阿里巴巴Java開發(fā)手冊建議創(chuàng)建HashMap時設置初始化容量，但是多少合適呢？
集合是Java開發(fā)日常開發(fā)中經(jīng)常會使用到的，而作為一種典型的K-V結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，HashMap對于Java開發(fā)者一定不陌生。
關(guān)于HashMap，很多人都對他有一些基本的了解，比如他和hashtable之間的區(qū)別、他和concurrentHashMap之間的區(qū)別等。這些都是比較常見的，關(guān)于HashMap的一些知識點和面試題，想來大家一定了熟于心了，并且在開發(fā)中也能有效的應用上。
但是，作者在很多次 CodeReview 以及面試中發(fā)現(xiàn)，有一個比較關(guān)鍵的小細節(jié)經(jīng)常被忽視，那就是HashMap創(chuàng)建的時候，要不要指定容量?如果要指定的話，多少是合適的?為什么?
要設置HashMap的初始化容量
在《HashMap中傻傻分不清楚的那些概念》中我們曾經(jīng)有過以下結(jié)論：
HashMap有擴容機制，就是當達到擴容條件時會進行擴容。HashMap的擴容條件就是當HashMap中的元素個數(shù)(size)超過臨界值(threshold)時就會自動擴容。在HashMap中，threshold = loadFactor * capacity。
所以，如果我們沒有設置初始容量大小，隨著元素的不斷增加，HashMap會發(fā)生多次擴容，而HashMap中的擴容機制決定了每次擴容都需要重建hash表，是非常影響性能的。
所以，首先可以明確的是，我們建議開發(fā)者在創(chuàng)建HashMap的時候指定初始化容量。并且《阿里巴巴開發(fā)手冊》中也是這么建議的：
HashMap初始化容量設置多少合適
那么，既然建議我們集合初始化的時候，要指定初始值大小，那么我們創(chuàng)建HashMap的時候，到底指定多少合適呢?
有些人會自然想到，我準備塞多少個元素我就設置成多少唄。比如我準備塞7個元素，那就new HashMap(7)。
但是，這么做不僅不對，而且以上方式創(chuàng)建出來的Map的容量也不是7。
因為，當我們使用HashMap(int initialCapacity)來初始化容量的時候，HashMap并不會使用我們傳進來的initialCapacity直接作為初始容量。
JDK會默認幫我們計算一個相對合理的值當做初始容量。所謂合理值，其實是找到第一個比用戶傳入的值大的2的冪。
也就是說，當我們new HashMap(7)創(chuàng)建HashMap的時候，JDK會通過計算，幫我們創(chuàng)建一個容量為8的Map;當我們new HashMap(9)創(chuàng)建HashMap的時候，JDK會通過計算，幫我們創(chuàng)建一個容量為16的Map。
但是，這個值看似合理，實際上并不盡然。因為HashMap在根據(jù)用戶傳入的capacity計算得到的默認容量，并沒有考慮到loadFactor這個因素，只是簡單機械的計算出第一個大約這個數(shù)字的2的冪。
loadFactor是負載因子，當HashMap中的元素個數(shù)(size)超過 threshold = loadFactor * capacity時，就會進行擴容。
也就是說，如果我們設置的默認值是7，經(jīng)過JDK處理之后，HashMap的容量會被設置成8，但是，這個HashMap在元素個數(shù)達到 8*0.75 = 6的時候就會進行一次擴容，這明顯是我們不希望見到的。
那么，到底設置成什么值比較合理呢?
這里我們可以參考JDK8中putAll方法中的實現(xiàn)的，這個實現(xiàn)在guava(21.0版本)也被采用。
這個值的計算方法就是：
return (int) ((float) expectedSize / 0.75F + 1.0F);
比如我們計劃向HashMap中放入7個元素的時候，我們通過expectedSize / 0.75F + 1.0F計算，7/0.75 + 1 = 10 ,10經(jīng)過JDK處理之后，會被設置成16，這就大大的減少了擴容的幾率。
當HashMap內(nèi)部維護的哈希表的容量達到75%時(默認情況下)，會觸發(fā)rehash，而rehash的過程是比較耗費時間的。所以初始化容量要設置成expectedSize/0.75 + 1的話，可以有效的減少沖突也可以減小誤差。(大家結(jié)合這個公式，好好理解下這句話)
所以，我們可以認為，當我們明確知道HashMap中元素的個數(shù)的時候，把默認容量設置成expectedSize / 0.75F + 1.0F 是一個在性能上相對好的選擇，但是，同時也會犧牲些內(nèi)存。
這個算法在guava中有實現(xiàn)，開發(fā)的時候，可以直接通過Maps類創(chuàng)建一個HashMap：
Map
其代碼實現(xiàn)如下：
- public static <K, V> HashMap<K, V> newHashMapWithExpectedSize(int expectedSize) {
- return new HashMap(capacity(expectedSize));
- }
- static int capacity(int expectedSize) {
- if (expectedSize < 3) {
- CollectPreconditions.checkNonnegative(expectedSize, "expectedSize");
- return expectedSize + 1;
- } else {
- return expectedSize < 1073741824 ? (int)((float)expectedSize / 0.75F + 1.0F) : 2147483647;
- }
- }
但是，以上的操作是一種用內(nèi)存換性能的做法，真正使用的時候，要考慮到內(nèi)存的影響。但是，大多數(shù)情況下，我們還是認為內(nèi)存是一種比較富裕的資源。
但是話又說回來了，有些時候，我們到底要不要設置HashMap的初識值，這個值又設置成多少，真的有那么大影響嗎?其實也不見得!
可是，大的性能優(yōu)化，不就是一個一個的優(yōu)化細節(jié)堆疊出來的嗎?
再不濟，以后你寫代碼的時候，使用Maps.newHashMapWithExpectedSize(7);的寫法，也可以讓同事和老板眼前一亮。
或者哪一天你碰到一個面試官問你一些細節(jié)的時候，你也能有個印象，或者某一天你也可以拿這個出去面試問其他人~!啊哈哈哈。
