关于HashMap的一些疑问与解答

 

 

1.为什么TREEIFY_THRESHOLD要是8？

　　treefy是有成本的，新增或删除元素时有额外的操作，同时TreeNode是普通Node体积的二倍，因而需要一个平衡点。
　　随机hashcode下符合泊松分布，
　　* 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
　　一个桶内8个元素的概率为一亿分之六；
　　当情况发生时，说明hashcode设计的不合理，此时会有大量碰撞，这种情况下维护树就是有必要的。
　　这个值越小，树化的影响就越强力，当小于8时，就可能导致频繁的树化，增加维护成本。

　　普通Node内部维护的属性有：

　　　　int hash,
　　　　K key,
　　　　V val,
　　　　Node<K,V> next

　　TreeNode维护的属性有：

　　    int hash,
   　　 K key,
  　　  V val,
   　　 Node<K,V> next
   　　 以及
    　　TreeNode<K,V> parent;
    　　TreeNode<K,V> left;
    　　TreeNode<K,V> right;
   　　 TreeNode<K,V> prev;

　　大约是普通Node大小的2倍

2.为什么put方法中的hash值要再进行一次加工，为何要使用 ( h = k.hashCode() ) ^ ( h >>> 16 ) 操作？

　　计算桶位置的方法为 (tab.length - 1) & hash
　　一般来说,hashmap的长度不会过大，不会超过65536（1 << 16），只有hash的低16（左右）位参与计算，如果直接将 k.hashCode() 当作hash进行位置计算的话，
　　则其中的高16（左右）位信息并未参与计算，而 ( h = k.hashCode() ) ^ ( h >>> 16 ) 算法将高16位中的信息加以利用，得出低16位更加随机的hash,
　　从而使桶的分布更佳均匀，使用^运算而不是&或者|，是因为^不会使结果有概率上的偏向性。
　　tab.length固定为2的次方，二进制即为最高位有效位为1，
　　其余位均为0的数字，tab.length - 1即为所有有效位均为1的二进制数字.
　　hash对其求&，则获得的值x >= 0 且x <= tab.length - 1，共 tab.length 个，且分布完全依赖于hash的与tab.length - 1位数相同的低位。

3.扩容时扩大多少，为什么？
　　容量扩大为原来的二倍（ oldCap << 1 ），该方法配合寻桶算法 hash & (newCap - 1) 使用，
　　使得扩容后元素在新数组中分布均匀（newCap - 1二进制最高有效位对应的hash相应的位如果为1，则桶位置下标为（原来的下表 + oldCap），若为0，则桶位置不变，
　　0，1是依赖于hashcode的，随机的，所以理论上是均匀的）