阿里HashMap面试夺命连环21问

　　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。transientNodeK，V〔〕table；pre复制代码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接口）实现，HashMap通过putget方法存储和获取。
　　存储对象时，将KV键值传给put（）方法：
　　、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；
　　、调整数组大小（当容器中的元素个数大于capacityloadfactor时，容器会进行扩容resize为2n）；
　　、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）。
　　（JDK1。7之前使用头插法、JDK1。8使用尾插法）（注意：当碰撞导致链表大于TREEIFYTHRESHOLD8时，就把链表转换成红黑树）
　　获取对象时，将K传给get（）方法：、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；、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？
　　JDK1。8中，是通过hashCode（）的高16位异或低16位实现的：（hk。hashCode（））（h16），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？
　　、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130；
　　、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；
　　、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）
　　、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（TREEIFYTHRESHOLD8），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。推荐：面试问红黑树，我脸都绿了。
　　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java1。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，java1。7会在链表的头部插入，而java1。8会在链表的尾部插入
　　在java1。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、HashMapTreeMapLinkedHashMap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？
　　、HashMap是线程不安全的，HashTable是线程安全的；
　　、由于线程安全，所以HashTable的效率比不上HashMap；
　　、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；
　　、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；
　　、HashMap需要重新计算hash值，而HashTable直接使用对象的hashCode15、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JDK1。7中采用分段锁的方式；JDK1。8中直接采用了CAS（无锁算法）synchronized。16、HashMapConcurrentHashMap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；
　　ConcurrentHashMapJDK1。7中使用分段锁（ReentrantLockSegmentHashEntry），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。JDK1。8中使用CASsynchronizedNode红黑树。锁粒度：Node（首结点）（实现Map。Entry）。锁粒度降低了。18、针对ConcurrentHashMap锁机制具体分析（JDK1。7VSJDK1。8）
　　JDK1。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。
　　、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；
　　、HashEntry用来封装映射表的键值对；
　　、每个桶是由若干个HashEntry对象链接起来的链表
　　JDK1。8中，采用NodeCASSynchronized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TREEIFYTHRESHOLD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。19、ConcurrentHashMap在JDK1。8中，为什么要使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock？
　　、粒度降低了；
　　、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。
　　、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？
　　、重要的常量：
　　privatetransientvolatileintsizeCtl；
　　当为负数时，1表示正在初始化，N表示N1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。
　　、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。
　　、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。
　　、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。
　　、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。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）
　　原文：cnblogs。comYoung111p11519952。html