HashMap的扩容机制---resize()

虽然在hashmap的原理里面有这段，但是这个单独拿出来讲rehash或者resize()也是极好的。

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---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。

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。

1. void resize(int newCapacity) {   //传入新的容量
2. Entry[] oldTable = table;    //引用扩容前的Entry数组
3. int oldCapacity = oldTable.length;
4. if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {  //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
5. 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
6. return;
7. }
8. Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];  //初始化一个新的Entry数组
9. transfer(newTable);                         //！！将数据转移到新的Entry数组里
10. table = newTable;                           //HashMap的table属性引用新的Entry数组
11. threshold = (int) (newCapacity * loadFactor);//修改阈值
12. }

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。

1. void transfer(Entry[] newTable) {
2. Entry[] src = table;                   //src引用了旧的Entry数组
3. int newCapacity = newTable.length;
4. for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组
5. Entry<K, V> e = src[j];             //取得旧Entry数组的每个元素
6. if (e != null) {
7. 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）
8. do {
9. Entry<K, V> next = e.next;
10. int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置
11. e.next = newTable[i]; //标记[1]
12. newTable[i] = e;      //将元素放在数组上
13. e = next;             //访问下一个Entry链上的元素
14. } while (e != null);
15. }
16. }
17. }

1. static int indexFor(int h, int length) {
2. return h & (length - 1);
3. }

文章中间部分:四、存储实现；详细解释了为什么indexFor方法中要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。

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。

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。

1. /**
2. * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
3. * accord with initial capacity target held in field threshold.
4. * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
5. * elements from each bin must either stay at same index, or move
6. * with a power of two offset in the new table.
7. *
8. * @return the table
9. */
10. 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对应的哈希与高位运算结果。

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：

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：

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:

 1 final Node<K,V>[] resize() {
 2     Node<K,V>[] oldTab = table;
 3     int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
 4     int oldThr = threshold;
 5     int newCap, newThr = 0;
 6     if (oldCap > 0) {
 7         // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
 8         if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
 9             threshold = Integer.MAX_VALUE;
10             return oldTab;
11         }
12         // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
13         else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
14                  oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
15             newThr = oldThr << 1; // double threshold
16     }
17     else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
18         newCap = oldThr;
19     else {               // zero initial threshold signifies using defaults
20         newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
21         newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
22     }
23     // 计算新的resize上限
24     if (newThr == 0) {
25
26         float ft = (float)newCap * loadFactor;
27         newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
28                   (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
29     }
30     threshold = newThr;
31     @SuppressWarnings({"rawtypes"，"unchecked"})
32         Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
33     table = newTab;
34     if (oldTab != null) {
35         // 把每个bucket都移动到新的buckets中
36         for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
37             Node<K,V> e;
38             if ((e = oldTab[j]) != null) {
39                 oldTab[j] = null;
40                 if (e.next == null)
41                     newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
42                 else if (e instanceof TreeNode)
43                     ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
44                 else { // 链表优化重hash的代码块
45                     Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
46                     Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
47                     Node<K,V> next;
48                     do {
49                         next = e.next;
50                         // 原索引
51                         if ((e.hash & oldCap) == 0) {
52                             if (loTail == null)
53                                 loHead = e;
54                             else
55                                 loTail.next = e;
56                             loTail = e;
57                         }
58                         // 原索引+oldCap
59                         else {
60                             if (hiTail == null)
61                                 hiHead = e;
62                             else
63                                 hiTail.next = e;
64                             hiTail = e;
65                         }
66                     } while ((e = next) != null);
67                     // 原索引放到bucket里
68                     if (loTail != null) {
69                         loTail.next = null;
70                         newTab[j] = loHead;
71                     }
72                     // 原索引+oldCap放到bucket里
73                     if (hiTail != null) {
74                         hiTail.next = null;
75                         newTab[j + oldCap] = hiHead;
76                     }
77                 }
78             }
79         }
80     }
81     return newTab;
82 }