put方法
public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); }hash方法
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }先来分析下(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，即高16位与低16位做异或，混合了原始hash码的高位和地位，以此来加大低位的随机性。 再来看看(n-1)&hash（即取模）,这里解释下hashMap的长度（n）为什么是2的n次幂。因为这样（n-1）正好相当于一个低位掩码。例如16-1=15，的二进制为0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111。然后在进行与运算的话相当于截取了hash的低四位。 这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。 putVal源码分析
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、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； if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; // 2、数组长度-1和hash取模得到i，判断tab[i]上是否有值，没有则直接插入，转到第6步，否则转到第3步 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; // 3、key存在，直接覆盖，这里的相同指的是hashCode以及equals if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; // 4、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 else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); // 5、为链表 else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { // 插入 p.next = newNode(hash, key, value, null); // 链表长度大于8转换为红黑树进行处理 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) treeifyBin(tab, hash); break; } // key已经存在直接覆盖value if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null &&key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; // 6、超过最大容量 就扩容 if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }由上面的代码可以得到，每次扩容都是左移一位，又因为hashmap中数组的初始容量大小为16。 这里来演示第一次扩容的情景。 16对应的二进制 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000 左移一位得到 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0010 0000 也就是32。 元素存储的位置为 (n-1)&hash 通过上图可以发现扩容后元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。 元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化： 因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”
if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; }从上面可以看到e.hash & oldCap，说明是通过元素hash值与上原始容量去判断元素的hash值高位是否为1。 例： hash 0000 1010 & n 0001 0000 得到结果为0，则说明元素的hash值高位为0。位置不变 hash 0001 1010 & n 0001 0000 得到结果不为0，则说明元素的hash值高位为1。位置变为“原索引+oldCap” resize源码
final Node<K,V>[] resize() { // 扩容前的数组 Node<K,V>[] oldTab = table; // 扩容前的数组的大小和阈值 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; int oldThr = threshold; // 预定义新数组的大小和阈值 int newCap, newThr = 0; if (oldCap > 0) { // 超过最大值就不再扩容了 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab; } // 扩大容量为当前容量的两倍，但不能超过 最大容量 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 当前数组没有数据，使用初始化的值 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults // 如果初始化的值为 0，则使用默认的初始化容量 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); } // 如果新的容量等于 0 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]; // 开始扩容，将新的容量赋值给 table table = newTab; // 原数据不为空，将原数据复制到新 table 中 if (oldTab != null) { // 根据容量循环数组，复制非空元素到新 table for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; // 如果链表只有一个，则进行直接赋值 if (e.next == null) newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // 红黑树相关的操作 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order // 链表复制，JDK 1.8 扩容优化部分 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); // 将原索引放到哈希桶中 if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } // 将原索引 + oldCap 放到哈希桶中 if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } } return newTab; }参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805
