面试现场
面试官：你好，谢飞机是吧？我们今天聊聊Java基础。先说说，HashMap 的底层数据结构是什么？
谢飞机（自信满满）：哎呀，这个我熟！就是一个...一个大篮子！里面放了好多好多小篮子！对，就是数组加链表！哦不对，好像新版本还有红黑树！反正就是存键值对的嘛，贼快！
面试官（点点头）：嗯，回答得还算到位，知道有数组、链表和红黑树。那你知道什么时候会从链表转成红黑树吗？
谢飞机（挠头，开始胡诌）：呃...这个嘛...应该是...当链表里的东西太多，挤不下了，它自己就“进化”了！就像我打游戏，小兵攒够经验就变英雄一样！具体多少个...8个？9个？反正就是很多个的时候！
面试官（扶额）：...行吧。那如果让你设计一个简单的缓存，你会用 HashMap 吗？为什么？
谢飞机（眼睛一亮）：当然用啊！HashMap 这么快，不用它用谁？我上次写代码，直接 new HashMap() 就搞定了，跑得飞快！
面试官（叹了口气）：...好的，谢飞机同学，你的思路很...清奇。今天的面试就到这里，你回去等通知吧。
谢飞机：好的好的，谢谢面试官！我回去就等您电话！
技术点解析：HashMap 底层原理详解
上面的故事虽然搞笑，但其中涉及的 HashMap 核心知识点非常重要。下面为各位小白同学详细拆解：
1. 底层数据结构
HashMap 在 JDK 1.8 及以后版本中，底层是由 数组 + 链表 + 红黑树 组成的。
- 数组 (Node<K,V>[] table): 这是主体，也叫哈希桶（bucket）。每个元素都是一个链表或红黑树的头节点。
- 链表: 当发生哈希冲突（即不同的 key 计算出相同的数组下标）时，新的元素会以链表的形式挂在该数组下标位置上。
- 红黑树: 为了优化在极端情况下（大量哈希冲突导致链表过长）的查询性能，当链表长度达到阈值（默认为8）并且数组长度大于等于64时，链表会转换为红黑树，将查询时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。
2. 核心工作流程
- Put 操作 (存储):
- 计算哈希值: 对 key 调用
hashCode()方法，然后通过一个扰动函数（hash function）进行二次哈希，目的是让高位也参与到寻址中，减少哈希冲突。 - 确定数组下标: 用计算出的哈希值与
(数组长度 - 1)进行按位与 (&) 操作，得到最终的数组下标。这也是为什么HashMap的数组长度总是2的幂次方，因为(length-1)的二进制全是1，能保证均匀分布。 - 处理冲突:
- 如果该下标位置为空，直接放入。
- 如果不为空，则遍历链表/红黑树，检查是否有相同的 key（通过
equals()方法）。如果有，则更新 value；如果没有，则将新节点插入到链表尾部（JDK 1.8 是尾插法）或红黑树中。
- 计算哈希值: 对 key 调用
- Get 操作 (查询):
- 同样先计算 key 的哈希值，找到对应的数组下标。
- 在该下标位置的链表或红黑树中，通过
equals()方法逐个比较 key，找到匹配的节点并返回其 value。
3. 关于链表转红黑树
- 阈值: 链表长度达到 8 时，会考虑转换。
- 前提条件: 数组的长度必须 大于等于 64。这是为了避免在数组很小、哈希冲突本就频繁的情况下，过早地进行树化操作，因为树化本身也有开销。如果数组长度小于64，
HashMap会选择先进行扩容（resize），而不是树化。
4. 为什么不直接用 HashMap 做缓存？
故事里谢飞机的回答是典型错误。HashMap 本身 不是线程安全的，在多线程并发环境下使用，可能会导致数据丢失、死循环等问题。此外，它没有提供任何缓存策略，比如 过期淘汰机制（TTL）、最大容量限制、淘汰算法（LRU, LFU等）。
因此，在实际项目中，做缓存通常会选择专业的缓存框架，如 Guava Cache、Caffeine 或者分布式缓存 Redis，它们都内置了完善的线程安全和缓存策略。
