hashmap的最大容量是多少，在多少的时候会导致查询响应过慢

java HashMap 最多放多少个key 不影响查询效率~

查询效率和有多少个key没关系。

而且查询效率这个词是相对的，不是绝对意义上的。
理论上来说，map保存的key越多，查询越慢（查询所消耗的时间越多，而且这是一定的）。但是同等数量的数据（比如100000条），map的查询速度要比数组要快。

这个问题可以跟踪一下HashMap的源码就知道了，根据输入的初始化容量（门槛？）的值（先了解HashMap中容量和负载因子的概念，其实这个和HashMap确定存储地址的算法有关），先判断是否大于最大容量，最大容量2的30次方，1<<30 =（1073741824），如果大于此数，初始化容量赋值为1<<30，如果小于此数，调用tableSizeFor方法 使用位运算将初始化容量修改为2的次方数，都是向大的方向运算，比如输入13，小于2的4次方，那面计算出来桶的初始容量就是16.
public HashMap(int initialCapacity) { this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } /** * Constructs an empty HashMap with the specified initial * capacity and load factor. * * @param initialCapacity the initial capacity * @param loadFactor the load factor * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative * or the load factor is nonpositive */ public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { if (initialCapacity MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); }/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n = MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

原则上，hashmap的插入和搜索，复杂度都是1，是非常快速的跟你的容量大小通常是没有直接关系的但是这是理想的情况。
这里说的理想，是在你所存储的对象的hashcode这个方法写的非常有效的情况下。根据hash的原理，存放一个对象是根据他的hashcode来计算的，如果没有哈希冲突，那么他的存储效率是最高，最完美的。
为什么哈希冲突会使得效率下降呢？
具体来分析，假设一个对象O1，他的hashcode算出来是1，另一个对象是O2，hashcode算起来也是1. 先放入O1对象，这时候速度很快，根据hashcode计算出来这个对象应该在哪个位置存放，然后直接放进去。但是到了放O2的时候，根据hashcode计算的地址存放，发现之前已经有O1了，那么显然是不能放的，因此就要采取些措施，比如，再计算一次，然后分配存放的地址（如果冲突，将继续，知道解决），一种最恶劣的情况下，很多很多的对象都存在hash冲突，那么重要就变得存储越来越慢。但是这个不是hashmap的责任，而是你的对象的hashcode方法没有定义好，使得冲突频繁
另外，哈希表为了避免这种冲突，会有一点优化。简单的说，原本可以放100个数据的空间，当放到80个的时候，根据经验，接下去冲突的可能性会更加高，就好比一个靶子上80%都是箭的时候你再射一箭出去，射中箭的可能性很大。因此就自动增加空间来减小冲突可能性。
80/100 = 0.8 这个0.8就是负载因子。
java中的hashmap的负载因子是0.75说了写理论。说这个的原因是想解释一下你的疑问“10000条的时候在搜索的时候很快，那么在多少条的时候可能导致效率下降呢”。这个答案是肯定的，就是存储的量跟存储效率没有直接的关系。
这页是hash表这个数据结构的优势所在
如果你觉得效率出现问题的时候，应该去关注一下你的存储对象的hashcode方法写的是否有问题
如果想更完美的解决效率问题，还可以手动指定hashmap的负载因子（用HashMap（int factor）这个构造方法），负载因子越低，冲突可能越小。但是牺牲的空间会相应增加

如果还是不能很好理解，可以先参看hash这个数据结构的特点，和JDK中HashMap的源代码，以及注释

学好java，数据结构是很重要的，理解原理的使用，跟生搬硬套的使用，不可同年而语
所以，去面试淘宝，腾讯，化为这种公司不会问你struts怎么用，只会问你struts怎么写。如同不会问你hashmap怎么用，而会问你hashmap的设计理念，和实现原理

希望对你有所帮助

很大吧，现在的NOSQL不就是这种原理吗，专门用来处理大数据的。

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