HashMap 源码精讲：数组+链表+红黑树

// 默认初始容量 = 16（1 << 4），必须是 2 的幂
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

// 最大容量 2^30（1<<31 会溢出为负数，所以取 30）
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认负载因子 0.75（时间与空间的折中）
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 链表转红黑树的阈值：链表长度 ≥ 8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 红黑树退化回链表的阈值：节点数 ≤ 6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 树化的另一前提：数组长度必须 ≥ 64，否则优先扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;   // 缓存的 hash 值，避免重复计算
    final K key;     // key 用 final 修饰 —— 这也是不能改 key 的原因
    V value;
    Node<K,V> next;   // 指向同一个桶里的下一个节点

    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

static final int hash(Object key) {
    int h;
    // key 为 null 时 hash = 0 —— 这就是 HashMap 允许 null key 的原因，
    // 且 null key 永远落在 0 号桶（0 & (n-1) == 0）
    return (key == null) ? 0
         : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    //       ↑ 取原始 hashCode      ↑ 高 16 位无符号右移后异或
}

// n 是数组长度，tab 是 table 数组
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
    tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// (n-1) & hash 等价于 hash % n，但位运算比取模快得多

static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;          // 先减 1：防止 cap 本身是 2 的幂时结果翻倍
    n |= n >>> 1;              // 从最高位的 1 开始，向右全部"涂"成 1
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1
         : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
// 例：cap=7  → n=6(0110) → 涂完 7(0111) → 返回 8
// 例：cap=16 → n=15(1111) → 返回 16（不会错误地变成 32）

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// onlyIfAbsent=true 时不覆盖旧值 —— putIfAbsent() 就是走这个参数
public V putIfAbsent(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, true, true);
}
// evict 参数服务于 LinkedHashMap 的"访问顺序"LRU 扩展，HashMap 不用

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;

    // ① table 为空 → 触发 resize() 初始化（懒加载：构造时不建数组）
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;

    // ②③ 计算桶下标，桶为空 → 直接放入新节点（最常见的路径）
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else {
        Node<K,V> e; K k;
        // ④ 桶第一个节点 key 就相同 → 记下，待会儿覆盖
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        else if (p instanceof TreeNode)   // ⑤ 红黑树分支 → putTreeVal
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        else {
            // ⑥ 遍历链表，尾插法追加
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                if ((e = p.next) == null) {
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // ⑦ 链表长度 ≥ 8 → 尝试树化（treeifyBin 内部还会校验容量 ≥ 64）
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;  // 链表中找到相同 key
                p = e;
            }
        }
        // 找到了相同 key 的节点 → 覆盖 value
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            return oldValue;   // 覆盖旧值：返回旧值
        }
    }
    ++modCount;    // 结构性修改计数，fail-fast 依赖它（见第 10 站）
    // ⑧ size 超过阈值 → 扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    return null;   // 新增 key：返回 null
}

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 双重检查①：数组长度 < 64 → 不树化，直接扩容！
    // 容量翻倍后元素重新分布，链表往往自己就变短了
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        // 双重检查②：先把链表节点逐个替换成 TreeNode，串成双向链表
        do {
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null) hd = p;
            else { p.prev = tl; tl.next = p; }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);   // 真正构建红黑树（按 hash 建树、旋转染色）
    }
}

final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
    // bit = oldCap（旧容量），与链表拆分同一个判断：hash & oldCap
    TreeNode<K,V> b = this;
    TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
    TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
    int lc = 0, hc = 0;   // 记录两条链各自节点数

    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) {     // 新增位为 0 → 留原位 index
            if ((e.prev = loTail) == null) loHead = e;
            else loTail.next = e;
            loTail = e; ++lc;
        } else {                           // 新增位为 1 → 移 index + oldCap
            if ((e.prev = hiTail) == null) hiHead = e;
            else hiTail.next = e;
            hiTail = e; ++hc;
        }
    }

    if (loHead != null) {
        // 关键：拆完 ≤ 6 个 → untreeify 退化为链表（省内存）
        if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
            tab[index] = loHead.untreeify(map);
        else { tab[index] = loHead; if (hiHead != null) 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); }
    }
}

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) {                          // ① 常规扩容：容量 × 2
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;       // 到顶了：不再扩容，阈值放开
            return oldTab;
        }
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY
                 && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1;                  // 阈值也翻倍：12 → 24
    }
    else if (oldThr > 0)                        // ② 构造时指定过容量：
        newCap = oldThr;                              //    容量暂存在 threshold 里，首次 resize 拿来建数组
    else {                                          // ③ 无参构造：用默认值
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;            // 16
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 12
    }
    if (newThr == 0) {                            // ② 分支的阈值在这里补算
        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;                                   // 新数组挂上去（后续再逐个搬元素）

// 桶里只有 1 个节点：直接按新掩码定位（还是位运算，无取模）
if (e.next == null)
    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);   // 树桶 → 第 6 站
else {
    // loHead/loTail：低位链表（留在原索引 j）
    // hiHead/hiTail：高位链表（移到索引 j + oldCap）
    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
    Node<K,V> next;
    do {
        next = e.next;
        // 关键：用 hash & oldCap 判断新增的那一位是 0 还是 1
        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
            if (loTail == null) loHead = e;
            else loTail.next = e;
            loTail = e;        // 尾插，保持原有顺序
        } else {
            if (hiTail == null) hiHead = e;
            else hiTail.next = e;
            hiTail = e;
        }
    } while ((e = next) != null);

    // 低位链表：原位 j
    if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; }
    // 高位链表：新位 j + oldCap
    if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; }
}

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    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;
    // ① 表非空 && 桶非空（桶空直接返回 null，最快的失败路径）
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // ② 先比桶首节点（命中率最高，因为最近插入/访问的元素多在桶头附近）
        if (first.hash == hash &&
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        if ((e = first.next) != null) {
            // ③ 树桶 → 树内查找，O(log n)
            if (first instanceof TreeNode)
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // ④ 链表 → 逐个比较，直到命中或走到 null
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;   // 没找到
}

// ✗ 错误：遍历中直接 remove → ConcurrentModificationException
for (String key : map.keySet()) {
    if (shouldRemove(key)) map.remove(key);
}

// ✓ 正确 1：用 Iterator.remove()（会同步维护 modCount）
Iterator<String> it = map.keySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
    if (shouldRemove(it.next())) it.remove();
}

// ✓ 正确 2：JDK 8+ 用 removeIf（内部就是迭代器）
map.keySet().removeIf(key -> shouldRemove(key));