HashMap添加元素的流程图

JDK7 vs JDK8 的 HashMap 结构变化

在 JDK7 及更早版本，HashMap 采用 数组 + 链表 结构，当哈希冲突较多时，链表可能变得很长，导致查询性能从 O(1) 退化到 O(n)。

在 JDK8，为了优化链表查询性能，引入了红黑树：

• 仍然采用 数组 作为底层存储。
• 当某个桶中的链表长度 超过 8，并且 table 的大小 ≥ 64 时，链表转换为 红黑树。
• 这样，在极端情况下，查询性能从 O(n) 降低到O(log n)。

Java8 中哈希表的红黑树优化机制

从JDK8开始，为了优化哈希冲突情况下的查找性能，当哈希桶中的链表长度超过 8 时，链表会转换为红黑树。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，将最坏情况下的查找复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。（如果没引入红黑树，则最坏查找复杂度是O(n)）

当树中元素数量低于 6 时，红黑树会退化回链表，以减少不必要的树操作开销，提高小规模数据场景下的性能。

HashMap 添加元素的完整流程解析

1. 计算 key 的哈希值并确定索引

• 通过 key.hashCode() 计算出哈希值。
• 采用 (哈希值 & (table.length - 1)) 计算索引，以确定 key 应该存放在 table 数组中的那个位置。

2. 检查该索引位置是否已有元素

• 如果该索引位置为空（table[index] == null），说明当前 key 没有发生哈希冲突，直接存入该位置，并检查是否需要扩容。【在 HashMap 里，负载因子（loadFactor）默认值是 0.75，表示当元素个数达到 容量 * 0.75 时，就会触发扩容】
• 如果该索引位置已有元素，说明发生了哈希冲突，进入下一步处理。

3. 处理哈希冲突

在索引位置已有元素的情况下，需要判断该 key 是否已经存在：

• 如果 key 与已有节点的 key 相同，说明是更新操作，直接替换 value。
• 如果 key 不同，说明该索引位置是个链表或红黑树，需要进一步处理。

4. 判断当前存储结构（链表还是红黑树）

• 如果该索引处存储的是红黑树，按照红黑树的插入规则执行插入操作，流程结束。
• 如果是链表，则遍历链表：
  • 如果链表中存在相同的 key，则更新 value，流程结束。
  • 如果链表中没有相同 key，则在链表末尾插入新节点，并继续下一步处理。

5. 判断链表长度是否超过 8

• 如果链表长度 ≤ 8，不做额外处理。
• 如果链表长度 > 8，则需要判断是否转换为红黑树：
  • 如果 table 长度 >= 64，则将链表转换为红黑树，流程结束。
  • 如果 table 长度 < 64，则不转换为红黑树，而是触发扩容（见步骤 7）。

6. 触发扩容的判断

在完成插入后，需要判断是否需要扩容：

• size >= 阈值（threshold = table.length * 0.75） 时触发扩容。
• 扩容是基于整个 HashMap 的大小，而不是单个链表的长度，即使单个链表过长，也不会单独扩容，而是考虑整体 size。

7. 进行扩容

• 扩容策略：table 容量翻倍（如 16 → 32，32 → 64）。
• 调整扩容阈值：新阈值 = 新容量 * 0.75。
• 重新计算 key 的索引：
  • 由于 table.length 发生变化，所有 key 需要重新计算索引并迁移到新的 table。
  • HashMap 采用高位 & 低位拆分的方式优化了 rehash 过程，使得某些 key 的新索引保持不变，而另一些 key 需要移动到新位置。

8. 迁移元素

• 旧 table 的数据逐个迁移到新 table。
• 迁移规则：
  • 计算 oldIndex = hash & (oldCapacity - 1)，newIndex = hash & (newCapacity - 1)。
  • 低位不变，高位索引变化，减少数据迁移的计算量。

流程图

补充

HashMap 的初始容量与负载因子优化

HashMap 的默认初始容量为 16，负载因子为 0.75，这一组合在性能与空间之间取得了平衡。较高的负载因子（如 1.0）可减少空间浪费，但会增加哈希冲突的概率；较低的负载因子则减少哈希冲突，但会增加内存开销。 （如果可预估 HashMap 的存储需求，建议提前设置合适的初始容量，以减少动态扩容带来的性能损耗。）

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