来源：https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/java_collection_hashmap_18.html
概述
本篇文章我们来聊聊大家日常开发中常用的一个集合类 - HashMap。HashMap 最早出现在 JDK 1.2中，底层基于散列算法实现。HashMap 允许 null 键和 null 值，在计算哈键的哈希值时，null 键哈希值为 0。HashMap 并不保证键值对的顺序，这意味着在进行某些操作后，键值对的顺序可能会发生变化。另外，需要注意的是，HashMap 是非线程安全类，在多线程环境下可能会存在问题。
在本篇文章中，我将会对 HashMap 中常用方法、重要属性及相关方法进行分析。需要说明的是，HashMap 源码中可分析的点很多，本文很难一一覆盖，请见谅。
原理
上一节说到 HashMap 底层是基于散列算法实现，散列算法分为散列再探测和拉链式。HashMap 则使用了拉链式的散列算法，并在 JDK 1.8 中引入了红黑树优化过长的链表。数据结构示意图如下：
对于拉链式的散列算法，其数据结构是由数组和链表（或树形结构）组成。在进行增删查等操作时，首先要定位到元素的所在桶的位置，之后再从链表中定位该元素。比如我们要查询上图结构中是否包含元素35，步骤如下：
- 定位元素35所处桶的位置，index = 35 % 16 = 3
- 在3号桶所指向的链表中继续查找，发现35在链表中。
上面就是 HashMap 底层数据结构的原理，HashMap 基本操作就是对拉链式散列算法基本操作的一层包装。不同的地方在于 JDK 1.8 中引入了红黑树，底层数据结构由数组+链表变为了数组+链表+红黑树，不过本质并未变。好了，原理部分先讲到这，接下来说说源码实现。
源码分析
本篇文章所分析的源码版本为 JDK 1.8。与 JDK 1.7 相比，JDK 1.8 对 HashMap 进行了一些优化。比如引入红黑树解决过长链表效率低的问题。重写 resize 方法，移除了 alternative hashing 相关方法，避免重新计算键的 hash 等。不过本篇文章并不打算对这些优化进行分析，本文仅会分析 HashMap 常用的方法及一些重要属性和相关方法。如果大家对红黑树感兴趣，可以阅读我的另一篇文章 - 红黑树详细分析。
构造方法
构造方法分析
HashMap 的构造方法不多，只有四个。HashMap 构造方法做的事情比较简单，一般都是初始化一些重要变量，比如 loadFactor 和 threshold。而底层的数据结构则是延迟到插入键值对时再进行初始化。HashMap 相关构造方法如下：
/** 构造方法 1 */
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}
/** 构造方法 2 */
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
/** 构造方法 3 */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
/** 构造方法 4 */
public HashMap(Map extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}
上面4个构造方法中，大家平时用的最多的应该是第一个了。第一个构造方法很简单，仅将 loadFactor 变量设为默认值。构造方法2调用了构造方法3，而构造方法3仍然只是设置了一些变量。构造方法4则是将另一个 Map 中的映射拷贝一份到自己的存储结构中来，这个方法不是很常用。
上面就是对构造方法简单的介绍，构造方法本身并没什么太多东西，所以就不说了。接下来说说构造方法所初始化的几个的变量。
初始容量、负载因子、阈值
我们在一般情况下，都会使用无参构造方法创建 HashMap。但当我们对时间和空间复杂度有要求的时候，使用默认值有时可能达不到我们的要求，这个时候我们就需要手动调参。在 HashMap 构造方法中，可供我们调整的参数有两个，一个是初始容量 initialCapacity，另一个负载因子 loadFactor。通过这两个设定这两个参数，可以进一步影响阈值大小。但初始阈值 threshold 仅由 initialCapacity 经过移位操作计算得出。他们的作用分别如下：
名称用途initialCapacityHashMap 初始容量loadFactor负载因子threshold当前 HashMap 所能容纳键值对数量的最大值，超过这个值，则需扩容
相关代码如下：
/** The default initial capacity - MUST be a power of two. */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
/** The load factor used when none specified in constructor. */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
final float loadFactor;
/** The next size value at which to resize (capacity * load factor). */
int threshold;
如果大家去看源码，会发现 HashMap 中没有定义 initialCapacity 这个变量。这个也并不难理解，从参数名上可看出，这个变量表示一个初始容量，只是构造方法中用一次，没必要定义一个变量保存。但如果大家仔细看上面 HashMap 的构造方法，会发现存储键值对的数据结构并不是在构造方法里初始化的。这就有个疑问了，既然叫初始容量，但最终并没有用与初始化数据结构，那传这个参数还有什么用呢？这个问题我先不解释，给大家留个悬念，后面会说明。
默认情况下，HashMap 初始容量是16，负载因子为 0.75。这里并没有默认阈值，原因是阈值可由容量乘上负载因子计算而来（注释中有说明），即threshold = capacity * loadFactor。但当你仔细看构造方法3时，会发现阈值并不是由上面公式计算而来，而是通过一个方法算出来的。这是不是可以说明 threshold 变量的注释有误呢？还是仅这里进行了特殊处理，其他地方遵循计算公式呢？关于这个疑问，这里也先不说明，后面在分析扩容方法时，再来解释这个问题。接下来，我们来看看初始化 threshold 的方法长什么样的的，源码如下：
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
上面的代码长的有点不太好看，反正我第一次看的时候不明白它想干啥。不过后来在纸上画画，知道了它的用途。总结起来就一句话：找到大于或等于 cap 的最小2的幂。至于为啥要这样，后面再解释。我们先来看看 tableSizeFor 方法的图解：
上面是 tableSizeFor 方法的计算过程图，这里cap = 536,870,913 = 229 + 1，多次计算后，算出n + 1 = 1,073,741,824 = 230。通过图解应该可以比较容易理解这个方法的用途，这里就不多说了。
说完了初始阈值的计算过程，再来说说负载因子（loadFactor）。对于 HashMap 来说，负载因子是一个很重要的参数，该参数反应了 HashMap 桶数组的使用情况（假设键值对节点均匀分布在桶数组中）。通过调节负载因子，可使 HashMap 时间和空间复杂度上有不同的表现。当我们调低负载因子时，HashMap 所能容纳的键值对数量变少。扩容时，重新将键值对存储新的桶数组里，键的键之间产生的碰撞会下降，链表长度变短。此时，HashMap 的增删改查等操作的效率将会变高，这里是典型的拿空间换时间。相反，如果增加负载因子（负载因子可以大于1），HashMap 所能容纳的键值对数量变多，空间利用率高，但碰撞率也高。这意味着链表长度变长，效率也随之降低，这种情况是拿时间换空间。至于负载因子怎么调节，这个看使用场景了。一般情况下，我们用默认值就可以了。
查找
HashMap 的查找操作比较简单，查找步骤与原理篇介绍一致，即先定位键值对所在的桶的位置，然后再对链表或红黑树进行查找。通过这两步即可完成查找，该操作相关代码如下：
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
// 1. 定位键值对所在桶的位置
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
// 2. 如果 first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
// 2. 对链表进行查找
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
查找的核心逻辑是封装在 getNode 方法中的，getNode 方法源码我已经写了一些注释，应该不难看懂。我们先来看看查找过程的第一步 - 确定桶位置，其实现代码如下：
// index = (n - 1) & hash
first = tab[(n - 1) & hash]
这里通过(n - 1)& hash即可算出桶的在桶数组中的位置，可能有的朋友不太明白这里为什么这么做，这里简单解释一下。HashMap 中桶数组的大小 length 总是2的幂，此时，(n - 1) & hash 等价于对 length 取余。但取余的计算效率没有位运算高，所以(n - 1) & hash也是一个小的优化。举个例子说明一下吧，假设 hash = 185，n = 16。计算过程示意图如下：
上面的计算并不复杂，这里就不多说了。
在上面源码中，除了查找相关逻辑，还有一个计算 hash 的方法。这个方法源码如下：
/**
* 计算键的 hash 值
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
看这个方法的逻辑好像是通过位运算重新计算 hash，那么这里为什么要这样做呢？为什么不直接用键的 hashCode 方法产生的 hash 呢？大家先可以思考一下，我把答案写在下面。
这样做有两个好处，我来简单解释一下。我们再看一下上面求余的计算图，图中的 hash 是由键的 hashCode 产生。计算余数时，由于 n 比较小，hash 只有低4位参与了计算，高位的计算可以认为是无效的。这样导致了计算结果只与低位信息有关，高位数据没发挥作用。为了处理这个缺陷，我们可以上图中的 hash 高4位数据与低4位数据进行异或运算，即 hash ^ (hash >>> 4)。通过这种方式，让高位数据与低位数据进行异或，以此加大低位信息的随机性，变相的让高位数据参与到计算中。此时的计算过程如下：
在 Java 中，hashCode 方法产生的 hash 是 int 类型，32 位宽。前16位为高位，后16位为低位，所以要右移16位。
上面所说的是重新计算 hash 的一个好处，除此之外，重新计算 hash 的另一个好处是可以增加 hash 的复杂度。当我们覆写 hashCode 方法时，可能会写出分布性不佳的 hashCode 方法，进而导致 hash 的冲突率比较高。通过移位和异或运算，可以让 hash 变得更复杂，进而影响 hash 的分布性。这也就是为什么 HashMap 不直接使用键对象原始 hash 的原因了。
遍历
和查找查找一样，遍历操作也是大家使用频率比较高的一个操作。对于 遍历 HashMap，我们一般都会用下面的方式：
for(Object key : map.keySet()) {
// do something
}
或
for(HashMap.Entry entry : map.entrySet()) {
// do something
}
从上面代码片段中可以看出，大家一般都是对 HashMap 的 key 集合或 Entry 集合进行遍历。上面代码片段中用 foreach 遍历 keySet 方法产生的集合，在编译时会转换成用迭代器遍历，等价于：
Set keys = map.keySet();
Iterator ite = keys.iterator();
while (ite.hasNext()) {
Object key = ite.next();
// do something
}
大家在遍历 HashMap 的过程中会发现，多次对 HashMap 进行遍历时，遍历结果顺序都是一致的。但这个顺序和插入的顺序一般都是不一致的。产生上述行为的原因是怎样的呢？大家想一下原因。我先把遍历相关的代码贴出来，如下：
public SetkeySet() {
Setks = keySet;
if (ks == null) {
ks = new KeySet();
keySet = ks;
}
return ks;
}
/**
* 键集合
*/
final class KeySet extends AbstractSet{
public final int size() { return size; }
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
public final Iteratoriterator() { return new KeyIterator(); }
public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }
public final boolean remove(Object key) {
return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;
}
// 省略部分代码
}
/**
* 键迭代器
*/
final class KeyIterator extends HashIterator
implements Iterator{
public final K next() { return nextNode().key; }
}
abstract class HashIterator {
Nodenext; // next entry to return
Nodecurrent; // current entry
int expectedModCount; // for fast-fail
int index; // current slot
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
Node[] t = table;
current = next = null;
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
// 寻找第一个包含链表节点引用的桶
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
final NodenextNode() {
Node[] t;
Nodee = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
// 寻找下一个包含链表节点引用的桶
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
//省略部分代码
}
如上面的源码，遍历所有的键时，首先要获取键集合KeySet对象，然后再通过 KeySet 的迭代器KeyIterator进行遍历。KeyIterator 类继承自HashIterator类，核心逻辑也封装在 HashIterator 类中。HashIterator 的逻辑并不复杂，在初始化时，HashIterator 先从桶数组中找到包含链表节点引用的桶。然后对这个桶指向的链表进行遍历。遍历完成后，再继续寻找下一个包含链表节点引用的桶，找到继续遍历。找不到，则结束遍历。举个例子，假设我们遍历下图的结构：
HashIterator 在初始化时，会先遍历桶数组，找到包含链表节点引用的桶，对应图中就是3号桶。随后由 nextNode 方法遍历该桶所指向的链表。遍历完3号桶后，nextNode 方法继续寻找下一个不为空的桶，对应图中的7号桶。之后流程和上面类似，直至遍历完最后一个桶。以上就是 HashIterator 的核心逻辑的流程，对应下图：
遍历上图的最终结果是 19 -> 3 -> 35 -> 7 -> 11 -> 43 -> 59，为了验证正确性，简单写点测试代码跑一下看看。测试代码如下：
/**
* 应在 JDK 1.8 下测试，其他环境下不保证结果和上面一致
*/
public class HashMapTest {
@Test
public void testTraversal() {
HashMap<integer> map = new HashMap(16);
map.put(7, "");
map.put(11, "");
map.put(43, "");
map.put(59, "");
map.put(19, "");
map.put(3, "");
map.put(35, "");
System.out.println("遍历结果：");
for (Integer key : map.keySet()) {
System.out.print(key + " -> ");
}
}
}
/<integer>
遍历结果如下：
在本小节的最后，抛两个问题给大家。在 JDK 1.8 版本中，为了避免过长的链表对 HashMap 性能的影响，特地引入了红黑树优化性能。但在上面的源码中并没有发现红黑树遍历的相关逻辑，这是为什么呢？对于被转换成红黑树的链表该如何遍历呢？大家可以先想想，然后可以去源码或本文后续章节中找答案。
插入
插入逻辑分析
通过前两节的分析，大家对 HashMap 低层的数据结构应该了然于心了。即使我不说，大家也应该能知道 HashMap 的插入流程是什么样的了。首先肯定是先定位要插入的键值对属于哪个桶，定位到桶后，再判断桶是否为空。如果为空，则将键值对存入即可。如果不为空，则需将键值对接在链表最后一个位置，或者更新键值对。这就是 HashMap 的插入流程，是不是觉得很简单。当然，大家先别高兴。这只是一个简化版的插入流程，真正的插入流程要复杂不少。首先 HashMap 是变长集合，所以需要考虑扩容的问题。其次，在 JDK 1.8 中，HashMap 引入了红黑树优化过长链表，这里还要考虑多长的链表需要进行优化，优化过程又是怎样的问题。引入这里两个问题后，大家会发现原本简单的操作，现在略显复杂了。在本节中，我将先分析插入操作的源码，扩容、树化（链表转为红黑树，下同）以及其他和树结构相关的操作，随后将在独立的两小结中进行分析。接下来，先来看一下插入操作的源码：
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[] tab; Node p; int n, i;
// 初始化桶数组 table，table 被延迟到插入新数据时再进行初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 如果桶中不包含键值对节点引用，则将新键值对节点的引用存入桶中即可
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node e; K k;
// 如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果桶中的引用类型为 TreeNode，则调用红黑树的插入方法
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 对链表进行遍历，并统计链表长度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 链表中不包含要插入的键值对节点时，则将该节点接在链表的最后
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表长度大于或等于树化阈值，则进行树化操作
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 条件为 true，表示当前链表包含要插入的键值对，终止遍历
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
// 判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent 表示是否仅在 oldValue 为 null 的情况下更新键值对的值
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 键值对数量超过阈值时，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
插入操作的入口方法是 put(K,V)，但核心逻辑在V putVal(int, K, V, boolean, boolean) 方法中。putVal 方法主要做了这么几件事情：
- 1.当桶数组 table 为空时，通过扩容的方式初始化 table
- 2.查找要插入的键值对是否已经存在，存在的话根据条件判断是否用新值替换旧值
- 3.如果不存在，则将键值对链入链表中，并根据链表长度决定是否将链表转为红黑树
- 4.判断键值对数量是否大于阈值，大于的话则进行扩容操作
以上就是 HashMap 插入的逻辑，并不是很复杂，这里就不多说了。接下来来分析一下扩容机制。
扩容机制
在 Java 中，数组的长度是固定的，这意味着数组只能存储固定量的数据。但在开发的过程中，很多时候我们无法知道该建多大的数组合适。建小了不够用，建大了用不完，造成浪费。如果我们能实现一种变长的数组，并按需分配空间就好了。好在，我们不用自己实现变长数组，Java 集合框架已经实现了变长的数据结构。比如 ArrayList 和 HashMap。对于这类基于数组的变长数据结构，扩容是一个非常重要的操作。下面就来聊聊 HashMap 的扩容机制。
在详细分析之前，先来说一下扩容相关的背景知识：
在 HashMap 中，桶数组的长度均是2的幂，阈值大小为桶数组长度与负载因子的乘积。当 HashMap 中的键值对数量超过阈值时，进行扩容。
HashMap 的扩容机制与其他变长集合的套路不太一样，HashMap 按当前桶数组长度的2倍进行扩容，阈值也变为原来的2倍（如果计算过程中，阈值溢出归零，则按阈值公式重新计算）。扩容之后，要重新计算键值对的位置，并把它们移动到合适的位置上去。以上就是 HashMap 的扩容大致过程，接下来我们来看看具体的实现：
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果 table 不为空，表明已经初始化过了
if (oldCap > 0) {
// 当 table 容量超过容量最大值，则不再扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 按旧容量和阈值的2倍计算新容量和阈值的大小
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
} else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
/*
* 初始化时，将 threshold 的值赋值给 newCap，
* HashMap 使用 threshold 变量暂时保存 initialCapacity 参数的值
*/
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
/*
* 调用无参构造方法时，桶数组容量为默认容量，
* 阈值为默认容量与默认负载因子乘积
*/
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newThr 为 0 时，按阈值计算公式进行计算
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
// 创建新的桶数组，桶数组的初始化也是在这里完成的
Node[] newTab = (Node [])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 如果旧的桶数组不为空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Nodee;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
// 重新映射时，需要对红黑树进行拆分
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
NodeloHead = null, loTail = null;
NodehiHead = null, hiTail = null;
Nodenext;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
上面的源码有点长，希望大家耐心看懂它的逻辑。上面的源码总共做了3件事，分别是：
- 1.计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr
- 2.根据计算出的 newCap 创建新的桶数组，桶数组 table 也是在这里进行初始化的
- 3.将键值对节点重新映射到新的桶数组里。如果节点是 TreeNode 类型，则需要拆分红黑树。如果是普通节点，则节点按原顺序进行分组。
上面列的三点中，创建新的桶数组就一行代码，不用说了。接下来，来说说第一点和第三点，先说说 newCap 和 newThr 计算过程。该计算过程对应 resize 源码的第一和第二个条件分支，如下：
// 第一个条件分支
if ( oldCap > 0) {
// 嵌套条件分支
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {...}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {...}
}
else if (oldThr > 0) {...}
else {...}
// 第二个条件分支
if (newThr == 0) {...}
通过这两个条件分支对不同情况进行判断，进而算出不同的容量值和阈值。它们所覆盖的情况如下：
分支一：
条件覆盖情况备注oldCap > 0桶数组 table 已经被初始化oldThr > 0threshold > 0，且桶数组未被初始化调用 HashMap(int) 和 HashMap(int, float) 构造方法时会产生这种情况，此种情况下 newCap = oldThr，newThr 在第二个条件分支中算出oldCap == 0 && oldThr == 0桶数组未被初始化，且 threshold 为 0调用 HashMap() 构造方法会产生这种情况。
这里把oldThr > 0情况单独拿出来说一下。在这种情况下，会将 oldThr 赋值给 newCap，等价于newCap = threshold = tableSizeFor(initialCapacity)。我们在初始化时传入的 initialCapacity 参数经过 threshold 中转最终赋值给了 newCap。这也就解答了前面提的一个疑问：initialCapacity 参数没有被保存下来，那么它怎么参与桶数组的初始化过程的呢？
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