//初始容量为 16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

//负载因子默认值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

//桶上的链表长度大于等于8时，链表转化成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//桶上的红黑树大小小于等于6时，红黑树转化成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//当数组容量大于 64 时，链表才会转化成红黑树
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

//记录迭代过程中 HashMap 结构是否发生变化，如果有变化，迭代时会 fail-fast
transient int modCount;

//HashMap 的实际大小，可能不准(因为当你拿到这个值的时候，可能又发生了变化)
transient int size;

//存放数据的数组
transient Node<K,V>[] table;

// 扩容的门槛，有两种情况
// 如果初始化时，给定数组大小的话，通过 tableSizeFor 方法计算，数组大小永远接近于 2 的幂次方，比如你给定初始化大小 19，实际上初始化大小为 32，为 2 的 5 次方。
// 如果是通过 resize 方法进行扩容，大小 = 数组容量 * 0.75
int threshold;

//链表的节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {

//红黑树的节点
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {

// 入参 hash：通过 hash 算法计算出来的值。
// 入参 onlyIfAbsent：false 表示即使 key 已经存在了，仍然会用新值覆盖原来的值，默认为 false
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    // n 表示数组的长度，i 为数组索引下标，p 为 i 下标位置的 Node 值
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    //如果数组为空，使用 resize 方法初始化
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // 如果当前索引位置是空的，直接生成新的节点在当前索引位置上
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    // 如果当前索引位置有值的处理方法，即我们常说的如何解决 hash 冲突
    else {
        // e 当前节点的临时变量
        Node<K,V> e; K k;
        // 如果 key 的 hash 和值都相等，直接把当前下标位置的 Node 值赋值给临时变量
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 如果是红黑树，使用红黑树的方式新增
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 是个链表，把新节点放到链表的尾端
        else {
            // 自旋
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // e = p.next 表示从头开始，遍历链表
                // p.next == null 表明 p 是链表的尾节点
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 把新节点放到链表的尾部 
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 当链表的长度大于等于 8 时，链表转红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 链表遍历过程中，发现有元素和新增的元素相等，结束循环
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                //更改循环的当前元素，使 p 在遍历过程中，一直往后移动。
                p = e;
            }
        }
        // 说明新节点的新增位置已经找到了
        if (e != null) {
            V oldValue = e.value;
            // 当 onlyIfAbsent 为 false 时，才会覆盖值 
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            // 返回老值
            return oldValue;
        }
    }
    // 记录 HashMap 的数据结构发生了变化
    ++modCount;
    //如果 HashMap 的实际大小大于扩容的门槛，开始扩容
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

// 采用自旋方式从链表中查找 key，e 初始为为链表的头节点
do {
    // 如果当前节点 hash 等于 key 的 hash，并且 equals 相等，当前节点就是我们要找的节点
    // 当 hash 冲突时，同一个 hash 值上是一个链表的时候，我们是通过 equals 方法来比较 key 是否相等的
    if (e.hash == hash &&
        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        return e;
    // 否则，把当前节点的下一个节点拿出来继续寻找
} while ((e = e.next) != null);