【炼气境】HashMap原理以及如何使用

系列文章目录

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前言

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HashMap原理以及使用

1、数据结构

哈希表结构（链表散列：数组+单向链表）实现，结合数组和链表的优点，当链表长度超过8，数组长度达到64时，链表会转换为红黑树。

2、工作原理

HashMap底层是hash数组和单向链表实现，数组中的每个元素都是链表，由Node内部类（实现Map.Entry接口）实现，HashMap通过put和get方法存储和获取。

• 存储对象时，将K/V键值传给put（）方法：
  （1）调用 hash(K) 方法计算 K 的 hash 值，然后结合数组长度，计算得数组下标；
  （2）调用resize调整数组大小（当容器中的元素个数大于 capacity * loadfactor 时，容器会进行扩容resize 为 2n）；
  （3）i.如果 K 的 hash 值在 HashMap 中不存在，则执行插入，若存在，则发生碰撞；
  ii.如果 K 的 hash 值在 HashMap 中存在，且它们两者 equals 返回 true，则更新键值对；
  iii. 如果 K 的 hash 值在 HashMap 中存在，且它们两者 equals 返回 false，则插入链表的尾部（尾插法）或者红黑树中（树的添加方式）。（JDK 1.7 之前使用头插法、JDK 1.8 使用尾插法）（注意：当碰撞导致链表大于 TREEIFY_THRESHOLD = 8 时，数组长度达到64时，就把链表转换成红黑树）
• 获取对象时：
  将 K 传给 get() 方法：①、调用 hash(K) 方法（计算 K 的 hash 值）从而获取该键值所在链表的数组下标；②、顺序遍历链表，equals()方法查找相同 Node 链表中 K 值对应的 V 值。

3、当两个对象的 hashCode 相同会发生什么？

hashCode用来计算元素下标，确定在数组中位置的，hashCode 相同，但Key不一定就是相等的（equals方法比较），两个不同的Key计算出相同的hashCode值，就会发生"碰撞"。因此 HashMap 使用链表存储hash冲突的对象。因此当我们确定或设计Key的时候，尽量确保唯一性，尤其是自定义对象作为key时，重写hashCode和equals方法，确保唯一性。

4、你知道 hash 的实现吗？为什么要这样实现？

JDK 1.8 中，是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度，功效和质量来考虑的，减少系统的开销，也不会造成因为高位没有参与下标的计算，从而引起的碰撞。

5、为什么要用异或运算符？

保证了对象的 hashCode 的 32 位值只要有一位发生改变，整个 hash() 返回值就会改变。尽可能的减少碰撞。

6、HashMap 的 table 的容量如何确定？loadFactor 是什么？该容量如何变化？这种变化会带来什么问题？

①、table 数组大小是由 capacity 这个参数确定的，默认是16，也可以构造时传入，最大限制是1<<30；

②、loadFactor 是装载因子，主要目的是用来确认table 数组是否需要动态扩展，默认值是0.75，比如table 数组大小为 16，装载因子为 0.75 时，threshold 就是12，当 table 的实际大小超过 12 时，table就需要动态扩容；

③、扩容时，调用 resize() 方法，将 table 长度变为原来的两倍（注意是 table 长度，而不是 threshold）

④、如果数据很大的情况下，扩展时将会带来性能的损失，在性能要求很高的地方，这种损失很可能很致命。

HashMap容量为什么总是为2的次幂？
满足(n - 1) & hash，保证索引值肯定不会超过数组长度（n），且计算快

7、HashMap中put方法的过程？

8、数组扩容的过程？

创建一个新的数组，其容量为旧数组的两倍，并重新计算旧数组中结点的存储位置。

9、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？

之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。
不一直使用红黑树是因为，相同hash冲突很少时，链表遍历查询更快。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题，我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少，所以当长度大于8的时候，会使用红黑树，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。

10、说说你对红黑树的见解？

每个节点非红即黑
根节点总是黑色的
如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）
每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）
从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）

11、jdk8中对HashMap做了哪些改变？

在java 1.8中，如果链表的长度超过了8，那么链表将转换为红黑树。

发生hash碰撞时，java 1.7 会在链表的头部插入，而java 1.8会在链表的尾部插入

在java 1.8中，Entry被Node替代(换了一个马甲)。

12、HashMap，LinkedHashMap，TreeMap 有什么区别？

LinkedHashMap 保存了记录的插入顺序，在用 Iterator 遍历时，先取到的记录肯定是先插入的；遍历比 HashMap 慢；

TreeMap 实现 SortMap 接口，能够把它保存的记录根据键排序（默认按键值升序排序，也可以指定排序的比较器）

13、HashMap & TreeMap & LinkedHashMap 使用场景？

HashMap：在 Map 中插入、删除和定位元素时；

TreeMap：在需要按自然顺序或自定义顺序遍历键的情况下；

LinkedHashMap：在需要输出的顺序和输入的顺序相同的情况下。

14、HashMap 和 HashTable 有什么区别？

①、HashMap 是线程不安全的，HashTable 是线程安全的；

②、由于线程安全，所以 HashTable 的效率比不上 HashMap；

③、HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null，而 HashTable不允许；

④、HashMap 默认初始化数组的大小为16，HashTable 为 11，前者扩容时，扩大两倍，后者扩大两倍+1；

⑤、HashMap 需要重新计算 hash 值，而 HashTable 直接使用对象的 hashCode

15、HashMap & ConcurrentHashMap 的区别？

ConcurrentHashMap 类（是 Java并发包 java.util.concurrent 中提供的一个线程安全且高效的 HashMap 实现）。

HashTable 是使用 synchronize 关键字加锁的原理（就是对对象加锁）；

而针对 ConcurrentHashMap，在 JDK 1.7 中采用 分段锁的方式；JDK 1.8 中直接采用了CAS（无锁算法）+ synchronized。
除了加锁，原理上无太大区别。另外，HashMap 的键值对允许有null，但是ConCurrentHashMap 都不允许。

16、为什么 ConcurrentHashMap 比 HashTable 效率要高？

HashTable 使用一把锁（锁住整个链表结构）处理并发问题，多个线程竞争一把锁，容易阻塞；

ConcurrentHashMap

JDK 1.7 中使用分段锁（ReentrantLock + Segment + HashEntry），相当于把一个 HashMap 分成多个段，每段分配一把锁，这样支持多线程访问。锁粒度：基于 Segment，包含多个 HashEntry。
JDK 1.8 中使用 CAS + synchronized + Node + 红黑树。锁粒度：Node（首结点）（实现 Map.Entry）。锁粒度降低了

17、ConcurrentHashMap 在 JDK 1.8 中，为什么要使用内置锁 synchronized 来代替重入锁 ReentrantLock？

①、粒度降低了；

②、JVM 开发团队没有放弃 synchronized，而且基于 JVM 的 synchronized 优化空间更大，更加自然。

③、在大量的数据操作下，对于 JVM 的内存压力，基于 API 的 ReentrantLock 会开销更多的内存。

18、ConcurrentHashMap 简单介绍？

①、重要的常量：

private transient volatile int sizeCtl;

当为负数时，-1 表示正在初始化，-N 表示 N - 1 个线程正在进行扩容；

当为 0 时，表示 table 还没有初始化；

当为其他正数时，表示初始化或者下一次进行扩容的大小。

②、数据结构：

Node 是存储结构的基本单元，继承 HashMap 中的 Entry，用于存储数据；

TreeNode 继承 Node，但是数据结构换成了二叉树结构，是红黑树的存储结构，用于红黑树中存储数据；

TreeBin 是封装 TreeNode 的容器，提供转换红黑树的一些条件和锁的控制。

③、存储对象时（put() 方法）：

如果没有初始化，就调用 initTable() 方法来进行初始化；

如果没有 hash 冲突就直接 CAS 无锁插入；

如果需要扩容，就先进行扩容；

如果存在 hash 冲突，就加锁来保证线程安全，两种情况：一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入；

如果该链表的数量大于阀值 8，就要先转换成红黑树的结构，break 再一次进入循环

如果添加成功就调用 addCount() 方法统计 size，并且检查是否需要扩容。

④、扩容方法 transfer()：默认容量为 16，扩容时，容量变为原来的两倍。

helpTransfer()：调用多个工作线程一起帮助进行扩容，这样的效率就会更高。

⑤、获取对象时（get()方法）：

计算 hash 值，定位到该 table 索引位置，如果是首结点符合就返回；

如果遇到扩容时，会调用标记正在扩容结点 ForwardingNode.find()方法，查找该结点，匹配就返回；

以上都不符合的话，就往下遍历结点，匹配就返回，否则最后就返回 null。

19、ConcurrentHashMap 的并发度是什么？

程序运行时能够同时更新 ConccurentHashMap 且不产生锁竞争的最大线程数。默认为 16，且可以在构造函数中设置。

当用户设置并发度时，ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小2幂指数作为实际并发度（假如用户设置并发度为17，实际并发度则为32）

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