HashMap源代码分析
HashMap 是日常工作开发中经常使用到的一个集合类，并且 hash 这一类数据结构有着类似的实现，比如 redis 中的 hash 结构与 HashMap 就有着惊人的类似。因此读完 HashMap 会有一种举一反三的感觉，非常值得学习。继承关系简要图HashMap类前注释（搓翻译）挑重点看，挑
HashMap 是日常工作开发中经常使用到的一个集合类，并且 hash 这一类数据结构有着类似的实现，比如 redis 中的 hash 结构与 HashMap 就有着惊人的类似。因此读完 HashMap 会有一种举一反三的感觉，非常值得学习。
继承关系简要图
HashMap类前注释（搓翻译）
挑重点看，挑重点翻译~
一种基于散列表的Map接口实现。允许null值与null键。HashMap与HashTable大致相同，区别在于前者是非同步且允许null。不保证顺序，且顺序可能会变。
如果hash函数足够好，这种实现中的基础操作（如get、put）只需常量时间即可。选择初始容量与加载因子非常重要，如果你非常在意Iterator的表现。
一个HashMap实例拥有两个影响它的性能的因素：初始容量和加载因子。
初始容量：在hash表创建时桶的个数，即数组长度；
加载因子：一种衡量哈希表所允许的最大容量的参数。
当 size 超过 capacity * 加载因子 时，哈希表将进行rehash操作，也即容量将翻1倍。
通常来说，默认的加载因子0.75可以在时间消耗和空间消耗之间取得一个较好的平衡。过高，会减少空间消耗但会增加查看消耗（表现在HashMap中的大部分操作，包括get和put）。
当设置它的初始容量时，为了减少rehash的次数，所预期的元素个数以及加载因子应当被考虑到。如果初始容量比元素的个数除以加载因子的结果要大，那么将不会发生rehash操作。
如果要存很多元素，给一个充分大的容量给它，将会比“给个小容量然后让其自动增长容量”这种方式更加高效。
如果使用了过多的经过hashCode()处理后得到相同值的键，无论在任何哈希表中，这都会表现得更慢。为了改善这种影响，当键是Comparable是，将对他们进行比较。
什么是对Map的结构性修改？添加或删除某个键值对，修改不是。
需要注意，此类不是线程同步的。
成员变量
// 默认起始容量-必须是2^n
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
// 最大容量，如果任何具有参数的构造函数隐式指定较高的值，则使用该容量。
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 构造函数没有指定加载因子时的默认值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 当添加节点时，节点数至少达到这个临界值，才尝试将链表转换成树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// resize 时树上节点小于等于此值时，树将变成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 当链表上的节点数，大于 TREEIFY_THRESHOLD 且 tab.length >= MIN_TREEIFY_CAPACITY
// 才将链表转换成红黑树
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
如果在某个链表上节点个数达到 8，会尝试将链表结构转换成红黑树结构，最终是否转换成红黑树，还得看 tab.length 是否达到 MIN_TREEIFY_CAPACITY。
// HashMap中的桶，也即一个 Node 数组
transient Node<K,V>[] table;
链表节点
先看链表节点的数据结构。这是一个单链表，其中包括了多项信息，诸如键、值、hash值以及下一个节点的引用。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;// hash值
final K key;// 键
V value;// 值
Node<K,V> next;// 单向链表，指向下一个节点
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
// ...
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
// 这个hash值计算的是整个键值对的hash值
public final int hashCode() {
// key的hash与value的hash相与
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
// 判定两个 Node 是否相等：两者的键、值 equals 相等
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()) &&// 键相同
Objects.equals(value, e.getValue()))// 值相同
return true;
}
return false;
}
}
上述代码中，使用的Objects的相应方法如下：
public static int hashCode(Object o) {
return o != null ? o.hashCode() : 0;
}
public static boolean equals(Object a, Object b) {
return (a == b) || (a != null && a.equals(b));
}
构造函数
共3个。分别用于指定相应的加载因子与起始容量。如下：
// 指定加载因子与起始容量
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("...");
// MAXIMUM_CAPACITY 不是最大整数(2^31 - 1)
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("");
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 指定起始容量，加载因子默认
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 全部默认
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
}
大致总结如下：
- 入参异常判断
- 最大值判断。如果超出了
MAXIMUM_CAPACITY，那么将起始容量置为MAXIMUM_CAPACITY。 - 正常情况处理。通过
tableSizeFor()为initialCapacity计算一个threshold，这个值是下次resize()时，需要扩展到的容量。
tableSizeFor其计算方式如下：
// 对给定的容量，比它大的、为2^n的值
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;
}
此处位运算略有抽象，通过代入数值进行手动计算、对比就知道它到底在执行什么操作。
通过无符号右移与相或，可以让原来数二进制的最高位到最低位，全部变成 1，也就是大于原数的2^n-1，后面加1，达到2^n。
假设传入的 initialCapacity 为 9，二进制为 1001，减 1 后为 1000。如下：
1000 >>> 1 = 0100
1000 | 0100 = 1100
1100 >>> 2 = 0011
1100 | 0011 = 1111
1111 >>> 4 = 0000
1111 | 0000 = 1111
…
在构造函数里面没有对本实例中的容量做任何修改，那当我们初始化一个 HashMap 之后，其中的 capacity 是多少呢？
初始化时，table 为空，所以 capacity 的来源只有 threshold 和 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY(16)，分别对应有传 initialCapacity 和未传 initialCapacity 的情况。
final int capacity() {
return (table != null) ? table.length :
(threshold > 0) ? threshold :
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
}
增加 - put()
从put()开始，假设我们map.put("first", 1);。我们将计算出key的hash值，并跳转到putVal中。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
其中传入了两个boolean变量：
onlyIfAbsent，为true则已存在时覆盖改值evict，为构建模式（creation mode）
hash(key)干了什么?
/**
* Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
* to lower. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
键为时就为0，否则先得到键的hashCode()，无符号右移16位后，再与原数异或，得到键的hash。
接下来进入 putVal 的流程，主要分成 3 块逻辑：
- 初始化：第一次插入。
- 数组上没有节点。直接将数组中相应位置，修改成该节点。
- 数组上存在节点。
- 如果数组上的第一个
Node与所 put 的Node相同，即已存在（判断条件：先判 hash，再判 equals），则视情况(onlyIfAbsent)来决定是否替换 value。 - 为树节点，则将节点添加到红黑树。
- 遍历
Node链表 - 找到相同的
Node，视情况替换。 - 到达链表末端，添加新节点到链表末端。
- 如果链表上的数量大于等于
TREEIFY_THRESHOLD tab.length小于MIN_TREEIFY_CAPACITY时进行resize()操作- 否则，将链表转化成一颗红黑树
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果桶数组为空，那么将利用resize()初始化一个桶数组
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 此处的位置，为什么还需要将hash与length-1？所以位置不是hash值？
// 好像不太对，n = 2^m，所以n-1应该是全1的某个数，如7,15。
// 因此位置还应该是hash值。
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 位置上不存在键值对
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);// 新建一个
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;// 若键值对的hash,key都相同，则将p暂存到e中
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {// 键值不相同，从next遍历后续链表，如果存在就替换，不存在就添加到其上。
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {// 没有后续节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);// 怕是要变身
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;// 选择跳出，说明找到相同的键，并将该节点暂存到e中
p = e;// p指向e，即p.next，也就是p节点的下一个
}
}
if (e != null) { // e不为空说明键已存在
V oldValue = e.value;
// 之前传进来的值起作用了。传进来的是false，此时会替换。
// 如果是true的话，且旧值为空，还是会替换。
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);// 一个回调
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();// 同样的，要变身
afterNodeInsertion(evict);// 还是一个回调
return null;
}
扩容
初始化或者将容量加倍时会调用resize()。主要分成两部分
- 计算新的容量与临界值
- 将原数组中的节点按照相应的规律分配到新数组中
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double 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);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// ----------------- 我是分割线 -----------------
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)//该桶没有后续的节点
// 新数组上的位置可能与之前不同，可能是二倍
// newCap-1为0b11...11样式的二进制，比oldCap-1多一位1
// 相与的话，取决于hash值的前一位。所以可能是相同，可能是(原位置➕原容量)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 对拥有后续链表的桶，另做处理
// lo应该是low的缩写，hi是high的缩写，表示0或1
// 哪里的0或1呢？这是关键点，继续看
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历该桶的所有节点
do {
next = e.next;
// e.hash & oldCap这个与之前的位置有什么差别呢？
// 之前算位置时，是用oldCap-1与hash相与，也就是1111...1样式的二进制，
// 现在是10000..00样式的二进制，所以等不等于0
// 取决于hash值的前1位。
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
// 为什么要用这个loTail？也就是尾。后续需要将尾位置上的节点的next指向e，也就是else所执行的。
if (loTail == null)// 说明还没有数据
loHead = e;// 首
else
loTail.next = e;// 尾->next
loTail = e;// 尾 = e;
}
else {
// 逻辑同上，此时位置的二进制的第一位是1
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 组成了一个新的链表，位置在之前的位置的位置上，因为第1位为0
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 组成一个新的链表，位置是原位置+原容量，因为第1位为1
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
确定新的容量及临界容量
对这一部分代码的总体理解如下：
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { // 此时Map不为空，里面存在键值对
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // oldCap >= 0x3fff ffff
threshold = Integer.MAX_VALUE; // threshold = 0x7fff ffff
return oldTab;
} // newCap = oldCap * 2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1;
}
else if (oldThr > 0) // 此时Map为空，但是new对象的时候，把capacity当做参数，
newCap = oldThr; // 传给了HashMap的构造函数，造成了只有threshold有值。
else { // 此时Map为空，使用的是无参构造器，threshold和capacity都没有值。
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr在程序开始处的默认赋值为0
if (newThr == 0) { // 此处补充上述没有为newThr赋值的情况，即
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 使用newCap、newThr初始化扩容后的数组和threshold
threshold = newThr;
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
接下来对每段代码进行分析，总共分成3个片段，分别对应上述代码中的3中情况。
①Map不为空，里面存在键值对
代码片段：
if (oldCap > 0) { // 此时Map不为空，里面存在键值对
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { // oldCap >= 0x4000 0000
threshold = Integer.MAX_VALUE; // threshold = 0x7fff ffff
return oldTab;
} // newCap = oldCap * 2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1;
}
有一个问题，如下：
为什么要做oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY判断
首先MAXIMUM_CAPACITY的赋值为1 << 30，即0x4000 0000。然而Integer.MAX_VALUE = 0x7fff ffff，也就是说MAXIMUM_CAPACITY << 1会变成0x8000 0000，也就是溢出。
为了模拟一次这种情况，特意编写了下面的代码，运行下面代码的时候，JVM默认的堆大小不够，设了一个最大堆大小为10GB，参数为：-Xmx10240m。
public static void main(String[] args) throws Exception {
disableWarning();
showHashMapInfo(0x1fffffff);
System.out.println("------------------------------------");
showHashMapInfo(0x3fffffff);
}
/**输出结果：
initialCapacity is : 1fffffff
After hashMap created, capacity is : 20000000, threshold is : 20000000
After resize(initialization), capacity is : 20000000, threshold is : 18000000
After resize(double size), capacity is : 40000000, threshold is : 7fffffff
------------------------------------
initialCapacity is : 3fffffff
After hashMap created, capacity is : 40000000, threshold is : 40000000
After resize(initialization), capacity is : 40000000, threshold is : 7fffffff
After resize(double size), capacity is : 40000000, threshold is : 7fffffff
**/
private static void showHashMapInfo(int capacity) throws Exception {
System.out.printf("initialCapacity is : %x\n", capacity);
HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>(capacity);
Class<?> hashMapClass = hashMap.getClass();
// 通过反射的方式打印hashMap的属性值
Method resizeMethod = hashMapClass.getDeclaredMethod("resize");
Method capacityMethod = hashMapClass.getDeclaredMethod("capacity");
Field thresholdField = hashMapClass.getDeclaredField("threshold");
resizeMethod.setAccessible(true);
capacityMethod.setAccessible(true);
thresholdField.setAccessible(true);
System.out.printf("After hashMap created, capacity is : %x, threshold is : %x\n", capacityMethod.invoke(hashMap), thresholdField.get(hashMap));
// 会调用resize初始化Node数组
hashMap.put("", "");
System.out.printf("After resize(initialization), capacity is : %x, threshold is : %x\n", capacityMethod.invoke(hashMap), thresholdField.get(hashMap));
// 手动再次resize
resizeMethod.invoke(hashMap);
System.out.printf("After resize(double size), capacity is : %x, threshold is : %x\n", capacityMethod.invoke(hashMap), thresholdField.get(hashMap));
}
// 去掉WARNING
private static void disableWarning() {
System.err.close();
System.setErr(System.out);
}
当在构造函数中指定了initialCapacity后，会先将threshold赋值成所需的capacity。所以先看tableSizeFor()函数，它用来将指定的initialCapacity转化成大于该值的2次幂。所以如果一开始capacity的初始值是大于或等于0x40000000的话，HashMap指定的capacity就是0x40000000。源代码如下：
// 1
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
// 此处并未设置capacity，只是将期望的capacity赋值给了threshold
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
// initialCapacity超过0x40000000，只取0x40000000
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);
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = -1 >>> Integer.numberOfLeadingZeros(cap - 1);
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
②Map为空，但指定了初始大小
这种情况对应于上面代码中的HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>(capacity);。这种情况下会将指this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);，导致int oldThr = threshold;能够获取到值，所以if (oldThr > 0)成立，将newCap = oldThr，实现了在第一次resize()初始化数组时，按照指定的initialCapacitynew出数组。
③Map为空，未指定任何参数
这种情况使用默认参数：
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 16 * 0.75
得到newCap和newThr之后便开始初始化数组大小。初始化数组后，会将原数组中的Node链表，按照某种规则迁移到新的数组上面去。
扩容后的位置调整
如果oldTab == null，那么此次resize属于第一次初始化HashMap中的数组，直接返回刚new出来的新数组即可；当原数组中的第i为存在Node时，新的位置分布存在两种情况，即Node有无后续Node。这两种情况下，在原数组中的位置的计算方式是一样的，即：(n - 1) & hash，其中n = tab.length,所以位置也就是Node的hash值与上length - 1。
// HashMap.putVal()
n = tab.length
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
无后续Node扩容后的位置
新的位置为：e.hash & (newCap - 1)
代码为：newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
与之前的位置相比，可能是原位，可能是oldCap + 原位
有后续Node扩容后的位置
这条链表上面Node的hash值的与上oldCap结果的含义是：oldCap的最高非0位对应在hash上的那一位到底是0还是1。因为oldCap是0x400之类的值，只有最高位是1，其他位都是0。
如果结果是0，位置为：原位； 如果结果是1，位置为：原位+oldCap
只不过在新位置上之后，可能还是以一个链表的形式存在。
查询 - get()
我们先是通过常见的get(Object key)方法来获取相应的值，该方法如下：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
这个方法接受两个参数，一个是kek的hash值，一个是key，在一定程度上可以加快速度吧。
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
删除 - remove()
删除键值对，分两步，第一步是找到对应的键值对，第二步删除该键值对。删除时，可能会有两种情况（不考虑树结构），位于桶数组上或者位于后续的链表上。对于后者，因为此链表是单链表，我们需要将该键值对的前一个节点记录下来。
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,
boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> 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<K,V>)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);
}
}
// 寻找键值对完毕，如果没找到node为null
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||
(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)// 在桶数组上
tab[index] = node.next;
else// 在链表上，将前个节点的后续改成该键值对的后续，即实现删除了该键值对
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}
后记
本文由本人的两篇对 HashMap 的学习总结拼凑而来，第一篇写于 2018 年，第二篇写于 2019 年，期间时隔一年，有一些明显的理解错误已经得到更正。现在是 2021 年，面对两篇曾经的笔记，仍然存在若干词不达意、表达不清、错别字的地方，部分地方是自己当前的理解。
非常感谢你的阅读。
