搞定HashMap面试问题，一篇文章就足够！

ImViper
754 阅读22分钟

前言

HashMap 是无论在工作还是面试中都非常常见常考的数据结构。

比如 Leetcode 第一题 Two Sum 的某种变种的最优解就是需要用到 HashMap 的，高频考题 LRU Cache 是需要用到 LinkedHashMap 的。

HashMap 用起来很简单，底层实现也不复杂，先来看几道常见的面试题吧。相信大家多多少少都能回答上来一点，不清楚的地方就仔细阅读本文啦～这篇文章带你深挖到 HashMap 的老祖宗，保证吊打面试官

  • == 和 equals() 的区别？
  • 为什么重写 equals() 就必须要重写 hashCode()？
  • Hashtable, HashSet 和 HashMap 的区别和联系
  • 处理 hash 冲突有哪些方法？Java 中用的哪一种？为什么？另一种方法你在工作中用过吗？在什么情况下用得多？
  • 徒手实现一个 HashMap 吧

本文分以下章节：

  • Set 和 Map 家族简介
  • HashMap 实现原理
  • 关于 hashCode() 和 equals()
  • 哈希冲突详解
  • HashMap 基本操作
  • HashMap面试的二十一问

Set 家族

在讲 Map 之前，我们先来看看 Set。

集合的概念我们初中数学就学过了，就是里面不能有重复元素，这里也是一样。

Set 在 Java 中是一个接口，可以看到它是 java.util 包中的一个集合框架类，具体的实现类有很多：

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其中比较常用的有三种：

HashSet: 采用 Hashmap 的 key 来储存元素，主要特点是无序的，基本操作都是 O(1) 的时间复杂度，很快。

LinkedHashSet: 这个是一个 HashSet + LinkedList 的结构，特点就是既拥有了 O(1) 的时间复杂度，又能够保留插入的顺序。

TreeSet: 采用红黑树结构，特点是可以有序，可以用自然排序或者自定义比较器来排序；缺点就是查询速度没有 HashSet 快。

Map 家族

Map 是一个键值对 (Key - Value pairs)，其中 key 是不可以重复的，毕竟 set 中的 key 要存在这里面。

那么与 Set 相对应的，Map 也有这三个实现类：

HashMap: 与 HashSet 对应，也是无序的，O(1)。

LinkedHashMap: 这是一个「HashMap + 双向链表」的结构，落脚点是 HashMap，所以既拥有 HashMap 的所有特性还能有顺序。

TreeMap: 是有序的，本质是用二叉搜索树来实现的。

HashMap 实现原理

对于 HashMap 中的每个 key，首先通过 hash function 计算出一个 hash 值，这个hash值就代表了在 buckets 里的编号，而 buckets 实际上是用数组来实现的，所以把这个数值模上数组的长度得到它在数组的 index，就这样把它放在了数组里。

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那么这里有几个问题：

如果不同的元素算出了相同的哈希值，那么该怎么存放呢？

答：这就是哈希碰撞，即多个 key 对应了同一个桶。

HashMap 中是如何保证元素的唯一性的呢？即相同的元素会不会算出不同的哈希值呢？

答：通过 hashCode() 和 equals() 方法来保证元素的唯一性。

如果 pairs 太多，buckets 太少怎么破？

答：Rehasing. 也就是碰撞太多的时候，会把数组扩容至两倍（默认）。所以这样虽然 hash 值没有变，但是因为数组的长度变了，所以算出来的 index 就变了，就会被分配到不同的位置上了，就不用挤在一起了，小伙伴们我们江湖再见～

那什么时候会 rehashing 呢？也就是怎么衡量桶里是不是足够拥挤要扩容了呢？

答：load factor. 即用 pair 的数量除以 buckets 的数量，也就是平均每个桶里装几对。Java 中默认值是 0.75f，如果超过了这个值就会 rehashing.

关于 hashCode() 和 equals()

如果 key 的 hashCode() 值相同，那么有可能是要发生 hash collision 了，也有可能是真的遇到了另一个自己。那么如何判断呢？继续用 equals() 来比较。

也就是说，

hashCode() 决定了 key 放在这个桶里的编号，也就是在数组里的 index；

equals() 是用来比较两个 object 是否相同的。

那么该如何回答这道经典面试题：

为什么重写 equals() 方法，一定要重写 hashCode() 呢？

答：首先我们有一个假设：任何两个 object 的 hashCode 都是不同的。

那么在这个条件下，有两个 object 是相等的，那如果不重写 hashCode()，算出来的哈希值都不一样，就会去到不同的 buckets 了，就迷失在茫茫人海中了，再也无法相认，就和 equals() 条件矛盾了，证毕。

撒花～～🎉🎉🎉

接下来我们再对这两个方法一探究竟：

其实 hashCode() 和 equals() 方法都是在 Object class 这个老祖宗里定义的，Object 是所有 Java 中的 class 的鼻祖，默认都是有的，甩不掉的。

那既然是白给的，我们先来看看大礼包里有什么，谷歌 Object 的 Oracle 文档：

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所以这些方法都是可以直接拿来用的呢～

回到 hashCode() 和 equals()，那么如果这个新的 class 里没有重写 (override) 这两个方法，就是默认继承 Object class 里的定义了。

那我们点进去来看看 equals() 是怎么定义的：

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记笔记：

equals() 方法就是比较这两个 references 是否指向了同一个 object.

嗯？？？你在逗我吗？？那岂不是和 == 一样了？？

补充：
我们常用的比较大小的符号之 ==
如果是 primitive type，那么 == 就是比较数值的大小；
如果是 reference type，那么就比较的是这两个 reference 是否指向了同一个 object。

再补充：
Java 的数据类型可以分为两种：
Primitive type 有且仅有8种：byte, short, int, long, float, double, char, boolean.
其他都是 Reference type.
所以虽然 Java 声称 “Everything is object”，但是还是有非 object 数据类型的存在的。

我不信，我要去源码里看看它是怎么实现的。

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哈，还真是的，绕了这么半天，equals() 就是用 == 来实现的！

那为什么还弄出来这么个方法呢？

答：为了让你 override～

比如一般来说我们比较字符串就是想比较这两个字符串的内容的，那么：

str1 = “tianxiaoqi”;str2 =  new String(“tianxiaoqi”);
str1 == str2; // return falsestr1.equals(str2); // return true

因为 String 里是重写了 equals() 方法的：

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老祖宗留给你就是让你自己用的，如果你不用，那人家也提供了默认的方法，也是够意思了。

好了，我们再去看 hashCode() 的介绍：

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那至于 hashCode() 返回的究竟是什么，和本文关联不太大，结论就是：

返回的并不一定是对象的（虚拟）内存地址，具体取决于运行时库和JVM的具体实现。

但无论是怎么实现的，都需要遵循文档上的约定，也就是对不同的 object 会返回唯一的哈希值。

哈希冲突详解

一般来说哈希冲突有两大类解决方式[2]

  1. Separate chaining
  2. Open addressing

Java 中采用的是第一种 Separate chaining，即在发生碰撞的那个桶后面再加一条“链”来存储，那么这个“链”使用的具体是什么数据结构，不同的版本稍有不同：

在 JDK1.6 和 1.7 中，是用链表存储的，这样如果碰撞很多的话，就变成了在链表上的查找，worst case 就是 O(n)；

在 JDK 1.8 进行了优化，当链表长度较大时（超过 8），会采用红黑树来存储，这样大大提高了查找效率。

（话说，这个还真的喜欢考，已经在多次面试中被问过了，还有面试官问为什么是超过“8”才用红黑树🤔）

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第二种方法 open addressing 也是非常重要的思想，因为在真实的分布式系统里，有很多地方会用到 hash 的思想但又不适合用 seprate chaining。

这种方法是顺序查找，如果这个桶里已经被占了，那就按照“某种方式”继续找下一个没有被占的桶，直到找到第一个空的。

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如图所示，John Smith 和 Sandra Dee 发生了哈希冲突，都被计算到 152 号桶，于是 Sandra 就去了下一个空位 - 153 号桶，当然也会对之后的 key 发生影响：Ted Baker 计算结果本应是放在 153 号的，但鉴于已经被 Sandra 占了，就只能再去下一个空位了，所以到了 154 号。

这种方式叫做 Linear probing 线性探查，就像上图所示，一个个的顺着找下一个空位。当然还有其他的方式，比如去找平方数，或者 Double hashing.

HashMap 基本操作

每种数据结构的基本操作都无外乎增删改查这四种，具体到 HashMap 来说，

  • 增：put(K key, V value)
  • 删：remove(Object key)
  • 改：还是用的 put(K key, V value)
  • 查：get(Object key) / containsKey(Object key)

细心的同学可能发现了，为什么有些 key 的类型是 Object，有些是 K 呢？这还不是因为 equals()…

这是因为，在 get/remove 的时候，不一定是用的同一个 object。

还记得那个 str1 和 str2 都是田小齐的例子吗？那比如我先 put(str1, value)，然后用 get(str2) 的时候，也是想要到 tianxiaoqi 对应的 value 呀！不能因为我换了身衣服就不认得我了呀！所以在 get/remove 的时候并没有很限制 key 的类型，方便另一个自己相认。

其实这些 API 的操作流程大同小异，我们以最复杂的 put(K key, V value) 来讲：

  1. 首先要拿到 array 中要放的位置的 index
  • 怎么找 index 呢，这里我们可以单独用 getIndex() method 来做这件事；
  • 具体怎么做，就是通过 hash function 算出来的值，模上数组的长度；
  1. 那拿到了这个位置的 Node，我们开始 traverse 这个 LinkedList，这就是在链表上的操作了，
  • 如果找的到，就更新一下 value；
  • 如果没找到，就把它放在链表上，可以放头上，也可以放尾上，一般我喜欢放头上，因为新加入的元素用到的概率总是大一些，但并不影响时间复杂度。

代码如下：

 public V put(K key, V value) {
  int index = getIndex(key);
  Node<K, V> node = array[index];
  Node<K, V> head = node; 
  while (node != null) {
    // 原来有这个 key，仅更新值
    if (checkEquals(key, node)) {
      V preValue = node.value;
      node.value = value;
      return preValue;
    }
    node = node.next;
  }
  // 原来没有这个 key，新加这个 node
  Node<K, V> newNode = new Node(key, value); 
  newNode.next = head;
  array[index] = newNode;
  return null;
}

至于更多的细节比如加一些 rehashing 啊，load factor 啊，大家可以参考源码。

读完源码大家可以做做 Leetcode 706 题练手，so easy~

与 Hashtable 的区别

这是一个年龄暴露贴，HashMap 与 Hashtable 的关系，就像 ArrayList 与 Vector，以及 StringBuilder 与 StringBuffer。

Hashtable 是早期 JDK 提供的接口，HashMap 是新版的；它们之间最显著的区别，就是 Hashtable 是线程安全的，HashMap 并非线程安全。

这是因为 Java 5.0 之后允许数据结构不考虑线程安全的问题，因为实际工作中我们发现没有必要在数据结构的层面上上锁，加锁和放锁在系统中是有开销的，内部锁有时候会成为程序的瓶颈。

所以 HashMap, ArrayList, StringBuilder 不再考虑线程安全的问题，性能提升了很多，当然，线程安全问题也就转移给我们程序员了。

另外一个区别就是：HashMap 允许 key 中有 null 值，Hashtable 是不允许的。这样的好处就是可以给一个默认值。

好了，最后我们看下常考题吧。

Top K 问题

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非常常考的 Top K 问题，也是大厂面试中规中矩的题，这两题大同小异，这里以第一题为例。

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题意：
给一组词，统计出现频率最高的 k 个。
比如说 “I love leetcode, I love coding” 中频率最高的 2 个就是 I 和 love 了。

有同学觉得这题特别简单，但其实这题只是母题，它可以升级到系统设计层面来问：

在某电商网站上，过去的一小时内卖出的最多的 k 种货物。

我们先看算法层面:

思路：

统计下所有词的频率，然后按频率排序取最高的前 k 个呗。

细节：

用 HashMap 存放单词的频率，用 minHeap/maxHeap 来取前 k 个。

实现：

  1. 建一个 HashMap <key = 单词，value = 出现频率>，遍历整个数组，相应的把这个单词的出现次数 + 1.

这一步时间复杂度是 O(n).

  1. 用 size = k 的 minHeap 来存放结果，定义好题目中规定的比较顺序
    a. 首先按照出现的频率排序；
    b. 频率相同时，按字母顺序。
  2. 遍历这个 map，如果
    a. minHeap 里面的单词数还不到 k 个的时候就加进去；
    b. 或者遇到更高频的单词就把它替换掉。

时空复杂度分析：

第一步是 O(n)，第三步是 nlog(k)，所以加在一起时间复杂度是 O(nlogk).

用了一个额外的 heap 和 map，空间复杂度是 O(n).

代码：

class Solution {
    public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
        // Step 1
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            Integer count = map.getOrDefault(word, 0);
            count++;
            map.put(word, count);
        }
        
        // Step 2
        PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>(k+1, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
            @Override
            public int compare(Map.Entry<String, Integer> e1, Map.Entry<String, Integer> e2) {
                if(e1.getValue() == e2.getValue()) {
                    return e2.getKey().compareTo(e1.getKey());
                }
                return e1.getValue().compareTo(e2.getValue());
            }
        });
        
        // Step 3
        List<String> res = new ArrayList<>();
        for(Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            minHeap.offer(entry);
            if(minHeap.size() > k) {
                minHeap.poll();
            }
        }
        while(!minHeap.isEmpty()) {
            res.add(minHeap.poll().getKey());
        }
        Collections.reverse(res);
        return res;
    }
}

HashMap面试的二十一问

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。

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？

  • 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。（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）。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）：

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。

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。

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。

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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