本篇内容主要讲解“Map桶中超过8个才转为红黑树的原因是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Map桶中超过8个才转为红黑树的原因是什么”吧!

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JDK 1.8 的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 都有这样一个特点：最开始的 Map 是空的，因为里面没有任何元素，往里放元素时会计算 hash 值，计算之后，第 1 个 value 会首先占用一个桶（也称为槽点）位置，后续如果经过计算发现需要落到同一个桶中，那么便会使用链表的形式往后延长，俗称“拉链法”，如图所示：

当链表长度大于或等于阈值（默认为 8）的时候，如果同时还满足容量大于或等于 MIN_TREEIFY_CAPACITY（默认为 64）的要求，就会把链表转换为红黑树。同样，后续如果由于删除或者其他原因调整了大小，当红黑树的节点小于或等于 6 个以后，又会恢复为链表形态。如下图：

在图中我们可以看到，有一些槽点是空的，有一些是拉链，有一些是红黑树。

那么为什么转化的这个阈值要默认设置为 8 呢？

• 那首先我们就要知道为什么要转换，因为转换是第一步。

每次遍历一个链表，平均查找的时间复杂度是 O(n)，n 是链表的长度。红黑树有和链表不一样的查找性能，由于红黑树有自平衡的特点，可以防止不平衡情况的发生，所以可以始终将查找的时间复杂度控制在 O(log(n))。最初链表还不是很长，所以可能 O(n) 和 O(log(n)) 的区别不大，但是如果链表越来越长，那么这种区别便会有所体现。所以为了提升查找性能，需要把链表转化为红黑树的形式。

• 那为什么不一开始就用红黑树，反而要经历一个转换的过程呢？

在 JDK 的源码注释中已经对这个问题作了解释：

Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes,
use them only when bins contain enough nodes to warrant use
(see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due 
removal or resizing) they are converted back to plain bins.

这段话的意思是：单个 TreeNode 需要占用的空间大约是普通 Node 的两倍，所以只有当包含足够多的 Nodes 时才会转成 TreeNodes，而是否足够多就是由 TREEIFY_THRESHOLD 的值决定的。而当桶中节点数由于移除或者 resize 变少后，又会变回普通的链表的形式，以便节省空间。

通过查看源码可以发现，默认是链表长度达到 8 就转成红黑树，而当长度降到 6 就转换回去，这体现了时间和空间平衡的思想，最开始使用链表的时候，空间占用是比较少的，而且由于链表短，所以查询时间也没有太大的问题。可是当链表越来越长，需要用红黑树的形式来保证查询的效率。对于何时应该从链表转化为红黑树，需要确定一个阈值，这个阈值默认为 8，并且在源码中也对选择 8 这个数字做了说明，原文如下：

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(-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

上面这段话的意思是，如果 hashCode 分布良好，也就是 hash 计算的结果离散好的话，那么红黑树这种形式是很少会被用到的，因为各个值都均匀分布，很少出现链表很长的情况。在理想情况下，链表长度符合泊松分布，各个长度的命中概率依次递减，当长度为 8 的时候，概率仅为 0.00000006。这是一个小于千万分之一的概率，通常我们的 Map 里面是不会存储这么多的数据的，所以通常情况下，并不会发生从链表向红黑树的转换。这也是阈值要默认设置为 8 的原因。

出现红黑树的情况

尽管通常情况下，并不会发生从链表向红黑树的转换。但是HashMap 决定某一个元素落到哪一个桶里，是和这个对象的 hashCode 有关的，JDK 并不能阻止我们用户实现自己的哈希算法，如果我们故意把哈希算法变得不均匀，例如：

/**
 * @discription 演示hashmap结构从链表向红黑树的转换的情况
 */
public class HashMapDemo {

    public static void main(String[] args) {
        HashMap map = new HashMap(1);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            HashMapDemo tmpHashMap = new HashMapDemo();
            map.put(tmpHashMap, null);
        }
        System.out.println("运行结束");
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return 1;
    }
}

代码中新建了一个 HashMap，并且不停地往里放入值，所放入的 key 的对象，它的 hashCode 是被重写过得，并且始终返回 1。这段代码运行时，如果通过 debug 让程序暂停在 System.out.println("运行结束") 这行语句，我们观察 map 内的节点，可以发现已经变成了 TreeNode，而不是通常的 Node，这说明内部已经转为了红黑树。

实际上，链表长度超过 8 就转为红黑树的设计，更多的是为了防止用户自己实现了不好的哈希算法时导致链表过长，从而导致查询效率低，而此时转为红黑树更多的是一种保底策略，用来保证极端情况下查询的效率。

到此，相信大家对“Map桶中超过8个才转为红黑树的原因是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

本文题目：Map桶中超过8个才转为红黑树的原因是什么
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