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 (调用split()方法 )。如果是普通节点，则节点按原顺序进行分组。
前面两步的逻辑比较简单，这里不多叙述。重点是第三点，涉及到了红黑树的拆分，这是因为扩容后，桶数组变多了，原有的数组上元素较多的红黑树就需要重新拆分，映射成链表，防止单个桶的元素过多。
红黑树的拆分是调用TreeNode.split() 来实现的，这里不单独讲。放到后面的红黑树一起分析。
节点树化、红黑树的拆分红黑树的引进是HashMap 在 Jdk1.8之后最大的变化，在1.8以前，HashMap的数据结构就是数组加链表，某个桶的链表有可能因为数据过多而导致链表过长，遍历的效率低下，1.8之后，HashMap对链表的长度做了处理，当链表长度超过8时，自动转换为红黑树，有效的提升了HashMap的性能。
但红黑树的引进也使得代码的复杂度提高了不少，添加了有关红黑树的操作方法。本文只针对这些方法来做解析，不针对红黑树本身做展开，想了解红黑树的读者可以看我之前的文章
数据结构：红黑树的结构以及方法剖析 (上) 以及 数据结构：红黑树的结构以及方法剖析 (下)
节点树化HashMap中的树节点的代码用 TreeNode 表示：
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { super(hash, key, val, next); }可以看到就是个红黑树节点，有父亲、左右孩子、前一个元素的节点，还有个颜色值。知道节点的结构后，我们来看有关红黑树的一些操作方法。
先来分析下树化的代码：
//将普通的链表转化为树形节点链表 final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) { int n, index; Node<K,V> e; // 桶数组容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，优先进行扩容而不是树化 if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) resize(); else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; do { //把节点转换为树形节点 TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null); if (tl == null) //把转化后的头节点赋给hd hd = p; else { p.prev = tl; tl.next = p; } tl = p; } while ((e = e.next) != null); if ((tab[index] = hd) != null) // 树形节点不为空，转换为红黑树 hd.treeify(tab); } } TreeNode<K,V> replacementTreeNode(Node<K,V> p, Node<K,V> next) { return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next); }上面的代码并不太复杂，大致逻辑是根据hash表的元素个数判断是需要扩容还是树形化，然后依次调用不同的代码执行。
值得注意的是，在判断容器是否需要树形化的标准是链表长度需要大于或等于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，前面也说了，它是HashMap的成员变量，初始值是64，那么为什么要满足这个条件才会树化呢？
下面这段摘自
当桶数组容量比较小时，键值对节点 hash
的碰撞率可能会比较高，进而导致链表长度较长。这个时候应该优先扩容，而不是立马树化。毕竟高碰撞率是因为桶数组容量较小引起的，这个是主因。容量小时，优先扩容可以避免一些列的不必要的树化过程。同时，桶容量较小时，扩容会比较频繁，扩容时需要拆分红黑树并重新映射。所以在桶容量比较小的情况下，将长链表转成红黑树是一件吃力不讨好的事。
所以，HashMap的树化过程也是尽量的考虑了容器性能，再看回上面的代码，链表树化之前是先把节点转为树形节点，然后再调用 treeify() 转换为红黑树，并且树形节点TreeNode 继承自 Node 类，所以 TreeNode 仍然包含 next 引用，原链表的节点顺序最终通过 next 引用被保存下来。