之前的文章中介绍了JDK1.7中的HashMap的实现和JDK1.8中HashMap的红黑树的内容，但是没有介绍1.8中HashMap实现的具体细节部分，本章开始介绍一下JDK1.8中HashMap的具体实现。
首先在1.8中的一些常量需要介绍一下，因为在table扩充过程中多了一些步骤，所以自然也多了一些内部的常量值。
- static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; 当tables数组中一个格子的元素数量超过这个值得时候才可以进行链表-》红黑树的转换。需要注意的是，这个限制只是转换的条件之一，也就是说不是到了8就一定会发生转换。
- static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;当table数组进行resize的时候，如果一个格子里面的节点数量少于这个值的话就会从红黑树退化为普通的链表。
- static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;只有在table数组的长度大于这个数值的时候才能进行链表到红黑树的转换操作（如果数组长度没有达到这个长度的话，会在格子元素数量过多的时候进行resize操作），这个长度至少应该是TREEIFY_THRESHOLD的四倍。
在一些正常的初始化操作中这里的实现与1.7中的实现没有太多差异，我们重点来看看不同的地方。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length; //在resize方法中初始化table数组
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //如果在指定的格子中没有元素，则直接进行元素插入
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) //如果新插入的元素的key跟p（格子中第一个元素）的key一致
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) //如果当前的格子中是一棵红黑树的话就直接进行红黑树的插入(红黑树的插入细节见之前的文章)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { //说明此时的格子中存在的是一个链表，并且插入的元素的位置在链表非头部
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) //如果插入前这个格子中的元素数量已经达到了树化阈值-1就进行树化
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // 存在key值相同的节点
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //这个判断就保证了树化对于table数组长度的限制，为什么对这个长度进行限制呢？
//因为如果在数组长度比较小的时候，横向的扩展成本并不大，也能进行保证访问元素的时间复杂度在常量范围。随着数组长度的逐渐增加，访问resize的成本会逐渐升高，这时候才会选择对链表进行树化。
//但是为什么是到达MIN_TREEIFY_CAPACITY之后才进行树化呢？这个道理就相当于loadFactor的取值一样，都是经过JDK开发人员测试的(我并没有测试过)。
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
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); //这个过程中是将所有的Node节点转换为TreeNode节点并做好前后连接工作
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab); //将链表转为红黑树
}
}
从整个插入过程中来看，这里的做法普遍多的步骤就是针对于红黑树的特定处理，考虑了链表与红黑树之间的转换。接下来，我们看看get方法主要有哪些区别
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;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && //每次总是首先检查第一个节点是否为需要查找的节点
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) { //判断逻辑就是作一下红黑树于链表的区分就行
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;
}
其他的包括移除一些的对于整个结构有变化的操作都会考虑到关于红黑树的特殊处理，但是因为情况跟上面两种有些类似，所以就不多说了。
