HashMap 是 Java 中非常重要且常用的集合类之一，其内部采用哈希表（即数组 + 链表/红黑树）来存储键值对。在使用 HashMap 时，扩容机制是一个至关重要的方面，因为它直接影响 HashMap 的性能和内存使用效率。接下来，我们将详细解析 HashMap 的扩容机制，包括其背景、触发条件、扩容过程、扩容前后的对比、性能影响、数据重分配策略以及优化建议。
一、扩容的背景
HashMap 主要用于快速查找数据，但当它的负载因子（load factor）超过设定阈值时，会导致性能下降，尤其是查找时间从 O(1) 变为 O(n)。为了保持较好的性能，HashMap 设计了扩容机制，使其能够动态调整存储容量。
二、触发条件
HashMap 的扩容主要受到负载因子的影响。默认的负载因子为 0.75，当 HashMap 中的元素数量超过容量与负载因子的乘积时，就会触发扩容。例如，假设 HashMap 的初始容量为 16，当存储的元素数量超过 16 * 0.75 = 12 时，就会发生扩容。
三、扩容的过程
扩容的过程主要分为以下几步：
- 新容量计算：新的容量为当前容量的两倍。
- 创建新数组：初始化一个新的数组，长度是新容量。
- 数据迁移：将原数组中的所有元素重新计算索引并放入新数组中。对于链表，节点会被依次移到新的位置；对于红黑树，树会重建。
示例代码如下：
HashMap<String, String> map = new HashMap<>(4); // 初始容量为4
map.put("key1", "value1");
map.put("key2", "value2");
map.put("key3", "value3");
map.put("key4", "value4"); // 这时 HashMap 要扩容
map.put("key5", "value5"); // 需要扩容到8
四、扩容前后的对比
在扩容之前，HashMap 的数组长度为 4，负载因子为 0.75，则最大容量为 3。如果第三个元素被添加后，再添加第四个元素，就会进行扩容，扩容后数组长度变为 8，负载因子依旧是 0.75，最大可放入 6 个元素。
五、性能影响
扩容是一个比较耗时的操作，尤其是在 HashMap 中元素较多时，因为需要遍历旧数组并将元素重新散列到新数组中。扩容时可能涉及到从链表到红黑树的转换，影响性能的同时可能引发瞬时内存峰值，因此一旦发生扩容，性能会暂时下降。
六、数据重分配策略
在扩容时，HashMap 采用的重分配策略是将每个元素通过哈希函数重新计算索引。当数组长度从 4 扩容到 8 时，索引的计算方法为：(hash & (newCapacity - 1))，这将导致某些元素改变其在数组中的位置，确保散列均匀分布。
七、优化建议
- 预设容量：如果能判断将要存放的元素数量，可以在初始化 HashMap 时设置合适的容量，以避免默认状况下的多次扩容。
- 调整负载因子：在对性能要求较高的场景下，可以适当降低负载因子，使得扩容更为频繁，但能够保持更少碰撞，从而提升性能。
- 合理使用 Iterator：在遍历 HashMap 时最好使用
entrySet()方法，这样可以避免在扩容时出现并发修改异常。
结论
HashMap 的扩容机制对于提高效率、减少哈希碰撞有着重要的作用。虽然扩容带来了性能损耗，但合理地预先设置容量和负载因子可以有效避免无谓的扩容，优化 HashMap 的使用体验。
