高 16 位异或向下传播较高位的影响。
由于许多常见的哈希值已经合理分布（比如 hash 值的前 16 位都为 0 的一些数，它们的低 16 位与 高 16 位异或后值不变，因此无法从扩展中受益），并且由于我们使用树来处理容器中的大量冲突，因此我们仅以最方便的方式对一些移位后的位进行异或，以减少系统损失，以及合并最高位的影响，否则由于 table 数组容量的限制，这些位将永远不会在索引计算中使用。
计算桶下标时，需要先通过 HashMap 内部的 hash()方法计算其 hash 值， 然后将 hash 值对桶个数取模，即
hash % capacity如果能保证 capacity 为 2 的幂，那么就可以将这个操作转换为高效的位运算，也就是 HashMap 源码中的桶下标计算公式：
(capacity - 1) & hash以上便是 HashMap 内部数组的容量为 2 的幂的其中一个原因，另一个原因是在 resize() 扩容方法中可以更高效的重新计算桶下标。
该方法将指定值与该映射中的指定键相关联。若是 Key 已存在，则覆盖并返回旧的 Value（可为 null）；若是没有键值对映射，则返回 null。该方法源码如下：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}可以看到，该方法实际是封装的 putVal() 方法。putVal() 方法有 5 个参数，依次为 key 的 hash 值，key 本身，value 本身，参数 onlyIfAbsent 表示是否在键已存在的情况放弃覆盖旧值，参数 evict 作为 afterNodeInsertion(evict) 方法的参数，并不为 HashMap 所用，而是交由 LinkedHashMap 处理。
该方法的源码如下：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 步骤①：table为空则创建
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 步骤②：计算桶下标，若是没有碰撞直接放桶里
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 步骤③：发生hash碰撞，若键已存在就返回该Node，并用属性 e 引用，若键不存在就创建一个新的Node，并直接插入到桶中
Node<K,V> e; K k;
// 检查碰撞的节点是否是头节点
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 若该桶的内部结构是树
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 若该桶的内部结构是链表
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
// 直接插入新节点到链表的尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 链表长度大于8转为红黑树处理
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;
}
}
// 步骤④：该键已经存在
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
// 直接覆盖，并返回旧值
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 步骤⑤：检查键值对数量是否超过临界值，是则扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}该方法的作用是初始化 table 数组，或增加 table 数组的大小。
如果 table 数组为 null，则根据字段 threshold 中保持的初始容量进行分配。否则扩容，因为我们使用的是 2 的幂，所以每个桶中的元素必须保持相同的索引，或者在新 table 中以 2 的幂偏移。
举个例子，例如容量从 16 扩展为 32 时，具体变化如下：
16-1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
// 桶下标为
(16-1)&hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
(16-1)&hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111容量为 16 时，hash1 和 hash2 经过桶下标计算后结果相同，会进入同一个桶中。当容量扩展为 32 后，新的桶下标计算过程如下所示：
32-1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111
// 桶下标为
(32-1)&hash1 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111
(32-1)&hash2 = 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1111hash1 和 hash2 经过桶下标公式重新计算之后，hash1的结果不变，所以依旧在原来的桶里；而 hash2 的结果比原来多了 1 位，即 2^4 = 16，也就是偏移了原来的容量大小。如下图所示：
因此，在扩充 HashMap 的时候，不需要重新计算 hash，只需要检查二进制 hash 中与二进制桶下标中新增的有效位的位置相同的那个位（以下简称“新增位”）是 0 还是 1 即可，是 0 的话索引没变，是 1 的话索引变成“原索引+oldCap”。
如何检查新增位是 0 还是 1 呢？HashMap 中使用 hash & oldCap 位与运算检查该新增位。oldCap 是 2 的幂，故二进制表示只有 1 位是 1，且该位正好与之对应。不得不说这个设计还是非常巧妙的，既省去了重新计算 hash 值的时间，而且，由于新增的 1 位是 0 还是 1 可以认为是随机的，因此在扩容的过程，均匀的把之前碰撞的节点分散到新旧桶中。
resize() 方法的源码如下：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 步骤①：根据 oldCap 判断是扩容还是初始化数组，若是扩容..
if (oldCap > 0) {
// 超过最大容量就不再扩容，随它去碰撞
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩容为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
// 步骤②：若是初始化数组，若是字段 threshold 中已经保存初始容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 步骤③：若是初始化数组，若是字段 threshold 中没有保存初始容量，则使用默认容量
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 步骤④：计算新的键值对临界值
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"})
// 步骤⑤：实例化新的 table 数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 步骤⑥：将每个桶及内部节点都移到新的 table 数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 去掉旧数组对该桶的引用
oldTab[j] = null;
// 若是该桶无哈希碰撞，重新计算桶下标
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 若是该桶内部结构为树
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// 若是该桶内部结构为链表，则碰撞的节点要么在原桶，要么在新桶
else { // preserve order
// 原桶的头尾节点引用
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// 新桶的头尾节点引用
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 循环遍历桶内碰撞节点
do {
next = e.next;
// 新增位是 0 放原桶
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 新增位是 1 放新桶
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原桶放新 table 数组
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 新桶放新 table 数组
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}该方法返回指定键所映射到的值，如果不包含该键对应的映射关系，则返回 null。
返回值为 null 不一定表示不包含该键对应的映射关系，也可能表示该键对应的值为 null。 如果需要验证是否存在该键对应的映射关系可以调用 containsKey() 方法。
该方法的源码如下：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}方法内部调用的 getNode() 方法，参数为 key 的 hash 值与 key 本身，方法的源码如下：
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
// 步骤①：计算并得到键值对所在的桶
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 步骤②：每次 get 都要先检查该桶头节点是否是要找的键值对，因为不存在哈希碰撞的可能性较大
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 步骤③：若是该桶存在哈希碰撞，则遍历桶内节点
if ((e = first.next) != null) {
// 如果桶的内部结构是树..
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 如果桶的内部结构是链表..
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}在前面的介绍中，HashMap 内部使用 transient 关键字修饰 table 等属性。transient 关键字的作用是使被修饰的成员属性不被序列化，为什么 HashMap 要使用该关键字呢？
在使用 put 操作存入一个键值对时，需要调用 key.hashCode() 方法参与计算 hash 值。而 Object.hashCode() 是 native 方法，不同的 JVM 里可能是不一样的。
举个例子，你在 JVM-1 中，使用字符串“123”作为 key 存入键值对，调用 key.hashCode() 方法的结果是 1，然后在 JVM-1 中进行序列化，在 JVM-2 中反序列化。当你仍使用字符串“123”作为 key 获取 value 时，此时 key.hashCode() 方法的结果可能是 2。
所以，HashMap 取消对成员属性 table 的序列化操作，并实现了自己的序列化与反序列方法。
在序列化方法中通过两层 for 循环遍历并提取出所有的 key 与 value ；在反序列化方法中，读取每个键值对并调用 put 方法存入 table 数组。
序列化的代码如下：
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws IOException {
int buckets = capacity();
// Write out the threshold, loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultWriteObject();
s.writeInt(buckets);
s.writeInt(size);
internalWriteEntries(s);
}
void internalWriteEntries(java.io.ObjectOutputStream s) throws IOException {
Node<K,V>[] tab;
if (size > 0 && (tab = table) != null) {
for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
for (Node<K,V> e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
s.writeObject(e.key);
s.writeObject(e.value);
}
}
}
}反序列化代码如下：
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws IOException, ClassNotFoundException {
// Read in the threshold (ignored), loadfactor, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
reinitialize();
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new InvalidObjectException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
s.readInt(); // Read and ignore number of buckets
int mappings = s.readInt(); // Read number of mappings (size)
// 如果键值对数量小于0，抛出异常
if (mappings < 0)
throw new InvalidObjectException("Illegal mappings count: " +
mappings);
// 如果键值对数量大于0
else if (mappings > 0) { // (if zero, use defaults)
// Size the table using given load factor only if within
// range of 0.25...4.0
float lf = Math.min(Math.max(0.25f, loadFactor), 4.0f);
float fc = (float)mappings / lf + 1.0f;
int cap = ((fc < DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) ?
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY :
(fc >= MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor((int)fc));
float ft = (float)cap * lf;
threshold = ((cap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
// Check Map.Entry[].class since it's the nearest public type to
// what we're actually creating.
SharedSecrets.getJavaOISAccess().checkArray(s, Map.Entry[].class, cap);
//创建 table 数组
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] tab = (Node<K,V>[])new Node[cap];
table = tab;
// Read the keys and values, and put the mappings in the HashMap
// 读取键值对，通过 put 操作存入
for (int i = 0; i < mappings; i++) {
@SuppressWarnings("unchecked")
K key = (K) s.readObject();
@SuppressWarnings("unchecked")
V value = (V) s.readObject();
putVal(hash(key), key, value, false, false);
}
}
}在前面对 put 操作的介绍中，当链表的长度大于等于 TREEIFY_THRESHOLD 也就是 8 时，会调用 treeifyBin() 方法将桶的结构由 Node 转为 TreeNode，即链表转化为红黑树。但严格来说，这句话不应该如此表述。因为 treeifyBin() 方法会判断当前 table 数组的容量是否小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY（64），若是，则放弃链表转为红黑树，而选择扩容。
该方法的源码如下：
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 如果当前 table 数组的容量小于 64 就放弃树化，选择扩容。
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
// 链表转为红黑树
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// hd：链表头节点，tl：链表尾节点
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
// 将Node转为TreeNode，并保持链表的结构
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)
// 这一步才是真正的链表转为红黑树
hd.treeify(tab);
}
}HashMap 的桶类型除了 Node (链表)外，还有 TreeNode (树)。TreeNode 类包含成员方法 treeify() ，该方法的作用是形成以当前 TreeNode 对象为根节点的红黑树。该方法源码如下：
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
TreeNode<K,V> root = null;
// 步骤①：遍历当前TreeNode链表
for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
// 步骤②：如果还未设置根节点..
if (root == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
root = x;
}
// 步骤③：如果已设置根节点..
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
// 步骤④：从根节点开始遍历，插入新节点
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
// 步骤⑤：比较当前节点的hash值与新节点的hash值
// 若是新节点hash值较小
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
// 若是新节点的hash值较大
else if (ph < h)
dir = 1;
// 若是新节点与当前节点的hash值相等
else if (
// 如果新节点的key没有实现Comparable接口..
(kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null)
// 或者实现了Comparable接口但是k.compareTo(pk)结果为0
||(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
// 则调用tieBreakOrder继续比较大小
dir = tieBreakOrder(k, pk);
TreeNode<K,V> xp = p;
// 步骤⑥：如果新节点经比较后小于等于当前节点且当前节点的左子节点为null，则插入新节点，反之亦然
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
// 步骤⑦：平衡红黑树
root = balanceInsertion(root, x);
break;
}
}
}
}
// 步骤⑧：确保给定的根节点是所在桶的第一个节点
moveRootToFront(tab, root);
}平衡红黑树..（待完成）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yueshutong/p/12179566.html
