Jdk18中的HashMap實(shí)現(xiàn)原理

Jdk1.8中的HashMap實(shí)現(xiàn)原理HashMap概述HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步實(shí)現(xiàn)。此實(shí)現(xiàn)提供所有可選的映射操作，并允許使用null值和null鍵。此類不保證映射的順序，特別是它不保證該順序恒久不變。HashMap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在Java編程語(yǔ)言中，最基本的結(jié)構(gòu)就是兩種，一個(gè)是數(shù)組，另外一個(gè)是模擬指針(引用)，所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都可以用這兩個(gè)基本結(jié)構(gòu)來構(gòu)造的,HashMap也不例外。HashMap實(shí)際上是一個(gè)“鏈表散列”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即數(shù)組和鏈表的結(jié)構(gòu)，但是在jdk1.8里加入了紅黑樹的實(shí)現(xiàn)，當(dāng)鏈表的長(zhǎng)度大于8時(shí)，轉(zhuǎn)換為紅黑樹的結(jié)構(gòu)。這里寫圖片描述從上圖中可以看出，java中HashMap采用了鏈地址法。鏈地址法，簡(jiǎn)單來說，就是數(shù)組加鏈表的結(jié)合。在每個(gè)數(shù)組元素上都一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)，當(dāng)數(shù)據(jù)被Hash后，得到數(shù)組下標(biāo)，把數(shù)據(jù)放在對(duì)應(yīng)下標(biāo)元素的鏈表上。*/staticclassNode<K,V>implementsMap.Entry<K,V>{finalinthash;//用于定位數(shù)組索引的位置finalKkey;Vvalue;Node<K,V>next;//鏈表的下一個(gè)NodeNode(inthash,Kkey,Vvalue,Node<K,V>next){this.hash=hash;this.key=key;this.value=value;this.next=next;}Node是HashMap的一個(gè)內(nèi)部類，實(shí)現(xiàn)了Map.Entry接口，本質(zhì)是就是一個(gè)映射(鍵值對(duì))。有時(shí)兩個(gè)key會(huì)定位到相同的位置，表示發(fā)生了Hash碰撞。當(dāng)然Hash算法計(jì)算結(jié)果越分散均勻，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就會(huì)越高。HashMap類中有一個(gè)非常重要的字段，就是Node[]table，即哈希桶數(shù)組，明顯它是一個(gè)Node的數(shù)組。如果哈希桶數(shù)組很大，即使較差的Hash算法也會(huì)比較分散，如果哈希桶數(shù)組數(shù)組很小，即使好的Hash算法也會(huì)出現(xiàn)較多碰撞，所以就需要在空間成本和時(shí)間成本之間權(quán)衡，其實(shí)就是在根據(jù)實(shí)際情況確定哈希桶數(shù)組的大小，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)好的hash算法減少Hash碰撞。那么通過什么方式來控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶數(shù)組(Node[]table)占用空間又少呢？答案就是好的Hash算法和擴(kuò)容機(jī)制。在理解Hash和擴(kuò)容流程之前，我們得先了解下HashMap的幾個(gè)字段。從HashMap的默認(rèn)構(gòu)造函數(shù)源碼可知，構(gòu)造函數(shù)就是對(duì)下面幾個(gè)字段進(jìn)行初始化，源碼如下：intthreshold; //所能容納的key-value對(duì)極限finalfloatloadFactor;//負(fù)載因子intmodCount;intsize;首先，Node[]table的初始化長(zhǎng)度length(默認(rèn)值是16),Loadfactor為負(fù)載因子(默認(rèn)值是0.75),threshold是HashMap所能容納的最大數(shù)據(jù)量的Node(鍵值對(duì))個(gè)數(shù)。threshold=length*Loadfactor。也就是說，在數(shù)組定義好長(zhǎng)度之后，負(fù)載因子越大，所能容納的鍵值對(duì)個(gè)數(shù)越多。結(jié)合負(fù)載因子的定義公式可知，threshold就是在此Loadfactor和length(數(shù)組長(zhǎng)度)對(duì)應(yīng)下允許的最大元素?cái)?shù)目，超過這個(gè)數(shù)目就重新resize(擴(kuò)容)，擴(kuò)容后的HashMap容量是之前容量的兩倍。默認(rèn)的負(fù)載因子0.75是對(duì)空間和時(shí)間效率的一個(gè)平衡選擇,建議大家不要修改,除非在時(shí)間和空間比較特殊的情況下,如果內(nèi)存空間很多而又對(duì)時(shí)間效率要求很高，可以降低負(fù)載因子Loadfactor的值；相反，如果內(nèi)存空間緊張而對(duì)時(shí)間效率要求不高，可以增加負(fù)載因子loadFactor的值，這個(gè)值可以大于1。size這個(gè)字段其實(shí)很好理解，就是HashMap中實(shí)際存在的鍵值對(duì)數(shù)量。注意和table的長(zhǎng)度length、容納最大鍵值對(duì)數(shù)量threshold的區(qū)別。而modCount字段主要用來記錄HashMap內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的次數(shù)，主要用于迭代的快速失敗。強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)發(fā)生變化指的是結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，例如put新鍵值對(duì)，但是某個(gè)key對(duì)應(yīng)的value值被覆蓋不屬于結(jié)構(gòu)變化。在HashMap中，哈希桶數(shù)組table的長(zhǎng)度length大小必須為2的n次方(一定是合數(shù))，這是一種非常規(guī)的設(shè)計(jì)，常規(guī)的設(shè)計(jì)是把桶的大小設(shè)計(jì)為素?cái)?shù)。相對(duì)來說素?cái)?shù)導(dǎo)致沖突的概率要小于合數(shù)，具體證明可以參考/liuqiyao_01/article/details/14475159,Hashtable初始化桶大小為11，就是桶大小設(shè)計(jì)為素?cái)?shù)的應(yīng)用(Hashtable擴(kuò)容后不能保證還是素?cái)?shù))。HashMap采用這種非常規(guī)設(shè)計(jì)，主要是為了在取模和擴(kuò)容時(shí)做優(yōu)化，同時(shí)為了減少?zèng)_突，HashMap定位哈希桶索引位置時(shí)，也加入了高位參與運(yùn)算的過程。這里存在一個(gè)問題，即使負(fù)載因子和Hash算法設(shè)計(jì)的再合理，也免不了會(huì)出現(xiàn)拉鏈過長(zhǎng)的情況，一旦出現(xiàn)拉鏈過長(zhǎng)，則會(huì)嚴(yán)重影響HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做了進(jìn)一步的優(yōu)化，引入了紅黑樹。而當(dāng)鏈表長(zhǎng)度太長(zhǎng)(默認(rèn)超過8)時(shí)，鏈表就轉(zhuǎn)換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點(diǎn)提高HashMap的性能，其中會(huì)用到紅黑樹的插入、刪除、查找等算法確定哈希桶數(shù)組索引位置代碼實(shí)現(xiàn)：//方法一：staticfinalinthash(Objectkey){ //jdk1.8&jdk1.7inth;//h=key.hashCode()為第一步取hashCode值//h八(h>>>16)為第二步高位參與運(yùn)算return(key==null)?0:(h=key.hashCode())A(h>>>16);}//方法二：staticintindexFor(inth,intlength){〃jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個(gè)方法，但是實(shí)現(xiàn)原理一樣的returnh&(length-1);//第三步取模運(yùn)算}這里的Hash算法本質(zhì)上就是三步：取key的hashCode值、高位運(yùn)算、取模運(yùn)算。對(duì)于任意給定的對(duì)象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序調(diào)用方法一所計(jì)算得到的Hash碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對(duì)數(shù)組長(zhǎng)度取模運(yùn)算，這樣一來，元素的分布相對(duì)來說是比較均勻的。但是，模運(yùn)算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調(diào)用方法二來計(jì)算該對(duì)象應(yīng)該保存在table數(shù)組的哪個(gè)索引處。這個(gè)方法非常巧妙，它通過h&(table.length-1)來得到該對(duì)象的保存位，而HashMap底層數(shù)組的長(zhǎng)度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優(yōu)化。當(dāng)length總是2的n次方時(shí)，h&(length-1)運(yùn)算等價(jià)于對(duì)length取模，也就是h%length，但是&比％具有更高的效率。在JDK1.8的實(shí)現(xiàn)中，優(yōu)化了高位運(yùn)算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實(shí)現(xiàn)的：(h=k.hashCode())A(h>>>16),主要是從速度、功效、質(zhì)量來考慮的，這么做可以在數(shù)組table的length比較小的時(shí)候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計(jì)算中，同時(shí)不會(huì)有太大的開銷。下面舉例說明下，n為table的長(zhǎng)度。這里寫圖片描述HashMap的put方法實(shí)現(xiàn)put函數(shù)大致的思路為：對(duì)key的hashCode()做hash，然后再計(jì)算index;如果沒碰撞直接放到bucket里；如果碰撞了，以鏈表的形式存在buckets后；如果碰撞導(dǎo)致鏈表過長(zhǎng)(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把鏈表轉(zhuǎn)換成紅黑樹；如果節(jié)點(diǎn)已經(jīng)存在就替換oldvalue(保證key的唯一性)女口果bucket滿了(超過loadfactor*currentcapacity)，就要resize。具體代碼實(shí)現(xiàn)如下：publicVput(Kkey,Vvalue){returnputVal(hash(key),key,value,false,true);}/***生成hash的方法*/staticfinalinthash(Objectkey){inth;return(key==null)?0:(h=key.hashCode())A(h>>>16);}finalVputVal(inthash,Kkey,Vvalue,booleanonlyIfAbsent,booleanevict){Node<K,V>[]tab;Node<K,V>p;intn,i;〃判斷table是否為空，if((tab=table)==null||(n=tab.length)==0)n=(tab=resize())」ength;〃創(chuàng)建一個(gè)新的table數(shù)組，并且獲取該數(shù)組的長(zhǎng)度〃根據(jù)鍵值key計(jì)算hash值得到插入的數(shù)組索引i，如果table[i]==null，直接新建節(jié)點(diǎn)添加if((p=tab[i=(n-1)&hash])==null)tab[i]=newNode(hash,key,value,null);else{//如果對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)存在Node<K,V>e;Kk;〃判斷table[i]的首個(gè)元素是否和key一樣，如果相同直接覆蓋valueif(p.hash==hash&&((k=p.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))e=p;〃判斷table[i]是否為treeNode,即table[i]是否是紅黑樹，如果是紅黑樹，則直接在樹中插入鍵值對(duì)elseif(pinstanceofTreeNode)e=((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this,tab,hash,key,value);//該鏈為鏈表else{〃遍歷table[i]，判斷鏈表長(zhǎng)度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默認(rèn)值為8)，大于8的話把鏈表轉(zhuǎn)換為紅黑樹，在紅黑樹中執(zhí)行插入操作，否則進(jìn)行鏈表的插入操作；遍歷過程中若發(fā)現(xiàn)key已經(jīng)存在直接覆蓋value即可；for(intbinCount=0;;++binCount){if((e=p.next)==null){p.next=newNode(hash,key,value,null);if(binCount>=TREEIFY_THRESHOLD-1)//-1for1sttreeifyBin(tab,hash);break;}if(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))break;p=e;}}//寫入if(e!=null){//existingmappingforkeyVoldValue=e.value;if(!onlyIfAbsent||oldValue==null)e.value=value;afterNodeAccess(e);returnoldValue;}}++modCount;〃插入成功后，判斷實(shí)際存在的鍵值對(duì)數(shù)量size是否超多了最大容量threshold，如果超過，進(jìn)行擴(kuò)容if(++size>threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);returnnull;}HashMap的get方法實(shí)現(xiàn)思路如下：bucket里的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，直接命中；如果有沖突，則通過key.equals(k)去查找對(duì)應(yīng)的entry若為樹，則在樹中通過key.equals(k)查找，O(logn)；若為鏈表，則在鏈表中通過key.equAls(k)查找，0(n)。publicVget(Objectkey){Node<K,V>e;return(e=getNode(hash(key),key))==null?null:e.value;}finalNode<K,V>getNode(inthash,0bjectkey){Node<K,V>[]tab;Node<K,V>first,e;intn;Kk;if((tab=table)!=null&&(n=tab.length)>0&&(first=tab[(n-1)&hash])!=null){//直接命中if(first.hash==hash&&//每次都是校驗(yàn)第一個(gè)node((k=first.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))returnfirst;//未命中if((e=first.next)!=null){//在樹中獲取if(firstinstanceofTreeNode)return((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash,key);//在鏈表中獲取do{if(e.hash==hash&&((k=e.key)==key||(key!=null&&key.equals(k))))returne;}while((e=e.next)!=null);}}returnnull;}擴(kuò)容機(jī)制擴(kuò)容(「esize)就是重新計(jì)算容量，向HashMap對(duì)象里不停的添加元素，而HashMap對(duì)象內(nèi)部的數(shù)組無法裝載更多的元素時(shí)，對(duì)象就需要擴(kuò)大數(shù)組的長(zhǎng)度，以便能裝入更多的元素。當(dāng)然Java里的數(shù)組是無法自動(dòng)擴(kuò)容的，方法是使用一個(gè)新的數(shù)組代替已有的容量小的數(shù)組，就像我們用一個(gè)小桶裝水，如果想裝更多的水，就得換大水桶。我們分析下resize的源碼，鑒于JDK1.8融入了紅黑樹，較復(fù)雜，為了便于理解我們?nèi)匀皇褂肑DK1.7的代碼，好理解一些，本質(zhì)上區(qū)別不大，具體區(qū)別后文再說。void「esize(intnewCapacity){ //傳入新的容量Entry[]oldTable=table;〃引用擴(kuò)容前的Entry數(shù)組intoldCapacity=oldTable.length;if(oldCapacity==MAXIMUM_CAPACITY){〃擴(kuò)容前的數(shù)組大小如果已經(jīng)達(dá)到最大(2T0)了threshold=Integer.MAX_VALUE;〃修改閾值為int的最大值(2T1-1)，這樣以后就不會(huì)擴(kuò)容了return;Entry]]newTable=newEntry[newCapaci/Y初始化一個(gè)新的Entry數(shù)組transfer(newTable); //!!將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到新的Entry數(shù)組里table=newTable; //HashMap的tablES性引用新的Entry數(shù)組threshold=(int)(newCapacity*loadF修改闡值/}這里就是使用一個(gè)容量更大的數(shù)組來代替已有的容量小的數(shù)組，transfeR(法將原有Entry數(shù)組的元素拷貝到新的Entry數(shù)組里。voidtransfer(Entry[]newTable){Entry]]src=table; //sr(g|用了舊的Entry數(shù)組intnewCapacity=newTable.length;for(intj=0;j<src.leng遍h?舊+的ENt//■數(shù)組Entry<K,V>e=src[j]; //取得舊Entry數(shù)組的每個(gè)元素if(e!=null){src[j]=nu釋放舊Entry數(shù)組的對(duì)象引用(for循環(huán)后，舊的Entry數(shù)組不再引用任何對(duì)象)do{Entry<K,V>next=e.next;inti=indexFor(e.hash,newCapadityH新計(jì)算每個(gè)元素在數(shù)組中的位置e.next=newTable]i標(biāo)記/l]newTable[i]=e;//將元素放在數(shù)組上e=next; //方冋下一個(gè)Entry?上的元素}while(e!=null);}}}newTable[的引用賦給了e.next也就是使用了單鏈表的頭插入方式，同一位置上新元素總會(huì)被放在鏈表的頭部位置；這樣先放在一個(gè)索引上的元素終會(huì)被放到Entry鏈的尾部(如果發(fā)生了hash沖突的話)，這一點(diǎn)和JdKl.Sg區(qū)別，下文詳解。在舊數(shù)組中同一條Entr艇上的元素，通過重新計(jì)算索引位置后，有可能被放到了新數(shù)組的不同位置上。下面舉個(gè)例子說明下擴(kuò)容過程。假設(shè)了我們的hash算法就是簡(jiǎn)單的用Keymod—下表的大小(也就是數(shù)組的長(zhǎng)度)。其中的哈希桶數(shù)組tabl苗勺size=2所以Key=、7、5,put順序依次為5、7、3。在mod2以后都沖突在table[這里了。這里假設(shè)負(fù)載因子loadFactor=1即當(dāng)鍵值對(duì)的實(shí)際大小size大于tablE的實(shí)際大小時(shí)進(jìn)行擴(kuò)容。接下來的三個(gè)步驟是哈希桶數(shù)組resiz成4,然后所有的Node重新rehash的過程。下面我們講解下JDK1.8做了哪些優(yōu)化。經(jīng)過觀測(cè)可以發(fā)現(xiàn)，我們使用的是2次幕的擴(kuò)展(指長(zhǎng)度擴(kuò)為原來2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移動(dòng)2次幕的位置。看下圖可以明白這句話的意思，n為table的長(zhǎng)度，圖(a)表示擴(kuò)容前的keyl和Key2兩種key確定索引位置的示例，圖(b)表示擴(kuò)容后keyl和Key2兩種key確定索引位置的示例，其中hashl是keyl對(duì)應(yīng)的哈希與高位運(yùn)算結(jié)果。元素在重新計(jì)算hash之后，因?yàn)閚變?yōu)?倍，那么n-1的mask范圍在高位多l(xiāng)bit紅色)，因此新的index就會(huì)發(fā)生這樣的變化：因此，我們?cè)跀U(kuò)充HashMap的時(shí)候，不需要像JDK1.7的實(shí)現(xiàn)那樣重新計(jì)算hash,只需要看看原來的hash值新增的那個(gè)bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”，可以看看下圖為16擴(kuò)充為32的resiz示意圖：這個(gè)設(shè)計(jì)確實(shí)非常的巧妙，既省去了重新計(jì)算hash值的時(shí)間，而且同時(shí)，由于新增的1bit是0還是1可以認(rèn)為是隨機(jī)的，因此resize的過程，均勻的把之前的沖突的節(jié)點(diǎn)分散到新的bucket了。這一塊就是JDK1.8新增的優(yōu)化點(diǎn)。有一點(diǎn)注意區(qū)別，JDK1.7中rehash的時(shí)候，舊鏈表遷移新鏈表的時(shí)候，如果在新表的數(shù)組索引位置相同，則鏈表元素會(huì)倒置，但是從上圖可以看出，JDK1.8不會(huì)倒置。有興趣的同學(xué)可以研究下JDK1.8的resize源碼，寫的很贊，如下：finalNode<K,V>[]resize(){Node<K,V>[]oldTab=table;intoldCap=(oldTab==null)?0:oldTab.length;intoldThr=threshold;intnewCap,newThr=0;if(oldCap>0){//超過最大值就不再擴(kuò)充了，就只好隨你碰撞去吧if(oldCap>=MAXIMUM_CAPACITY){threshold=Integer.MAX_VALUE;returnoldTab;}//沒超過最大值，就擴(kuò)充為原來的2倍elseif((newCap=oldCap<<1)<MAXIMUM_CAPACITY&&oldCap>=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr=oldThr<<1;//doublethreshold}elseif(oldThr>0)//initialcapacitywasplacedinthresholdnewCap=oldThr;else{ //zeroinitialthresholdsignifiesusingdefaultsnewCap=DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr=(int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR*DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}//計(jì)算新的resize上限if(newThr==0){floatft=(float)newCap*loadFactor;newThr=(newCap<MAXIMUM_CAPACITY&&ft<(float)MAXIMUM_CAPACITY?(int)ft:Integer.MAX_VALUE);}threshold=newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})Node<K,V>[]newTab=(Node<K,V>[])newNode[newCap];table=newTab;if(oldTab!=null){//把每個(gè)bucket都移動(dòng)到新的buckets中for(intj=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;elseif(einstanceofTreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this,newTab,j,oldCap);else{//preserveorderNode<K,V>loHead=null,loTail=null;Node<K,V>hiHead=null,hiTail=null;Node<K,V>next;do{next=e.next;//原索引if((e.hash&oldCap)==0){if(loTail==null)loHead=e;elseloTail.next=e;loTail=e;}//原索引+oldCapelse{if(hiTail==null)hiHead=e;elsehiTail.next=e;hiTail=e;}}while((e=next)!=null);//原索引放到bucket里if(loTail!=null){loTail.next=null;newTab[j]=loHead;}//原索引+oldCap放到bucket里if(hiTail!=null){hiTail.next=null;newTab[j+oldCap]=hiHead;}}}}}returnnewTab;}總結(jié)我們現(xiàn)在可以回答開始的幾個(gè)問題，加深對(duì)HashMap的理解：什么時(shí)候會(huì)使用HashMap?他有什么特點(diǎn)？是基于Map接口的實(shí)現(xiàn)，存儲(chǔ)鍵值對(duì)時(shí)，它可以接收null的鍵值，是非同步的，HashMap存儲(chǔ)著Entry(hash,key,value,next對(duì)象。你知道HashMap的工作原理嗎？通過hash的方法，通過put和get存儲(chǔ)和獲取對(duì)象。存儲(chǔ)對(duì)象時(shí)，我們將K/V傳給put方法時(shí)，它調(diào)用hashCode計(jì)算hash從而得到bucket位置，進(jìn)一步存儲(chǔ)，HashMap會(huì)根據(jù)當(dāng)前bucket的占用情況自動(dòng)調(diào)整容量(超過LoadFacotr則resize為原來的2倍)。獲取對(duì)象時(shí)，我們將K傳給get，它調(diào)用hashCode計(jì)算hash從而得到bucket位置，并進(jìn)一步調(diào)用equals()方法確定鍵值對(duì)。如果發(fā)生碰撞的時(shí)候，Hashmap通過鏈表將產(chǎn)生碰撞沖突的元素組織起來，在Java8中，如果一個(gè)bucket中碰撞沖突的元素超過某個(gè)限制(默認(rèn)是8)，則使用紅黑樹來替換鏈表，從而提高速度。你知道get和put的原理嗎？equals()和hashCode()的都有什么作用？通過對(duì)key的hashCode()進(jìn)行hashing，并計(jì)算下標(biāo)(n-1&hash)，從而獲得buckets的位置。如果產(chǎn)生碰撞，則利用key.equals()方法去鏈表或樹中去查找對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)你知道hash的實(shí)現(xiàn)嗎？為什么要這樣實(shí)現(xiàn)？在Java1.8的實(shí)現(xiàn)中，是通過hashCode()的高16位異或低16位實(shí)現(xiàn)的：(h=k.hashCode())A(h>>>16)，主要是從速度、功效、質(zhì)量來考慮的，這么做可以在bucket的n比較小的時(shí)候，也能保證考慮到高低bit都參與到hash的計(jì)算中，同時(shí)不會(huì)有太大的開銷。如果HashMap的大小超過了負(fù)載因子(loadfactor)定義的容量，怎么辦？如果超過了負(fù)載因子(默認(rèn)0.75)，則會(huì)重新resize一個(gè)原來長(zhǎng)度兩倍的HashMap，并且重新調(diào)用hash方法。關(guān)于Java集合的小抄中是這樣描述的：以Entry[]數(shù)組實(shí)現(xiàn)的哈希桶數(shù)組，用Key的哈希值取模桶數(shù)組的大小可得到數(shù)組下標(biāo)。插入元素時(shí)，如果兩條Key落在同一個(gè)桶(比如哈希值1和17取模16后都屬于第一個(gè)哈希桶)，Entry用一個(gè)next屬性實(shí)現(xiàn)多個(gè)Entry以單向鏈表存放，后入桶的Entry將next指向桶當(dāng)前的Entry。查找哈希值為17的key時(shí)，先定位到第一個(gè)哈希桶，然后以鏈表遍歷桶里所有元素，逐個(gè)比較其key值。當(dāng)Entry數(shù)量達(dá)到桶數(shù)量的75%時(shí)(很多文章說使用的桶數(shù)量達(dá)到了75%，但看代碼不是)，會(huì)成倍擴(kuò)容桶數(shù)組，并重新分配所有原來的Entry，所以這里也最好有個(gè)預(yù)估值。取模用位運(yùn)算(hash&(arrayLength-1)會(huì)比較快，所以數(shù)組的大小永遠(yuǎn)是2的N次方，你隨便給一個(gè)初始值比如17會(huì)轉(zhuǎn)為32。默認(rèn)第一次放入元素時(shí)的初始值