面试官问我：HashMap的扩容机制，你需要详细分析
在Java开发中，HashMap是一个非常常用的数据结构，而它的扩容机制是面试中经常被问到的一个知识点。今天我们就来详细分析一下HashMap的扩容机制，包括它的触发条件、实现原理以及JDK不同版本中的优化。
1. HashMap的基本结构
在深入扩容机制之前，先简单回顾一下HashMap的底层结构。HashMap基于哈希表实现，内部主要由以下几个部分组成：
- 数组（table）：存储键值对的主要结构，也叫桶（bucket）。
- 链表：当哈希冲突发生时，同一个桶中的元素会以链表形式存储。
- 红黑树（JDK 1.8+）：当链表长度超过一定阈值（默认8）时，链表会转为红黑树以提升查询效率。
HashMap的核心属性包括：
capacity：数组的容量，默认初始值为16。loadFactor：负载因子，默认值为0.75。threshold：扩容阈值，计算公式为capacity * loadFactor。size：当前存储的键值对数量。
2. 扩容的触发条件
HashMap的扩容并不是在任意时刻触发的，它有明确的触发条件。当满足以下条件时，HashMap会进行扩容：
- 当前元素数量超过阈值 ：即
size >= threshold。当插入新元素后，size超过capacity * loadFactor，就会触发扩容。 - 特殊情况（JDK 1.8+） ：即使
size未达到阈值，如果某个桶中的链表长度达到8，且当前数组容量小于64，HashMap会优先进行扩容而不是立即转为红黑树。
扩容的核心目的是为了避免哈希冲突过于频繁，保证HashMap的性能。
3. 扩容的具体过程
HashMap的扩容主要涉及以下几个步骤：
3.1 容量翻倍
每次扩容时，HashMap的容量会翻倍。例如，初始容量为16，扩容后变为32，再次扩容则变为64，以此类推。容量始终是2的幂，这是为了方便通过位运算优化哈希计算。
新的容量计算公式：
ini
newCapacity = oldCapacity << 1 // 左移一位，相当于乘以23.2 创建新数组
扩容时会创建一个新的数组（newTable），其大小为新计算出的容量。
3.3 重新分配元素（rehash）
旧数组中的所有元素需要重新分配到新数组中。这个过程称为"rehash"。由于容量变大了，元素的哈希位置可能会发生变化。具体步骤如下：
- 遍历旧数组：逐个检查每个桶中的元素。
- 重新计算索引 ：根据新容量重新计算每个键的哈希值对应的索引。
- 在JDK 1.7中，会完整地重新计算每个键的哈希值并取模。
- 在JDK 1.8中，优化了这一过程，利用了容量为2的幂的特性，通过位运算判断元素在新数组中的位置（详见下文优化部分）。
- 迁移元素：将元素放入新数组的对应位置。如果原来是链表或红黑树结构，也会保留这种结构。
3.4 更新阈值
扩容完成后，更新 threshold 为 newCapacity * loadFactor，为下一次扩容做准备。
4. JDK 1.7 vs JDK 1.8 的扩容优化
HashMap的扩容机制在JDK 1.8中进行了显著优化，主要体现在以下两点：
4.1 rehash 的高效实现
- JDK 1.7 ：每次扩容都需要对所有键重新计算哈希值并取模（
hash % newCapacity），效率较低。 - JDK 1.8 ：利用容量为2的幂的特性，只需判断每个键的哈希值与旧容量的位运算结果：
- 如果
hash & oldCapacity == 0，元素在新数组中的位置不变。 - 如果
hash & oldCapacity != 0，元素在新数组中的位置为原位置 + oldCapacity。 这种方法避免了完整的哈希重新计算，大幅提升了扩容效率。
- 如果
4.2 多线程问题修复
- JDK 1.7：在多线程环境下，扩容可能导致链表形成环，引发死循环。这是由于1.7中链表迁移时采用"头插法"。
- JDK 1.8：改为"尾插法"迁移链表，同时优化了红黑树的引入，解决了这个问题。虽然HashMap本身仍非线程安全，但在扩容时的稳定性有所提高。
5. 代码层面的分析
以JDK 1.8为例，扩容的核心方法是 resize()，以下是简化的逻辑：
java
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 计算新容量和新阈值
if (oldCap > 0) {
newCap = oldCap << 1; // 容量翻倍
newThr = oldCap * loadFactor;
} else {
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 默认16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 创建新数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 迁移元素
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) // 单个元素
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) // 红黑树
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 链表
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> 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);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
threshold = newThr;
return newTab;
}从代码中可以看到，JDK 1.8通过位运算和链表分流（低位和高位链表）优化了扩容过程。
6. 总结
HashMap的扩容机制是其性能和效率的关键。简单来说：
- 触发条件 ：
size超过threshold或特定链表长度条件。 - 过程：容量翻倍 → 创建新数组 → 元素重新分配 → 更新阈值。
- 优化：JDK 1.8 通过位运算和尾插法提升了效率和稳定性。