一、简介

  • HashMap的源码我们之前解读过,数组加链表,链表过长时裂变为红黑树。自动扩容机制没细说,今天详细看一下

往期回顾:

二、扩容机制

先说结论:

  • hashmap的容量都是2的倍数,比如2,4,8,16,32,64 ...
  • 每次扩容都是扩一倍,2到4 ,4到8,8到16, 16到32 等等
  • 扩容因子:默认是0.75,也可以指定一个小数
  • 扩容时间点:当容器内的元素数量到达:容量*扩容因子 开始扩容

三、源码分析

(1)先看构造函数

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

默认的构造函数指定了扩容因子:0.75, 默认容量是16

public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

指定初始容量,默认扩容因子:0.75

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);
}

同时指定初始容量和扩容因子

/**
* The next size value at which to resize (capacity * load factor).
*
* @serial
*/
int threshold;
  • 注意这个变量:下一个要扩容的值,扩容容量,容量*扩容因子
  • 看这一句:this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
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;
}
  • 这个方法是取给定值四舍五入之后的2的倍数,比如3—->4 ,15->16, 27->32
  • 至此准备工作就做好了,下面看put方法

(2)put方法

public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
} final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// ① 最开始table为null, 调用resize()方法
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;
// ② 结束的时候判断容量是不是大于扩容容量,大于则调用resize方法
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
  • ① 最开始table为null, 调用resize()方法
  • ② 结束的时候判断容量是不是大于扩容容量,大于则调用resize()方法
  • 看resize()方法
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
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
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) {
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;
}
  • 先分析第一种情况:Map map = new HashMap();
  • 走最后一个分支 , 容量为16,扩容容量为12
else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
  • 分析第二种情况:Map map = new HashMap(20);
  • 走第二个分支,前面分析过,threshold = tableSizeFor(20) 为 32
  • 新容量newcap = oldThr 为32
// 容量
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
  • 新扩容容量newThr = newCap * loadFactor 为 24
// 扩容容量
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
  • 分析第三种情况:上面的map已经插入24个元素,新插入一个要扩容
  • 走第一个分支,oldCap=32,oldThr=24
  • 扩容:newCap = oldCap << 1 为64
  • 扩扩容容量newThr = oldThr << 1 为48

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
}
  • 最后是复制元素到新的table
  • 单个元素直接复制
  • 如果是树,调用树的复制方法
  • 如果是链表,循环链表复制

欢迎关注微信公众号:丰极,更多技术学习分享。

HashMap自动扩容机制源码详解的更多相关文章

  1. Activiti架构分析及源码详解

    目录 Activiti架构分析及源码详解 引言 一.Activiti设计解析-架构&领域模型 1.1 架构 1.2 领域模型 二.Activiti设计解析-PVM执行树 2.1 核心理念 2. ...

  2. spring事务详解(三)源码详解

    系列目录 spring事务详解(一)初探事务 spring事务详解(二)简单样例 spring事务详解(三)源码详解 spring事务详解(四)测试验证 spring事务详解(五)总结提高 一.引子 ...

  3. 源码详解系列(六) ------ 全面讲解druid的使用和源码

    简介 druid是用于创建和管理连接,利用"池"的方式复用连接减少资源开销,和其他数据源一样,也具有连接数控制.连接可靠性测试.连接泄露控制.缓存语句等功能,另外,druid还扩展 ...

  4. 源码详解系列(七) ------ 全面讲解logback的使用和源码

    什么是logback logback 用于日志记录,可以将日志输出到控制台.文件.数据库和邮件等,相比其它所有的日志系统,logback 更快并且更小,包含了许多独特并且有用的特性. logback ...

  5. RocketMQ源码详解 | Consumer篇 · 其一:消息的 Pull 和 Push

    概述 当消息被存储后,消费者就会将其消费. 这句话简要的概述了一条消息的最总去向,也引出了本文将讨论的问题: 消息什么时候才对被消费者可见? 是在 page cache 中吗?还是在落盘后?还是像 K ...

  6. 源码详解系列(八) ------ 全面讲解HikariCP的使用和源码

    简介 HikariCP 是用于创建和管理连接,利用"池"的方式复用连接减少资源开销,和其他数据源一样,也具有连接数控制.连接可靠性测试.连接泄露控制.缓存语句等功能,另外,和 dr ...

  7. Mybatis源码详解系列(四)--你不知道的Mybatis用法和细节

    简介 这是 Mybatis 系列博客的第四篇,我本来打算详细讲解 mybatis 的配置.映射器.动态 sql 等,但Mybatis官方中文文档对这部分内容的介绍已经足够详细了,有需要的可以直接参考. ...

  8. 数据结构与算法系列2 线性表 使用java实现动态数组+ArrayList源码详解

    数据结构与算法系列2 线性表 使用java实现动态数组+ArrayList源码详解 对数组有不了解的可以先看看我的另一篇文章,那篇文章对数组有很多详细的解析,而本篇文章则着重讲动态数组,另一篇文章链接 ...

  9. [转]【视觉 SLAM-2】 视觉SLAM- ORB 源码详解 2

    转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.c ...

随机推荐

  1. mongdb分片

    实验环境 主机              IP                虚拟通道 centos1       192.168.3.10         vmnet8 centos2       ...

  2. html基础 有语义的布局标签

  3. Bom 基本使用以及定时器 倒计时案例

    BOM 是浏览器对象模型 它提供了独立内容而与浏览器窗口进行交互的对象,其核心对象是window 窗口加载事件 注意:window.onload 就可以吧JS代码写在页面元素的上方,因为onload是 ...

  4. MySQL_事务(四大特性)

    本文转载:https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html 事务是MySQL等关系型数据库区别于NoSQL的重要方面,是保证数据一致性的重要手段.本文将首 ...

  5. 【基因组学】maker的安装和注释

    本文默认读者有一定的生信基础,没有基础的可以阅读以前的笔记内容. maker作为比较受人认可的基因组注释软件,其流程较为清晰简单. 不知何故,我的conda无法安装maker,故而采用手动安装方式. ...

  6. 图解GNN:A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

    1.图是什么? 本文给出得图的定义为:A graph represents the relations (edges) between a collection of entities (nodes) ...

  7. yum安装软件时,出现"No package XXX available"的解决办法

    第一种: 依次执行以下命令解决 1,cd /home 2,wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noa ...

  8. “伏魔”赏金 | WebShell检测之「模拟污点引擎」首次公测,邀你来战!

    安全是一个动态的过程,攻防对抗如同在赛博世界里降妖伏魔,其要义是:取彼之长,补己之短.--伏魔引擎的诞生 伏魔引擎挑战赛 注册时间: 2022.01.10 00:00:00 - 2022.01.24 ...

  9. MATLAB中拟合算法刚入门

    %%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本 ...

  10. 《剑指offer》面试题47. 礼物的最大价值

    问题描述 在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物,每个礼物都有一定的价值(价值大于 0).你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物,并每次向右或者向下移动一格.直到到达棋盘的右下角.给定一个棋盘及 ...