本篇随笔主要记录了我阅读HashMap(JDK1.8)源码期间的对于HashMap的一些实现上的个人理解，用于个人备忘，有不对的地方，请指出。
前言
接下来会从以下几个方面介绍 HashMap 源码相关知识：
- HashMap 存储结构
- HashMap 各常量、成员变量作用
- HashMap 几种构造方法
- HashMap put 及其相关方法
- HashMap get 及其相关方法
- HashMap remove 及其相关方法
- HashMap 扩容方法 resize()
介绍方法时会包含方法实现相关细节。
先来看一下HashMap的继承图：
HashMap 根据键的 hashCode 值存储数据，大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但其遍历顺序却是不确定的。 HashMap 最多只允许一条记录的键为 null ，允许多条记录的值为 null 。HashMap 非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写 HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap 方法使 HashMap 具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
HashMap 数据结构
HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下图所示：
源码中具体实现如下：
// Node<K,V> 类用来实现数组及链表的数据结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; //保存节点的 hash 值
final K key; //保存节点的 key 值
V value; //保存节点的 value 值
Node<K,V> next; //指向链表结构下的当前节点的 next 节点，红黑树 TreeNode 节点中也有用到
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() { }
public final V getValue() { }
public final String toString() { }
public final int hashCode() {
}
public final V setValue(V newValue) {
}
public final boolean equals(Object o) {
}
}
// LinkedHashMap类用来实现其数据结构的基本节点
public class LinkedHashMap<K,V> {
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
// 使用双端链表代替HashMap中的数组
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
}
// TreeNode<K,V> 继承 LinkedHashMap.Entry<K,V>，用来实现红黑树相关的存储结构
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 存储当前节点的父节点
TreeNode<K,V> left; //存储当前节点的左孩子
TreeNode<K,V> right; //存储当前节点的右孩子
// 存储当前节点的前一个节点
TreeNode<K,V> prev;
boolean red; // 存储当前节点的颜色（红、黑）
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
super(hash, key, val, next);
}
final TreeNode<K,V> root() {
}
static <K,V> void moveRootToFront(Node<K,V>[] tab, TreeNode<K,V> root) {
}
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
}
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {
}
final Node<K,V> untreeify(HashMap<K,V> map) {
}
final TreeNode<K,V> putTreeVal(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
int h, K k, V v) {
}
final void removeTreeNode(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab,
boolean movable) {
}
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
}
/* ------------------------------------------------------------ */
// Red-black tree methods, all adapted from CLR
// 红黑树相关操作
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> p) {
}
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> p) {
}
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> x) {
}
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceDeletion(TreeNode<K,V> root,
TreeNode<K,V> x) {
}
static <K,V> boolean checkInvariants(TreeNode<K,V> t) {
}
}
HashMap 各常量、成员变量作用
//创建 HashMap 时未指定初始容量情况下的默认容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//HashMap 的最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//HashMap 默认的装载因子,当 HashMap 中元素数量超过 容量*装载因子 时，进行 resize() 操作
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//用来确定何时将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 用来确定何时将解决 hash 冲突的红黑树转变为链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/* 当需要将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树时，需要判断下此时数组容量，若是由于数组容量太小（小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ）导致的 hash 冲突太多，则不进行链表转变为红黑树操作，转为利用 resize() 函数对 hashMap 扩容 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//保存Node<K,V>节点的数组
transient Node<K,V>[] table;
//由 hashMap 中 Node<K,V> 节点构成的 set
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
//记录 hashMap 当前存储的元素的数量
transient int size;
//记录 hashMap 发生结构性变化的次数（注意 value 的覆盖不属于结构性变化）
transient int modCount;
//threshold的值应等于 table.length * loadFactor, size 超过这个值时进行 resize()扩容
int threshold;
//记录 hashMap 装载因子
final float loadFactor;
HashMap 几种构造方法
//构造方法１，指定初始容量及装载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
/* tableSizeFor(initialCapacity) 方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂，若指定初始容量为９，则实际 hashMap 容量为16*/
//注意此种方法创建的 hashMap 初始容量的值存在 threshold 中
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
//tableSizeFor(initialCapacity) 方法返回的值是最接近 initialCapacity 的2的幂
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;// >>> 代表无符号右移
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
//构造方法２，仅指定初始容量，装载因子的值采用默认的 0.75
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
//构造方法３，所有参数均采用默认值
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
HashMap put 及其相关方法
这部分我觉得是 hashMap 中比较核心的代码，介绍如下：
//指定节点 key,value，向 hashMap 中插入节点
public V put(K key, V value) {
//注意待插入节点 hash 值的计算，调用了 hash(key) 函数
//实际调用 putVal（）进行节点的插入
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
static final int hash(Object key) {
int h;
/*key 的 hash 值的计算是通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销*/
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
putMapEntries(m, true);
}
/*把Map<? extends K, ? extends V> m 中的元素插入到 hashMap 中,若 evict 为 false,代表是在创建 hashMap 时调用了这个函数;若 evict 为true,代表是在创建 hashMap 后才调用这个函数，例如上述的 putAll 函数。*/
final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
int s = m.size();
if (s > 0) {
/*如果是在创建 hashMap 时调用的这个函数则 table 一定为空*/
if (table == null) {
//根据待插入的map 的 size 计算要创建的 hashMap 的容量。
float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;
int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?
(int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
//把要创建的 hashMap 的容量存在 threshold 中
if (t > threshold)
threshold = tableSizeFor(t);
}
//判断待插入的 map 的 size,若 size 大于 threshold，则先进行 resize()
else if (s > threshold)
resize();
for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {
K key = e.getKey();
V value = e.getValue();
//实际也是调用 putVal 函数进行元素的插入
putVal(hash(key), key, value, false, evict);
}
}
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
/*根据 hash 值确定节点在数组中的插入位置，若此位置没有元素则进行插入，注意确定插入位置所用的计算方法为 (n - 1) & hash,由于 n 一定是２的幂次，这个操作相当于
hash % n */
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {//说明待插入位置存在元素
Node<K,V> e; K k;
//比较原来元素与待插入元素的 hash 值和 key 值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//若原来元素是红黑树节点，调用红黑树的插入方法:putTreeVal
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {//证明原来的元素是链表的头结点，从此节点开始向后寻找合适插入位置，注意此处新来的节点插入到链表的尾部
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
//找到插入位置后，新建节点插入
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//若链表上节点数量超过TREEIFY_THRESHOLD(8个节点)，将链表变为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}//end else
if (e != null) { // 待插入元素在 hashMap 中已存在
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}//end else
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}//end putval
红黑树的节点插入方法:putTreeVal
/*读懂这个函数要注意理解 hash 冲突发生的几种情况
１、两节点 key 值相同（hash值一定相同），导致冲突
２、两节点 key 值不同，由于 hash 函数的局限性导致hash 值相同，冲突
３、两节点 key 值不同，hash 值不同，但 hash 值对数组长度取模后相同，冲突
*/
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;
//从根节点开始查找合适的插入位置（与二叉搜索树查找过程相同）
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
int dir, ph; K pk;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1; // dir小于０，接下来查找当前节点左孩子
else if (ph < h)
dir = 1; // dir大于０，接下来查找当前节点右孩子
else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
//进入这个else if 代表 hash 值相同，key 相同
return p;
/*要进入下面这个else if,代表有以下几个含义:
1、当前节点与待插入节点 key 不同, hash 值相同
2、ｋ是不可比较的，即ｋ并未实现 comparable<K> 接口
（若 k 实现了comparable<K> 接口，comparableClassFor（k）返回的是ｋ的class,而不是null）
或者 compareComparables(kc, k, pk) 返回值为 0
(pk 为空 或者 按照 k.compareTo(pk) 返回值为０，
返回值为０可能是由于 ｋ的compareTo 方法实现不当引起的，compareTo 判定相等，而上个 else if 中 equals 判定不等)*/
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
//在以当前节点为根的整个树上搜索是否存在待插入节点（只会搜索一次）
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))
//若树中存在待插入节点，直接返回
return q;
}
// 既然ｋ是不可比较的，那我自己指定一个比较方式
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}//end else if
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
//找到了待插入的位置，xp 为待插入节点的父节点
//注意TreeNode节点中既存在树状关系，也存在链式关系，并且是双端链表
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;
//插入节点后进行二叉树的平衡操作
moveRootToFront(tab, balanceInsertion(root, x));
return null;
}
}//end for
}//end putTreeVal
static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
int d;
//System.identityHashCode()实际是利用对象 a,b 的内存地址进行比较
if (a == null || b == null ||
(d = a.getClass().getName().
compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
d = (System.identityHashCode(a) <= System.identityHashCode(b) ?
-1 : 1);
return d;
}
HashMap get 及其相关方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
//实际上是根据输入节点的 hash 值和 key 值利用getNode 方法进行查找
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
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)
//若定位到的节点是 TreeNode 节点，则在树中进行查找
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {//否则在链表中进行查找
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
在红黑树中进行节点查找的方法getTreeNode:
final TreeNode<K,V> getTreeNode(int h, Object k) {
//从根节点开始，调用 find 方法进行查找
return ((parent != null) ? root() : this).find(h, k, null);
}
final TreeNode<K,V> find(int h, Object k, Class<?> kc) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right, q;
//首先进行hash 值的比较，若不同令当前节点变为它的左孩子或者右孩子
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
//hash 值相同，进行 key 值的比较
else if ((pk = p.key) == k || (k != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
//执行到这儿，意味着hash 值相同，key 值不同
//若k 是可比较的并且k.compareTo(pk) 返回结果不为０可进入下面elseif
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
/*若 k 是不可比较的 或者 k.compareTo(pk) 返回结果为０则在整棵树中进行查找，先找右子树，右子树没有再找左子树*/
else if ((q = pr.find(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
return null;
}
HashMap 扩容方法 resize()
resize()方法中比较重要的是链表和红黑树的 rehash 操作，先来说下 rehash 的实现原理：
我们在扩容的时候，一般是把长度扩为原来2倍，所以，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。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图4中a表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图4中b表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中key1(hash1)是key1对应的哈希值，使用 (n-1) & key1(hash1) 确定key1应该保存的位置。
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，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”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：
这个算法很巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的槽中了。
具体源码介绍：
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
/*
1、resize（）函数在size > threshold时被调用。
oldCap大于 0 代表原来的 table 表非空， oldCap 为原表的大小，
oldThr（threshold） 为 oldCap × load_factor
*/
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
}
/*
2、resize（）函数在table为空被调用。
oldCap 小于等于 0 且 oldThr 大于0，代表用户创建了一个 HashMap，但是使用的构造函数为
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 或 HashMap(int initialCapacity)
或 HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)，导致 oldTab 为 null，oldCap 为0，
oldThr 为用户指定的 HashMap的初始容量。
*/
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
/*
3、resize（）函数在table为空被调用。
oldCap 小于等于 0 且 oldThr 等于0，用户调用 HashMap()构造函数创建的 HashMap，所有值均采用默认值，
oldTab（Table）表为空，oldCap为0，oldThr等于0，
*/
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;
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
//把 oldTab 中的节点 reHash 到 newTab 中去
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
//若节点是单个节点，直接在 newTab 中进行重定位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//若节点是 TreeNode 节点，要进行 红黑树的 rehash 操作
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//若是链表，进行链表的 rehash 操作
else { // preserve order，注意rehash后链表中元素的相对位置并没有改变
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//根据算法 e.hash & oldCap 判断节点位置 rehash 后是否发生改变
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;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
// rehash 后节点新的位置一定为原来基础上加上 oldCap
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
红黑树rehash操作：
//这个函数的功能是对红黑树进行 rehash 操作
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
//由于 TreeNode 节点之间存在双端链表的关系，可以利用链表关系进行 rehash
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
if ((e.hash & bit) == 0) {
if ((e.prev = loTail) == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;
}
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;
}
}
//rehash 操作之后注意对根据链表长度进行 untreeify 或 treeify 操作
if (loHead != null) {
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index] = loHead.untreeify(map);
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified)
loHead.treeify(tab);
}
}
if (hiHead != null) {
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null)
hiHead.treeify(tab);
}
}//end if
}//end split
HashMap 并发put出现死循环(JDK1.7)
我们知道，HashMap是线程不安全的，在并发环境下操作HashMap会出现内部数据不一致的情况，可以使用HashTable(已过时)、Collections.synchronized()方法包装、ConcurrentHashMap等三种方式来替换HashMap，其中ConcurrentHashMap最为高效。
在JDK1.7并发环境下对HashMap做put操作在resize方法中可能出现链表成环状，在get操作时出现死循环问题，JDK1.8中避免了这个问题，但这并不意味着在JDK1.8中使用HashMap就是线程安全的，还是可能出现内部数据不一致，结果不可预测的问题。
下面就来介绍下JDK1.7中的多线程put操作死循环问题及JDK1.8中是如何将其避免的。
JDK1.7中的resize方法如下：
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
table = newTable;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next; // 标记1
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i]; // 标记2
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
假设有两个线程同时执行上述resize方法中的transfer方法，线程1执行完标记1所在的一行代码之后线程2开始执行并执行到完毕。执行之后示意图如下：
线程2执行完毕之后key值为3的next节点变为null，key值为7的节点的next节点变为key值3。也就是说重新散列之后交换了key值为3的节点和key值为7的节点的相对顺序。
之后线程1恢复执行，执行到标记2所在的一行代码之后key值为3的next节点指向newTable[i] (newTable[i]此时为空)。之后令newTable[i]等于key值为3的节点，最后让e变为key值为7的节点。执行后状态如下：
之后线程1继续循环执行到标记1，next变为key值为3的节点，之后执行到标记2，让key值为7的节点的next为key值为3的节点，最后让e变为key值为3的节点。执行后状态如下：
之后线程1又继续循环到标记1的位置，next变为null，之后执行到标记2，让key值为3的节点的next为key值为7的节点，注意此时链表的环形状态已经出现了。最后让e=next，即e变为null。
由于e==null，跳出循环，线程1 put操作结束了。执行后状态如下：
此时再向此HashMap中bucket为3的槽中插入新的元素(新的元素会被插入到链表的尾部)，就会出现无限循环。
究其出现无限循环的原因，是由于重新散列之后链表中节点的相对顺序会被反转。比如重散列之前key值为3的节点的next节点是key值为7的节点，重散列之后key值为7的节点的next变为了key值为3的节点，相对位置反转了。
JDK1.8的resize方法中在重散列的时候通过loHead、loTail和hiHead、hiTail指针保留了链表中元素的相对顺序，解决了这个问题，具体方式见上述JDK1.8 resize方法源码。
关于 HashMap 源码阅读的相关知识就先介绍到这里。
(完)
