HashMap 与 ArrayList同样的数据，哪个会先内存溢出，你知道吗？

HashMap存放数据过多的话，会出现内存溢出，代码如下：

这个例子，我经过多次运算，发现在40万的数据并不会内存溢出，如果要复现此问题，需要修改idea的内存配置，才会复现。但现在的机器的内存逐渐的增大，硬件配置的提高，应该可以容纳更多的数据。本人机器是windows64，内存12G配置，idea的配置为 -Xms286M -Xmx1024M，在单独运行此程序时，数据量加到千万级别才会复现出此问题。但在生产环境中，如果放的是复杂对象，可能同样配置的机器存放的数据量会小一些。

但如果换成list存放，则同样的配置存放的数据比HashMap要多一些，本人就针对此现象进行分析一下几点：

• HashMap和ArrayList的长度都是动态增加的，不过两者的扩容机制不同，而JDK1.8中，HashMap采用位桶+链表+红黑树实现，当链表长度超过阈值（8）时，将链表转换为红黑树，这样大大减少了查找时间。。也就是说HashMap比ArrayList多了一次封装，多出了一倍的对象。其中HashMap的扩容机制代码如下(resize(2 *table.length)这就是扩容核心代码)：

HashMap put 方法的部分代码

插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

所以hashMap的size大于数组的0.75倍时，就开始扩容，经过计算得知(怎么计算的，以文中例子来说，查找2的N次幂大于40万的最小值即为数组的最大长度，再乘以0.75，也就是最后一次扩容点，计算的结果是N=19)，在Map的size为393216时，符合了扩容条件，于是393216个元素开始搬家，要扩容则需要申请一个长度为1048576(当前长度的两倍，2的20次方)的数组，如果此时内存不足以支撑此运算，就会爆出内存溢出。这个就是这个问题的根本原因。

• 我们思考一下ArrayList的扩容策略，它是在小于数组长度的时候才会扩容1.5倍，经过计算得知，ArrayLsit在超过80万后(一次加两个元素，40万的两倍)，最近的一次扩容是在size为1005305时同样的道理，如果此时内存不足以申请扩容1.5倍时的数组，也会出现内存溢出。

综合来说，HashMap比ArrayList多了一层Entry的底层封装对象，多占用了内存，并且它的扩容策略是2倍长度的递增，同时还会根据阈值判断规则进行判断，因此相对于ArrayList来说，同样的数据，它就会优先内存溢出。

也许大家会想到，可以在声明时指定HashMap的默认长度和加载因子来减少此问题的发生，可以缓解此问题，可以不再频繁的进行数组扩容，但仍避免不了内存溢出问题，因为键值对的封装对象Entry还是少不了的，内存依然增长比较快，所以尽量让HashMap中的元素少量并简单一点。也可以根据需求以及系统的配置来计算出，自己放入map中的数据会不会造成内存溢出呢？