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

  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。

  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

/* * 用数组+链表+红黑树实现的集合，支持键值对查找 */public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, 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<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; V value; Node<K,V> next; //构造函数Hash值 键 值 下一个节点 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() { 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 <tt>HashMap</tt> 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<? extends K, ? extends V> 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<K,V>接口，Map<K,V>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<K,V>、Cloneable、Serializable接口
     1)Map<K,V>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

     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<K,V>[] tab; Node<K,V> 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<K,V> 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<K,V>)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<? extends K, ? extends V> m)；//添加Map全部元素

/** * 添加Map全部元素 */public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> 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<? extends K, ? extends V> 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<? extends K, ? extends V> 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<K,V>[] resize() { Node<K,V>[] 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<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])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<K,V> 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<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order 链表优化重hash的代码块 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> 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 */@Overridepublic V putIfAbsent(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, true, true);}

     4)merge(K key, V value,BiFunction<? super V, ? super V, ? extends V> 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 */@Overridepublic V merge(K key, V value, BiFunction<? super V, ? super V, ? extends V> remappingFunction) { if (value == null) throw new NullPointerException(); if (remappingFunction == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first; int n, i; int binCount = 0; TreeNode<K,V> t = null; Node<K,V> 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<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); else { Node<K,V> 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<? super K, ? super V, ? extends V> 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 */@Overridepublic V compute(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction) { if (remappingFunction == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first; int n, i; int binCount = 0; TreeNode<K,V> t = null; Node<K,V> 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<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); else { Node<K,V> 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<? super K, ? extends V> 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 */@Overridepublic V computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction) { if (mappingFunction == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first; int n, i; int binCount = 0; TreeNode<K,V> t = null; Node<K,V> 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<K,V>)first).getTreeNode(hash, key); else { Node<K,V> 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<? super K, ? super V, ? extends V> 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<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction) { if (remappingFunction == null) throw new NullPointerException(); Node<K,V> 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 */@Overridepublic V replace(K key, V value) { Node<K,V> 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 */@Overridepublic boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) { Node<K,V> 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<? super K, ? super V, ? extends V> function);//替换新值

/** * 根据lambda函数替换符合规则的值 */@Overridepublic void replaceAll(BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> function) { Node<K,V>[] 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<K,V> 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。
   

     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<K,V> 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<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); } } 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) 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  */ @Overridepublic 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<K,V> 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<K,V> 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<K> keySet() { Set<K> 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")@Overridepublic Object clone() { HashMap<K,V> result; try { result = (HashMap<K,V>)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<K,V>[] 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<K,V>[] tab; V v; if ((tab = table) != null && size > 0) { for (int i = 0; i < tab.length; ++i) { for (Node<K,V> 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<Map.Entry<K,V>> entrySet() { Set<Map.Entry<K,V>> 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)。