Question

HashMap的文档中有这样的短语：

如果初始容量大于最大条目数除以负载因子，则不会进行任何哈希操作。

请注意文档中的内容是 rehash ，而不是 resize -即使仅在调整大小时才会进行重新哈希；也就是说，当存储桶的内部尺寸变大两倍时。

当然HashMap提供了这样的构造函数，我们可以在其中定义此初始容量。

使用指定的初始容量和默认加载因子（0.75）构造一个空的HashMap。

好的，看起来很简单：

// these are NOT chosen randomly...    
List<String> list = List.of("DFHXR", "YSXFJ", "TUDDY", 
          "AXVUH", "RUTWZ", "DEDUC", "WFCVW", "ZETCU", "GCVUR");

int maxNumberOfEntries = list.size(); // 9
double loadFactor = 0.75;

int capacity = (int) (maxNumberOfEntries / loadFactor + 1); // 13

因此容量为13（内部为16-2的下一个幂），通过这种方式，我们保证文档不会重复。好的，我们来测试一下，但是首先介绍一种将进入HashMap并查看值的方法：

private static <K, V> void debugResize(Map<K, V> map, K key, V value) throws Throwable {

    Field table = map.getClass().getDeclaredField("table");
    table.setAccessible(true);
    Object[] nodes = ((Object[]) table.get(map));

    // first put
    if (nodes == null) {
        // not incrementing currentResizeCalls because
        // of lazy init; or the first call to resize is NOT actually a "resize"
        map.put(key, value);
        return;
    }

    int previous = nodes.length;
    map.put(key, value);
    int current = ((Object[]) table.get(map)).length;

    if (previous != current) {
        ++HashMapResize.currentResizeCalls;
        System.out.println(nodes.length + "   " + current);
    }
}

现在让我们对此进行测试：

static int currentResizeCalls = 0;

public static void main(String[] args) throws Throwable {

    List<String> list = List.of("DFHXR", "YSXFJ", "TUDDY",
            "AXVUH", "RUTWZ", "DEDUC", "WFCVW", "ZETCU", "GCVUR");
    int maxNumberOfEntries = list.size(); // 9
    double loadFactor = 0.75;
    int capacity = (int) (maxNumberOfEntries / loadFactor + 1);

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

    list.forEach(x -> {
        try {
            HashMapResize.debugResize(map, x, x);
        } catch (Throwable throwable) {
            throwable.printStackTrace();
        }
    });

    System.out.println(HashMapResize.currentResizeCalls);

}

好吧，resize被调用，因此条目被重新定义，而不是文档中所说的。

如前所述，密钥不是随机选择的。对它们进行了设置，以便它们在将存储桶转换为树时将触发static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;属性。确实不是这样，因为我们还需要打{{1}}才能使树出现。直到发生MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64，或者存储桶的大小增加一倍；因此，会发生条目的重新哈希处理。

我只能暗示为什么resize文档中的那句话是错误的，因为在Java-8之前的中，存储桶未转换为Tree；因此，从java-8开始，该属性将不再适用。由于我不确定这一点，因此我没有将其添加为答案。

Answer 1

文档中的一行

如果初始容量大于最大条目数除以负载系数，则将不会进行任何哈希操作。

实际上是在JDK 8（JEP 180）中添加树形实现之前的日期。您可以在JDK 1.6 HashMap documentation中看到此文本。实际上，本文是在引入Collections Framework（包括HashMap）时一直追溯到JDK 1.2。您可以在网上找到JDK 1.2文档的非官方版本，或者如果想亲自看看，可以从archives下载一个版本。

我相信直到添加树形实现之前，该文档都是正确的。但是，正如您所观察到的，在某些情况下它是不正确的。该策略不仅是如果条目数除以负载因数超过容量（实际上是表长度），可能会发生大小调整。如您所述，如果单个存储桶中的条目数超过TREEIFY_THRESHOLD（当前为8），但表长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY（当前为64），则调整大小也可能发生。

您可以在HashMap的treeifyBin()方法中看到此决定。

    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {

当单个存储桶中的条目超过TREEIFY_THRESHOLD时，到达代码的这一点。如果表大小等于或大于MIN_TREEIFY_CAPACITY，则此bin被树化；否则，只需调整表的大小即可。

请注意，在较小的表大小下，这可能会使垃圾箱中的条目比TREEIFY_THRESHOLD多得多。这并不难证明。首先，一些反思性的HashMap转储代码：

// run with --add-opens java.base/java.util=ALL-UNNAMED

static Class<?> classNode;
static Class<?> classTreeNode;
static Field fieldNodeNext;
static Field fieldHashMapTable;

static void init() throws ReflectiveOperationException {
    classNode = Class.forName("java.util.HashMap$Node");
    classTreeNode = Class.forName("java.util.HashMap$TreeNode");
    fieldNodeNext = classNode.getDeclaredField("next");
    fieldNodeNext.setAccessible(true);
    fieldHashMapTable = HashMap.class.getDeclaredField("table");
    fieldHashMapTable.setAccessible(true);
}

static void dumpMap(HashMap<?, ?> map) throws ReflectiveOperationException {
    Object[] table = (Object[])fieldHashMapTable.get(map);
    System.out.printf("map size = %d, table length = %d%n", map.size(), table.length);
    for (int i = 0; i < table.length; i++) {
        Object node = table[i];
        if (node == null)
            continue;
        System.out.printf("table[%d] = %s", i,
            classTreeNode.isInstance(node) ? "TreeNode" : "BasicNode");

        for (; node != null; node = fieldNodeNext.get(node))
            System.out.print(" " + node);
        System.out.println();
    }
}

现在，让我们添加一堆都属于同一存储桶的字符串。选择这些字符串，使它们的哈希值（由HashMap计算）均为0 mod 64。

public static void main(String[] args) throws ReflectiveOperationException {
    init();
    List<String> list = List.of(
        "LBCDD", "IKBNU", "WZQAG", "MKEAZ", "BBCHF", "KRQHE", "ZZMWH", "FHLVH",
        "ZFLXM", "TXXPE", "NSJDQ", "BXDMJ", "OFBCR", "WVSIG", "HQDXY");

    HashMap<String, String> map = new HashMap<>(1, 10.0f);

    for (String s : list) {
        System.out.println("===> put " + s);
        map.put(s, s);
        dumpMap(map);
    }
}

从初始表大小1和荒谬的负载因子开始，这会将8个条目放入单独的存储桶中。然后，每次添加另一个条目时，将调整表的大小（加倍），但所有条目最终都位于同一存储桶中。最终生成一张大小为64的表，其中一个存储桶具有长度为14的线性节点链（“基本节点”），然后添加下一个条目，最终将其转换为树。

程序输出如下：

===> put LBCDD
map size = 1, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD
===> put IKBNU
map size = 2, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU
===> put WZQAG
map size = 3, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG
===> put MKEAZ
map size = 4, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ
===> put BBCHF
map size = 5, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF
===> put KRQHE
map size = 6, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE
===> put ZZMWH
map size = 7, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH
===> put FHLVH
map size = 8, table length = 1
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH
===> put ZFLXM
map size = 9, table length = 2
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM
===> put TXXPE
map size = 10, table length = 4
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE
===> put NSJDQ
map size = 11, table length = 8
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ
===> put BXDMJ
map size = 12, table length = 16
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ
===> put OFBCR
map size = 13, table length = 32
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ OFBCR=OFBCR
===> put WVSIG
map size = 14, table length = 64
table[0] = BasicNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ OFBCR=OFBCR WVSIG=WVSIG
===> put HQDXY
map size = 15, table length = 64
table[0] = TreeNode LBCDD=LBCDD IKBNU=IKBNU WZQAG=WZQAG MKEAZ=MKEAZ BBCHF=BBCHF KRQHE=KRQHE ZZMWH=ZZMWH FHLVH=FHLVH ZFLXM=ZFLXM TXXPE=TXXPE NSJDQ=NSJDQ BXDMJ=BXDMJ OFBCR=OFBCR WVSIG=WVSIG HQDXY=HQDXY

HashMap重新哈希/调整大小容量

1 个答案: