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HashMap 的实现在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 差别较大今天，我将对照 JDK 1.7的源码，在此基础上讲解 JDK 1.8 中 HashMap 的源码解析请务必打开JDK 1.7对照看：Java：手把手带你源码分析 HashMap 1.7
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关于 红黑树 的简介
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更加具体的了解，请：点击阅读文章
注：为了让大家有个感性的认识，只是简单的画出存储流程，更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出
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与 JDK 1.7 的对比（Entry类），仅仅只是换了名字
该类的源码分析如下具体分析请看注释
/** * Node = HashMap的内部类，实现了Map.Entry接口，本质是 = 一个映射(键值对) * 实现了getKey()、getValue()、equals(Object o)和hashCode()等方法 **/ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; // 哈希值，HashMap根据该值确定记录的位置 final K key; // key V value; // value Node<K,V> next;// 链表下一个节点 // 构造方法 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; } // 返回 与 此项 对应的键 public final V getValue() { return value; } // 返回 与 此项 对应的值 public final String toString() { return key + "=" + value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } /** * hashCode（） */ public final int hashCode() { return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } /** * equals（） * 作用：判断2个Entry是否相等，必须key和value都相等，才返回true */ 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; } }与 JDK 1.7 基本相同
V get(Object key); // 获得指定键的值 V put(K key, V value); // 添加键值对 void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 V remove(Object key); // 删除该键值对 boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对；是 则返回true boolean containsValue(Object value); // 判断是否存在该值的键值对；是 则返回true Set<K> keySet(); // 单独抽取key序列，将所有key生成一个Set Collection<V> values(); // 单独value序列，将所有value生成一个Collection void clear(); // 清除哈希表中的所有键值对 int size(); // 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空与 JDK 1.7 基本相同
在具体使用时，主要流程是： 声明1个 HashMap的对象向 HashMap 添加数据（成对 放入 键 - 值对）获取 HashMap 的某个数据获取 HashMap 的全部数据：遍历HashMap 示例代码 import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class HashMapTest { public static void main(String[] args) { /** * 1. 声明1个 HashMap的对象 */ Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); /** * 2. 向HashMap添加数据（成对 放入 键 - 值对） */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 3. 获取 HashMap 的某个数据 */ System.out.println("key = 产品经理时的值为：" + map.get("产品经理")); /** * 4. 获取 HashMap 的全部数据：遍历HashMap * 核心思想： * 步骤1：获得key-value对（Entry） 或 key 或 value的Set集合 * 步骤2：遍历上述Set集合(使用for循环 、 迭代器（Iterator）均可) * 方法共有3种：分别针对 key-value对（Entry） 或 key 或 value */ // 方法1：获得key-value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法1"); // 1. 获得key-value对（Entry）的Set集合 Set<Map.Entry<String, Integer>> entrySet = map.entrySet(); // 2. 遍历Set集合，从而获取key-value // 2.1 通过for循环 for(Map.Entry<String, Integer> entry : entrySet){ System.out.print(entry.getKey()); System.out.println(entry.getValue()); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器：先获得key-value对（Entry）的Iterator，再循环遍历 Iterator iter1 = entrySet.iterator(); while (iter1.hasNext()) { // 遍历时，需先获取entry，再分别获取key、value Map.Entry entry = (Map.Entry) iter1.next(); System.out.print((String) entry.getKey()); System.out.println((Integer) entry.getValue()); } // 方法2：获得key的Set集合 再遍历 System.out.println("方法2"); // 1. 获得key的Set集合 Set<String> keySet = map.keySet(); // 2. 遍历Set集合，从而获取key，再获取value // 2.1 通过for循环 for(String key : keySet){ System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } System.out.println("----------"); // 2.2 通过迭代器：先获得key的Iterator，再循环遍历 Iterator iter2 = keySet.iterator(); String key = null; while (iter2.hasNext()) { key = (String)iter2.next(); System.out.print(key); System.out.println(map.get(key)); } // 方法3：获得value的Set集合 再遍历 System.out.println("方法3"); // 1. 获得value的Set集合 Collection valueSet = map.values(); // 2. 遍历Set集合，从而获取value // 2.1 获得values 的Iterator Iterator iter3 = valueSet.iterator(); // 2.2 通过遍历，直接获取value while (iter3.hasNext()) { System.out.println(iter3.next()); } } } // 注：对于遍历方式，推荐使用针对 key-value对（Entry）的方式：效率高 // 原因： // 1. 对于 遍历keySet 、valueSet，实质上 = 遍历了2次：1 = 转为 iterator 迭代器遍历、2 = 从 HashMap 中取出 key 的 value 操作（通过 key 值 hashCode 和 equals 索引） // 2. 对于 遍历 entrySet ，实质 = 遍历了1次 = 获取存储实体Entry（存储了key 和 value ） 运行结果 方法1 Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 ---------- Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 方法2 Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 ---------- Java2 iOS3 数据挖掘4 Android1 产品经理5 方法3 2 3 4 1 5下面，我们按照上述的使用过程，对一个个步骤进行源码解析
同 JDK 1.7，但由于其重要性，故此处再次说明
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总结 数据结构 & 参数方面与 JDK 1.7的区别示意图
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下面，我将对每个步骤内容的主要方法进行详细分析此处主要分析的构造函数 类似 JDK 1.7
/** * 函数使用原型 */ Map<String,Integer> map = new HashMap<String,Integer>(); /** * 源码分析：主要是HashMap的构造函数 = 4个 * 仅贴出关于HashMap构造函数的源码 */ public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable{ // 省略上节阐述的参数 /** * 构造函数1：默认构造函数（无参） * 加载因子 & 容量 = 默认 = 0.75、16 */ public HashMap() { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; } /** * 构造函数2：指定“容量大小”的构造函数 * 加载因子 = 默认 = 0.75 、容量 = 指定大小 */ public HashMap(int initialCapacity) { // 实际上是调用指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 // 只是在传入的加载因子参数 = 默认加载因子 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * 构造函数3：指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 * 加载因子 & 容量 = 自己指定 */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { // 指定初始容量必须非负，否则报错 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY，哪怕传入的 > 最大容量 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; // 填充比必须为正 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 设置 加载因子 this.loadFactor = loadFactor; // 设置 扩容阈值 // 注：此处不是真正的阈值，仅仅只是将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂，该阈值后面会重新计算 // 下面会详细讲解 ->> 分析1 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } /** * 构造函数4：包含“子Map”的构造函数 * 即 构造出来的HashMap包含传入Map的映射关系 * 加载因子 & 容量 = 默认 */ public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { // 设置容量大小 & 加载因子 = 默认 this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // 将传入的子Map中的全部元素逐个添加到HashMap中 putMapEntries(m, false); } } /** * 分析1：tableSizeFor(initialCapacity) * 作用：将传入的容量大小转化为：>传入容量大小的最小的2的幂 * 与JDK 1.7对比：类似于JDK 1.7 中 inflateTable()里的 roundUpToPowerOf2(toSize) */ 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; } 注：（同JDK 1.7类似） 此处仅用于接收初始容量大小（capacity）、加载因子(Load factor)，但仍无真正初始化哈希表，即初始化存储数组table此处先给出结论：真正初始化哈希表（初始化存储数组table）是在第1次添加键值对时，即第1次调用put（）时。下面会详细说明至此，关于HashMap的构造函数讲解完毕。
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下面会对上述区别进行详细讲解
添加数据的流程如下注：为了让大家有个感性的认识，只是简单的画出存储流程，更加详细 & 具体的存储流程会在下面源码分析中给出
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源码分析 /** * 函数使用原型 */ map.put("Android", 1); map.put("Java", 2); map.put("iOS", 3); map.put("数据挖掘", 4); map.put("产品经理", 5); /** * 源码分析：主要分析HashMap的put函数 */ public V put(K key, V value) { // 1. 对传入数组的键Key计算Hash值 ->>分析1 // 2. 再调用putVal（）添加数据进去 ->>分析2 return putVal(hash(key), key, value, false, true); }下面，将详细讲解 上面的2个主要分析点
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计算示意图示意图
在了解 如何计算存放数组table 中的位置 后，所谓 知其然 而 需知其所以然，下面我将讲解为什么要这样计算，即主要解答以下3个问题：
为什么不直接采用经过hashCode（）处理的哈希码 作为 存储数组table的下标位置？为什么采用 哈希码 与运算(&) （数组长度-1） 计算数组下标？为什么在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？在回答这3个问题前，请大家记住一个核心思想：
所有处理的根本目的，都是为了提高 存储key-value的数组下标位置 的随机性 & 分布均匀性，尽量避免出现hash值冲突。即：对于不同key，存储的数组下标位置要尽可能不一样
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为了解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题，HashMap给出了解决方案：哈希码 与运算（&） （数组长度-1），即问题3结论：根据HashMap的容量大小（数组长度），按需取 哈希码一定数量的低位 作为存储的数组下标位置，从而 解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题
具体解决方案描述
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结论：加大哈希码低位的随机性，使得分布更均匀，从而提高对应数组存储下标位置的随机性 & 均匀性，最终减少Hash冲突
具体描述
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至此，关于怎么计算 key-value 值存储在HashMap数组位置 & 为什么要这么计算，讲解完毕。
此处有2个主要讲解点：
计算完存储位置后，具体该如何 存放数据 到哈希表中具体如何扩容，即 扩容机制由于数据结构中加入了红黑树，所以在存放数据到哈希表中时，需进行多次数据结构的判断：数组、红黑树、链表
与 JDK 1.7的区别： JDK 1.7只需判断 数组 & 链表
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/** * 分析2：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. 若哈希表的数组tab为空，则 通过resize() 创建 // 所以，初始化哈希表的时机 = 第1次调用put函数时，即调用resize() 初始化创建 // 关于resize（）的源码分析将在下面讲解扩容时详细分析，此处先跳过 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 2. 计算插入存储的数组索引i：根据键值key计算的hash值 得到 // 此处的数组下标计算方式 = i = (n - 1) & hash，同JDK 1.7中的indexFor（），上面已详细描述 // 3. 插入时，需判断是否存在Hash冲突： // 若不存在（即当前table[i] == null），则直接在该数组位置新建节点，插入完毕 // 否则，代表存在Hash冲突，即当前存储位置已存在节点，则依次往下判断：a. 当前位置的key是否与需插入的key相同、b. 判断需插入的数据结构是否为红黑树 or 链表 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // newNode(hash, key, value, null)的源码 = new Node<>(hash, key, value, next) else { Node<K,V> e; K k; // a. 判断 table[i]的元素的key是否与 需插入的key一样，若相同则 直接用新value 覆盖 旧value // 判断原则：equals（） if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // b. 继续判断：需插入的数据结构是否为红黑树 or 链表 // 若是红黑树，则直接在树中插入 or 更新键值对 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); ->>分析3 // 若是链表,则在链表中插入 or 更新键值对 // i. 遍历table[i]，判断Key是否已存在：采用equals（） 对比当前遍历节点的key 与 需插入数据的key：若已存在，则直接用新value 覆盖 旧value // ii. 遍历完毕后仍无发现上述情况，则直接在链表尾部插入数据 // 注：新增节点后，需判断链表长度是否>8（8 = 桶的树化阈值）：若是，则把链表转换为红黑树 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { // 对于ii：若数组的下1个位置，表示已到表尾也没有找到key值相同节点，则新建节点 = 插入节点 // 注：此处是从链表尾插入，与JDK 1.7不同（从链表头插入，即永远都是添加到数组的位置，原来数组位置的数据则往后移） if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); // 插入节点后，若链表节点>数阈值，则将链表转换为红黑树 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash); // 树化操作 break; } // 对于i if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; // 更新p指向下一个节点，继续遍历 p = e; } } // 对i情况的后续操作：发现key已存在，直接用新value 覆盖 旧value & 返回旧value if (e != null) { V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); // 替换旧值时会调用的方法（默认实现为空） return oldValue; } } ++modCount; // 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size > 最大容量threshold // 若 > ，则进行扩容 ->>分析4（但单独讲解，请直接跳出该代码块） if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict);// 插入成功时会调用的方法（默认实现为空） return null; } /** * 分析3：putTreeVal(this, tab, hash, key, value) * 作用：向红黑树插入 or 更新数据（键值对） * 过程：遍历红黑树判断该节点的key是否与需插入的key 相同： * a. 若相同，则新value覆盖旧value * b. 若不相同，则插入 */ final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int h, K k, V v) { Class<?> kc = null; boolean searched = false; TreeNode<K,V> root = (parent != null) ? root() : this; for (TreeNode<K,V> p = root;;) { int dir, ph; K pk; if ((ph = p.hash) > h) dir = -1; else if (ph < h) dir = 1; else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk))) return p; else if ((kc == null && (kc = comparableClassFor(k)) == null) || (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) { if (!searched) { TreeNode<K,V> q, ch; searched = true; if (((ch = p.left) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null) || ((ch = p.right) != null && (q = ch.find(h, k, kc)) != null)) return q; } dir = tieBreakOrder(k, pk); } TreeNode<K,V> xp = p; if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) { Node<K,V> xpn = xp.next; TreeNode<K,V> x = map.newTreeNode(h, k, v, xpn); if (dir <= 0) xp.left = x; else xp.right = x; xp.next = x; x.parent = x.prev = xp; if (xpn != null) ((TreeNode<K,V>)xpn).prev = x; moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x)); return null; } } } 总结示意图
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源码分析 /** * 分析4：resize（） * 该函数有2种使用情况：1.初始化哈希表 2.当前数组容量过小，需扩容 */ final Node<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] oldTab = table; // 扩容前的数组（当前数组） int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 扩容前的数组的容量 = 长度 int oldThr = threshold;// 扩容前的数组的阈值 int newCap, newThr = 0; // 针对情况2：若扩容前的数组容量超过最大值，则不再扩充 if (oldCap > 0) { if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 针对情况2：若无超过最大值，就扩充为原来的2倍 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // 通过右移扩充2倍 } // 针对情况1：初始化哈希表（采用指定 or 默认值） else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 计算新的resize上限 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) { // 把每个bucket都移动到新的buckets中 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 { // 链表优化重hash的代码块 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; // 原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } // 原索引 + oldCap else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); // 原索引放到bucket里 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 原索引+oldCap放到bucket里 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; } 扩容流程（含 与 JDK 1.7 的对比）示意图
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结论示意图示意图
数组位置转换的示意图示意图
JDK 1.8根据此结论作出的新元素存储位置计算规则 非常简单，提高了扩容效率，具体如下图这与 JDK 1.7在计算新元素的存储位置有很大区别：JDK 1.7在扩容后，都需按照原来方法重新计算，即hashCode（）->> 扰动处理 ->>（h & length-1））
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与 JDK 1.7的区别示意图
至此，关于 HashMap的添加数据源码分析 分析完毕。
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源码分析 /** * 函数原型 * 作用：根据键key，向HashMap获取对应的值 */ map.get(key)； /** * 源码分析 */ public V get(Object key) { Node<K,V> e; // 1. 计算需获取数据的hash值 // 2. 通过getNode（）获取所查询的数据 ->>分析1 // 3. 获取后，判断数据是否为空 return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; } /** * 分析1：getNode(hash(key), key)) */ final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k; // 1. 计算存放在数组table中的位置 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) { // 4. 通过该函数，依次在数组、红黑树、链表中查找（通过equals（）判断） // a. 先在数组中找，若存在，则直接返回 if (first.hash == hash && // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return first; // b. 若数组中没有，则到红黑树中寻找 if ((e = first.next) != null) { // 在树中get if (first instanceof TreeNode) return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); // c. 若红黑树中也没有，则通过遍历，到链表中寻找 do { if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) return e; } while ((e = e.next) != null); } } return null; }至此，关于 “向 HashMap 获取数据 “讲解完毕。
即 对其余使用API（函数、方法）的源码分析
HashMap除了核心的put（）、get（）函数，还有以下主要使用的函数方法 void clear(); // 清除哈希表中的所有键值对 int size(); // 返回哈希表中所有 键值对的数量 = 数组中的键值对 + 链表中的键值对 boolean isEmpty(); // 判断HashMap是否为空；size == 0时 表示为 空 void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m); // 将指定Map中的键值对 复制到 此Map中 V remove(Object key); // 删除该键值对 boolean containsKey(Object key); // 判断是否存在该键的键值对；是 则返回true boolean containsValue(Object value); // 判断是否存在该值的键值对；是 则返回true 关于上述方法的源码的原理 同 JDK 1.7，此处不作过多描述感兴趣的同学可以参考文章 第5小节 进行类比。
至此，关于 HashMap的底层原理 & 主要使用API（函数、方法）讲解完毕。
下面，用3个图总结整个源码内容：
总结内容 = 数据结构、主要参数、添加 & 查询数据流程、扩容机制
数据结构 & 主要参数示意图
添加 & 查询数据流程示意图
扩容机制示意图
HashMap 的实现在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 差别较大，具体区别如下
JDK 1.8 的优化目的主要是：减少 Hash冲突 & 提高哈希表的存、取效率关于 JDK 1.7 中 HashMap 的源码解析请看文章：Java：手把手带你源码分析 HashMap 1.7示意图
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具体如下示意图
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下面主要讲解 HashMap 线程不安全的其中一个重要原因：多线程下容易出现resize（）死循环本质 = 并发 执行 put（）操作导致触发 扩容行为，从而导致 环形链表，使得在获取数据遍历链表时形成死循环，即Infinite Loop
先看扩容的源码分析resize（）
关于resize（）的源码分析已在上文详细分析，此处仅作重点分析：transfer（）
/** * 源码分析：resize(2 * table.length) * 作用：当容量不足时（容量 > 阈值），则扩容（扩到2倍） */ void resize(int newCapacity) { // 1. 保存旧数组（old table） Entry[] oldTable = table; // 2. 保存旧容量（old capacity ），即数组长度 int oldCapacity = oldTable.length; // 3. 若旧容量已经是系统默认最大容量了，那么将阈值设置成整型的最大值，退出 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } // 4. 根据新容量（2倍容量）新建1个数组，即新table Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 5. （重点分析）将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 ->>分析1.1 transfer(newTable); // 6. 新数组table引用到HashMap的table属性上 table = newTable; // 7. 重新设置阈值 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); } /** * 分析1.1：transfer(newTable); * 作用：将旧数组上的数据（键值对）转移到新table中，从而完成扩容 * 过程：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 */ void transfer(Entry[] newTable) { // 1. src引用了旧数组 Entry[] src = table; // 2. 获取新数组的大小 = 获取新容量大小 int newCapacity = newTable.length; // 3. 通过遍历 旧数组，将旧数组上的数据（键值对）转移到新数组中 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 3.1 取得旧数组的每个元素 Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 3.2 释放旧数组的对象引用（for循环后，旧数组不再引用任何对象） src[j] = null; do { // 3.3 遍历 以该数组元素为首 的链表 // 注：转移链表时，因是单链表，故要保存下1个结点，否则转移后链表会断开 Entry<K,V> next = e.next; // 3.3 重新计算每个元素的存储位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 3.4 将元素放在数组上：采用单链表的头插入方式 = 在链表头上存放数据 = 将数组位置的原有数据放在后1个指针、将需放入的数据放到数组位置中 // 即 扩容后，可能出现逆序：按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; // 访问下1个Entry链上的元素，如此不断循环，直到遍历完该链表上的所有节点 e = next; } while (e != null); // 如此不断循环，直到遍历完数组上的所有数据元素 } } }从上面可看出：在扩容resize（）过程中，在将旧数组上的数据 转移到 新数组上时，转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的头部依次插入，即在转移数据、扩容后，容易出现链表逆序的情况
设重新计算存储位置后不变，即扩容前 = 1->2->3，扩容后 = 3->2->1
此时若（多线程）并发执行 put（）操作，一旦出现扩容情况，则 容易出现 环形链表，从而在获取数据、遍历链表时 形成死循环（Infinite Loop），即 死锁的状态，具体请看下图：初始状态、步骤1、步骤2
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注：由于 JDK 1.8 转移数据操作 = 按旧链表的正序遍历链表、在新链表的尾部依次插入，所以不会出现链表 逆序、倒置的情况，故不容易出现环形链表的情况。
但 JDK 1.8 还是线程不安全，因为 无加同步锁保护
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至此，关于HashMap的所有知识讲解完毕。
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作者：Carson_Ho 链接：https://www.jianshu.com/p/8324a34577a0 来源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。
