本文源码基于JDK1.8.0_45。

 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
//延迟初始化数组,这是HashMap中最基础的数据结构
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//数组中hash对应位置没有元素,就把当前元素放入作为头节点,结束put的流程
//计算哈希值在数组中的位置时,使用了数组容量-1与哈希值做与运算的方式,保留了哈希值的低位数据作为数组下标
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
//如果头节点的Key值相等,则头节点是目标元素
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
//如果头节点是一个树节点,表示该数据结构是红黑树,则调用红黑树的方法查找或添加目标元素
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//最后判断该数据结构为链表,并在链表中查找Key相等的元素
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//链表中不存在该Key值,将新值添加到链表末端,如果链表长度达到阈值需要转换为红黑树
//treeifyBin方法中生成红黑树有一个条件,如果数组长度太小,只会先执行扩容操作,当数组长度达到生成树的阈值时才会执行生成红黑树的逻辑
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
//如果在链表中找到目标节点,则中断循环
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//如果HashMap中不存在目标元素,前面的代码逻辑已经将元素添加进了Map中
//如果HashMap中存在目标元素,则视情况选择是否更新旧的值
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
/**
* 如果新增了节点,最后还需要更新节点的数量,如果超过阈值则需要对HashMap进行数组扩容,并重新分配节点所在的数组
* 扩容的原因在于数组的长度一定,当元素的哈希值碰撞时,会以链表或红黑树的形式存储,元素的数量太多会影响HashMap的读写效率
* 因此需要对数组进行扩容,使元素更加分散,减少链表的长度或红黑树的高度。
*/
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}

代码中涉及的resize方法、红黑树的实现、链表转换成红黑树的逻辑等将在系列其他文章介绍。

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