前言
之前周会技术分享，一位同事讲解了HashMap的源码，涉及到一些常量设计的目的，本文将谈谈这些常量为何这样设计，希望大家有所收获。
HashMap默认初始化大小为什么是1 << 4（16）
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
HashMap默认初始化大小为什么是16，这里分两个维度分析，为什么是2的幂，为什么是16而不是8或者32。
默认初始化大小为什么定义为2的幂？
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
我们知道HashMap的底层数据结构是数组+链表/数组+红黑树，由以上方法，可以发现数组下标索引的定位公式是：i = (n - 1) & hash，当初始化大小n是2的倍数时， (n - 1) & hash等价于n%hash。定位下标一般用取余法，为什么这里不用取余呢？
- 因为，与运算（&）比取余（%）运算效率高
- 求余运算： a % b就相当与a-(a / b)*b 的运算。
- 与运算： 一个指令就搞定
因此，默认初始化大定义为2的幂，就是为了使用更高效的与运算。
默认初始化大小为什么是16而不是8或者32？
如果太小，4或者8，扩容比较频繁；如果太大，32或者64甚至太大，又占用内存空间。
打个比喻，假设你开了个情侣咖啡厅，平时一般都是7,8对情侣来喝咖啡，高峰也就10对。那么，你是不是设置8个桌子就好啦，如果人来得多再考虑加桌子。如果设置4桌，那么就经常座位不够要加桌子，如果设置10桌或者更多，那么肯定占地方嘛。
默认加载因子为什么是0.75
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
加载因子表示哈希表的填满程度，跟扩容息息相关。为什么不是0.5或者1呢？
如果是0.5，就是说哈希表填到一半就开始扩容了，这样会导致扩容频繁，并且空间利用率比较低。
如果是1，就是说哈希表完全填满才开始扩容，这样虽然空间利用提高了，但是哈希冲突机会却大了。可以看一下源码文档的解释：
* <p>As a general rule, the default load factor (.75) offers a good
* tradeoff between time and space costs. Higher values decrease the
* space overhead but increase the lookup cost (reflected in most of
* the operations of the <tt>HashMap</tt> class, including
* <tt>get</tt> and <tt>put</tt>). The expected number of entries in
* the map and its load factor should be taken into account when
* setting its initial capacity, so as to minimize the number of
* rehash operations. If the initial capacity is greater than the
* maximum number of entries divided by the load factor, no rehash
* operations will ever occur.
翻译大概意思是：
作为一般规则，默认负载因子（0.75）在时间和空间成本上提供了良好的权衡。负载因子数值越大，空间开销越低，但是会提高查找成本（体现在大多数的HashMap类的操作，包括get和put）。设置初始大小时，应该考虑预计的entry数在map及其负载系数，并且尽量减少rehash操作的次数。如果初始容量大于最大条目数除以负载因子，rehash操作将不会发生。
简言之， 负载因子0.75 就是冲突的机会 与空间利用率权衡的最后体现，也是一个程序员实验的经验值。
StackOverFlow有个回答这个问题的：
What is the significance of load factor in HashMap?
这个回答解释：一个bucket空和非空的概率为0.5，通过牛顿二项式等数学计算，得到这个loadfactor的值为log（2），约等于0.693。
最后选择选择0.75，可能0.75是接近0.693的四舍五入数中，比较好理解的一个，并且默认容量大小16*0.75=12，为一个整数。
链表转换红黑树的阀值为什么是8
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
JDK8及以后的版本中，HashMap底层数据结构引入了红黑树。当添加元素的时候，如果桶中链表元素超过8，会自动转为红黑树。那么阀值为什么是8呢？请看HashMap的源码这段注释：
* Ideally, under random hashCodes, the frequency of
* nodes in bins follows a Poisson distribution
* (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
* parameter of about 0.5 on average for the default resizing
* threshold of 0.75, although with a large variance because of
* resizing granularity. Ignoring variance, the expected
* occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
* factorial(k)). The first values are:
*
* 0: 0.60653066
* 1: 0.30326533
* 2: 0.07581633
* 3: 0.01263606
* 4: 0.00157952
* 5: 0.00015795
* 6: 0.00001316
* 7: 0.00000094
* 8: 0.00000006
* more: less than 1 in ten million
理想状态中，在随机哈希码情况下，对于默认0.75的加载因子，桶中节点的分布频率服从参数为0.5的泊松分布，即使粒度调整会产生较大方差。
由对照表，可以看到链表中元素个数为8时的概率非常非常小了，所以链表转换红黑树的阀值选择了8。
一个树的链表还原阈值为什么是6
/**
* The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
* resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
* most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
上一小节分析，可以知道，链表树化阀值是8，那么树还原为链表为什么是6而不是7呢？这是为了防止链表和树之间频繁的转换。如果是7的话，假设一个HashMap不停的插入、删除元素，链表个数一直在8左右徘徊，就会频繁树转链表、链表转树，效率非常低下。
最大容量为什么是1 << 30
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
HashMap为什么要满足2的n次方？
由第一小节（HashMap默认初始化大小为什么是1 << 4）分析可知，HashMap容量需要满足2的幂，与运算比取余运算效率高。只有容量是2的n次方时，与运算才等于取余运算。
tab[i = (n - 1) & hash]
为什么不是2的31次方呢？
我们知道，int占四个字节，一个字节占8位，所以是32位整型，也就是说最多32位。那按理说，最大数可以向左移动31位即2的31次幂，在这里为什么不是2的31次方呢？
实际上，二进制数的最左边那一位是符号位，用来表示正负的，我们来看一下demo代码：
System.out.println(1<<30);
System.out.println(1<<31);
System.out.println(1<<32);
System.out.println(1<<33);
System.out.println(1<<34);
输出：
1073741824
-2147483648
1
2
4
所以，HashMap最大容量是1 << 30。
哈希表的最小树形化容量为什么是64
/**
* The smallest table capacity for which bins may be treeified.
* (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
* Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
* between resizing and treeification thresholds.
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
这是因为容量低于64时，哈希碰撞的机率比较大，而这个时候出现长链表的可能性会稍微大一些，这种原因下产生的长链表，我们应该优先选择扩容而避免不必要的树化。
参考与感谢
- HashMap的loadFactor为什么是0.75？
- 为什么java Hashmap 中的加载因子是默认为0.75
- 为什么HashMap中链表长度超过8会转换成红黑树
- What is the significance of load factor in HashMap?
- HashMap的最大容量为什么是2的30次方
- Java 程序员都该懂的 Java8 HashMap
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