JDK8中的HashMap初始化和擴容機制詳解
一、HashMap初始化方法
HashMap() 不帶參數(shù)，默認初始化大小為16，加載因子為0.75；
HashMap(int initialCapacity) 指定初始化大??；
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 指定初始化大小和加載因子大小；
HashMap(Map<? extends K,? extends V> m) 用現(xiàn)有的一個map來構(gòu)造HashMap。
二、分析初始化過程
1、初始化代碼測試用例
Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
map.put("id", "1");
map.put("name", "riemann");
map.put("sex", "male");
2、初始化過程
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 初始化大小小于0，拋出異常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
// 初始大小最大為默認最大值
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 加載因子要在0到1之間
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
// threshold是根據(jù)當前的初始化大小和加載因子算出來的邊界大小，
// 當桶中的鍵值對超過這個大小就進行擴容
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
此時：loadFactor = 0.75 默認值
// 這個方法返回大于輸入?yún)?shù)且最接近的2的整數(shù)次冪的數(shù)
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
// 無符號向右移動
// 按位或
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;
}
此時：threshold = 4
三、分析擴容過程
1、第一次執(zhí)行put操作后
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 如果存儲元素的table為空，則進行必要字段的初始化
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 獲取長度
n = (tab = resize()).length;
// 如果根據(jù)hash值獲取的結(jié)點為空，則新建一個結(jié)點
// 此處 & 代替了 % （除法散列法進行散列）
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 這里的p結(jié)點是根據(jù)hash值算出來對應在數(shù)組中的元素
else {
Node<K,V> e; K k;
// 如果新插入的結(jié)點和table中p結(jié)點的hash值，key值相同的話
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
// 如果是紅黑樹結(jié)點的話，進行紅黑樹插入
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 代表這個單鏈表只有一個頭部結(jié)點，則直接新建一個結(jié)點即可
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 鏈表長度大于8時，將鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 及時更新p
p = e;
}
}
// 如果存在這個映射就覆蓋
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
// 判斷是否允許覆蓋，并且value是否為空
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
// 回調(diào)以允許LinkedHashMap后置操作
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 更改操作次數(shù)
++modCount;
// 大于臨界值
if (++size > threshold)
// 將數(shù)組大小設置為原來的2倍，并將原先的數(shù)組中的元素放到新數(shù)組中
// 因為有鏈表，紅黑樹之類，因此還要調(diào)整他們
resize();
// 回調(diào)以允許LinkedHashMap后置操作
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
2、第一put會進行resize()操作：
// 初始化或者擴容之后元素調(diào)整
final Node<K,V>[] resize() {
// 獲取舊元素數(shù)組的各種信息
Node<K,V>[] oldTab = table;
// 長度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 擴容的臨界值
int oldThr = threshold;
// 定義新數(shù)組的長度及擴容的臨界值
int newCap, newThr = 0;
// 如果原table不為空
if (oldCap > 0) {
// 如果數(shù)組長度達到最大值，則修改臨界值為Integer.MAX_VALUE
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 下面就是擴容操作（2倍）
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
// threshold也變?yōu)槎?
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
// threshold為0，則使用默認值
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 如果臨界值還為0，則設置臨界值
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 更新填充因子
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 調(diào)整數(shù)組大小之后，需要調(diào)整紅黑樹或者鏈表的指向
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 紅黑樹調(diào)整
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 鏈表調(diào)整
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;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
四、小結(jié)
第一次put后：threshold = newCap * loadFactor = oldThr * loadFactor = 4 * 0.75 = 3
第二次put后：++size = 3,不進行擴容
第三次put后：++size = 4，進行擴容
oldCap = oldTab.length = 3 newcap = oldCap << 1 = 6 threshold = newThr = newCap * loadFactor = 6 * 0.75 = 4
結(jié)論：設置初始化容量n，初始化threshold = 大于n數(shù)且最接近的2的整數(shù)次冪的數(shù) * 負載因子
JDK8中的HashMap深入理解
一、首先看一下HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（數(shù)組+鏈表/紅黑樹），如下圖：
1、紅黑樹特性（缺一不可）：
(1)、每個節(jié)點要么是紅色要么是黑色。
(2)、根節(jié)點是黑色。
(3)、所有葉子節(jié)點都是黑色（葉子節(jié)點為NIL或者NULL節(jié)點）。
(4)、不存在兩個連續(xù)的紅色節(jié)點。
(5)、任意節(jié)點（包含跟節(jié)點）到其葉子節(jié)點的所有路徑都包含相同數(shù)目的黑色節(jié)點。
2、為什么HashMap中使用紅黑樹而不使用AVL樹呢？
紅黑樹被稱為弱AVL樹，犧牲了嚴格的高度平衡的優(yōu)越條件為代價（紅黑樹左右子樹的高度差不超過一倍即可）使其能夠以O(log2 n)的時間復雜度進行搜索、插入、刪除操作；此外，由于它的設計，任何不平衡都會在三次旋轉(zhuǎn)之內(nèi)解決。因為HashMap的使用場景中插入和刪除操作是非常頻繁的，所以在HashMap中使用了紅黑樹。
3、紅黑樹RBT與平衡二叉樹AVL比較：
(1)、紅黑樹和AVL樹類似，都是在進行插入和刪除操作時通過特定操作保持二叉查找樹的平衡，從而獲得較高的查找性能。
(2)、紅黑樹和AVL樹的區(qū)別在于它使用顏色來標識節(jié)點的高度，它所追求的是局部平衡而不是AVL樹中的非常嚴格的平衡。
(3)、AVL 樹比紅黑樹更加平衡，但AVL樹在插入和刪除的時候也會存在大量的旋轉(zhuǎn)操作。所以當你的應用涉及到頻繁的插入和刪除操作，切記放棄AVL樹，選擇性能更好的紅黑樹；當然，如果你的應用中涉及的插入和刪除操作并不頻繁，而是查找操作相對更頻繁，那么就優(yōu)先選擇 AVL 樹進行實現(xiàn)。
二、HashMap元素插入過程及一些參數(shù)的詳解
1、首先，需要了解HashMap源碼中幾個重要的參數(shù)：
DEFAULT_INITIAL_CAPACITY：默認初始化大小
MAXIMUM_CAPACITY：最大容量
DEFAULT_LOAD_FACTOR：默認的負載因子
TREEIFY_THRESHOLD：鏈表轉(zhuǎn)化為紅黑樹的閾值（包含）
UNTREEIFY_THRESHOLD：紅黑樹轉(zhuǎn)化為鏈表的閾值（包含）
MIN_TREEIFY_CAPACITY：當數(shù)組大小小于該值時，不進行鏈表向紅黑樹的轉(zhuǎn)化，而是進行擴容
2、HashMap存儲元素過程：
（1）圖中剛開始有計算 key 的 hash 值的設計？
拿到 key 的 hashCode，并將 hashCode 的高16位和 hashCode 進行異或（XOR）運算，得到最終的 hash 值。
（2）為什么要將 hashCode 的高16位參與運算？
主要是為了在 table 的長度較小的時候，讓高位也參與運算，并且不會有太大的開銷。
（3）為什么鏈表轉(zhuǎn)紅黑樹的閾值是8？
我們平時在進行方案設計時，必須考慮的兩個很重要的因素是：時間和空間。對于 HashMap 也是同樣的道理，簡單來說，閾值為8是在時間和空間上權(quán)衡的結(jié)果。紅黑樹節(jié)點大小約為鏈表節(jié)點的2倍，在節(jié)點太少時，紅黑樹的查找性能優(yōu)勢并不明顯，付出2倍空間的代價不值得。理想情況下，使用隨機的哈希碼，節(jié)點分布在 hash 桶中的頻率遵循泊松分布，按照泊松分布的公式計算，鏈表中節(jié)點個數(shù)為8時的概率為0.00000006，這個概率足夠低了，并且到8個節(jié)點時，紅黑樹的性能優(yōu)勢也會開始展現(xiàn)出來，因此8是一個較合理的數(shù)字。
（4）HashMap 的默認初始容量是多少？HashMap 的容量有什么限制嗎？
默認初始容量是16。HashMap 的容量必須是2的N次方，HashMap 會根據(jù)我們傳入的容量計算一個大于等于該容量的最小的2的N次方，例如傳 9，容量為16。
（5）為什么HashMap 的容量必須是 2 的 N 次方？
計算索引位置的公式為：(n - 1) & hash，當 n 為2的N 次方時，n - 1為低位全是 1 的值，此時任何值跟 n - 1 進行 &運算的結(jié)果為該值的低 N 位，達到了和取模同樣的效果，實現(xiàn)了均勻分布。實際上，這個設計就是基于公式：x mod 2^n = x & (2^n - 1)，因為 &運算比 mod 具有更高的效率。當 n 不為 2 的 N 次方時，hash 沖突的概率明顯增大。
（6）為什么HashMap的負載因子默認為0.75？
在HashMap的類注釋上有如圖一段解釋：大致意思是說負載因子是0.75的時候，空間利用率比較高，而且避免了相當多的Hash沖突，使得底層的鏈表或者是紅黑樹的高度比較低，提升了空間效率。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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