hashmap的扩容机制

      一、当咱们往hashmap中put元素的时候，先根据key的hash值获得这个元素在 数组中的位置（即下标），而后就能够把这个元素放到对应的位置中了。若是这个元素所在的位子上已经存放有其余元素了，那么在同一个位子上的元素将以链表的 形式存放，新加入的放在链头，好比a->b->c，新加入的d放到a的位置前面，最早加入的放在链尾，也就是c。最后变成d->a->b->c，从hashmap中get元素时，首先计算key的hashcode，找到数组中对应位置的某一元素， 而后经过key的equals方法在对应位置的链表中找到须要的元素。

 

 二、

在hashmap中要找到 某个元素，须要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结 合，因此咱们固然但愿这个hashmap里面的元素位置尽可能的分布均匀些，尽可能使得每一个位置上的元素数量只有一个，那么当咱们用hash算法求得这个位置 的时候，立刻就能够知道对应位置的元素就是咱们要的，而不用再去遍历链表。

因此咱们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来讲是比较均匀的。可是，“模”运算的消耗仍是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式那？java中时这样作的，

 

Java代码

 

1. static int indexFor(int h, int length) {  
2.        return h & (length-1);  
3.    }  

首 先算得key得hashcode值，而后跟数组的长度-1作一次“与”运算（&）。看上去很简单，其实比较有玄机。好比数组的长度是2的4次方， 那么hashcode就会和2的4次方-1作“与”运算。不少人都有这个疑问，为何hashmap的数组初始化大小都是2的次方大小时，hashmap 的效率最高，我以2的4次方举例，来解释一下为何数组大小为2的幂时hashmap访问的性能最高。

         看下图，左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，可是很明显，当它们和1110“与”的 时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就须要遍历这个链 表，获得8或者9，这样就下降了查询的效率。同时，咱们也能够发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行“与”，那么 最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费至关大，更糟的是 这种状况中，数组可使用的位置比数组长度小了不少，这意味着进一步增长了碰撞的概率，减慢了查询的效率！ 

 


          因此说，当数组长度为2的n次幂的时候，不一样的key算得得index相同的概率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的概率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。
          说到这里，咱们再回头看一下hashmap中默认的数组大小是多少，查看源代码能够得知是16，为何是16，而不是15，也不是20呢，看到上面 annegu的解释以后咱们就清楚了吧，显然是由于16是2的整数次幂的缘由，在小数据量的状况下16比15和20更能减小key之间的碰撞，而加快查询 的效率。

三、

      当hashmap中的元素愈来愈多的时候，碰撞的概率也就愈来愈高（由于数组的长度是固定的），因此为了提升查询的效率，就要对hashmap的数组进行 扩容，数组扩容这个操做也会出如今ArrayList中，因此这是一个通用的操做，不少人对它的性能表示过怀疑，不过想一想咱们的“均摊”原理，就释然了， 而在hashmap数组扩容以后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须从新计算其在新数组中的位置，并放进去，这就是resize。

         那么hashmap何时进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的 默认值为0.75，也就是说，默认状况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为 2*16=32，即扩大一倍，而后从新计算每一个元素在数组中的位置，而这是一个很是消耗性能的操做，因此若是咱们已经预知hashmap中元素的个数，那 么预设元素的个数可以有效的提升hashmap的性能。好比说，咱们有1000个元素new HashMap(1000), 可是理论上来说new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即便是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 可是new HashMap(1024)还不是更合适的，由于0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 咱们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。