阿里巴巴为什么让初始化集合时必须指定大小？

            threshold = Integer.MAX_VALUE; return oldTab;
        } // 扩大容量为当前容量的两倍，但不能超过 MAXIMUM_CAPACITY else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold } // 当前数组没有数据，使用初始化的值 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaults // 如果初始化的值为 0，则使用默认的初始化容量 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    } // 如果新的容量等于 0 if (newThr == 0) { float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
    Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; // 开始扩容，将新的容量赋值给 table table = newTab; // 原数据不为空，将原数据复制到新 table 中 if (oldTab != null) { // 根据容量循环数组，复制非空元素到新 table for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node e; if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null; // 如果链表只有一个，则进行直接赋值 if (e.next == null)
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; else if (e instanceof TreeNode) // 红黑树相关的操作 ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap); else { // preserve order // 链表复制，JDK 1.8 扩容优化部分 Node loHead = null, loTail = null;
                    Node hiHead = null, hiTail = null;
                    Node next; do {
                        next = e.next; // 原索引 if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null)
                                loHead = e; else loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        } // 原索引 + oldCap else { if (hiTail == null)
                                hiHead = e; else hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null); // 将原索引放到哈希桶中 if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    } // 将原索引 + oldCap 放到哈希桶中 if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    } return newTab;
}

性能评测

接下来我们来测试一下设置 size的性能和不设置 size的性能差别，我们已知需要插入 1024 个数据，根据默认的负载因子 0.75 和公式 (存储元素个数/负载因子)+1得出需要设置的大小为 1367（取整）。

 <dependency> <groupId>org.openjdk.jmhgroupId> <artifactId>jmh-coreartifactId> <version>{version}version> dependency> 

import org.openjdk.jmh.annotations.*; import org.openjdk.jmh.infra.Blackhole; import org.openjdk.jmh.runner.Runner; import org.openjdk.jmh.runner.RunnerException; import org.openjdk.jmh.runner.options.Options; import org.openjdk.jmh.runner.options.OptionsBuilder; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.concurrent.TimeUnit; @BenchmarkMode(Mode.AverageTime) // 测试完成时间 @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) @Warmup(iterations = 2, time = 1, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 预热 2 轮，每次 1s @Measurement(iterations = 5, time = 3, timeUnit = TimeUnit.SECONDS) // 测试 5 轮，每次 3s @Fork(1) // fork 1 个线程 @State(Scope.Thread) // 每个测试线程一个实例 public class AlibabaHashMapTest { public static void main(String[] args) throws RunnerException { // 启动基准测试 Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(AlibabaHashMapTest.class.getSimpleName()) // 要导入的测试类 .build(); new Runner(opt).run(); // 执行测试 } @Benchmark public void noSizeTest(Blackhole blackhole) {
        Map map = new HashMap(); for (int i = 0; i < 1024; i++) {
            map.put(i, i);
        } // 为了避免 JIT 忽略未被使用的结果 blackhole.consume(map);
    } @Benchmark public void setSizeTest(Blackhole blackhole) {
        Map map = new HashMap(1367); for (int i = 0; i < 1024; i++) {
            map.put(i, i);
        } // 为了避免 JIT 忽略未被使用的结果 blackhole.consume(map);
    }
}

   

    

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