1、HashMap的数据结构

JDK8以前是数组和链表结合在一起使用也就是链表散列，结合了数组和链表的优点，JDK8以后，当链表长度超过8时，链表转换为红黑树。相比于JDK8hash方法，JDK7的hash方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了4次。

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和get方法存储和获取。

2.1、存储对象时，将 KV 键值传给put()方法

第一步：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；
第二步：调整数组大小(如果当前数组的长度小于64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树)；
第三步：
- 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；
- 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；
- 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)

2.2、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

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？

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；
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

先调用哈希函数获取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

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。

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
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)

22、ConcurrentHashMap的size是如何保证线程安全的

22.1、JDK7

1.进行第一遍遍历segments数组，将每个segemnt的count加起来作为总数，期间把每个segment的modCount加起来sum作为结果是否被修改的判断依据。这里需要提一下modCount，这个是当segment有任何操作都会进行一次增量操作，代表的是对Segment中元素的数量造成影响的操作的次数，这个值只增不减！！！！只增不减很重要，这样就不会出现一个segment+1，导致modcount+1,而另一个segment-1，即modcount-1 ,从而在统计所有的时候modcount没有变化。

2.size操作就是遍历了两次所有的Segments，每次记录Segment的modCount值，然后将两次的modCount进行比较，如果相同，则表示期间没有发生过写入操作，就将原先遍历的结果返回，如果不相同，则把这个过程再重复做一次，如果再不相同，则就需要将所有的Segment都锁住，然后一个一个遍历了。

3.如果经判断发现两次统计出的modCount并不一致，那就如上所说，要重新启用全部segment加锁的方式来进行count的获取和统计了，这样在此期间每个segement都被锁住，无法进行其他操作，统计出的count自然很准确。

22.2、JDK8

使用的是CAS和Volatile或synchronized来保证线程安全