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HashMap 扩容 加载因子
HashMap：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { //初始容量不能<0 if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity); //初始容量不能 > 最大容量值，HashMap的最大容量值为2^30 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //负载因子不能 < 0 if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); // 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。 int capacity = 1; while (capacity < initialCapacity) capacity <<= 1; this.loadFactor = loadFactor; //设置HashMap的容量极限，当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作 threshold = (int) (capacity * loadFactor); //初始化table数组 table = new Entry[capacity]; init();}
在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。
这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，
加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。
对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；
如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。
加载因子：
loadFactor
扩容：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e); if (size++ >= threshold) // 这里是关键，一旦大于等于threshold的数值 resize(2 * table.length); // 将会引起容量2倍的扩大 }
void resize(int newCapacity) { Entry[] oldTable = table; int oldCapacity = oldTable.length; if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { threshold = Integer.MAX_VALUE; return; } Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 新的容器空间 transfer(newTable); // 复制数据过去 table = newTable; threshold = (int)(newCapacity * loadFactor); // 重新计算threshold的值 }
void transfer(Entry[] newTable) { // 保留原数组的引用到src中， Entry[] src =http://www.mamicode.com/ table; // 新容量使新数组的长度 int newCapacity = newTable.length; // 遍历原数组 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 获取元素e Entry<K,V> e = src[j]; if (e != null) { // 将原数组中的元素置为null src[j] = null; // 遍历原数组中j位置指向的链表 do { Entry<K,V> next = e.next; // 根据新的容量计算e在新数组中的位置 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); // 将e插入到newTable[i]指向的链表的头部 e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } while (e != null); } } }
随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，
为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。
该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。
但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。
所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。
问题：
当重新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，因为如果两个线程都发现HashMap需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。
在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来，因为移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。
如果条件竞争发生了，那么就死循环了。
http://www.javacui.com/Theory/377.html
http://blog.csdn.net/zhangerqing/article/details/8193118
http://www.cnblogs.com/matrix-skygirl/archive/2013/01/17/2864919.html
HashMap 扩容 加载因子