阿里巴巴为什么让初始化集合时必须指定大小？

哈喽，亲爱的小伙伴们，技术学磊哥，进步没得说！欢迎来到新一期的性能解读系列，我是磊哥。

今天给大家带来的是关于阿里巴巴《Java开发手册》泰山版（最新）中关于集合初始化时的性能建议。

阿里巴巴《Java开发手册》第 1 章编程规范，第 6 节集合处理的第 17 条规定如下：

【推荐】集合初始化时，指定集合初始值大小。

说明：HashMap 使用 HashMap(int initialCapacity) 初始化，如果暂时无法确定集合大小，那么指定默认值（16）即可。

正例：initialCapacity = (需要存储的元素个数 / 负载因子) + 1。注意负载因子（即 loader factor）默认为 0.75，如果暂时无法确定初始值大小，请设置为 16（即默认值）。

反例：HashMap 需要放置 1024 个元素，由于没有设置容量初始大小，随着元素不断增加，容量 7 次被迫扩大，resize 需要重建 hash 表。当放置的集合元素个数达千万级别时，不断扩容会严重影响性能。

规范解读

此规范的主要目的完全是出于性能考虑，查看 HashMap 的源码也就可以发现此规范的原因，如果我们能为集合设置合理的大小就可以避免 HashMap 的扩容操作，而 HashMap 的扩容方法 resize 有很多逻辑判断和业务操作，如果设置了合理的大小就可以避免执行更多的代码，因此就可以更大限度的提高集合的执行效率，HashMap 的 resize 源码如下：

// 源码基于 JDK 8
final Node<K,V>[] resize() {
    // 扩容前的数组
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    // 扩容前的数组的大小和阈值
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
    int oldThr = threshold;
    // 预定义新数组的大小和阈值
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 超过最大值就不再扩容了
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            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<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])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<K,V> 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<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    // 链表复制，JDK 1.8 扩容优化部分
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> 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）。

小贴士：公式“(存储元素个数/负载因子)+1”说明：因为 HashMap 的实际存储量等于：元素个数*负载因子，为了防止 HashMap 扩容，所以公式必须是“(存储元素个数/负载因子)+1”才能防止动态扩容。

本文我们依旧使用 Oracle 官方提供的 JMH（Java Microbenchmark Harness，JAVA 微基准测试套件）测试框架，首先现在 pom.xml 中添加 JMH 引用，配置如下：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.openjdk.jmh/jmh-core -->
<dependency>
   <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
   <artifactId>jmh-core</artifactId>
   <version>{version}</version>
</dependency>

然后编写完整的测试代码：

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);
    }
}

测试结果如下：

从上述结果可以看出，设置了大小的 HashMap 的性能约是没有设置大小的 1.29 倍。

总结

在初始化集合时，如果已知集合的数量，那么一定要在初始化时设置集合的容量大小，这样就可以有效的提高集合的性能，但需要注意的是 HashMap 的实际存储量是“元素个数*负载因子”，而负载因子默认是 0.75，因此在设置大小时，要使用“(存储元素个数/负载因子)+1”的公式计算出正确的值再进行设置。