HashMap源码分析--jdk1.8

JDK1.8

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HashMap源码分析--jdk1.8
AQS源码分析--jdk1.8
ReentrantLock源码分析--jdk1.8

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HashMap概述

  1. HashMap是可以动态扩容的数组，基于数组、链表、红黑树实现的集合。
 2. HashMap支持键值对取值、克隆、序列化，元素无序，key不可重复value可重复，都可为null。
 3. HashMap初始默认长度16，超出扩容2倍，填充因子0.75f。
 4.HashMap当链表的长度大于8的且数组大小大于64时，链表结构转变为红黑树结构。

HashMap数据结构

  数据结构是集合的精华所在，数据结构往往也限制了集合的作用和侧重点，了解各种数据结构是我们分析源码的必经之路。
 HashMap的数据结构如下：数组+链表+红黑树

HashMap源码分析

/*
 * 用数组+链表+红黑树实现的集合，支持键值对查找
 */
public class HashMap extends AbstractMap
    implements Map, Cloneable, Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;

    /**
     * 默认初始容量-必须是2的幂
     * 1*2的4次方    默认长度16
     */
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

    /**
     * 最大容量 
     * 1*2的30次方   最大容量1073741824
     */
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    /**
     *  默认的填充因子  0.75
     *  负载因子0.75是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，
     *  如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；
     *  相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1
     */
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    /**
     * 当桶(bucket)上的节点数大于这个值时会转成红黑树
     */
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

    /**
     * 当桶(bucket)上的节点数小于这个值时树转链表
     */
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    /**
     * 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
     */
    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    /**
     * Node是单向链表，它实现了Map.Entry接口
     */
    static class Node implements Map.Entry {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node next;
      //构造函数Hash值 键 值 下一个节点
        Node(int hash, K key, V value, Node 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);
        }

        // 实现接口定义的方法，且该方法不可被重写
        // 设值，返回旧值
        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
      //构造函数Hash值 键 值 下一个节点
      /*
       * 重写父类Object的equals方法，且该方法不可被自己的子类再重写
       * 判断相等的依据是，只要是Map.Entry的一个实例，并且键键、值值都相等就返回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;
        }
    }
    /**
    *使用默认初始容量（16）和默认加载因子（0.75）构造一个空的 HashMap 
     * Constructs an empty HashMap with the default initial capacity
     * (16) and the default load factor (0.75).
     */
    public HashMap() {
         // 初始化填充因子
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
    }
    /**
     * 使用默认加载因子0.75f,容量使用参数initialCapacity
     */
    public HashMap(int initialCapacity) {
         // 调用HashMap(int, float)型构造函数
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }
 /**
     * @param  initialCapacity the initial capacity 初始容量
     * @param  loadFactor      the load factor      加载因子
     * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
     *         or the load factor is nonpositive
     */
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        // 初始容量不能小于0，否则报错
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        // 初始容量不能大于最大值，否则为最大值
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        // 填充因子不能小于或等于0，不能为非数字
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        // 初始化填充因子  
        this.loadFactor = loadFactor;
        // 初始化threshold大小
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }
    /**
     * @param   m the map whose mappings are to be placed in this map
     * @throws  NullPointerException if the specified map is null
     */
    public HashMap(Map m) {
        // 初始化填充因子
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        // 将m中的所有元素添加至HashMap中
        putMapEntries(m, false);
    }
     /**
     * Returns a power of two size for the given target capacity.
     * 返回大于initialCapacity的最小的二次幂数值
     * 16 32 64 128
     */
    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;
    }

HashMap继承和实现分析

  HashMap extends AbstractMap
  AbstractMap extends Object
 java中所有类都继承Object，所以HashMap的继承结构如上图。
  1. AbstractMap是一个抽象类，实现了Map接口，Map定义了一些Map(K,V)键值对通用方法，而AbstractMap抽象类中可以有抽象方法，还可以有具体的实现方法，AbstractMap实现接口中一些通用的方法，实现了基础的/get/remove/containsKey/containsValue/keySet方法，HashMap再继承AbstractMap，拿到通用基础的方法，然后自己在实现一些自己特有的方法，这样的好处是：让代码更简洁，继承结构最底层的类中通用的方法，减少重复代码，从上往下，从抽象到具体，越来越丰富，可复用。
  2.HashMap实现了Map、Cloneable、Serializable接口
    1)Map接口，定义了Map键值对通用的方法，1.8中为了加强接口的能力，使得接口可以存在具体的方法，前提是方法需要被default或static关键字所修饰，Map中实现了一些通用方法实现，使接口更加抽象。
    2)Cloneable接口，可以使用Object.Clone()方法。
    3)Serializable接口，序列化接口，表明该类可以被序列化，什么是序列化？简单的说，就是能够从类变成字节流传输，反序列化，就是从字节流变成原来的类

HashMap核心方法分析

1. put方法(10种实现)--增/修改   

     1)V put(K key, V value)；//map添加元素

/**
 * 新增元素
 */
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
 /**
 * Implements Map.put and related methods
 * @param hash hash for key
 * @param key the key
 * @param value the value to put
 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
 * onlyIfAbsent默认传false，覆盖更改现有值
 * onlyIfAbsent传true，不覆盖更改现有值
 * @param evict if false, the table is in creation mode.
 * @return previous value, or null if none
 */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node[] tab; Node p; int n, i;
    //如果table为空 或者 长度为0
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        //扩容
        n = (tab = resize()).length;
    //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 e; K k;
        //如果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;
        //如果table[i]是红黑树 直接在红黑树中插入
        // hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        //如果是链表  则遍历链表
        else {
            // 在链表最末插入结点
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 到达链表的尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                     // 在尾部插入新结点
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 结点数量达到阈值，转化为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        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;
            }
        }
        // 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
        if (e != null) { // existing mapping for key
            // 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;
    // 实际大小大于阈值则扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    // 插入后回调，用来回调移除最早放入Map的对象(LinkedHashMap中实现了，HashMap中为空实现)
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

 static final int hash(Object key) {
    int h;
    // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
    // h ^ (h >>> 16)  为第二步 高位参与运算
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

     2)putAll(Map m)；//添加Map全部元素

/**
 * 添加Map全部元素
 */
public void putAll(Map m) {
    putMapEntries(m, true);
}
 /**
 * Implements Map.putAll and Map constructor
 * @param m the map
 * @param evict false when initially constructing this map, else
 * true (relayed to method afterNodeInsertion).
 */
final void putMapEntries(Map m, boolean evict) {
    int s = m.size();
    if (s > 0) {
        // 判断table是否已经初始化
        if (table == null) { // 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 e : m.entrySet()) {
            K key = e.getKey();
            V value = e.getValue();
            putVal(hash(key), key, value, false, evict);
        }
    }
}
/**
 * 扩容
 * ①.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；
 * ②.每次扩展的时候，都是扩展2倍:16、32、64、128...
*  ③.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(2次幂)的位置。
 * @return the table
 */
final Node[] resize() {
    Node[] 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大于的话，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;
        }
        //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,就扩充为原来的2倍
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold 双倍扩容阀值threshold
    }
    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[] newTab = (Node[])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
    if (oldTab != null) {//进行扩容操作，复制Node对象值到新的hash桶数组
        //把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {//如果旧的hash桶数组在j结点处不为空，复制给e
                oldTab[j] = null;//将旧的hash桶数组在j结点处设置为空，方便gc
                if (e.next == null)//如果e后面没有Node结点
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;//直接对e的hash值对新的数组长度求模获得存储位置
                else if (e instanceof TreeNode)//如果e是红黑树的类型，那么添加到红黑树中
                    ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order 链表优化重hash的代码块
                    Node loHead = null, loTail = null;
                    Node hiHead = null, hiTail = null;
                    Node next;
                    do {
                        next = e.next;//将Node结点的next赋值给next
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算为0   原索引
                            if (loTail == null)//如果loTail为null
                                loHead = e;//将e结点赋值给loHead
                            else
                                loTail.next = e;//否则将e赋值给loTail.next
                            loTail = e;//然后将e复制给loTail
                        }
                        // 原索引+oldCap
                        else {//如果结点e的hash值与原hash桶数组的长度作与运算不为0
                            if (hiTail == null)//如果hiTail为null
                                hiHead = e;//将e赋值给hiHead
                            else
                                hiTail.next = e;//如果hiTail不为空，将e复制给hiTail.next
                            hiTail = e;//将e复制个hiTail
                        }
                    } while ((e = next) != null);//直到e为空
                    //原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {//如果loTail不为空
                        loTail.next = null;//将loTail.next设置为空
                        newTab[j] = loHead;//将loHead赋值给新的hash桶数组[j]处
                    }
                    //原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {//如果hiTail不为空
                        hiTail.next = null;//将hiTail.next赋值为空
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;//将hiHead赋值给新的hash桶数组[j+旧hash桶数组长度]
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

     3)V putIfAbsent(K key, V value)；//如果key存在，则跳过，不覆盖value值，onlyIfAbsent传true，不覆盖更改现有值

/**
 * 如果key存在则跳过，不覆盖value值，onlyIfAbsent传true，不覆盖更改现有值
 * 如果key不存在则put
 * @param key
 * @param value
 * @return
 */
@Override
public V putIfAbsent(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, true, true);
}

     4)merge(K key, V value,BiFunction remappingFunction)；//用某种方法更新原来的value值

/**
 * 用某种方法更新原来的value值
 * BiFunction支持函数式变成，lambda表达式，如：String::concat拼接
 * @param key
 * @param value
 * @param remappingFunction
 * @return
 */
@Override
public V merge(K key, V value,
               BiFunction remappingFunction) {
    if (value == null)
        throw new NullPointerException();
    if (remappingFunction == null)
        throw new NullPointerException();
    int hash = hash(key);
    Node[] tab; Node first; int n, i;
    int binCount = 0;
    TreeNode t = null;
    Node old = null;// 该key原来的节点对象
    if (size > threshold || (tab = table) == null ||
        (n = tab.length) == 0)//判断是否需要扩容
        n = (tab = resize()).length;
    if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
        if (first instanceof TreeNode)// 取出old Node对象
            old = (t = (TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
        else {
            Node e = first; K k;
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                    old = e;
                    break;
                }
                ++binCount;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    if (old != null) {//如果 old Node 存在
        V v;
        if (old.value != null)
            // 如果old存在，执行lambda，算出新的val并写入old Node后返回。
            v = remappingFunction.apply(old.value, value);
        else
            v = value;
        if (v != null) {
            old.value = v;
            afterNodeAccess(old);
        }
        else
            removeNode(hash, key, null, false, true);
        return v;
    }
    if (value != null) {
        //如果old不存在且传入的newVal不为null，则put新的kv
        if (t != null)
            t.putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            tab[i] = newNode(hash, key, value, first);
            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                treeifyBin(tab, hash);
        }
        ++modCount;
        ++size;
        afterNodeInsertion(true);
    }
    return value;
}

     5)compute(K key,BiFunction remappingFunction)；//根据已知的 k v 算出新的v并put

/**
 * 根据已知的 k v 算出新的v并put。
 * 如果根据key获取的oldVal为空则lambda中涉及到oldVal的计算会报空指针。
 * 如：map.compute("a", (key, oldVal) -> oldVal + 1); 如果oldVal为null，则空指针
 * 源码和merge类似
 * BiFunction返回值作为新的value，BiFunction有二个参数
 * @param key
 * @param remappingFunction
 * @return
 */
@Override
public V compute(K key,
                 BiFunction remappingFunction) {
    if (remappingFunction == null)
        throw new NullPointerException();
    int hash = hash(key);
    Node[] tab; Node first; int n, i;
    int binCount = 0;
    TreeNode t = null;
    Node old = null;
    if (size > threshold || (tab = table) == null ||
        (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
        if (first instanceof TreeNode)
            old = (t = (TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
        else {
            Node e = first; K k;
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                    old = e;
                    break;
                }
                ++binCount;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    V oldValue = (old == null) ? null : old.value;
    V v = remappingFunction.apply(key, oldValue);
    if (old != null) {
        if (v != null) {
            old.value = v;
            afterNodeAccess(old);
        }
        else
            removeNode(hash, key, null, false, true);
    }
    else if (v != null) {
        if (t != null)
            t.putTreeVal(this, tab, hash, key, v);
        else {
            tab[i] = newNode(hash, key, v, first);
            if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                treeifyBin(tab, hash);
        }
        ++modCount;
        ++size;
        afterNodeInsertion(true);
    }
    return v;
}

     6)computeIfAbsent(K key, Function mappingFunction);//当key不存在时才put，如果key存在则无效

 /**
 * 当key不存在时才put，如果key存在则无效
 * 如：computeIfAbsent(keyC, k -> genValue(k));
 * Function返回值作为新的value,Function只有一个参数
 * @param key
 * @param mappingFunction
 * @return
 */
@Override
public V computeIfAbsent(K key,
                         Function mappingFunction) {
    if (mappingFunction == null)
        throw new NullPointerException();
    int hash = hash(key);
    Node[] tab; Node first; int n, i;
    int binCount = 0;
    TreeNode t = null;
    Node old = null;
    if (size > threshold || (tab = table) == null ||
        (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    if ((first = tab[i = (n - 1) & hash]) != null) {
        if (first instanceof TreeNode)
            old = (t = (TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
        else {
            Node e = first; K k;
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                    old = e;
                    break;
                }
                ++binCount;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
        V oldValue;
        if (old != null && (oldValue = old.value) != null) {
            afterNodeAccess(old);
            return oldValue;
        }
    }
    V v = mappingFunction.apply(key);
    if (v == null) {
        return null;
    } else if (old != null) {
        old.value = v;
        afterNodeAccess(old);
        return v;
    }
    else if (t != null)
        t.putTreeVal(this, tab, hash, key, v);
    else {
        tab[i] = newNode(hash, key, v, first);
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
            treeifyBin(tab, hash);
    }
    ++modCount;
    ++size;
    afterNodeInsertion(true);
    return v;
}

     7)computeIfPresent(K key, BiFunction remappingFunction);//compute方法的补充，如果key存在，则覆盖新的BiFunction计算出的value值，如果不存在则跳过

/**
 * compute方法的补充，如果key存在，则覆盖新的BiFunction计算出的value值，如果不存在则跳过
 * @param key
 * @param remappingFunction
 * @return
 */
public V computeIfPresent(K key,
                          BiFunction remappingFunction) {
    if (remappingFunction == null)
        throw new NullPointerException();
    Node e; V oldValue;
    int hash = hash(key);
    if ((e = getNode(hash, key)) != null &&
        (oldValue = e.value) != null) {
        V v = remappingFunction.apply(key, oldValue);
        if (v != null) {
            e.value = v;
            afterNodeAccess(e);
            return v;
        }
        else
            removeNode(hash, key, null, false, true);
    }
    return null;
}

     8)V replace(K key, V value);//替换新值

/**
 * 如果key存在不为空，则替换新的value值
 */
@Override
public V replace(K key, V value) {
    Node e;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) != null) {
        V oldValue = e.value;
        e.value = value;
        afterNodeAccess(e);
        return oldValue;
    }
    return null;
}

     9)replace(K key, V oldValue, V newValue);//判断oldValue是否是当前key的值，再替换新值

/**
 * 如果key存在不为空并且oldValue等于当前key的值，则替换新的value值
 */
@Override
public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {
    Node e; V v;
    if ((e = getNode(hash(key), key)) != null &&
        ((v = e.value) == oldValue || (v != null && v.equals(oldValue)))) {
        e.value = newValue;
        afterNodeAccess(e);
        return true;
    }
    return false;
}

     10)replaceAll(BiFunction function);//替换新值

/**
 * 根据lambda函数替换符合规则的值
 */
@Override
public void replaceAll(BiFunction function) {
    Node[] tab;
    if (function == null)
        throw new NullPointerException();
    if (size > 0 && (tab = table) != null) {
        int mc = modCount;
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
            for (Node e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                e.value = function.apply(e.key, e.value);
            }
        }
        if (modCount != mc)
            throw new ConcurrentModificationException();
    }
}

总结：
 正常情况下会扩容2倍，特殊情况下（新扩展数组大小已经达到了最大值）则只取最大值1 << 30。
 

2.remove方法(2种重载实现)--删

     1)V remove(Object key); //根据key 删除元素     

/**
 * 根据key 删除元素
 */
public V remove(Object key) {
    Node e;
    return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
        null : e.value;
} 
 /**
 * Implements Map.remove and related methods
 *
 * @param hash hash for key
 * @param key the key
 * @param value the value to match if matchValue, else ignored
 * @param matchValue if true only remove if value is equal
 * @param movable if false do not move other nodes while removing
 * @return the node, or null if none
 */
final Node removeNode(int hash, Object key, Object value,
                           boolean matchValue, boolean movable) {
    Node[] tab; Node p; int n, index;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        Node node = null, e; K k; V v;
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            node = p;
        else if ((e = p.next) != null) {
            if (p instanceof TreeNode)
                node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);
            else {
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key ||
                         (key != null && key.equals(k)))) {
                        node = e;
                        break;
                    }
                    p = e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
                             (value != null && value.equals(v)))) {
            if (node instanceof TreeNode)
                ((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
            else if (node == p)
                tab[index] = node.next;
            else
                p.next = node.next;
            ++modCount;
            --size;
            afterNodeRemoval(node);
            return node;
        }
    }
    return null;
}

     2)remove(Object key, Object value); //根据key,value 删除元素 

 /**
 * 根据key,value 删除元素 
 */
   @Override
public boolean remove(Object key, Object value) {
    return removeNode(hash(key), key, value, true, true) != null;
}

3.get方法(2种实现)--查

/**
 * 返回指定的值
 */
     public V get(Object key) {
                Node e;
                return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
        }

/**
* @author jiaxiaoxian
* @date 2019年2月12日 
* 如果key不为空则返回key的值，否则返回默认值
 */
    @Override
        public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) {
                Node e;
                return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? defaultValue : e.value;
        }

4.keySet方法--返回所有key，以Set结构返回

/**
 * 返回所有key，以Set结构返回
 */
public Set keySet() {
    Set ks;
    return (ks = keySet) == null ? (keySet = new KeySet()) : ks;
}

5.clone方法--克隆

 /**
 * 复制，返回此HashMap 的浅拷贝
 */
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public Object clone() {
    HashMap result;
    try {
        result = (HashMap)super.clone();
    } catch (CloneNotSupportedException e) {
        // this shouldn't happen, since we are Cloneable
        throw new InternalError(e);
    }
    result.reinitialize();
    result.putMapEntries(this, false);
    return result;
}

7.clear方法--清空HashMap

/**
 * 清空HashMap
 */
public void clear() {
    Node[] tab;
    modCount++;
    if ((tab = table) != null && size > 0) {
        size = 0;
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
            tab[i] = null;
    }
}

8.containsKey方法--是否存在此key

/**
 * 是否存在此key
 */
  public boolean containsKey(Object key) {
    return getNode(hash(key), key) != null;
}

9.containsValue方法--是否存在此value

/**
 * 是否存在此value
 */
  public boolean containsValue(Object value) {
    Node[] tab; V v;
    if ((tab = table) != null && size > 0) {
        for (int i = 0; i < tab.length; ++i) {
            for (Node e = tab[i]; e != null; e = e.next) {
                if ((v = e.value) == value ||
                    (value != null && value.equals(v)))
                    return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

10.entrySet方法--返回key,value的Set结果

/**
 * 返回key,value的Set结果
 */
public Set> entrySet() {
    Set> es;
    return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;
}

HashMap总结

1）HashMap的key、value都可以存放null，key不可重复，value可重复，是数组链表红黑树的数据结构。
2）HashMap区别于数组的地方在于能够自动扩展大小，其中关键的方法就是resize()方法，扩容为2倍。
3）HashMap由于本质是数组，在不冲突的情况下，查询效率很高，hash冲突后会形成链表，查找时多一层
遍历，当链表长度到8并且数组长度大于64，转成红黑树存储，提高查询效率。
4）初始化数组时推荐给初始长度，反复扩容会增加时耗，影响性能效率，HashMap需要注意负载因子0.75f，
初始16，当长度大于(16*0.75)12的时候会扩容为32，所以初始长度设置需要却别对待。
5）HashMap是一种散列表，采用（数组 + 链表 + 红黑树）的存储结构。
6）当桶的数量大于64且单个桶中元素的数量大于8时，进行树化。
7）当单个桶中元素数量小于6时，进行反树化。
8）HashMap是非线程安全的容器。
9）HashMap查找添加元素的时间复杂度都为O(1)。