前言
本文从三个部分去探究HashMap的链表转红黑树的具体时机：
一、从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明；
二、【重点】解析HashMap.put(K key, V value)的源码；
三、测试；
一、从HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明，简单了解HashMap的链表转红黑树的时机
在 jdk1.8 HashMap底层数据结构：散列表+链表+红黑树（图解+源码）的 “四、问题探究”中，我有稍微提到过散列表后面跟什么数据结构是怎么确定的：
HashMap中有关“链表转红黑树”阈值的声明：
/**
* 使用红黑树(而不是链表)来存放元素。当向至少具有这么多节点的链表再添加元素时，链表就将转换为红黑树。
* 该值必须大于2，并且应该至少为8，以便于删除红黑树时转回链表。
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
二、【重点】解析HashMap.put(K key, V value)的源码，去弄清楚链表转红黑树的具体时机
通过查看HashMap的源码可以发现，它的put(K key, V value)方法调用了putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)来实现元素的新增。所以我们实际要看的是putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)的源码。
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;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //直接放在散列表上的节点，并没有特意标识其为头节点，其实它就是"链表/红黑树.index(0)"
else {
Node<K, V> e;
K k;
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { //下面的代码是探究“链表转红黑树”的重点：
for (int binCount = 0;; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) { //沿着p节点，找到该桶上的最后一个节点：
p.next = newNode(hash, key, value, null); //直接生成新节点，链在最后一个节点的后面；
//“binCount >= 7”：p从链表.index(0)开始，当binCount == 7时，p.index == 7,newNode.index == 8；
//也就是说，当链表已经有8个节点了，此时再新链上第9个节点，在成功添加了这个新节点之后，立马做链表转红黑树。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash); //链表转红黑树 break; } …… p = e; } } …… } } …… }
通过源码解析，我们已经很清楚HashMap是在“当链表已经有8个节点了，此时再新链上第9个节点，在成功添加了这个新节点之后，立马做链表转红黑树”。
三、通过测试，进一步理解链表转红黑树的具体时机
1. 先创建一个Node类，它是HashMap的节点的一个简化：
class Node {
int info;
Node next;
public Node(int info) {
this.info = info;
}
}
2. 简化HashMap的put()方法，并进行测试：
public class A03Method_TreeifyBin {
public static void main(String[] args) {
A03Method_TreeifyBin treeifyBin = new A03Method_TreeifyBin();
//假设下面创建的所有Node都是要放到散列表上的同一个桶上的（即通过计算它们的哈希值定位到了同一个桶）:
Node firstNode = new Node(0);//firstNode作为直接放在桶上的节点。
for(int i = 1; i < 10; i++) {//已有firstNode，再put进9个节点
treeifyBin.put(firstNode, new Node(i));//new出的新节点依次链在firstNode后面，形成一个链表。
}
}
/**
* 该方法截取自HashMap.putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict)方法中有关“链表转红黑树的时机”那部分代码。
* 该方法是对HashMap.putVal(……)源码做简化后的方法，可以参照源码来看该方法。
*
* @param p ： 当前节点
* @param newNode ： 要新添进去的节点
*/
public void put(Node p, Node newNode) {
Node e;
for (int binCount = 0;; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode;
if(binCount >= 7) {
//HashMap.putVal(……)源码中这里执行了treeifyBin(tab, hash)方法，将链表转为了红黑树。
System.out.println("binCount == " + binCount);
System.out.println("p.next.info : " + p.next.info);
System.out.println("p.info : " + p.info);
System.out.println("----------------------------");
}
break;
}
p = e;
}
}
}
最后的输出结果是：
binCount == 7
p.next.info : 8
p.info : 7
----------------------------
binCount == 8
p.next.info : 9
p.info : 8
----------------------------
从输出结果我们可以得知：
从firstNode后面链上new Node(1)开始，从输出结果可以看到，一旦 binCount == 7 就做链表转红黑树的操作；
此时"p.next = newNode;"的p是new Node(7)，newNode是new Node(8)；
也就是说：当链表已经有8个元素了(firstNode到new Node(7))，此时put进第9个元素(new Node(8))，先完成第9个元素的put，然后立刻做链表转红黑树。这个结论和第2点中得到的结论一致。
到这里，有关“HashMap的链表转红黑树的具体时机”算是表述完了，有时间我们再来探究“HashMap的红黑树转回链表的具体时机”~
原文地址：https://www.cnblogs.com/laipimei/p/11282055.html