等于大于号 HashMap 源码详细分析(2)

默认情况下，HashMap 初始容量是16，负载因子为 0.75。这里并没有默认阈值，原因是阈值可由容量乘上负载因子计算而来（注释中有说明），即threshold = capacity * loadFactor。但当你仔细看构造方法3时，会发现阈值并不是由上面公式计算而来，而是通过一个方法算出来的。这是不是可以说明 threshold 变量的注释有误呢？还是仅这里进行了特殊处理，其他地方遵循计算公式呢？关于这个疑问，这里也先不说明，后面在分析扩容方法时，再来解释这个问题。接下来，我们来看看初始化 threshold 的方法长什么样的的，源码如下：

上面的代码长的有点不太好看，反正我第一次看的时候不明白它想干啥。不过后来在纸上画画，知道了它的用途。总结起来就一句话：找到大于或等于 cap 的最小2的幂。至于为啥要这样，后面再解释。我们先来看看 tableSizeFor 方法的图解：

上面是 tableSizeFor 方法的计算过程图，这里cap = 536,870,913 = 2²⁹ + 1，多次计算后，算出n + 1 = 1,073,741,824 = 2³⁰。通过图解应该可以比较容易理解这个方法的用途，这里就不多说了。

说完了初始阈值的计算过程，再来说说负载因子（loadFactor）。对于 HashMap 来说，负载因子是一个很重要的参数，该参数反应了 HashMap 桶数组的使用情况（假设键值对节点均匀分布在桶数组中）。通过调节负载因子，可使 HashMap 时间和空间复杂度上有不同的表现。当我们调低负载因子时，HashMap 所能容纳的键值对数量变少。扩容时，重新将键值对存储新的桶数组里，键的键之间产生的碰撞会下降，链表长度变短。此时，HashMap 的增删改查等操作的效率将会变高，这里是典型的拿空间换时间。相反，如果增加负载因子（负载因子可以大于1），HashMap 所能容纳的键值对数量变多，空间利用率高，但碰撞率也高。这意味着链表长度变长，效率也随之降低，这种情况是拿时间换空间。至于负载因子怎么调节，这个看使用场景了。一般情况下，我们用默认值就可以了。

HashMap 的查找操作比较简单，查找步骤与原理篇介绍一致，即先定位键值对所在的桶的位置，然后再对链表或红黑树进行查找。通过这两步即可完成查找，该操作相关代码如下：

查找的核心逻辑是封装在 getNode 方法中的，getNode 方法源码我已经写了一些注释，应该不难看懂。我们先来看看查找过程的第一步 - 确定桶位置，其实现代码如下：

这里通过(n - 1)& hash即可算出桶的在桶数组中的位置，可能有的朋友不太明白这里为什么这么做，这里简单解释一下。HashMap 中桶数组的大小 length 总是2的幂，此时，(n - 1) & hash 等价于对 length 取余。但取余的计算效率没有位运算高，所以(n - 1) & hash也是一个小的优化。举个例子说明一下吧，假设 hash = 185，n = 16。计算过程示意图如下：

上面的计算并不复杂，这里就不多说了。

在上面源码中，除了查找相关逻辑，还有一个计算 hash 的方法。这个方法源码如下：

看这个方法的逻辑好像是通过位运算重新计算 hash，那么这里为什么要这样做呢？为什么不直接用键的 hashCode 方法产生的 hash 呢？大家先可以思考一下，我把答案写在下面。

这样做有两个好处，我来简单解释一下。我们再看一下上面求余的计算图，图中的 hash 是由键的 hashCode 产生。计算余数时，由于 n 比较小，hash 只有低4位参与了计算，高位的计算可以认为是无效的。这样导致了计算结果只与低位信息有关，高位数据没发挥作用。为了处理这个缺陷，我们可以上图中的 hash 高4位数据与低4位数据进行异或运算，即 hash ^ (hash >>> 4)。通过这种方式，让高位数据与低位数据进行异或，以此加大低位信息的随机性，变相的让高位数据参与到计算中。此时的计算过程如下：