如何选择HashMap的默认容量

发布时间：2021-09-14 13:47:04 作者：柒染
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如何选择HashMap的默认容量，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

集合是Java开发日常开发中经常会使用到的，而作为一种典型的K-V结构的数据结构，HashMap对于Java开发者一定不陌生。

在日常开发中，我们经常会像如下方式以下创建一个HashMap：

Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();

但是，大家有没有想过，上面的代码中，我们并没有给HashMap指定容量，那么，这时候一个新创建的HashMap的默认容量是多少呢？为什么呢？

本文就来分析下这个问题。

什么是容量

在Java中，保存数据有两种比较简单的数据结构：数组和链表。数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；而链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。HashMap就是将数组和链表组合在一起，发挥了两者的优势，我们可以将其理解为链表的数组。

在HashMap中，有两个比较容易混淆的关键字段：size和capacity ，这其中capacity就是Map的容量，而size我们称之为Map中的元素个数。

简单打个比方你就更容易理解了：HashMap就是一个“桶”，那么容量（capacity）就是这个桶当前最多可以装多少元素，而元素个数（size）表示这个桶已经装了多少元素。

如以下代码：

Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();

map.put("hollis", "hollischuang");



Class<?> mapType = map.getClass();

Method capacity = mapType.getDeclaredMethod("capacity");

capacity.setAccessible(true);

System.out.println("capacity : " + capacity.invoke(map));



Field size = mapType.getDeclaredField("size");

size.setAccessible(true);

System.out.println("size : " + size.get(map));

输出结果：

capacity : 16、size : 1

上面我们定义了一个新的HashMap，并向其中put了一个元素，然后通过反射的方式打印capacity和size，其容量是16，已经存放的元素个数是1。

通过前面的例子，我们发现了，当我们创建一个HashMap的时候，如果没有指定其容量，那么会得到一个默认容量为16的Map，那么，这个容量是怎么来的呢？又为什么是这个数字呢？

容量与哈希

要想讲清楚这个默认容量的缘由，我们要首先要知道这个容量有什么用？

我们知道，容量就是一个HashMap中"桶"的个数，那么，当我们想要往一个HashMap中put一个元素的时候，需要通过一定的算法计算出应该把他放到哪个桶中，这个过程就叫做哈希（hash），对应的就是HashMap中的hash方法。

我们知道，hash方法的功能是根据Key来定位这个K-V在链表数组中的位置的。也就是hash方法的输入应该是个Object类型的Key，输出应该是个int类型的数组下标。如果让你设计这个方法，你会怎么做？

其实简单，我们只要调用Object对象的hashCode()方法，该方法会返回一个整数，然后用这个数对HashMap的容量进行取模就行了。

如果真的是这么简单的话，那HashMap的容量设置就会简单很多了，但是考虑到效率等问题，HashMap的hash方法实现还是有一定的复杂的。

hash的实现

接下来就介绍下HashMap中hash方法的实现原理。(下面部分内容参考自我的文章：全网把Map中的hash()分析的最透彻的文章，别无二家。PS：网上的关于HashMap的hash方法的分析的文章，很多都是在我这篇文章的基础上"衍生"过来的。）

具体实现上，由两个方法int hash(Object k)和int indexFor(int h, int length)来实现。

hash ：该方法主要是将Object转换成一个整型。
indexFor ：该方法主要是将hash生成的整型转换成链表数组中的下标。

为了聚焦本文的重点，我们只来看一下indexFor方法。我们先来看下Java 7（Java8中虽然没有这样一个单独的方法，但是查询下标的算法也是和Java 7一样的）中该实现细节：

static int indexFor(int h, int length) {

    return h & (length-1);

}

indexFor方法其实主要是将hashcode换成链表数组中的下标。其中的两个参数h表示元素的hashcode值，length表示HashMap的容量。那么return h & (length-1) 是什么意思呢？

其实，他就是取模。Java之所有使用位运算(&)来代替取模运算(%)，最主要的考虑就是效率。

位运算(&)效率要比代替取模运算(%)高很多，主要原因是位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，因此处理速度非常快。

那么，为什么可以使用位运算(&)来实现取模运算(%)呢？这实现的原理如下：

X % 2^n = X & (2^n – 1)

假设n为3，则2^3 = 8，表示成2进制就是1000。2^3 -1 = 7 ，即0111。

此时X & (2^3 – 1) 就相当于取X的2进制的最后三位数。

从2进制角度来看，X / 8相当于 X >> 3，即把X右移3位，此时得到了X / 8的商，而被移掉的部分(后三位)，则是X % 8，也就是余数。

上面的解释不知道你有没有看懂，没看懂的话其实也没关系，你只需要记住这个技巧就可以了。或者你可以找几个例子试一下。

6 % 8 = 6 ，6 & 7 = 6



10 & 8 = 2 ，10 & 7 = 2

运算过程如下如：

如何选择HashMap的默认容量

所以，return h & (length-1);只要保证length的长度是2^n 的话，就可以实现取模运算了。

所以，因为位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，所以位运算要比取模运算的效率更高，所以HashMap在计算元素要存放在数组中的index的时候，使用位运算代替了取模运算。之所以可以做等价代替，前提是要求HashMap的容量一定要是2^n 。

那么，既然是2^n ，为啥一定要是16呢？为什么不能是4、8或者32呢？

关于这个默认容量的选择，JDK并没有给出官方解释，笔者也没有在网上找到关于这个任何有价值的资料。（如果哪位有相关的权威资料或者想法，可以留言交流）

根据作者的推断，这应该就是个经验值（Experience Value），既然一定要设置一个默认的2^n 作为初始值，那么就需要在效率和内存使用上做一个权衡。这个值既不能太小，也不能太大。

太小了就有可能频繁发生扩容，影响效率。太大了又浪费空间，不划算。

所以，16就作为一个经验值被采用了。

在JDK 8中，关于默认容量的定义为：static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 ，其故意把16写成1<<4，就是提醒开发者，这个地方要是2的幂。值得玩味的是：注释中的 aka 16 也是1.8中新增的，

那么，接下来我们再来谈谈，HashMap是如何保证其容量一定可以是2^n 的呢？如果用户自己设置了的话又会怎么样呢？

关于这部分，HashMap在两个可能改变其容量的地方都做了兼容处理，分别是指定容量初始化时以及扩容时。

指定容量初始化

当我们通过HashMap(int initialCapacity)设置初始容量的时候，HashMap并不一定会直接采用我们传入的数值，而是经过计算，得到一个新值，目的是提高hash的效率。(1->1、3->4、7->8、9->16)

在JDK 1.7和JDK 1.8中，HashMap初始化这个容量的时机不同。JDK 1.8中，在调用HashMap的构造函数定义HashMap的时候，就会进行容量的设定。而在JDK 1.7中，要等到第一次put操作时才进行这一操作。

看一下JDK是如何找到比传入的指定值大的第一个2的幂的：

int n = cap - 1;

n |= n >>> 1;

n |= n >>> 2;

n |= n >>> 4;

n |= n >>> 8;

n |= n >>> 16;

return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;

上面的算法目的挺简单，就是：根据用户传入的容量值（代码中的cap），通过计算，得到第一个比他大的2的幂并返回。

请关注上面的几个例子中，蓝色字体部分的变化情况，或许你会发现些规律。5->8、9->16、19->32、37->64都是主要经过了两个阶段。

Step 1，5->7
Step 2，7->8
Step 1，9->15
Step 2，15->16
Step 1，19->31
Step 2，31->32

对应到以上代码中，Step1：

n |= n >>> 1;

n |= n >>> 2;

n |= n >>> 4;

n |= n >>> 8;

n |= n >>> 16;

对应到以上代码中，Step2：

return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;

Step 2 比较简单，就是做一下极限值的判断，然后把Step 1得到的数值+1。

Step 1 怎么理解呢？其实是对一个二进制数依次向右移位，然后与原值取或。其目的对于一个数字的二进制，从第一个不为0的位开始，把后面的所有位都设置成1。

随便拿一个二进制数，套一遍上面的公式就发现其目的了：

1100 1100 1100 >>>1 = 0110 0110 0110

1100 1100 1100 | 0110 0110 0110 = 1110 1110 1110

1110 1110 1110 >>>2 = 0011 1011 1011

1110 1110 1110 | 0011 1011 1011 = 1111 1111 1111

1111 1111 1111 >>>4 = 1111 1111 1111

1111 1111 1111 | 1111 1111 1111 = 1111 1111 1111

通过几次无符号右移和按位或运算，我们把1100 1100 1100转换成了1111 1111 1111 ，再把1111 1111 1111加1，就得到了1 0000 0000 0000，这就是大于1100 1100 1100的第一个2的幂。

好了，我们现在解释清楚了Step 1和Step 2的代码。就是可以把一个数转化成第一个比他自身大的2的幂。

但是还有一种特殊情况套用以上公式不行，这些数字就是2的幂自身。如果数字4套用公式的话。得到的会是 8，不过其实这个问题也被解决了，具体验证办法及JDK的解决方案见全网把Map中的hash()分析的最透彻的文章，别无二家。这里就不再展开了。

总之，HashMap根据用户传入的初始化容量，利用无符号右移和按位或运算等方式计算出第一个大于该数的2的幂。

扩容

除了初始化的时候会指定HashMap的容量，在进行扩容的时候，其容量也可能会改变。

HashMap有扩容机制，就是当达到扩容条件时会进行扩容。HashMap的扩容条件就是当HashMap中的元素个数（size）超过临界值（threshold）时就会自动扩容。

在HashMap中，threshold = loadFactor * capacity。

loadFactor是装载因子，表示HashMap满的程度，默认值为0.75f，设置成0.75有一个好处，那就是0.75正好是3/4，而capacity又是2的幂。所以，两个数的乘积都是整数。

对于一个默认的HashMap来说，默认情况下，当其size大于12(16*0.75)时就会触发扩容。

下面是HashMap中的扩容方法(resize)中的一段：

if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&

                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)

    newThr = oldThr << 1; // double threshold

}

从上面代码可以看出，扩容后的table大小变为原来的两倍，这一步执行之后，就会进行扩容后table的调整，这部分非本文重点，省略。

可见，当HashMap中的元素个数（size）超过临界值（threshold）时就会自动扩容，扩容成原容量的2倍，即从16扩容到32、64、128 …

所以，通过保证初始化容量均为2的幂，并且扩容时也是扩容到之前容量的2倍，所以，保证了HashMap的容量永远都是2的幂。

HashMap作为一种数据结构，元素在put的过程中需要进行hash运算，目的是计算出该元素存放在hashMap中的具体位置。hash运算的过程其实就是对目标元素的Key进行hashcode，再对Map的容量进行取模，而JDK 的工程师为了提升取模的效率，使用位运算代替了取模运算，这就要求Map的容量一定得是2的幂。而作为默认容量，太大和太小都不合适，所以16就作为一个比较合适的经验值被采用了。为了保证任何情况下Map的容量都是2的幂，HashMap在两个地方都做了限制。首先是，如果用户制定了初始容量，那么HashMap会计算出比该数大的第一个2的幂作为初始容量。另外，在扩容的时候，也是进行成倍的扩容，即4变成8，8变成16。

如何选择HashMap的默认容量

什么是容量

容量与哈希

hash的实现

指定容量初始化

扩容

关于如何选择HashMap的默认容量问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

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