HashMap什么时候由链表转红黑树

结论是目前能触发转化的两个条件是：一个是链表的长度达到8个，一个是数组的长度达到64个

为什么要触发这个转换，目前官方的解释：

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins. In usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used. 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(-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

翻译过来大概的意思是：理想情况下使用随机的哈希码，容器中节点分布在hash桶中的频率遵循泊松分布(具体可以查看http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution)，按照泊松分布的计算公式计算出了桶中元素个数和概率的对照表，可以看到链表中元素个数为8时的概率已经非常小，再多的就更少了，所以原作者在选择链表元素个数时选择了8，是根据概率统计而选择的

JDK1.8中对hashmap底层对实现进行了优化，引入了红黑树对数据结构和扩容优化等，先看下源码：

/*** Implements Map.put and related methods.** @param hash hash for key* @param key the key* @param value the value to put* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value* @param evict if false, the table is in creation mode.* @return previous value, or null if none*/
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);else {Node<K,V> e; K k;if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;//如果当前的bucket里面已经是红黑树的话，执行红黑树的添加操作 else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);// TREEIFY_THRESHOLD = 8，判断如果当前bucket的位置链表长度大于8的话就将此链表变成红黑树if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;
}

这个方法执行对操作是，先通过hash计算要添加的key准备插入的槽位，如果key是一样的，则根据设置的参数是否执行覆盖，如果相应的槽位是空的话直接插入，如果对应的槽位有值则判断是红黑树结构还是链表结构，
链表的话则顺着链表寻找，如果找到一样的key，则根据参数选择覆盖，没有找到则链接到链表最后面，链表项的数目大于8则对其进行树化，如果是红黑树结构则按照树的添加方式进行添加操作
进行数化对添加操作是通过treeifyBin方法，我们来看看这个方法：

/*** Replaces all linked nodes in bin at index for given hash unless* table is too small, in which case resizes instead.*/
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {int n, index; Node<K,V> e;//MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64,这里是重点，如果table小于64，那么是走的扩容resize的方法，超过这个数字，才会走到else的TreeNode的构建if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)//自动扩容，后续专门一篇文章介绍这个resize();// 通过hash求出bucket的位置。else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;do {// 将每个节点包装成TreeNodeTreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);if (tl == null)hd = p;else {// 将所有TreeNode连接在一起此时只是链表结构p.prev = tl;tl.next = p;}tl = p;} while ((e = e.next) != null);if ((tab[index] = hd) != null)hd.treeify(tab);}
}
这个方法的操作是将目前的9个项通过链表的方式链接在一起，以他为基础，构建红黑树
看下TreeNode类的源码，发现对红黑树的操作都是在TreeNode内部
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateLeft(TreeNode<K,V> root,
static <K,V> TreeNode<K,V> rotateRight(TreeNode<K,V> root,
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceInsertion(TreeNode<K,V> root,
static <K,V> TreeNode<K,V> balanceDeletion(TreeNode<K,V> root,/*** Forms tree of the nodes linked from this node.*/
final void treeify(Node<K,V>[] tab) {TreeNode<K,V> root = null;
//遍历传入的链表for (TreeNode<K,V> x = this, next; x != null; x = next) {next = (TreeNode<K,V>)x.next;x.left = x.right = null;
//为根结点赋值if (root == null) {x.parent = null;x.red = false;root = x;}else {
//x是当前访问链表中的项K k = x.key;int h = x.hash;Class<?> kc = null;
//此时红黑树已经有了根节点，上面获取了当前加入红黑树的项的key和hash值进入核心循环，从root开始是一个自顶向下的方式遍历添加
//for循环没有控制条件，由代码内部break跳出循环for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
//dir：directory，ph：parent hashint dir, ph;K pk = p.key;
//比较当前项与当前树中访问节点hash值判断加入项的路径，-1为左子树，+1为右子树if ((ph = p.hash) > h)dir = -1;else if (ph < h)dir = 1;else if ((kc == null &&(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)dir = tieBreakOrder(k, pk);
//xp：x parent，找到符合x添加条件的节点TreeNode<K,V> xp = p;if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {x.parent = xp;
//如果xp的hash值大于x的hash值，将x添加在xp的左边，否则，添加在xp的右边if (dir <= 0)xp.left = x;elsexp.right = x;
//添加节点后，维护添加后红黑树的红黑结构root = balanceInsertion(root, x);
//跳出循环，代表当前链表中的项成功的添加到了红黑树中break;}}}}moveRootToFront(tab, root);
}

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