HashMap的默认容量和加载因子

我们先看看默认的构造器吧，以下为我本机的JDK6.0的源代码.

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1.     
2.     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
3. 
   
4.     
5.     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
6. 
   
7.     
8.     int threshold;
9. 
   
10.     public HashMap() {
11.         this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
12.         threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
13.         table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
14.         init();
15.     }

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从代码可以看出，默认的容量是16，而 threshold是16*0.75 = 12;
我们来看看增加的部分代码。

1.     public V put(K key, V value) {
2.         // 我们忽略掉这部分的代码，只看我们这里最关心的部分
3.         addEntry(hash, key, value, i); // 这里增加了一个Entry,我们看看代码
4.         return null;
5.     }
6. 
   
7.     void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
8.     Entry e = table[bucketIndex];
9.         table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, e);
10.         if (size++ >= threshold) // 这里是关键，一旦大于等于threshold的数值
11.             resize(2 * table.length); // 将会引起容量2倍的扩大
12.     }
13. 
    
14.     void resize(int newCapacity) {
15.         Entry[] oldTable = table;
16.         int oldCapacity = oldTable.length;
17.         if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
18.             threshold = Integer.MAX_VALUE;
19.             return;
20.         }
21. 
    
22.         Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 新的容器空间
23.         transfer(newTable); // 复制数据过去
24.         table = newTable;
25.         threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 重新计算threshold的值
26.     }

好了，我想我们已经清楚大部分了。
其中有一点，起始容量必须是2的幂次，这如何保证呢？我们来看看其构造方法

1.     public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
2.         // 忽略掉一部分代码....
3. 
   
4.         // Find a power of 2 >= initialCapacity
5.         // 重新查找不比指定数值大的最大的2的幂次数
6.         int capacity = 1;
7.         while (capacity < initialCapacity)
8.             capacity <<= 1;
9.         // 其它的初始化代码 ...
10.     }

好了，关于起始容量和加载因子的探讨我们就到这里了。我们应该有了一定的了解了。

总结：
    相对准确的估算数据量，将极大的影响HashMap的性能，因为resize是一个重新分配的过程，耗时应该是里面最大的。
    加载因子较小，会有更多的空间空闲，我不知道这个0.75是不是一个折中方案。也许0.9也是一个不错的选择，特别是那些数据量虽然很大，但不是经常变化的地方，比如公司人员，城市列表等相对比较固定的数据。