HashMap的初始容量(initialCapacity)和装载因子(loadFactor)

按HashMap源码里的那种重构方法，如果reHash过多，显然会影响性能。所以为了防止过多的reHash，我们需要自己配置HashMap的装载因子loadFactor和初始的table容量capacity的大小（可以在构造函数里配或者调用方法配）。

很容易理解，如果我们已经知道我们使用的HashMap一般情况的存储在1W对以上，你给它一个默认的16的初始的table容量，默认reHash每次容量翻倍，这得重构多少次呀！（如果装载因子为1，还得要约5～6次）。但是如果我们的对HashMap的容量需求不是很大，你给它一个默认1W的容量，显然又浪费宝贵的空间了。至于这两个参数的选择可以自己去把握，甚至可以设定动态绑定：分析历史数据，找出规律，或者预测未来的走向找出规律。对HashMap这两个参数实现一个动态的调整。比如早上8点～9点A业务比较忙，它对应的HashMap可以提前多给些空间，而10点以后B业务使用的HashMap比较忙，A相对清闲，可以缩减A的空间给B。

如果从数据库的表中读取记录存入HashMap中，完全可以根据记录的行数(row size)来初始化HashMap的容量，这样就可以达到reHash的最少次数，同时也保证了HashMap所需的最小容量：

比如：通过SQL语句： select count(字段) as rowSize from 表

提到行数： rowSize = 30

那么我们在定义HashMap的时候： HashMap h = new HashMap(rowSize,1f);



下面是HashMap的相关源代码部分：
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//HashMap的构造

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);

        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = (int)(capacity * loadFactor);
        table = new Entry[capacity];       

        init();
    }



public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }



//添加新的项目
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
 Entry e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, e);
        if (size++ >= threshold)  //注意理解这里，当前的实际大小(size)与threshold相等时，就将当前的容量扩大一倍
        {         
         resize(2 * table.length);
        }
    }



//重构大小
void resize(int newCapacity) {
        Entry[] oldTable = table;
        int oldCapacity = oldTable.length;
        if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }

        Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
        transfer(newTable);
        table = newTable;
        threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    }