长文深度解读HashMap_hashmap八股文-优快云博客

主要静态变量

 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
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DEFAULT_INITIAL_CAPACITY 默认的初始化容量，即16；
DEFAULT_LOAD_FACTOR 默认的负载因子
TREEIFY_THRESHOLD 当一个槽(或叫bin、buket)的链表长度到达改阈值时，是将链表转换为红黑树的一个必要条件，注意只是一个必要条件，并不是充分条件，后面马上就会说明原因。
UNTREEIFY_THRESHOLD 当一个槽数据退化到该阈值时，红黑树将退化成链表；
MIN_TREEIFY_CAPACITY 当容量小于该值时，即使链表长度到达TREEIFY_THRESHOLD 也不会转换红黑树，而是通过resize()的方式进行扩容。所以别再说当链表长度大于8时就会转换红黑树了，这个条件不具备的情况下是不会转换的，具体代码在treeifyBin()方法中，下面也会讲到。

这里说一个反常识，可能是因为八股文背得多了，大家对HashMap链表转红黑树慢慢的认为是一个很容易发生的情况，但是从源码中我们其实可以看到官方的一些理论数据如下，可见正常情况下一个HashMap中出现红黑树的可能性是非常低的。
 * Ideally, under random hashCodes, the frequency of * nodes in bins follows a Poisson distribution * (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a * parameter of about 0.5 on average for the default resizing * threshold of 0.75, although with a large variance because of * resizing granularity. Ignoring variance, the expected * occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / * factorial(k)). The first values are: * * 0:    0.60653066 * 1:    0.30326533 * 2:    0.07581633 * 3:    0.01263606 * 4:    0.00157952 * 5:    0.00015795 * 6:    0.00001316 * 7:    0.00000094 * 8:    0.00000006 * more: less than 1 in ten million
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HashMap的构造方法

     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {         if (initialCapacity < 0)             throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);         if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)             initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;         if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))             throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);         this.loadFactor = loadFactor;         this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); //这个方法也很有意思，后面会讲     }     public HashMap(int initialCapacity) {         this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);     }      public HashMap() {         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;      }      public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;         putMapEntries(m, false);     }
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这里值得注意的是，在构造方法中，除最后一个构造方法外，其他构造方法中并没有真的去初始化我们熟悉的链桶结构。

那什么时候初始化的呢？其实是在put()数据时才会触发真正的初始化，这里我理解为一种延迟初始化的策略。

还有一个常见的说法是在能够明确集合大概容量的情况下推荐使用HashMap(int initialCapacity)的方式进行构造，原因主要是这样减少了因为容量增长导致的resize()操作。

关于Hash()

HashMap的hash方法比较有意思，也能引一些代码细节上的思考。

    static final int hash(Object key) {         int h;         return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);     }
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为什么需要(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 即将key的hashcode的前16位与后16位进行异或操作。

在说原因之前我们看下这个hash值的使用场景一般是在计算一个key/value应该落在table[]的哪个槽里，会对key进行hash(key)操作，得到一个hash值，而槽的index的计算方式一般是(n - 1) & hash这里n 一般为2的整数次方，所以n-1的二级制一般是都是1，如8-1的二进制是111，16-1=binary:1111，所以(n-1)&hash肯定是小于等于n-1的，所以当hash满足随机性，其计算出来的index也具备随机性。那为何不直接使用hashCode呢？为啥还要多此一举搞一个异或呢？

这是因为通常情况下n的值不会特别大，这种计算方式往往只能与hash的后几位进行运算，这样就可能出现一些高位不同，地位相同的hash值计算出同一个结果，导致冲突概率增加。

所以回过来看一下(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16) 就能够理解一些了，将高位16位与低16位进行异或，让高位的随机性影响到地位，从而达到让冲突的概率更低的效果。

是不是很巧妙。

//先到这，待更新