php内部解析，附带1.8可能出现的问题的不定时

public V put(K key, V value) {
        /**四个参数，第一个hash值，第四个参数表示如果该key存在值，如果为null的话，则插入新的value，最后一个参数，在hashMap中没有用，可以不用管，使用默认的即可**/
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }
 
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        //tab 哈希数组，p 该哈希桶的首节点，n hashMap的长度，i 计算出的数组下标
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        //获取长度并进行扩容，使用的是懒加载，table一开始是没有加载的，等put后才开始加载
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        /**如果计算出的该哈希桶的位置没有值，则把新插入的key-value放到此处，此处就算没有插入成功，也就是发生哈希冲突时也会把哈希桶的首节点赋予p**/
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        //发生哈希冲突的几种情况
        else {
            // e 临时节点的作用， k 存放该当前节点的key 
            Node<K,V> e; K k;
            //第一种，插入的key-value的hash值，key都与当前节点的相等，e = p，则表示为首节点
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            //第二种，hash值不等于首节点，判断该p是否属于红黑树的节点
            else if (p instanceof TreeNode)
                /**为红黑树的节点，则在红黑树中进行添加，如果该节点已经存在，则返回该节点（不为null），该值很重要，用来判断put操作是否成功，如果添加成功返回null**/
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            //第三种，hash值不等于首节点，不为红黑树的节点，则为链表的节点
            else {
                //遍历该链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //如果找到尾部，则表明添加的key-value没有重复，在尾部进行添加
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //判断是否要转换为红黑树结构
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) 
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果链表中有重复的key，e则为当前重复的节点，结束循环
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //有重复的key，则用待插入值进行覆盖，返回旧值。
            if (e != null) { 
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        //到了此步骤，则表明待插入的key-value是没有key的重复，因为插入成功e节点的值为null
        //修改次数+1
        ++modCount;
        //实际长度+1，判断是否大于临界值，大于则扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        //添加成功
        return null;
    }

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        //old的长度
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        //old的临界值
        int oldThr = threshold;
        //初始化new的长度和临界值
        int newCap, newThr = 0;
        //oldCap > 0也就是说不是首次初始化，因为hashMap用的是懒加载
        if (oldCap > 0) {
            //大于最大值
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                //临界值为整数的最大值
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            //标记##，其它情况，扩容两倍，并且扩容后的长度要小于最大值，old长度也要大于16
            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
                //临界值也扩容为old的临界值2倍
                newThr = oldThr << 1; 
        }
        /**如果oldCap<0，但是已经初始化了，像把元素删除完之后的情况，那么它的临界值肯定还存在，        
           如果是首次初始化，它的临界值则为0
        **/
        else if (oldThr > 0) 
            newCap = oldThr;
        //首次初始化，给与默认的值
        else {               
            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
            //临界值等于容量*加载因子
            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
        }
        //此处的if为上面标记##的补充，也就是初始化时容量小于默认值16的，此时newThr没有赋值
        if (newThr == 0) {
            //new的临界值
            float ft = (float)newCap * loadFactor;
            //判断是否new容量是否大于最大值，临界值是否大于最大值
            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
        }
        //把上面各种情况分析出的临界值，在此处真正进行改变，也就是容量和临界值都改变了。
        threshold = newThr;
        //表示忽略该警告
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            //初始化
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        //赋予当前的table
        table = newTab;
        //此处自然是把old中的元素，遍历到new中
        if (oldTab != null) {
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                //临时变量
                Node<K,V> e;
                //当前哈希桶的位置值不为null，也就是数组下标处有值，因为有值表示可能会发生冲突
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    //把已经赋值之后的变量置位null，当然是为了好回收，释放内存
                    oldTab[j] = null;
                    //如果下标处的节点没有下一个元素
                    if (e.next == null)
                        //把该变量的值存入newCap中，e.hash & (newCap - 1)并不等于j
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    //该节点为红黑树结构，也就是存在哈希冲突，该哈希桶中有多个元素
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        //把此树进行转移到newCap中
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { /**此处表示为链表结构，同样把链表转移到newCap中，就是把链表遍历后，把值转过去，在置位null**/
                        Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                        Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                        Node<K,V> next;
                        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);
                        if (loTail != null) {
                            loTail.next = null;
                            newTab[j] = loHead;
                        }
                        if (hiTail != null) {
                            hiTail.next = null;
                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        //返回扩容后的hashMap
        return newTab;
    }

public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
9        //调用getNode方法来完成的
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }
 
    final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        //first 头结点，e 临时变量，n 长度,k key
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //头结点也就是数组下标的节点
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            //如果是头结点，则直接返回头结点
            if (first.hash == hash && 
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //不是头结点
            if ((e = first.next) != null) {
                //判断是否是红黑树结构
                if (first instanceof TreeNode)
                    //去红黑树中找，然后返回
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do { //链表节点，一样遍历链表，找到该节点并返回
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        //找不到，表示不存在该节点
        return null;
    }