HashMap初始化
在JDK1.8中,定义了HashMap的初始化过程,我们看看他的源码是如果定义这个初始化过程
可以看到,它的构造方法中传入了两个参数,一个是初始化容量,一个是加载因子,默认是0.75f
HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
但是这个容量最终调用了另一个构造方法
这个threshold的成员变量,就是触发HashMap扩容的阈值,当HashMap的数据量达到或超过threshold时,就会扩容。
我们再往下看这个tableSizeFor(int cap)的构造方法
在 tableSizeFor(int cap)这个构造方法中,对传入的参数cap进行了多次位运算,这样可以让返回值保持在 2 的 N 次方,在扩容的时候,可以快速计算数据在扩容后的新表中的位置。
HashMap 的 table 初始化
从上面的源码大家可以发现一个问题,整个计算阈值的过程中,装载因子loadFactor并没有参与运算
实际上,在HashMap中,所有的数据都是存储在数组中,这个数组的大小就是阈值与加载因子的乘积
table.size == threshold * loadFactor
HashMap的动态扩容
- 在 HashMap 中,动态扩容是 resize() 方法
- 这个方法了 table 的扩容,它还承担了 table 的初始化。
我们先看看HashMap中put一个元素的过程,最终调用的是putVal这个方法,我们看看源码
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
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;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
在resize()中,它调整了扩容阈值threshold,并且完成了对table的初始化。我们看看resize()的源码
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
//当我们指定了初始容量,且 table 未被初始化时,oldThr 就不为 0,
//将 newCap 赋值为 oldThr,新创建的 table 会是我们构造的 HashMap 时指定的容量值。
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
//通过装载因子(loadFactor)调整了新的阈值(newThr)
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
// 使用 loadFactor 调整后的阈值,重新保存到 threshold 中
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//通过 newCap 创建新的数组,将其指定到 table 上,完成 table 的初始化
table = newTab;
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;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
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;
}
- 所有我们传递进来的 initialCapacity 虽然经过 tableSizeFor() 方法调整后,直接赋值给 threshold
- 但是它实际是 table 的大小,并且最终会通过 loadFactor 重新调整 threshold。
经典面试题
计划用HashMap存1k条数据,构造时传1000会触发扩容吗
- HashMap 初始容量指定为 1000,会被 tableSizeFor() 调整为 1024;
- 但是它只是表示 table 数组为 1024;
- 负载因子是0.75,扩容阈值会在 resize() 中调整为 768(1024 * 0.75)
- 会触发扩容
如果需要存储1k的数据,应该传入1000 / 0.75(1333)
- tableSizeFor() 方法调整到 2048,不会触发扩容。
计划用HashMap存1w条数据,构造时传10000会触发扩容吗
- 当我们构造HashMap时,参数传入进来 1w
- 经过 tableSizeFor() 方法处理之后,就会变成 2 的 14 次幂 16384
- 负载因子是 0.75f,可存储的数据容量是 12288(16384 * 0.75f)
- 完全够用,不会触发扩容