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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。 -
putVal方法执行流程图
hash()函数
上面提到的问题，主要是因为如果使用hashCode取余，那么相当于参与运算的只有hashCode的低位，高位是没有起到任何作用的，所以我们的思路就是让hashCode取值出的高位也参与运算，进一步降低hash碰撞的概率，使得数据分布更平均，我们把这样的操作称为扰动，在JDK 1.8中的hash()函数如下：
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 与自己右移16位进行异或运算（高低位异或） } 复制代码这比在JDK 1.7中，更为简洁，相比在1.7中的4次位运算，5次异或运算（9次扰动），在1.8中，只进行了1次位运算和1次异或运算（2次扰动）；
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;
}
- 判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
- 根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
- 判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
- 判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向5；
- 遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8且数组长度大于等于64的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
- 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
HashMap的扩容操作是怎么实现的？
在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；
每次扩展的时候，都是扩展2倍；
扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。
在putVal()中，我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法，resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容，或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发，这也是JDK1.8版本的一个优化的地方，在1.7中，扩容之后需要重新去计算其Hash值，根据Hash值对其进行分发，但在1.8版本中，则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0，重新进行hash分配后，该元素的位置要么停留在原始位置，要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;//oldTab指向hash桶数组
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {//如果oldCap不为空的话，就是hash桶数组不为空
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//如果大于最大容量了，就赋值为整数最大的阀值
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;//返回
}//如果当前hash桶数组的长度在扩容后仍然小于最大容量 并且oldCap大于默认值16
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值threshold
}
// 旧的容量为0，但threshold大于零，代表有参构造有cap传入，threshold已经被初始化成最小2的n次幂
// 直接将该值赋给新的容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// 无参构造创建的map，给出默认容量和threshold 16, 16*0.75
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 新的threshold = 新的cap * 0.75
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 计算出新的数组长度后赋给当前成员变量table
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];//新建hash桶数组
table = newTab;//将新数组的值复制给旧的hash桶数组
// 如果原先的数组没有初始化，那么resize的初始化工作到此结束，否则进入扩容元素重排逻辑，使其均匀的分散
if (oldTab != null) {
// 遍历新数组的所有桶下标
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
// 旧数组的桶下标赋给临时变量e，并且解除旧数组中的引用，否则就数组无法被GC回收
oldTab[j] = null;
// 如果e.next==null，代表桶中就一个元素，不存在链表或者红黑树
if (e.next == null)
// 用同样的hash映射算法把该元素加入新的数组
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果e是TreeNode并且e.next!=null，那么处理树中元素的重排
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
// e是链表的头并且e.next!=null，那么处理链表中元素重排
else { // preserve order
// loHead,loTail 代表扩容后不用变换下标，见注1
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
// hiHead,hiTail 代表扩容后变换下标，见注1
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历链表
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
// 初始化head指向链表当前元素e，e不一定是链表的第一个元素，初始化后loHead
// 代表下标保持不变的链表的头元素
loHead = e;
else
// loTail.next指向当前e
loTail.next = e;
// loTail指向当前的元素e
// 初始化后，loTail和loHead指向相同的内存，所以当loTail.next指向下一个元素时，
// 底层数组中的元素的next引用也相应发生变化，造成lowHead.next.next.....
// 跟随loTail同步，使得lowHead可以链接到所有属于该链表的元素。
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
// 初始化head指向链表当前元素e, 初始化后hiHead代表下标更改的链表头元素
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 遍历结束, 将tail指向null，并把链表头放入新数组的相应下标，形成新的映射。
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标？
答：
hashCode()方法返回的是int整数类型，其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1)，约有40亿个映射空间，而HashMap的容量范围是在16（初始化默认值）~2 ^ 30，HashMap通常情况下是取不到最大值的，并且设备上也难以提供这么多的存储空间，从而导致通过hashCode()计算出的哈希值可能不在数组大小范围内，进而无法匹配存储位置；那怎么解决呢？
HashMap自己实现了自己的
hash()方法，通过两次扰动使得它自己的哈希值高低位自行进行异或运算，降低哈希碰撞概率也使得数据分布更平均；在保证数组长度为2的幂次方的时候，使用
hash()运算之后的值与运算（&）（数组长度 - 1）来获取数组下标的方式进行存储，这样一来是比取余操作更加有效率，二来也是因为只有当数组长度为2的幂次方时，h&(length-1)才等价于h%length，三来解决了“哈希值与数组大小范围不匹配”的问题；
作者：小杰要吃蛋
链接：https://juejin.cn/post/6844904125939843079
来源：掘金
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