每个 Java 程序员都得了解 HashMap 的扩容机制
美团一面：说说 HashMap 的扩容机制吧
看完这篇，如果你还不懂 HashMap 的扩容机制，那我就哭了！
看完这篇还不懂HashMap的扩容机制，那我要哭了~
因为没给学弟讲明白HashMap的扩容机制，小二哭的稀里哗啦~
HashMap 发出的 Warning：这是《Java 程序员进阶之路》专栏的第 56 篇。那天，小二垂头丧气地跑来给我诉苦，“老王，有个学弟小默问我‘ HashMap 的扩容机制’，我愣是支支吾吾讲了半天，没给他讲明白，讲到最后我内心都是崩溃的，差点哭出声！”
我安慰了小二好一会，他激动的情绪才稳定下来。我给他说，HashMap 的扩容机制本来就很难理解，尤其是 JDK8 新增了红黑树之后。先基于 JDK7 讲，再把红黑树那块加上去就会容易理解很多。
小二这才恍然大悟，佩服地点了点头。
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大家都知道，数组一旦初始化后大小就无法改变了，所以就有了 ArrayList这种“动态数组”，可以自动扩容。
HashMap 的底层用的也是数组。向 HashMap 里不停地添加元素，当数组无法装载更多元素时，就需要对数组进行扩容，以便装入更多的元素。
当然了，数组是无法自动扩容的，所以如果要扩容的话，就需要新建一个大的数组，然后把小数组的元素复制过去。
HashMap 的扩容是通过 resize 方法来实现的，JDK 8 中融入了红黑树，比较复杂，为了便于理解，就还使用 JDK 7 的源码，搞清楚了 JDK 7 的，我们后面再详细说明 JDK 8 和 JDK 7 之间的区别。
resize 方法的源码：
// newCapacity为新的容量
void resize(int newCapacity) {
// 小数组，临时过度下
Entry[] oldTable = table;
// 扩容前的容量
int oldCapacity = oldTable.length;
// MAXIMUM_CAPACITY 为最大容量，2 的 30 次方 = 1<<30
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
// 容量调整为 Integer 的最大值 0x7fffffff（十六进制）=2 的 31 次方-1
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 初始化一个新的数组（大容量）
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
// 把小数组的元素转移到大数组中
transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));
// 引用新的大数组
table = newTable;
// 重新计算阈值
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
}
代码注释里出现了左移（<<），这里简单介绍一下：
a=39
b = a << 2
十进制 39 用 8 位的二进制来表示，就是 00100111，左移两位后是 10011100（低位用 0 补上），再转成十进制数就是 156。
移位运算通常可以用来代替乘法运算和除法运算。例如，将 0010011（39）左移两位就是 10011100（156），刚好变成了原来的 4 倍。
实际上呢，二进制数左移后会变成原来的 2 倍、4 倍、8 倍。
transfer 方法用来转移，将小数组的元素拷贝到新的数组中。
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
// 新的容量
int newCapacity = newTable.length;
// 遍历小数组
for (Entry e : table) {
while(null != e) {
// 拉链法，相同 key 上的不同值
Entry next = e.next;
// 是否需要重新计算 hash
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
// 根据大数组的容量，和键的 hash 计算元素在数组中的下标
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 同一位置上的新元素被放在链表的头部
e.next = newTable[i];
// 放在新的数组上
newTable[i] = e;
// 链表上的下一个元素
e = next;
}
}
}
e.next = newTable[i]，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到链表的尾部（如果发生了hash冲突的话），这一点和 JDK 8 有区别。
在旧数组中同一个链表上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上（仔细看下面的内容，会解释清楚这一点）。
假设 hash 算法（之前的章节有讲到，点击链接再温故一下）就是简单的用键的哈希值（一个 int 值）和数组大小取模（也就是 hashCode % table.length）。
继续假设：
- 数组 table 的长度为 2
- 键的哈希值为 3、7、5
取模运算后，哈希冲突都到 table[1] 上了，因为余数为 1。那么扩容前的样子如下图所示。
小数组的容量为 2， key 3、7、5 都在 table[1] 的链表上。
假设负载因子 loadFactor 为 1，也就是当元素的实际大小大于 table 的实际大小时进行扩容。
扩容后的大数组的容量为 4。
- key 3 取模（3%4）后是 3，放在 table[3] 上。
- key 7 取模（7%4）后是 3，放在 table[3] 上的链表头部。
- key 5 取模（5%4）后是 1，放在 table[1] 上。
按照我们的预期，扩容后的 7 仍然应该在 3 这条链表的后面，但实际上呢？ 7 跑到 3 这条链表的头部了。针对 JDK 7 中的这个情况，JDK 8 做了哪些优化呢？
看下面这张图。
n 为 table 的长度，默认值为 16。
- n-1 也就是二进制的 0000 1111（1X+1X+1X+1X=1+2+4+8=15）；
- key1 哈希值的最后 8 位为 0000 0101
- key2 哈希值的最后 8 位为 0001 0101（和 key1 不同）
- 做与运算后发生了哈希冲突，索引都在（0000 0101）上。
扩容后为 32。
- n-1 也就是二进制的 0001 1111（1X+1X+1X+1X+1X=1+2+4+8+16=31），扩容前是 0000 1111。
- key1 哈希值的低位为 0000 0101
- key2 哈希值的低位为 0001 0101（和 key1 不同）
- key1 做与运算后，索引为 0000 0101。
- key2 做与运算后，索引为 0001 0101。
新的索引就会发生这样的变化：
- 原来的索引是 5（0 0101）
- 原来的容量是 16
- 扩容后的容量是 32
- 扩容后的索引是 21（1 0101），也就是 5+16，也就是原来的索引+原来的容量
也就是说，JDK 8 不需要像 JDK 7 那样重新计算 hash，只需要看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话就表示索引没变，是1的话，索引就变成了“原索引+原来的容量”。
JDK 8 的这个设计非常巧妙，既省去了重新计算hash的时间，同时，由于新增的1 bit是0还是1是随机的，因此扩容的过程，可以均匀地把之前的节点分散到新的位置上。
woc，只能说 HashMap 的作者 Doug Lea、Josh Bloch、Arthur van Hoff、Neal Gafter 真的强——的一笔。
JDK 8 扩容的源代码：
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize上限
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 小数组复制到大数组
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
// 链表优化重 hash 的代码块
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原来的索引
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 索引+原来的容量
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805