共计 925 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
我们一般在写代码时，使用 HashMap 数据结构存数据时，有时候不会做容量大小设置，这样可能会造成一些内存浪费，所以，在知道存储的键值对数量的情况下，做初始化比较好。
一、创建 HashMap
新建一个 hashMap 的时候，可以通过 initialCapacity 设置 hashMap 长度的初始化值。
Map<String, Object> resultMap = new HashMap<String, Object>(initialCapacity: 5);hashMap 源码中 initialCapacity 的初始值为 16，负载因子为 0.75；
所以一个 hashMap 中默认存储长度为 16 * 0.75 = 12，也就是如果 hashMap.put 的键值对数量小于 12 的时候，hashMap 位置够用；但是当添加的键值对数超过 12 后，hashMap 需要扩容，一倍，也就是长度从 12 扩容到 24；
例如键值对一共 13 个，这样剩余 11 个位置性能都浪费了，那么如果已知需要添加的键值对数量，就可以通过设置 initialMap 的值，来避免 hashMap 扩容，减少性能消耗。
我们需要往 hashMap 中添加 6 个键值对，6 / 0.75 = 8；那就可以把 initialCapacity 设置为 9 比较合适，节省性能。
二、原理
公式是《阿里巴巴 Java 开发手册》中的一个建议，在 Guava 中也是提供了相同的算法，更甚之，这个算法实际上是 JDK8 中 putAll() 方法的实现。这是公式的得出是因为， 当 HashMap 内部维护的哈希表的容量达到 75% 时（默认情况下），就会触发 rehash（重建 hash 表）操作。而 rehash 的过程是比较耗费时间的。所以初始化容量要设置成 expectedSize/0.75 + 1 的话，可以有效地减少冲突，也可以减小误差 ”。
我的理解是: 当数组长度是可容纳长度的 75% 时，就会重新建立数组, 产生额外开销，所以这个预期的数组长度要小于可容纳的长度的 75%，也就是 (initialCapacity – 1) * 0.75 = 预期数组长度，即 initialCapacity * 0.75 > 预期数组长度
三、公式
最后，千言万语都汇成最后这一个容量公式：
initialCapacity = expectedSize/0.75 + 1
