HashMap的扩容机制---resize()

旧城等待， 2023-02-13 00:28 25阅读 0赞

# HashMap的扩容机制---resize() #

**什么时候扩容：**当向容器添加元素的时候，会判断当前容器的元素个数，如果大于等于阈值(知道这个阈字怎么念吗？不念fa值，念yu值四声)---即当前数组的长度乘以加载因子的值的时候，就要自动扩容啦。

**扩容(resize)**就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。

先看一下什么时候，resize();

/** 
     * HashMap 添加节点 
     * 
     * @param hash        当前key生成的hashcode 
     * @param key         要添加到 HashMap 的key 
     * @param value       要添加到 HashMap 的value 
     * @param bucketIndex 桶，也就是这个要添加 HashMap 里的这个数据对应到数组的位置下标 
     */  
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
        //size：The number of key-value mappings contained in this map.  
        //threshold：The next size value at which to resize (capacity * load factor)  
        //数组扩容条件：1.已经存在的key-value mappings的个数大于等于阈值  
        //             2.底层数组的bucketIndex坐标处不等于null  
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {  
            resize(2 * table.length);//扩容之后，数组长度变了  
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;//为什么要再次计算一下hash值呢？  
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);//扩容之后，数组长度变了，在数组的下标跟数组长度有关，得重算。  
        }  
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);  
    }  
      
    /** 
     * 这地方就是链表出现的地方，有2种情况 
     * 1，原来的桶bucketIndex处是没值的，那么就不会有链表出来啦 
     * 2，原来这地方有值，那么根据Entry的构造函数，把新传进来的key-value mapping放在数组上，原来的就挂在这个新来的next属性上了 
     */  
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {  
        HashMap.Entry<K, V> e = table[bucketIndex];  
        table[bucketIndex] = new HashMap.Entry<>(hash, key, value, e);  
        size++;  
    }

我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。

void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
            Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
            int oldCapacity = oldTable.length;
            if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
                threshold = Integer.MAX_VALUE; //修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
                return;
            }
     
            Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
            transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里
            table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
            threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);//修改阈值
        }

这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。

void transfer(Entry[] newTable) {
            Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
            int newCapacity = newTable.length;
            for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
                Entry<K, V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
                if (e != null) {
                    src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象）
                    do {
                        Entry<K, V> next = e.next;
                        int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
                        e.next = newTable[i]; //标记[1]
                        newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
                        e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
                    } while (e != null);
                }
            }
        }

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

newTable\[i\]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(**如果发生了hash冲突的话**），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

**从上面的for循环内部开始说起吧:详细解释下，这个转存的过程。和怎么个头插入法.**  
**Entry<K, V> e = src\[j\];**  
**这句话，就把原来数组上的那个链表的引用就给接手了，所以下面src\[j\] = null;可以放心大胆的置空，释放空间。告诉gc这个地方可以回收啦。**  
**继续到do while 循环里面，**  
**Entry<K, V> next = e.next;**  
**int i = indexFor(e.hash, newCapacity);计算出元素在新数组中的位置**  
**下面就是单链表的头插入方式转存元素啦**  
  
**关于这个 单链表的头插入方式 的理解，我多说两句。**  
**这地方我再看的时候，就有点蒙了，他到底怎么在插到新的数组里面的？**  
**要是在插入新数组的时候，也出现了一个数组下标的位置处，出现了多个节点的话，那又是怎么插入的呢？**  
**1，假设现在刚刚插入到新数组上，因为是对象数组，数组都是要默认有初始值的，那么这个数组的初始值都是null。不信的可以新建个Javabean数组测试下。**  
**那么e.next = newTable\[i\],也就是e.next = null啦。然后再newTable\[i\] = e;也就是 说这个时候，这个数组的这个下标位置的值设置成这个e啦。**  
**2，假设这个时候，继续上面的循环，又取第二个数据e2的时候，恰好他的下标和刚刚上面的那个下标相同啦，那么这个时候，是又要有链表产生啦、**  
**e.next = newTable\[i\];，假设上面第一次存的叫e1吧，那么现在e.next = newTable\[i\];也就是e.next = e1；**

**然后再，newTable\[i\] = e;，把这个后来的赋值在数组下标为i的位置，当然他们两个的位置是相同的啦。然后注意现在的e，我们叫e2吧。****e2.next指向的是刚刚的e1，e1的next是null。**  
**这就解释啦：****先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部****。这句话。**

关于什么时候resize（）的说明：

看1.7的源码上说的条件是：  
if ((size >= threshold) && (null != table\[bucketIndex\])) \{。。。\}  
其中  
size表示当前hashmap里面已经包含的元素的个数。  
threshold：threshold = (int) Math.min(capacity \* loadFactor, MAXIMUM\_CAPACITY + 1);  
一般是容量值X加载因子。  
而1.8的是：  
if (++size > threshold)\{\}  
其中  
size：The number of key-value mappings contained in this map.和上面的是一样的  
threshold：newThr = (int)(DEFAULT\_LOAD\_FACTOR \* DEFAULT\_INITIAL\_CAPACITY);  
也是一样的，  
最后总结一下：就是这个map里面包含的元素，也就是size的值，大于等于这个阈值的时候，才会resize（）；  
具体到实际情况就是：假设现在阈值是4；在添加下一个假设是第5个元素的时候，这个时候的size还是原来的，还没加1，size=4，那么阈值也是4的时候，  
当执行put方法，添加第5个的时候，这个时候，4 >= 4。元素个数等于阈值。就要resize（）啦。添加第4的时候，还是3 >= 4不成立，不需要resize（）。  
经过这番解释，可以发现下面的这个例子，不应该是在添加第二个的时候resize（），而是在添加第三个的时候，才resize（）的。  
这个也是我后来再细看的时候，发现的。当然，这个咱可以先忽略，重点看如何resize（），以及如何将旧数据移动到新数组的

**下面举个例子说明下扩容过程。**

**这句话是重点----hash()\{return key % table.length;\}方法,就是翻译下面的一行解释：**

假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。

其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table\[1\]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，

**经过rehash之后，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置**。对应的就是下方的resize的注释。

/** 
     * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in 
     * accord with initial capacity target held in field threshold. 
     * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the 
     * elements from each bin must either stay at same index, or move 
     * with a power of two offset in the new table. 
     * 
     * @return the table 
     */  
    final Node<K,V>[] resize() {  }

看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希值(也就是根据key1算出来的hashcode值)与高位与运算的结果。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][] 因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下:

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) {
            // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                threshold = Integer.MAX_VALUE;
                return oldTab;
            }
            // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
            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
             newCap = oldThr;
         else {               // zero initial threshold signifies using defaults
             newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
             newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
         }
         // 计算新的resize上限
         if (newThr == 0) {
     
             float ft = (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>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        if (oldTab != null) {
            // 把每个bucket都移动到新的buckets中
            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) //如果是红黑树节点
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // 链表优化重hash的代码块
                        Node<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;
                                else
                                    loTail.next = e;
                                loTail = e;
                            }
                            // 原索引+oldCap
                            else {
                                if (hiTail == null)
                                    hiHead = e;
                                else
                                    hiTail.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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

先略过红黑树的情况，描述下简单流程，在JDK1.8中发生hashmap扩容时，遍历hashmap每个bucket里的链表，每个链表可能会被拆分成两个链表，不需要移动的元素置入loHead为首的链表，需要移动的元素置入hiHead为首的链表，然后分别分配给老的buket和新的buket。

### 补充一下jdk 1.8中，HashMap扩容时红黑树的表现 ###

扩容时，如果节点是红黑树节点，就会调用TreeNode的split方法对当前节点作为跟节点的红黑树进行修剪

...
    else if (e instanceof TreeNode) //如果是红黑树节点
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
    ...

//参数介绍
        //tab 表示保存桶头结点的哈希表
        //index 表示从哪个位置开始修剪
        //bit 要修剪的位数（哈希值）
        final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
            TreeNode<K,V> b = this;
            // Relink into lo and hi lists, preserving order
            TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
            TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
            int lc = 0, hc = 0;
            for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
                next = (TreeNode<K,V>)e.next;
                e.next = null;
                //如果当前节点哈希值的最后一位等于要修剪的 bit 值
                if ((e.hash & bit) == 0) {
                        //就把当前节点放到 lXXX 树中
                    if ((e.prev = loTail) == null)
                        loHead = e;
                    else
                        loTail.next = e;
                    //然后 loTail 记录 e
                    loTail = e;
                    //记录 lXXX 树的节点数量
                    ++lc;
                }
                else {  //如果当前节点哈希值最后一位不是要修剪的
                        //就把当前节点放到 hXXX 树中
                    if ((e.prev = hiTail) == null)
                        hiHead = e;
                    else
                        hiTail.next = e;
                    hiTail = e;
                    //记录 hXXX 树的节点数量
                    ++hc;
                }
            }
     
     
            if (loHead != null) {
                //如果 lXXX 树的数量小于 6，就把 lXXX 树的枝枝叶叶都置为空，变成一个单节点
                //然后让这个桶中，要还原索引位置开始往后的结点都变成还原成链表的 lXXX 节点
                //这一段元素以后就是一个链表结构
                if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index] = loHead.untreeify(map);
                else {
                //否则让索引位置的结点指向 lXXX 树，这个树被修剪过，元素少了
                    tab[index] = loHead;
                    if (hiHead != null) // (else is already treeified)
                        loHead.treeify(tab);
                }
            }
            if (hiHead != null) {
                //同理，让 指定位置 index + bit 之后的元素
                //指向 hXXX 还原成链表或者修剪过的树
                if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)
                    tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);
                else {
                    tab[index + bit] = hiHead;
                    if (loHead != null)
                        hiHead.treeify(tab);
                }
            }
        }

从上述代码可以看到，HashMap 扩容时对红黑树节点的修剪主要分两部分，先分类、再根据元素个数决定是还原成链表还是精简一下元素仍保留红黑树结构。

1.分类

指定位置、指定范围，让指定位置中的元素 `（hash & bit) == 0` 的，放到 lXXX 树中，不相等的放到 hXXX 树中。

2.根据元素个数决定处理情况

符合要求的元素（即 lXXX 树），在元素个数小于等于 6 时还原成链表，最后让哈希表中修剪的痛 tab\[index\] 指向 lXXX 树；在元素个数大于 6 时，还是用红黑树，只不过是修剪了下枝叶；

不符合要求的元素（即 hXXX 树）也是一样的操作，只不过最后它是放在了修剪范围外 tab\[index + bit\]。

# 小结 #

(1) 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。

(2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。

(3) HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。

(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020052619560321.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020052619572164.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200526195749817.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200526195820789.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQyNzczODYz,size_16,color_FFFFFF,t_70