Java ConcurrentHashMap为什么负载因子是0.75，为什么链表长度到8转为红黑树？

我不是女神ヾ 2023-10-12 09:35 32阅读 0赞

在ConcurrentHashMap中，负载因子（load factor）和链表长度的阈值是根据性能和空间利用的考虑而设定的。

## 为什么负载因子是0.75 ##

负载因子的值通常设置为0.75。负载因子表示哈希表的填充程度，即已存储元素占哈希表容量的比例。较高的负载因子会导致哈希冲突的概率增加，但会减少哈希表的空间利用率。较低的负载因子可以减少哈希冲突，但会导致哈希表较快地填满。经过多次测试和实践，0.75被认为是一个较好的平衡点，能够在性能和空间利用之间取得较好的折衷。

当链表长度达到8时，ConcurrentHashMap会将链表转换为红黑树。这是为了提高在链表长度较大时的查找和插入效率。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它的查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，相对于链表的O(n)效率更高。

将链表转换为红黑树的目的是优化在高冲突情况下的性能。当链表长度过大时，链表的查找操作会变得较慢，而红黑树可以提供更快的查找效率。但是，链表转换为红黑树也会带来一些额外的开销，因为红黑树的节点结构比链表的节点结构更复杂。因此，只有当链表长度超过阈值（8）时，才会触发链表到红黑树的转换，以在性能和内存开销之间达到平衡。

总而言之，负载因子和链表长度到红黑树的转换是通过经验和实验确定的参数，旨在提供合理的性能和空间利用率，并在高冲突情况下提供更好的查找效率。

## 为什么转换为红黑树的阈值默认是8 ##

在ConcurrentHashMap中，链表长度转换为红黑树的阈值默认是8。这个选择是基于经验和性能的考虑，旨在在大部分场景下取得良好的性能。

当链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树可以显著提高查找、插入和删除操作的效率，因为红黑树的时间复杂度是O(log n)。相比之下，链表的查找操作需要按序遍历链表，时间复杂度为O(n)，在链表长度较大时性能下降明显。

为什么选择8作为链表长度转换为红黑树的阈值，而不是其他值呢？这是基于实际测试和性能优化的结果。经验上观察到，在链表长度超过8时，链表的性能下降明显，而红黑树能够提供更好的性能。因此，8被选为一个合适的阈值，用于触发链表到红黑树的转换。

同时，选择8作为阈值还有一个考虑是，红黑树相对于链表来说会占用更多的内存空间。因此，在链表长度较小的情况下，使用链表作为存储结构更为高效。只有当链表长度超过一定阈值时，才会转换为红黑树，以在性能和内存开销之间取得平衡。

需要注意的是，8作为默认的阈值是经验上的一个选择，它可能在不同的环境和具体应用场景中略有不同。在某些情况下，可以根据实际需求进行调整和配置。

综上所述，选择8作为链表长度转换为红黑树的阈值是基于经验和性能优化的结果，以提供在大部分场景下的良好性能和内存利用率。

## 为什么较低的负载因子可以减少哈希冲突 ##

较低的负载因子可以减少哈希冲突的概率，因为它给哈希表留下了更多的空闲空间。哈希冲突发生在多个元素被映射到哈希表的同一个位置上时。

当负载因子较低时，哈希表的填充程度相对较低，意味着哈希表中有更多的空闲槽位。这样，元素在被哈希到位置上时，有更大的机会找到一个空闲的槽位，而不会与已经存在的元素产生冲突。

较低的负载因子还可以提供更好的散列分布。哈希函数通常用于将元素映射到哈希表的不同槽位上。当负载因子较低时，哈希表的空槽位更多，元素在哈希表中的位置分布更加均匀。这可以减少元素被映射到同一位置的可能性，从而减少哈希冲突的发生。

然而，较低的负载因子也会导致哈希表较快地填满。当负载因子较低时，哈希表中的空槽位较多，但随着元素的增加，填充程度会迅速增加，达到负载因子设定的阈值时，哈希冲突的概率也会增加。因此，负载因子的选择需要在空间利用率和性能之间进行权衡，以满足具体应用的需求。

## 红黑树和链表的对比 ##

红黑树（Red-Black Tree）和链表（Linked List）是两种常见的数据结构，它们在存储和操作元素时具有不同的特点和用途。

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，它具有以下特点：

*  每个节点有一个颜色属性，可以是红色或黑色。
 *  树中的每个节点都有一个键值，且左子树的键值小于该节点的键值，右子树的键值大于该节点的键值。
 *  根节点是黑色的。
 *  每个叶子节点（空节点）都是黑色的。
 *  从根节点到每个叶子节点的路径上，黑色节点的数量相同。
 *  没有连续的两个红色节点。

红黑树的自平衡性质使得它的插入、删除和查找操作具有稳定的时间复杂度。插入和删除操作的最坏情况时间复杂度为O(log n)，查找操作的最坏情况时间复杂度也为O(log n)。红黑树常用于需要快速的查找、插入和删除操作的场景，例如在数据库索引、编译器实现和操作系统调度中。

链表是一种线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表可以分为单向链表和双向链表两种类型。链表的特点如下：

*  每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
 *  链表中的节点不一定是连续存储的，它们可以在内存中分散存储。
 *  链表的大小可以动态改变，可以在任意位置插入和删除节点。

链表的插入和删除操作可以在常数时间内完成，只需要调整节点的指针。然而，链表的查找操作的时间复杂度为O(n)，需要从头节点开始遍历链表直到找到目标节点。链表常用于需要频繁插入和删除操作，而对查找操作要求较低的场景，例如实现队列、栈和简单的数据缓存。

综上所述，红黑树和链表是两种不同的数据结构，适用于不同的场景和操作需求。红黑树适合于需要高效的查找、插入和删除操作的情况，而链表适合于需要频繁插入和删除操作的情况。选择合适的数据结构取决于具体的应用需求和性能要求。