6.addEntry方法

// 新增Entry。将“key-value”插入指定位置，bucketIndex是位置索引。  
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
    // 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中  
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];  
    // 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”，  
    // 设置“e”为“新Entry的下一个节点”  
    table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);  
    // 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”，则调整HashMap的大小  
    if (size++ >= threshold)  
        resize(2 * table.length);  
}
//下面是收集到的另一个源码
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }

        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 获取指定 bucketIndex 索引处的 Entry
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        // 将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entr
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
}

注意这里倒数第三行的构造方法，将key-value键值对赋给table[bucketIndex]，并将其next指向元素e，这便将key-value放到了头结点中，并将之前的头结点接在了它的后面。该方法也说明，每次put键值对的时候，总是将新的该键值对放在table[bucketIndex]处（即头结点处）。

另外注意最后两行代码，每次加入键值对时，都要判断当前已用的槽的数目是否大于等于阀值（容量*加载因子），如果大于等于，则进行扩容，将容量扩为原来容量的2倍。

7.扩容方法:resize方法

// 重新调整HashMap的大小，newCapacity是调整后的单位  
void resize(int newCapacity) {  
    Entry[] oldTable = table;  
    int oldCapacity = oldTable.length;  
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  
        threshold = Integer.MAX_VALUE;  
        return;  
    }  

    // 新建一个HashMap，将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中，  
    // 然后，将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。  
    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  
    transfer(newTable);  
    table = newTable;  
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);  
}

很明显，是新建了一个HashMap的底层数组，而后调用transfer方法，将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中（要重新计算元素在新的数组中的索引位置）。

8.transfer方法

// 将HashMap中的全部元素都添加到newTable中  
void transfer(Entry[] newTable) {  
    Entry[] src = table;  
    int newCapacity = newTable.length;  
    for (int j = 0; j < src.length; j++) {  
        Entry<K,V> e = src[j];  
        if (e != null) {  
            src[j] = null;  
            do {  
                Entry<K,V> next = e.next;  
                int i = indexFor(e.hash, newCapacity);  
                e.next = newTable[i];  
                newTable[i] = e;  
                e = next;  
            } while (e != null);  
        }  
    }  
}

很明显，扩容是一个相当耗时的操作，因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此，我们在用HashMap的时，最好能提前预估下HashMap中元素的个数，这样有助于提高HashMap的性能。

我们重点来分析下求hash值和索引值的方法，这两个方法便是HashMap设计的最为核心的部分，二者结合能保证哈希表中的元素尽可能均匀地散列。

9.计算哈希值的方法

static int hash(int h) {
        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
    }

它只是一个数学公式，IDK这样设计对hash值的计算，自然有它的好处，至于为什么这样设计，我们这里不去追究，只要明白一点，用的位的操作使hash值的计算效率很高。

10.由hash值找到对应索引的方法

static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

h&（length-1）保证获取的index一定在数组范围内，举个例子，默认容量16，length-1=15，h=18,转换成二进制计算为

       1  0  0  1  0
     & 0  1  1  1  1
    __________________
       0  0  0  1  0    = 2

这段代码保证初始化时 HashMap 的容量总是 2 的 n 次方，即底层数组的长度总是为 2 的 n 次方。

11.HashMap 的容量总是 2 的 n 次方

当 length 总是 2 的 n 次方时，h& (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是 h%length，但是 & 比 % 具有更高的效率。这看上去很简单，其实比较有玄机的，我们举个例子来说明：

假设数组长度分别为 15 和 16，优化后的 hash 码分别为 8 和 9，那么 & 运算后的结果如下：

从上面的例子中可以看出：当它们和 15-1（1110）“与”的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8 和 9 会被放到数组中的同一个位置上形成链表，那么查询的时候就需要遍历这个链 表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。同时，我们也可以发现，当数组长度为 15 的时候，hash 值会与 15-1（1110）进行“与”，那么最后一位永远是 0，而 0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101 这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！而当数组长度为16时，即为2的n次方时，2n-1 得到的二进制数的每个位上的值都为 1，这使得在低位上&时，得到的和原 hash 的低位相同，加之 hash(int h)方法对 key 的 hashCode 的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的 hash 值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。

所以说，当数组长度为 2 的 n 次幂的时候，不同的 key 算得得 index 相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

hashMap的数组长度一定保持2的次幂，比如16的二进制表示为 10000，那么length-1就是15，二进制为01111，同理扩容后的数组长度为32，二进制表示为100000，length-1为31，二进制表示为011111。从下图可以我们也能看到这样会保证低位全为1，而扩容后只有一位差异，也就是多出了最左位的1，这样在通过 h&(length-1)的时候，只要h对应的最左边的那一个差异位为0，就能保证得到的新的数组索引和老数组索引一致(大大减少了之前已经散列良好的老数组的数据位置重新调换)，个人理解。

还有，数组长度保持2的次幂，length-1的低位都为1，会使得获得的数组索引index更加均匀，比如：

我们看到，上面的&运算，高位是不会对结果产生影响的（hash函数采用各种位运算可能也是为了使得低位更加散列），我们只关注低位bit，如果低位全部为1，那么对于h低位部分来说，任何一位的变化都会对结果产生影响，也就是说，要得到index=21这个存储位置，h的低位只有这一种组合。这也是数组长度设计为必须为2的次幂的原因。

如果不是2的次幂，也就是低位不是全为1此时，要使得index=21，h的低位部分不再具有唯一性了，哈希冲突的几率会变的更大，同时，index对应的这个bit位无论如何不会等于1了，而对应的那些数组位置也就被白白浪费了。

12.重写equals方法需同时重写hashCode方法

关于HashMap的源码分析就介绍到这儿了，最后我们再聊聊老生常谈的一个问题，各种资料上都会提到，“重写equals时也要同时覆盖hashcode”，我们举个小例子来看看，如果重写了equals而不重写hashcode会发生什么样的问题

/**
 * Created by chengxiao on 2016/11/15.
 */
public class MyTest {
    private static class Person{
        int idCard;
        String name;

        public Person(int idCard, String name) {
            this.idCard = idCard;
            this.name = name;
        }
        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) {
                return true;
            }
            if (o == null || getClass() != o.getClass()){
                return false;
            }
            Person person = (Person) o;
            //两个对象是否等值，通过idCard来确定
            return this.idCard == person.idCard;
        }

    }
    public static void main(String []args){
        HashMap<Person,String> map = new HashMap<Person, String>();
        Person person = new Person(1234,"乔峰");
        //put到hashmap中去
        map.put(person,"天龙八部");
        //get取出，从逻辑上讲应该能输出“天龙八部”
        System.out.println("结果:"+map.get(new Person(1234,"萧峰")));
    }
}

实际输出结果：

结果：null

如果我们已经对HashMap的原理有了一定了解，这个结果就不难理解了。尽管我们在进行get和put操作的时候，使用的key从逻辑上讲是等值的（通过equals比较是相等的），但由于没有重写hashCode方法，所以put操作时，key(hashcode1)-->hash-->indexFor-->最终索引位置 ，而通过key取出value的时候 key(hashcode1)-->hash-->indexFor-->最终索引位置，由于hashcode1不等于hashcode2，导致没有定位到一个数组位置而返回逻辑上错误的值null（也有可能碰巧定位到一个数组位置，但是也会判断其entry的hash值是否相等，上面get方法中有提到。）

所以，在重写equals的方法的时候，必须注意重写hashCode方法，同时还要保证通过equals判断相等的两个对象，调用hashCode方法要返回同样的整数值。而如果equals判断不相等的两个对象，其hashCode可以相同（只不过会发生哈希冲突，应尽量避免）。