public V put(K key, V value) {// 当插入第一个元素的时候，需要先初始化数组大小if (table == EMPTY_TABLE) {inflateTable(threshold);}// 如果 key 为 null，感兴趣的可以往里看，最终会将这个 entry 放到 table[0] 中if (key == null)return putForNullKey(value);// 1. 求 key 的 hash 值int hash = hash(key);// 2. 找到对应的数组下标int i = indexFor(hash, table.length);// 3. 遍历一下对应下标处的链表，看是否有重复的 key 已经存在，//    如果有，直接覆盖，put 方法返回旧值就结束了for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {Object k;if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {V oldValue = e.value;e.value = value;e.recordAccess(this);return oldValue;}}modCount++;// 4. 不存在重复的 key，将此 entry 添加到链表中，细节后面说
    addEntry(hash, key, value, i);return null;
}

private void inflateTable(int toSize) {// 保证数组大小一定是 2 的 n 次方。// 比如这样初始化：new HashMap(20)，那么处理成初始数组大小是 32int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);// 计算扩容阈值：capacity * loadFactorthreshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);// 算是初始化数组吧table = new Entry[capacity];initHashSeedAsNeeded(capacity); //ignore
}

static int indexFor(int hash, int length) {// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";return hash & (length-1);
}

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {// 如果当前 HashMap 大小已经达到了阈值，并且新值要插入的数组位置已经有元素了，那么要扩容if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {// 扩容，后面会介绍一下resize(2 * table.length);// 扩容以后，重新计算 hash 值hash = (null != key) ? hash(key) : 0;// 重新计算扩容后的新的下标bucketIndex = indexFor(hash, table.length);}// 往下看
    createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
// 这个很简单，其实就是将新值放到链表的表头，然后 size++
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {Entry<K,V> e = table[bucketIndex];table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);size++;
}

void resize(int newCapacity) {Entry[] oldTable = table;int oldCapacity = oldTable.length;if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return;}// 新的数组Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];// 将原来数组中的值迁移到新的更大的数组中
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));table = newTable;threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {int newCapacity = newTable.length;for (Entry<K,V> e : table) {while(null != e) {Entry<K,V> next = e.next;if (rehash) {e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);}int i = indexFor(e.hash, newCapacity);e.next = newTable[i];newTable[i] = e;e = next;}}
}

public V get(Object key) {// 之前说过，key 为 null 的话，会被放到 table[0]，所以只要遍历下 table[0] 处的链表就可以了if (key == null)return getForNullKey();// Entry<K,V> entry = getEntry(key);return null == entry ? null : entry.getValue();

final Entry<K,V> getEntry(Object key) {if (size == 0) {return null;}int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);// 确定数组下标，然后从头开始遍历链表，直到找到为止for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];e != null;e = e.next) {Object k;if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;}return null;
}

public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}// 第三个参数 onlyIfAbsent 如果是 true，那么只有在不存在该 key 时才会进行 put 操作
// 第四个参数 evict 我们这里不关心
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;// 第一次 put 值的时候，会触发下面的 resize()，类似 java7 的第一次 put 也要初始化数组长度// 第一次 resize 和后续的扩容有些不一样，因为这次是数组从 null 初始化到默认的 16 或自定义的初始容量if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;// 找到具体的数组下标，如果此位置没有值，那么直接初始化一下 Node 并放置在这个位置就可以了if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {// 数组该位置有数据Node<K,V> e; K k;// 首先，判断该位置的第一个数据和我们要插入的数据，key 是不是"相等"，如果是，取出这个节点if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;// 如果该节点是代表红黑树的节点，调用红黑树的插值方法，本文不展开说红黑树else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {// 到这里，说明数组该位置上是一个链表for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 插入到链表的最后面(Java7 是插入到链表的最前面)if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);// TREEIFY_THRESHOLD 为 8，所以，如果新插入的值是链表中的第 9 个// 会触发下面的 treeifyBin，也就是将链表转换为红黑树if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        treeifyBin(tab, hash);break;}// 如果在该链表中找到了"相等"的 key(== 或 equals)if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))// 此时 break，那么 e 为链表中[与要插入的新值的 key "相等"]的 nodebreak;p = e;}}// e!=null 说明存在旧值的key与要插入的key"相等"// 对于我们分析的put操作，下面这个 if 其实就是进行 "值覆盖"，然后返回旧值if (e != null) {V oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;// 如果 HashMap 由于新插入这个值导致 size 已经超过了阈值，需要进行扩容if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;
}

 1 final Node<K,V>[] resize() {
 2     Node<K,V>[] oldTab = table;
 3     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 4     int oldThr = threshold;
 5     int newCap, newThr = 0;
 6     if (oldCap > 0) { // 对应数组扩容
 7         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 8             threshold = Integer.MAX_VALUE;
 9             return oldTab;
10         }
11         // 将数组大小扩大一倍
12         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
13                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
14             // 将阈值扩大一倍
15             newThr = oldThr << 1; // double threshold
16     }
17     else if (oldThr > 0) // 对应使用 new HashMap(int initialCapacity) 初始化后，第一次 put 的时候
18         newCap = oldThr;
19     else {// 对应使用 new HashMap() 初始化后，第一次 put 的时候
20         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22     }
23
24     if (newThr == 0) {
25         float ft = (float)newCap * loadFactor;
26         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
27                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
28     }
29     threshold = newThr;
30
31     // 用新的数组大小初始化新的数组
32     Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33     table = newTab; // 如果是初始化数组，到这里就结束了，返回 newTab 即可
34
35     if (oldTab != null) {
36         // 开始遍历原数组，进行数据迁移。
37         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
38             Node<K,V> e;
39             if ((e = oldTab[j]) != null) {
40                 oldTab[j] = null;
41                 // 如果该数组位置上只有单个元素，那就简单了，简单迁移这个元素就可以了
42                 if (e.next == null)
43                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
44                 // 如果是红黑树，具体我们就不展开了
45                 else if (e instanceof TreeNode)
46                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
47                 else {
48                     // 这块是处理链表的情况，
49                     // 需要将此链表拆成两个链表，放到新的数组中，并且保留原来的先后顺序
50                     // loHead、loTail 对应一条链表，hiHead、hiTail 对应另一条链表，代码还是比较简单的
51                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
52                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
53                     Node<K,V> next;
54                     do {
55                         next = e.next;
56                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
57                             if (loTail == null)
58                                 loHead = e;
59                             else
60                                 loTail.next = e;
61                             loTail = e;
62                         }
63                         else {
64                             if (hiTail == null)
65                                 hiHead = e;
66                             else
67                                 hiTail.next = e;
68                             hiTail = e;
69                         }
70                     } while ((e = next) != null);
71                     if (loTail != null) {
72                         loTail.next = null;
73                         // 第一条链表
74                         newTab[j] = loHead;
75                     }
76                     if (hiTail != null) {
77                         hiTail.next = null;
78                         // 第二条链表的新的位置是 j + oldCap，这个很好理解
79                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
80                     }
81                 }
82             }
83         }
84     }
85     return newTab;
86 }

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) {// 判断第一个节点是不是就是需要的if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {// 判断是否是红黑树if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);// 链表遍历do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}

// 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);      }

    final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {      // 获取哈希值。若key为null，则哈希值为0；否则调用hash()进行计算      int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());      int i = indexFor(hash, table.length);      Entry<K,V> prev = table[i];      Entry<K,V> e = prev;      // 删除链表中“键为key”的元素      // 本质是“删除单向链表中的节点”      while (e != null) {      Entry<K,V> next = e.next;      Object k;      if (e.hash == hash &&      ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {      modCount++;      size--;      if (prev == e)      table[i] = next;      else     prev.next = next;      e.recordRemoval(this);      return e;      }      prev = e;      e = next;      }      

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)throw new IllegalArgumentException();if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;// Find power-of-two sizes best matching argumentsint sshift = 0;int ssize = 1;// 计算并行级别 ssize，因为要保持并行级别是 2 的 n 次方while (ssize < concurrencyLevel) {++sshift;ssize <<= 1;}// 我们这里先不要那么烧脑，用默认值，concurrencyLevel 为 16，sshift 为 4// 那么计算出 segmentShift 为 28，segmentMask 为 15，后面会用到这两个值this.segmentShift = 32 - sshift;this.segmentMask = ssize - 1;if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;// initialCapacity 是设置整个 map 初始的大小，// 这里根据 initialCapacity 计算 Segment 数组中每个位置可以分到的大小// 如 initialCapacity 为 64，那么每个 Segment 或称之为"槽"可以分到 4 个int c = initialCapacity / ssize;if (c * ssize < initialCapacity)++c;// 默认 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2，这个值也是有讲究的，因为这样的话，对于具体的槽上，// 插入一个元素不至于扩容，插入第二个的时候才会扩容int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c)cap <<= 1;// 创建 Segment 数组，// 并创建数组的第一个元素 segment[0]Segment<K,V> s0 =new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];// 往数组写入 segment[0]UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]this.segments = ss;
}

public V put(K key, V value) {Segment<K,V> s;if (value == null)throw new NullPointerException();// 1. 计算 key 的 hash 值int hash = hash(key);// 2. 根据 hash 值找到 Segment 数组中的位置 j//    hash 是 32 位，无符号右移 segmentShift(28) 位，剩下低 4 位，//    然后和 segmentMask(15) 做一次与操作，也就是说 j 是 hash 值的最后 4 位，也就是槽的数组下标int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;// 刚刚说了，初始化的时候初始化了 segment[0]，但是其他位置还是 null，// ensureSegment(j) 对 segment[j] 进行初始化if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegments = ensureSegment(j);// 3. 插入新值到 槽 s 中return s.put(key, hash, value, false);
}

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {// 在往该 segment 写入前，需要先获取该 segment 的独占锁//    先看主流程，后面还会具体介绍这部分内容HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :scanAndLockForPut(key, hash, value);V oldValue;try {// 这个是 segment 内部的数组HashEntry<K,V>[] tab = table;// 再利用 hash 值，求应该放置的数组下标int index = (tab.length - 1) & hash;// first 是数组该位置处的链表的表头HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);// 下面这串 for 循环虽然很长，不过也很好理解，想想该位置没有任何元素和已经存在一个链表这两种情况for (HashEntry<K,V> e = first;;) {if (e != null) {K k;if ((k = e.key) == key ||(e.hash == hash && key.equals(k))) {oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent) {// 覆盖旧值e.value = value;++modCount;}break;}// 继续顺着链表走e = e.next;}else {// node 到底是不是 null，这个要看获取锁的过程，不过和这里都没有关系。// 如果不为 null，那就直接将它设置为链表表头；如果是null，初始化并设置为链表表头。if (node != null)node.setNext(first);elsenode = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);int c = count + 1;// 如果超过了该 segment 的阈值，这个 segment 需要扩容if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)rehash(node); // 扩容后面也会具体分析else// 没有达到阈值，将 node 放到数组 tab 的 index 位置，// 其实就是将新的节点设置成原链表的表头
                    setEntryAt(tab, index, node);++modCount;count = c;oldValue = null;break;}}} finally {// 解锁
        unlock();}return oldValue;
}

private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);HashEntry<K,V> e = first;HashEntry<K,V> node = null;int retries = -1; // negative while locating node// 循环获取锁while (!tryLock()) {HashEntry<K,V> f; // to recheck first belowif (retries < 0) {if (e == null) {if (node == null) // speculatively create node// 进到这里说明数组该位置的链表是空的，没有任何元素// 当然，进到这里的另一个原因是 tryLock() 失败，所以该槽存在并发，不一定是该位置node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);retries = 0;}else if (key.equals(e.key))retries = 0;else// 顺着链表往下走e = e.next;}// 重试次数如果超过 MAX_SCAN_RETRIES（单核1多核64），那么不抢了，进入到阻塞队列等待锁//    lock() 是阻塞方法，直到获取锁后返回else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {lock();break;}else if ((retries & 1) == 0 &&// 这个时候是有大问题了，那就是有新的元素进到了链表，成为了新的表头//     所以这边的策略是，相当于重新走一遍这个 scanAndLockForPut 方法(f = entryForHash(this, hash)) != first) {e = first = f; // re-traverse if entry changedretries = -1;}}return node;
}

private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {final Segment<K,V>[] ss = this.segments;long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offsetSegment<K,V> seg;if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {// 这里看到为什么之前要初始化 segment[0] 了，// 使用当前 segment[0] 处的数组长度和负载因子来初始化 segment[k]// 为什么要用“当前”，因为 segment[0] 可能早就扩容过了Segment<K,V> proto = ss[0];int cap = proto.table.length;float lf = proto.loadFactor;int threshold = (int)(cap * lf);// 初始化 segment[k] 内部的数组HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))== null) { // 再次检查一遍该槽是否被其他线程初始化了。
 Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);// 使用 while 循环，内部用 CAS，当前线程成功设值或其他线程成功设值后，退出while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))== null) {if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))break;}}}return seg;
}

// 方法参数上的 node 是这次扩容后，需要添加到新的数组中的数据。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {HashEntry<K,V>[] oldTable = table;int oldCapacity = oldTable.length;// 2 倍int newCapacity = oldCapacity << 1;threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);// 创建新数组HashEntry<K,V>[] newTable =(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];// 新的掩码，如从 16 扩容到 32，那么 sizeMask 为 31，对应二进制 ‘000...00011111’int sizeMask = newCapacity - 1;// 遍历原数组，老套路，将原数组位置 i 处的链表拆分到 新数组位置 i 和 i+oldCap 两个位置for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {// e 是链表的第一个元素HashEntry<K,V> e = oldTable[i];if (e != null) {HashEntry<K,V> next = e.next;// 计算应该放置在新数组中的位置，// 假设原数组长度为 16，e 在 oldTable[3] 处，那么 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19int idx = e.hash & sizeMask;if (next == null)   // 该位置处只有一个元素，那比较好办newTable[idx] = e;else { // Reuse consecutive sequence at same slot// e 是链表表头HashEntry<K,V> lastRun = e;// idx 是当前链表的头结点 e 的新位置int lastIdx = idx;// 下面这个 for 循环会找到一个 lastRun 节点，这个节点之后的所有元素是将要放到一起的for (HashEntry<K,V> last = next;last != null;last = last.next) {int k = last.hash & sizeMask;if (k != lastIdx) {lastIdx = k;lastRun = last;}}// 将 lastRun 及其之后的所有节点组成的这个链表放到 lastIdx 这个位置newTable[lastIdx] = lastRun;// 下面的操作是处理 lastRun 之前的节点，//    这些节点可能分配在另一个链表中，也可能分配到上面的那个链表中for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {V v = p.value;int h = p.hash;int k = h & sizeMask;HashEntry<K,V> n = newTable[k];newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);}}}}// 将新来的 node 放到新数组中刚刚的 两个链表之一 的 头部int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
    node.setNext(newTable[nodeIndex]);newTable[nodeIndex] = node;table = newTable;
}

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) {// 判断第一个节点是不是就是需要的if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {// 判断是否是红黑树if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);// 链表遍历do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;
}

// 这构造函数里，什么都不干
public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {if (initialCapacity < 0)throw new IllegalArgumentException();int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?MAXIMUM_CAPACITY :tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));this.sizeCtl = cap;
}

public V put(K key, V value) {return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();// 得到 hash 值int hash = spread(key.hashCode());// 用于记录相应链表的长度int binCount = 0;for (Node<K,V>[] tab = table;;) {Node<K,V> f; int n, i, fh;// 如果数组"空"，进行数组初始化if (tab == null || (n = tab.length) == 0)// 初始化数组，后面会详细介绍tab = initTable();// 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 felse if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {// 如果数组该位置为空，//    用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可，这个 put 操作差不多就结束了，可以拉到最后面了//          如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环就好了if (casTabAt(tab, i, null,new Node<K,V>(hash, key, value, null)))break;                   // no lock when adding to empty bin
        }// hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容else if ((fh = f.hash) == MOVED)// 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了tab = helpTransfer(tab, f);else { // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空
 V oldVal = null;// 获取数组该位置的头结点的监视器锁synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表// 用于累加，记录链表的长度binCount = 1;// 遍历链表for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {K ek;// 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {oldVal = e.val;if (!onlyIfAbsent)e.val = value;break;}// 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面Node<K,V> pred = e;if ((e = e.next) == null) {pred.next = new Node<K,V>(hash, key,value, null);break;}}}else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树Node<K,V> p;binCount = 2;// 调用红黑树的插值方法插入新节点if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {oldVal = p.val;if (!onlyIfAbsent)p.val = value;}}}}// binCount != 0 说明上面在做链表操作if (binCount != 0) {// 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值和 HashMap 一样，也是 8if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同，那就是它不是一定会进行红黑树转换，// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择进行数组扩容，而不是转换为红黑树//    具体源码我们就不看了，扩容部分后面说
                    treeifyBin(tab, i);if (oldVal != null)return oldVal;break;}}}// addCount(1L, binCount);return null;
}

public V get(Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;int h = spread(key.hashCode());if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {// 判断头结点是否就是我们需要的节点if ((eh = e.hash) == h) {if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))return e.val;}// 如果头结点的 hash 小于 0，说明 正在扩容，或者该位置是红黑树else if (eh < 0)// 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;// 遍历链表while ((e = e.next) != null) {if (e.hash == h &&((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))return e.val;}}return null;
}