HashMap源码深度解析
1.HashMap集合简介
HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 组成的，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突**(两个对象调用的hashCode方法计算的哈希码值一致导致计算的数组索引值相同)而存在的（“拉链法”解决冲突）.JDK1.8 以后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（或者红黑树的边界值，默认为 8）并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。**
补充：将链表转换成红黑树前会判断，即使阈值大于8，但是数组长度小于64，此时并不会将链表变为红黑树。而是选择进行数组扩容。
这样做的目的是因为数组比较小，尽量避开红黑树结构，这种情况下变为红黑树结构，反而会降低效率，因为红黑树需要进行左旋，右旋，变色这些操作来保持平衡 。同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些。所以综上所述为了提高性能和减少搜索时间，底层在阈值大于8并且数组长度大于64时，链表才转换为红黑树。具体可以参考 treeifyBin方法。
当然虽然增了红黑树作为底层数据结构，结构变得复杂了，但是阈值大于8并且数组长度大于64时，链表转换为红黑树时，效率也变的更高效。
小结：
特点：
1.存取无序的
2.键和值位置都可以是null，但是键位置只能是一个null
3.键位置是唯一的，底层的数据结构控制键的
4.jdk1.8前数据结构是：链表 + 数组 jdk1.8之后是 ： 链表 + 数组 + 红黑树
5.阈值(边界值) > 8 并且数组长度大于64，才将链表转换为红黑树，变为红黑树的目的是为了高效的查询。
2.HashMap集合底层的数据结构
2.1数据结构概念
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
数据结构：就是存储数据的一种方式。ArrayList LinkedList
在JDK1.8 之前 HashMap 由 数组+链表 数据结构组成的。
在JDK1.8 之后 HashMap 由 数组+链表 +红黑树数据结构组成的。
2.2HashMap底层的数据结构存储数据的过程
存储过程如下所示，使用的代码：
public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("刘德华", 53);
map.put("柳岩", 35);
map.put("张学友", 55);
map.put("郭富城", 52);
map.put("黎明", 51);
map.put("林青霞", 55);
map.put("刘德华", 50);
}
}
说明：
1）.面试题：HashMap中hash函数是怎么实现的？还有哪些hash函数的实现方式？
对于key的hashCode做hash操作，无符号右移(>>>)16位然后做异或(^)运算。 还有平方取中法，伪随机数法和取余数法。这三种效率都比较低。而无符号右移16位异或运算效率是最高的。至于底层是如何计算的我们下面看源码时给大家讲解。
2）.面试题：当两个对象的hashCode相等时会怎么样？
会产生哈希碰撞，若key值内容相同则替换旧的value.不然连接到链表后面，链表长度超过阈值8就转换为红黑树存储。
3）.面试题：何时发生哈希碰撞和什么是哈希碰撞,如何解决哈希碰撞？
只要两个元素的key计算的哈希码值相同就会发生哈希碰撞。jdk8前使用链表解决哈希碰撞。jdk8之后使用链表+红黑树解决哈希碰撞。
4）.面试题：如果两个键的hashcode相同，如何存储键值对？
hashcode相同，通过equals比较内容是否相同。 相同：则新的value覆盖之前的value 不相同：则将新的键值对添加到哈希表中
5）.在不断的添加数据的过程中，会涉及到扩容问题，当超出临界值(且要存放的位置非空)时，扩容。默认的扩容方式：扩容为原来容量的2倍，并将原有的数据复制过来。
6）.通过上述描述，当位于一个链表中的元素较多，即hash值相等但是内容不相等的元素较多时，通过key值依次查找的效率较低。而JDK1.8中，哈希表存储采用数组+链表+红黑树实现，当链表长度(阀值)超过 8 时且当前数组的长度 > 64时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。jdk8在哈希表中引入红黑树的原因只是为了查找效率更高。
简单的来说，哈希表是由数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。如下图所示。
但是这样的话问题来了，传统hashMap的缺点，1.8为什么引入红黑树？这样结构的话不是更麻烦了吗，为何阈值大于8换成红黑树？
JDK 1.8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，这个时候 HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势。针对这种情况，JDK 1.8 中引入了 红黑树（查找时间复杂度为 O(logn)）来优化这个问题。 当链表长度很小的时候，即使遍历，速度也非常快，但是当链表长度不断变长，肯定会对查询性能有一定的影响，所以才需要转成树。
至于为什么阈值是8， 下面我们在分析源码的时候会介绍。
总结：
上述我们大概阐述了HashMap底层存储数据的方式。为了方便大家更好的理解，我们结合一个存储流程图来进一步说明一下：(jdk8存储过程)
说明：
1）.size表示 HashMap中K-V的实时数量 ， 注意这个不等于数组的长度 。
2）.threshold( 临界值) =capacity(容量) * loadFactor( 加载因子 )。这个值是当前已占用数组长度的最大值。size超过这个临界值就重新resize(扩容)，扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍 。
3.HashMap继承关系
HashMap继承关系如下图所示：
说明：
Cloneable 空接口，表示可以克隆。 创建并返回HashMap对象的一个副本。
Serializable 序列化接口。属于标记性接口。HashMap对象可以被序列化和反序列化。
AbstractMap 父类提供了Map实现接口。以最大限度地减少实现此接口所需的工作。
补充：通过上述继承关系我们发现一个很奇怪的现象， 就是HashMap已经继承了AbstractMap而AbstractMap类实现了Map接口，那为什么HashMap还要在实现Map接口呢？同样在ArrayList中LinkedList中都是这种结构。
据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。
在java集合框架中，类似这样的写法很多，最开始写java集合框架的时候，
他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，
JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了。4.HashMap集合类的成员
4.1成员变量
序列化版本号
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;集合的初始化容量( 必须是二的n次幂 )
//默认的初始容量是16 -- 1<<4相当于1*2的4次方---1*16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; 问题： 为什么必须是2的n次幂？如果输入值不是2的幂比如10会怎么样？HashMap构造方法还可以指定集合的初始化容量大小：
HashMap(int initialCapacity) 构造一个带指定初始容量和默认加载因子
(0.75) 的空 HashMap。根据上述讲解我们已经知道，当向HashMap中添加一个元素的时候，需要根据key的hash值，去确定其在数组中的具体位置。 HashMap为了存取高效，要尽量较少碰撞，就是要尽量把数据分配均匀，每个链表长度大致相同，这个实现就在把数据存到哪个链表中的算法。
这个算法实际就是取模，hash%length，计算机中直接求余效率不如位移运算(这点上述已经讲解)。所以源码中做了优化,使用 hash&(length-1)，而实际上hash%length等于hash&(length-1)的前提是length是2的n次幂。
为什么这样能均匀分布减少碰撞呢？2的n次方实际就是1后面n个0，2的n次方-1 实际就是n个1；
举例：
说明：按位与运算：相同的二进制数位上，都是1的时候，结果为1，否则为零。
例如长度为8时候，3&(8-1)=3 2&(8-1)=2 ，不同位置上，不碰撞；
例如长度length为8时候，8是2的3次幂。二进制是：1000
length-1 二进制运算：
1000
- 1
---------------------
111
如下所示：
hash&(length-1)
3 &(8 - 1)=3
00000011 3 hash
& 00000111 7 length-1
---------------------
00000011-----》3 数组下标
hash&(length-1)
2 & (8 - 1) = 2
00000010 2 hash
& 00000111 7 length-1
---------------------
00000010-----》2 数组下标
说明：上述计算结果是不同位置上，不碰撞；例如长度为9时候，3&(9-1)=0 2&(9-1)=0 ，都在0上，碰撞了；
例如长度length为9时候，9不是2的n次幂。二进制是：00001001
length-1 二进制运算：
1001
- 1
---------------------
1000
如下所示：
hash&(length-1)
3 &(9 - 1)=0
00000011 3 hash
& 00001000 8 length-1
---------------------
00000000-----》0 数组下标
hash&(length-1)
2 & (9 - 1) = 2
00000010 2 hash
& 00001000 8 length-1
---------------------
00000000-----》0 数组下标
说明：上述计算结果都在0上，碰撞了；注意： 当然如果不考虑效率直接求余即可（就不需要要求长度必须是2的n次方了）
小结：
1）.由上面可以看出，当我们根据key的hash确定其在数组的位置时，如果n为2的幂次方，可以保证数据的均匀插入，如果n不是2的幂次方，可能数组的一些位置永远不会插入数据，浪费数组的空间，加大hash冲突。
2）.另一方面，一般我们可能会想通过 % 求余来确定位置，这样也可以，只不过性能不如 & 运算。而且当n是2的幂次方时：hash & (length - 1) == hash % length
3）.因此，HashMap 容量为2次幂的原因，就是为了数据的的均匀分布，减少hash冲突，毕竟hash冲突越大，代表数组中一个链的长度越大，这样的话会降低hashmap的性能
4）如果创建HashMap对象时，输入的数组长度是10，不是2的幂，HashMap通过一通位移运算和或运算得到的肯定是2的幂次数，并且是离那个数最近的数字。
源代码如下：
//创建HashMap集合的对象，指定数组长度是10，不是2的幂
HashMap hashMap = new HashMap(10);
public HashMap(int initialCapacity) {//initialCapacity=10
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {//initialCapacity=10
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);//initialCapacity=10
}
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {//int cap = 10
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;
}说明：
由此可以看到，当在实例化HashMap实例时，如果给定了initialCapacity(假设是10)，由于HashMap的capacity必须都是2的幂，因此这个方法用于找到大于等于initialCapacity(假设是10)的最小的2的幂（initialCapacity如果就是2的幂，则返回的还是这个数）。 下面分析这个算法：
1)、首先，为什么要对cap做减1操作。int n = cap - 1; 这是为了防止，cap已经是2的幂。如果cap已经是2的幂， 又没有执行这个减1操作，则执行完后面的几条无符号右移操作之后，返回的capacity将是这个cap的2倍。如果不懂，要看完后面的几个无符号右移之后再回来看看。 下面看看这几个无符号右移操作：
2）、如果n这时为0了（经过了cap-1之后），则经过后面的几次无符号右移依然是0，最后返回的capacity是 1（最后有个n+1的操作）。 这里只讨论n不等于0的情况。
3）、注意：**|（按位或运算）：运算规则：相同的二进制数位上，都是0的时候，结果为0，否则为1。**
第一次右移 ：
int n = cap - 1;//cap=10 n=9
n |= n >>> 1;
00000000 00000000 00000000 00001001 //9
|
00000000 00000000 00000000 00000100 //9右移之后变为4
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001101 //按位异或之后是13由于n不等于0，则n的二进制表示中总会有一bit为1，这时考虑最高位的1。通过无符号右移1位，则将最高位的1右移了1位，再做或操作，使得n的二进制表示中与最高位的1紧邻的右边一位也为1，如：
00000000 00000000 00000000 00001101第二次右移 ：
n |= n >>> 2;//n通过第一次右移变为了：n=13
00000000 00000000 00000000 00001101 // 13
|
00000000 00000000 00000000 00000011 //13右移之后变为3
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001111 //按位异或之后是15注意，这个n已经经过了n |= n >>> 1; 操作。假设此时n为00000000 00000000 00000000 00001101 ，则n无符号右移两位，会将最高位两个连续的1右移两位，然后再与原来的n做或操作，这样n的二进制表示的高位中会有4个连续的1。如：
00000000 00000000 00000000 00001111 //按位异或之后是15第三次右移 :
n |= n >>> 4;//n通过第一、二次右移变为了：n=15
00000000 00000000 00000000 00001111 // 15
|
00000000 00000000 00000000 00000000 //15右移之后变为0
-------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00001111 //按位异或之后是15这次把已经有的高位中的连续的4个1，右移4位，再做或操作，这样n的二进制表示的高位中正常会有8个连续的1。如00001111 1111xxxxxx 。 以此类推 注意，容量最大也就是32bit的正数，因此最后n |= n >>> 16; ，最多也就32个1（但是这已经是负数了。在执行tableSizeFor之前，对initialCapacity做了判断，如果大于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，则取MAXIMUM_CAPACITY。如果等于MAXIMUM_CAPACITY(2 ^ 30)，会执行移位操作。所以这里面的移位操作之后，最大30个1，不会大于等于MAXIMUM_CAPACITY。30个1，加1之后得2 ^ 30） 。 请看下面的一个完整例子：
注意，得到的这个capacity却被赋值给了threshold。
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);//initialCapacity=10默认的负载因子，默认值是0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;集合最大容量
//集合最大容量的上限是：2的30次幂
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;当链表的值超过8则会转红黑树(1.8新增)
//当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;问题：为什么Map桶中节点个数超过8才转为红黑树？
8这个阈值定义在HashMap中，针对这个成员变量，在源码的注释中只说明了8是bin（bin就是bucket(桶)）从链表转成树的阈值，但是并没有说明为什么是8：
因为树节点的大小大约是普通节点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的节点时才使用
树节点(参见TREEIFY_THRESHOLD)。当它们变得太小(由于删除或调整大小)时，
就会被转换回普通的桶。在使用分布良好的用户hashcode时，很少使用树箱。
理想情况下，在随机哈希码下，箱子中节点的频率服从泊松分布
(http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution)，默认调整阈值为0.75，列表大小k的预期出现次数是(exp(-0.5)*pow(0.5, k)/factorial(k))。
第一个值是:
0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006
more: less than 1 in ten million
TreeNodes占用空间是普通Nodes的两倍，所以只有当bin包含足够多的节点时才会转成TreeNodes，而是否足够多就是由TREEIFY_THRESHOLD的值决定的。当bin中节点数变少时，又会转成普通的bin。并且我们查看源码的时候发现，链表长度达到8就转成红黑树，当长度降到6就转成普通bin。
这样就解释了为什么不是一开始就将其转换为TreeNodes，而是需要一定节点数才转为TreeNodes，说白了就是权衡，空间和时间的权衡。
这段内容还说到：当hashCode离散性很好的时候，树型bin用到的概率非常小，因为数据均匀分布在每个bin中，几乎不会有bin中链表长度会达到阈值。但是在随机hashCode下，离散性可能会变差，然而JDK又不能阻止用户实现这种不好的hash算法，因此就可能导致不均匀的数据分布。不过理想情况下随机hashCode算法下所有bin中节点的分布频率会遵循泊松分布，我们可以看到，一个bin中链表长度达到8个元素的概率为0.00000006，几乎是不可能事件。所以，之所以选择8，不是随便决定的，而是根据概率统计决定的。由此可见，发展将近30年的Java每一项改动和优化都是非常严谨和科学的。
也就是说：选择8因为符合泊松分布，超过8的时候，概率已经非常小了，所以我们选择8这个数字。
补充：
Poisson分布(泊松分布)，是一种统计与概率学里常见到的离散[概率分布]。
泊松分布的概率函数为：
2）.以下是我在研究这个问题时，在一些资料上面翻看的解释：供大家参考：
红黑树的平均查找长度是log(n)，如果长度为8，平均查找长度为log(8)=3，链表的平均查找长度为n/2，当长度为8时，平均查找长度为8/2=4，这才有转换成树的必要；链表长度如果是小于等于6，6/2=3，而log(6)=2.6，虽然速度也很快的，但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。
当链表的值小于6则会从红黑树转回链表
//当桶(bucket)上的结点数小于这个值时树转链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;当Map里面的数量超过这个值时，表中的桶才能进行树形化 ，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY
//桶中结构转化为红黑树对应的数组长度最小的值
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;table用来初始化(必须是二的n次幂)(重点)
//存储元素的数组
transient Node<K,V>[] table;table在JDK1.8中我们了解到HashMap是由数组加链表加红黑树来组成的结构其中table就是HashMap中的数组，jdk8之前数组类型是Entry<K,V>类型。从jdk1.8之后是Node<K,V>类型。只是换了个名字，都实现了一样的接口：Map.Entry<K,V>。负责存储键值对数据的。
用来存放缓存
//存放具体元素的集合
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;HashMap中存放元素的个数(重点)
//存放元素的个数，注意这个不等于数组的长度。
transient int size;size为HashMap中K-V的实时数量，不是数组table的长度。
// 每次扩容和更改map结构的计数器
transient int modCount; 用来调整大小下一个容量的值计算方式为(容量*负载因子)
// 临界值 当实际大小(容量*负载因子)超过临界值时，会进行扩容
int threshold;哈希表的加载因子(重点)
// 加载因子
final float loadFactor;说明：
loadFactor加载因子，是用来衡量 HashMap 满的程度，表示HashMap的疏密程度，影响hash操作到同一个数组位置的概率，计算HashMap的实时加载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度length。
loadFactor太大导致查找元素效率低，太小导致数组的利用率低，存放的数据会很分散。loadFactor的默认值为0.75f是官方给出的一个比较好的临界值。
当HashMap里面容纳的元素已经达到HashMap数组长度的75%时，表示HashMap太挤了，需要扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，非常消耗性能。，所以开发中尽量减少扩容的次数，可以通过创建HashMap集合对象时指定初始容量来尽量避免。
同时在HashMap的构造器中可以定制loadFactor。
构造方法：
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。为什么加载因子设置为0.75？
loadFactor越趋近于1，那么 数组中存放的数据(entry)也就越多，也就越密，也就是会让链表的长度增加，loadFactor越小，也就是趋近于0，数组中存放的数据(entry)也就越少，也就越稀疏。
如果希望链表尽可能少些。要提前扩容，有的数组空间有可能一直没有存储数据。加载因子尽可能小一些。
举例：
例如：加载因子是0.4。 那么16*0.4--->6 如果数组中满6个空间就扩容会造成数组利用率太低了。 加载因子是0.9。 那么16*0.9---->14 那么这样就会导致链表有点多了。导致查找元素效率低。
所以既兼顾数组利用率又考虑链表不要太多，经过大量测试0.75是最佳方案。
threshold计算公式：capacity(数组长度默认16) * loadFactor(负载因子默认0.75)。这个值是当前已占用数组长度的最大值。当Size>=threshold的时候，那么就要考虑对数组的resize(扩容)，也就是说，这个的意思就是 衡量数组是否需要扩增的一个标准。 扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍.
4.2构造方法
HashMap 中重要的构造方法，它们分别如下：构造一个空的 HashMap ，默认初始容量（16）和默认负载因子（0.75）。
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将默认的加载因子0.75赋值给loadFactor，并没有创建数组
}构造一个具有指定的初始容量和默认负载因子（0.75） HashMap。
// 指定“容量大小”的构造函数
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}构造一个具有指定的初始容量和负载因子的 HashMap。我们来分析一下。
/*
指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数
initialCapacity: 指定的容量
loadFactor:指定的加载因子
*/
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
//判断初始化容量initialCapacity是否小于0
if (initialCapacity < 0)
//如果小于0，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
//判断初始化容量initialCapacity是否大于集合的最大容量MAXIMUM_CAPACITY-》2的30次幂
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
//如果超过MAXIMUM_CAPACITY，会将MAXIMUM_CAPACITY赋值给initialCapacity
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//判断负载因子loadFactor是否小于等于0或者是否是一个非数值
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
//如果满足上述其中之一，则抛出非法的参数异常IllegalArgumentException
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
//将指定的加载因子赋值给HashMap成员变量的负载因子loadFactor
this.loadFactor = loadFactor;
/*
tableSizeFor(initialCapacity) 判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，如果不是那么会变为比
指定初始化容量大的最小的2的n次幂。这点上述已经讲解过。
但是注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，并且直接赋值给threshold
边界值了。有些人会觉得这里是一个bug,应该这样书写：
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。
但是，请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被
推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算，put方法的具体实现我们下面会进行讲解
*/
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
最后调用了tableSizeFor，来看一下方法实现：
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
返回比指定初始化容量大的最小的2的n次幂
*/
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;
}说明：
对于 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); 疑问解答：
tableSizeFor(initialCapacity) 判断指定的初始化容量是否是2的n次幂，
如果不是那么会变为比指 定初始化容量大的最小的2的n次幂。这点上述已经讲解过。
但是注意，在tableSizeFor方法体内部将计算后的数据返回给调用这里了，
并且直接赋值给threshold边 界值了。有些人会觉得这里是一个bug,应该这样书写：
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。
但是，请注意，在jdk8以后的构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推
迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算，put方法的具体实现我们下面会进行讲解包含另一个“Map”的构造函数
//构造一个映射关系与指定 Map 相同的新 HashMap。
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
//负载因子loadFactor变为默认的负载因子0.75
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}最后调用了putMapEntries，来看一下方法实现：
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
//获取参数集合的长度
int s = m.size();
if (s > 0)
{
//判断参数集合的长度是否大于0，说明大于0
if (table == null) // 判断table是否已经初始化
{ // pre-size
// 未初始化，s为m的实际元素个数
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
// 计算得到的t大于阈值，则初始化阈值
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
// 已初始化，并且m元素个数大于阈值，进行扩容处理
else if (s > threshold)
resize();
// 将m中的所有元素添加至HashMap中
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}注意：
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;这一行代码中为什么要加1.0F ？
s/loadFactor的结果是小数，加1.0F与(int)ft相当于是对小数做一个向上取整以尽可能的保证更大容量，更大的容量能够减少resize的调用次数。所以 + 1.0F是为了获取更大的容量。
例如：原来集合的元素个数是6个，那么6/0.75是8，是2的n次幂，那么新的数组大小就是8了。然后原来数组的数据就会存储到长度是8的新的数组中了，这样会导致在存储元素的时候，容量不够，还得继续扩容，那么性能降低了，而如果+1呢，数组长度直接变为16了，这样可以减少数组的扩容。
4.3成员方法
put方法是比较复杂的，实现步骤大致如下：
1）先通过hash值计算出key映射到哪个桶；
2）如果桶上没有碰撞冲突，则直接插入；
3）如果出现碰撞冲突了，则需要处理冲突：
a:如果该桶使用红黑树处理冲突，则调用红黑树的方法插入数据；
b:否则采用传统的链式方法插入。如果链的长度达到临界值，则把链转变为红黑树；
4）如果桶中存在重复的键，则为该键替换新值value；
5）如果size大于阈值threshold，则进行扩容；
具体的方法如下：
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}说明：
1）HashMap只提供了put用于添加元素，putVal方法只是给put方法调用的一个方法，并没有提供给用户使用。 所以我们重点看putVal方法。
2）我们可以看到在putVal()方法中key在这里执行了一下hash()方法,来看一下Hash方法是如何实现的。
static final int hash(Object key)
{
int h;
/*
1）如果key等于null：
可以看到当key等于null的时候也是有哈希值的，返回的是0.
2）如果key不等于null：
首先计算出key的hashCode赋值给h,然后与h无符号右移16位后的二进制进行按位异或得到最后的 hash值
*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}从上面可以得知HashMap是支持Key为空的，而HashTable是直接用Key来获取HashCode所以key为空会抛异常。
{
其实上面就已经解释了为什么HashMap的长度为什么要是2的幂因为HashMap 使用的方法很巧妙，它通过 hash & (table.length -1)来得到该对象的保存位，前面说过 HashMap 底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当 length 总是2的n次方时，hash & (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是hash%length，但是&比%具有更高的效率。比如 n % 32 = n & (32 -1)。
}
解读上述hash方法：
我们先研究下key的哈希值是如何计算出来的。key的哈希值是通过上述方法计算出来的。
这个哈希方法首先计算出key的hashCode赋值给h,然后与h无符号右移16位后的二进制进行按位异或得到最后的 hash值。计算过程如下所示：
static final int hash(Object key)
{
int h;
/*
1）如果key等于null：
可以看到当key等于null的时候也是有哈希值的，返回的是0.
2）如果key不等于null：
首先计算出key的hashCode赋值给h,然后与h无符号右移16位后的二进制进行按位异或得到最后的 hash值
*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
在putVal函数中使用到了上述hash函数计算的哈希值：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
。。。。。。。。。。。。。。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)//这里的n表示数组长度16
。。。。。。。。。。。。。。
}计算过程如下所示：
说明：
1）key.hashCode()；返回散列值也就是hashcode。假设随便生成的一个值。
2）n表示数组初始化的长度是16
3）&（按位与运算）：运算规则：相同的二进制数位上，都是1的时候，结果为1，否则为零。
4）^（按位异或运算）：运算规则：相同的二进制数位上，数字相同，结果为0，不同为1。
简单来说就是：
高16 bit 不变，低16 bit 和高16 bit 做了一个异或（得到的 hashcode 转化为32位二进制，前16位和后16位低16 bit和高16 bit做了一个异或）
问题：为什么要这样操作呢？
如果当n即数组长度很小，假设是16的话，那么n-1即为 ---》1111 ，这样的值和hashCode()直接做按位与操作，实际上只使用了哈希值的后4位。如果当哈希值的高位变化很大，低位变化很小，这样就很容易造成哈希冲突了，所以这里把高低位都利用起来，从而解决了这个问题。
例如上述：
hashCode()值： 1111 1111 1111 1111 1111 0000 1110 1010
&
n-1即16-1--》15： 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1111
-------------------------------------------------------------------
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1010 ----》10作为索引
其实就是将hashCode值作为数组索引，那么如果下个高位hashCode不一致，
低位一致的话，就会造成计算的索引还是10,从而造成了哈希冲突了。降低性能。(n-1) & hash = -> 得到下标 (n-1) n表示数组长度16，n-1就是15，取余数本质是不断做除法，把剩余的数减去，运算效率要比位运算低。现在看putVal()方法，看看它到底做了什么。
主要参数：
hash key的hash值
key 原始Key
value 要存放的值
onlyIfAbsent 如果true代表不更改现有的值
evict 如果为false表示table为创建状态
putVal()方法源代码如下所示：
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;
/*
1）transient Node<K,V>[] table; 表示存储Map集合中元素的数组。
2）(tab = table) == null 表示将空的table赋值给tab,然后判断tab是否等于null，第一次肯定是 null
3）(n = tab.length) == 0 表示将数组的长度0赋值给n,然后判断n是否等于0，n等于0
由于if判断使用双或，满足一个即可，则执行代码 n = (tab = resize()).length; 进行数组初始化。
并将初始化好的数组长度赋值给n.
4）执行完n = (tab = resize()).length，数组tab每个空间都是null
*/
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/*
1）i = (n - 1) & hash 表示计算数组的索引赋值给i，即确定元素存放在哪个桶中
2）p = tab[i = (n - 1) & hash]表示获取计算出的位置的数据赋值给节点p
3) (p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null 判断节点位置是否等于null，如果为null，则执行代 码：tab[i] = newNode(hash, key, value, null);根据键值对创建新的节点放入该位置的桶中
小结：如果当前桶没有哈希碰撞冲突，则直接把键值对插入空间位置
*/
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
//创建一个新的节点存入到桶中
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 执行else说明tab[i]不等于null，表示这个位置已经有值了。
Node<K,V> e; K k;
/*
比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值和key是否相等
1）p.hash == hash ：p.hash表示原来存在数据的hash值 hash表示后添加数据的hash值 比较两个 hash值是否相等
说明：p表示tab[i]，即 newNode(hash, key, value, null)方法返回的Node对象。
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next)
{
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
而在Node类中具有成员变量hash用来记录着之前数据的hash值的
2）(k = p.key) == key ：p.key获取原来数据的key赋值给k key 表示后添加数据的key 比较两 个key的地址值是否相等
3）key != null && key.equals(k)：能够执行到这里说明两个key的地址值不相等，那么先判断后 添加的key是否等于null，如果不等于null再调用equals方法判断两个key的内容是否相等
*/
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
/*
说明：两个元素哈希值相等，并且key的值也相等
将旧的元素整体对象赋值给e，用e来记录
*/
e = p;
// hash值不相等或者key不相等；判断p是否为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 说明是链表节点
else {
/*
1)如果是链表的话需要遍历到最后节点然后插入
2)采用循环遍历的方式，判断链表中是否有重复的key
*/
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
/*
1)e = p.next 获取p的下一个元素赋值给e
2)(e = p.next) == null 判断p.next是否等于null，等于null，说明p没有下一个元 素，那么此时到达了链表的尾部，还没有找到重复的key,则说明HashMap没有包含该键
将该键值对插入链表中
*/
if ((e = p.next) == null) {
/*
1）创建一个新的节点插入到尾部
p.next = newNode(hash, key, value, null);
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next)
{
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
注意第四个参数next是null，因为当前元素插入到链表末尾了，那么下一个节点肯定是 null
2）这种添加方式也满足链表数据结构的特点，每次向后添加新的元素
*/
p.next = newNode(hash, key, value, null);
/*
1)节点添加完成之后判断此时节点个数是否大于TREEIFY_THRESHOLD临界值8，如果大于
则将链表转换为红黑树
2）int binCount = 0 ：表示for循环的初始化值。从0开始计数。记录着遍历节点的个 数。值是0表示第一个节点，1表示第二个节点。。。。7表示第八个节点，加上数组中的的一 个元素，元素个数是9
TREEIFY_THRESHOLD - 1 --》8 - 1 ---》7
如果binCount的值是7(加上数组中的的一个元素，元素个数是9)
TREEIFY_THRESHOLD - 1也是7，此时转换红黑树
*/
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
//转换为红黑树
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
/*
执行到这里说明e = p.next 不是null，不是最后一个元素。继续判断链表中结点的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
/*
要添加的元素和链表中的存在的元素的key相等了，则跳出for循环。不用再继续比较了
直接执行下面的if语句去替换去 if (e != null)
*/
break;
/*
说明新添加的元素和当前节点不相等，继续查找下一个节点。
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;
}
}
/*
表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
也就是说通过上面的操作找到了重复的键，所以这里就是把该键的值变为新的值，并返回旧值
这里完成了put方法的修改功能
*/
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 表示旧值 value表示新值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
//修改记录次数
++modCount;
// 判断实际大小是否大于threshold阈值，如果超过则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}