this.loadFactor = loadFactor;
//返回2的幂次方
this.threshold = tableSizefor(initialCapacity);
}
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对于上面的构造器，我们需要注意的是`this.threshold = tableSizefor(initialCapacity);`这边的 threshold 为 2的幂次方，而不是`capacity * load factor`，当然此处并非是错误，因为此时 table 并没有真正的被初始化，初始化动作被延迟到了`putVal()`当中，所以 threshold 会被重新计算。
/**
*/
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/**
*/
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/**
-
Constructs a new HashMap with the same mappings as the
-
specified Map. The HashMap is created with
-
default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
-
hold the mappings in the specified Map.
-
@param m the map whose mappings are to be placed in this map
-
@throws NullPointerException if the specified map is null
*/
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
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### 查询
/**
-
返回指定 key 所对应的 value 值，当不存在指定的 key 时，返回 null。
-
当返回 null 的时候并不表明哈希表中不存在这种关系的映射，有可能对于指定的 key，其对应的值就是 null。
-
因此可以通过 containsKey 来区分这两种情况。
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
-
1.首先通过 key 的哈希值找到其所在的哈希桶
-
2.对于 key 所在的哈希桶只有一个元素，此时就是 key 对应的节点，
-
3.对于 key 所在的哈希桶超过一个节点，此时分两种情况：
-
如果这是一个 TreeNode，表明通过红黑树存储，在红黑树中查找 -
如果不是一个 TreeNode，表明通过链表存储（链地址法），在链表中查找 -
4.查找不到相应的 key，返回 null
*/
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;
}
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### 存储
/**
- 在映射中，将指定的键与指定的值相关联。如果映射关系之前已经有指定的键，那么旧值就会被替换
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
-
- @param onlyIfAbsent if true, don’t change existing value
-
1.判断哈希表 table 是否为空，是的话进行扩容操作
-
2.根据键 key 计算得到的 哈希桶数组索引，如果 table[i] 为空，那么直接新建节点
-
3.判断 table[i] 的首个元素是否等于 key，如果是的话就更新旧的 value 值
-
4.判断 table[i] 是否为 TreeNode，是的话即为红黑树，直接在树中进行插入
-
5.遍历 table[i]，遍历过程发现 key 已经存在，更新旧的 value 值，否则进行插入操作，插入后发现链表长度大于8，则将链表转换为红黑树
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//哈希表 table 为空，进行扩容操作
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// tab[i] 为空，直接新建节点
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//tab[i] 首个元素即为 key，更新旧值
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//当前节点为 TreeNode，在红黑树中进行插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//遍历 tab[i]，key 已经存在，更新旧的 value 值，否则进心插入操作，插入后链表长度大于8，将链表转换为红黑树
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
//链表长度大于8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// key 已经存在
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//key 已经存在，更新旧值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
//HashMap插入元素表明进行了结构性调整
++modCount;
//实际键值对数量超过 threshold，进行扩容操作
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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### 扩容
/**
-
初始化或者对哈希表进行扩容操作。如果当前哈希表为空，则根据字段阈值中的初始容量进行分配。
-
否则，因为我们扩容两倍，那么对于桶中的元素要么在原位置，要么在原位置再移动2次幂的位置。
*/
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) {
//超过最大容量，不再进行扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
//容量没有超过最大值，容量变为原来两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//阈值变为原来两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//调用了HashMap的带参构造器，初始容量用threshold替换，
//在带参构造器中，threshold的值为 tableSizefor() 的返回值，也就是2的幂次方，而不是 capacity * load factor
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
//初次初始化，容量和阈值使用默认值
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
//计算新的阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//以下为扩容过程的重点
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) {
//将原哈希桶置空，以便GC
oldTab[j] = null;
//当前节点不是以链表形式存在，直接计算其应放置的新位置
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//当前节点是TreeNode
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
//节点以链表形式存储
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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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# 总结
本文从基础到高级再到实战，由浅入深，把MysqL讲的清清楚楚，明明白白，这应该是我目前为止看到过最好的有关MysqL的学习笔记了，我相信如果你把这份笔记认真看完后，无论是工作中碰到的问题还是被面试官问到的问题都能迎刃而解！
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] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
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总结
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