面试：HashMap 夺命二十一问

灰太狼 2021-06-10 20:39 366阅读 0赞

**1：HashMap 的数据结构？**

A：哈希表结构（链表散列：数组+链表）实现，结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时，链表转换为红黑树。  
transient Node<K,V>\[\] table;

**2：HashMap 的工作原理？**

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<K,V>接口）实现，HashMap 通过 put & 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，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。

hashCode 是定位的，存储位置；equals是定性的，比较两者是否相等。

**3.当两个对象的 hashCode 相同会发生什么？**

因为 hashCode 相同，不一定就是相等的（equals方法比较），所以两个对象所在数组的下标相同，"碰撞"就此发生。又因为 HashMap 使用链表存储对象，这个 Node 会存储到链表中。

**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。

**7.HashMap中put方法的过程？**

*  答：“调用哈希函数获取Key对应的hash值，再计算其数组下标；
 *  如果没有出现哈希冲突，则直接放入数组；如果出现哈希冲突，则以链表的方式放在链表后面；
 *  如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8)，就把链表转成红黑树，链表长度低于6，就把红黑树转回链表;
 *  如果结点的key已经存在，则替换其value即可；
 *  如果集合中的键值对大于12，调用resize方法进行数组扩容。”

**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。结点在新数组中的位置只有两种，原下标位置或原下标+旧数组的大小。

**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。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？**

*  1、每个节点非红即黑
 *  2、根节点总是黑色的
 *  3、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）
 *  4、每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）
 *  5、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。（桶的数量必须大于64，小于64的时候只会扩容）
 *  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？**

HashMap 参考其他问题；  
　　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？**

一般情况下，使用最多的是 HashMap。  
　　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.Java 中的另一个线程安全的与 HashMap 极其类似的类是什么？同样是线程安全，它与 HashTable 在线程同步上有什么不同？**

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。

**16.HashMap & ConcurrentHashMap 的区别？**

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。

**17.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<K,V>）。锁粒度降低了。

**18.针对 ConcurrentHashMap 锁机制具体分析（JDK 1.7 VS JDK 1.8）？**

JDK 1.7 中，采用分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层采用数组+链表的存储结构，包括两个核心静态内部类 Segment 和 HashEntry。  
　　　　①、Segment 继承 ReentrantLock（重入锁） 用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶；  
　　　　②、HashEntry 用来封装映射表的键-值对；  
　　　　③、每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表

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JDK 1.8 中，采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全。取消类 Segment，直接用 table 数组存储键值对；当 HashEntry 对象组成的链表长度超过 TREEIFY\_THRESHOLD 时，链表转换为红黑树，提升性能。底层变更为数组 + 链表 + 红黑树。

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**19.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。

**20.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）：  
　　1.如果没有初始化，就调用 initTable() 方法来进行初始化；  
　　2.如果没有 hash 冲突就直接 CAS 无锁插入；  
　　3.如果需要扩容，就先进行扩容；  
　　4.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；  
　　5.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  
　　6.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）：  
　　1.计算 hash 值，定位到该 table 索引位置，如果是首结点符合就返回；  
　　2.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；  
　　3.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。

**21.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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有时间会对HashTable，ConcurrentHashmap解析。

参考博客：[https://www.cnblogs.com/heqiyoujing/p/11143298.html][https_www.cnblogs.com_heqiyoujing_p_11143298.html]

[https://www.jianshu.com/p/75adf47958a7][https_www.jianshu.com_p_75adf47958a7]

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[https_www.cnblogs.com_heqiyoujing_p_11143298.html]: https://www.cnblogs.com/heqiyoujing/p/11143298.html
[https_www.jianshu.com_p_75adf47958a7]: https://www.jianshu.com/p/75adf47958a7