HashMap？面试？我是谁？我在哪

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如今是晚上11点了，学校屠猪馆的自习室由于太晚要关闭了，勤奋且疲惫的小鲁班也从屠猪馆出来了，正准备回宿舍洗洗睡，因为自习室位置比较偏僻因此是接收不到手机网络信号的，所以小鲁班从兜里掏出手机的时候，信息可真是炸了呀，小鲁班心想，微信群平时都没什么人聊天，今晚确定是发生了什么大事，仔细一看，才发现原来是小鲁班的室友达摩（光头）拿到了阿里巴巴JAVA开发实习生的offer，此时小鲁班真替他室友感到高兴的同时，内心也不免会产生一丝丝的失落感，那是由于本身投了不少份简历，别说拿不拿获得offer，就连给面试邀的公司也都寥寥无几，小鲁班这会可真是受到了一万点真实暴击，不太小鲁班仍是很乐观的，很快调整了心态，带上耳机，慢慢的走回了宿舍，正打算准备向他那神室友达摩取取经。

片刻后~

小鲁班：666，据说你拿到了阿里的offer，能透露一下面试内容和技巧吗

达摩：嘿嘿嘿，没问题鸭，叫声爸爸我就告诉你

小鲁班：baba（表面笑嘻嘻，内心MMP）

达摩：其实我也不是很记得了（请继续装），但我仍是记得那么一些，若是你是面的JAVA，首先固然是

JAVA的基础知识：数据结构（Map,List,Set等）,设计模式，算法，线程相关，IO/NIO，序列化等等
其次是高级特征：反射机制，并发与锁，JVM（GC策略，类加载机制，内存模型）等等
小鲁班：问这么多内容，那岂不是一我的都面试好久吗？

达摩：不是的，面试官通常都会用连环炮的方式提问的。

小鲁班：你说的连环炮是什么意思鸭？

达摩：那我举个例子

就好比问你HashMap是否是有序的？

你回答不是有序的。那面试官就会可能继续问你，有没有有序的Map实现类呢？

你若是这个时候说不知道的话，那这块问题就到此结束了。若是你说有TreeMap和LinkedHashMap。

那么面试官接下来就可能会问你，TreeMap和LinkedHashMap是如何保证它的顺序的？

若是你回答不上来，那么到此为止。若是你说TreeMap是经过实现SortMap接口，可以把它保存的键值对根据key排序，基于红黑树，从而保证TreeMap中全部键值对处于有序状 态。LinkedHashMap则是经过插入排序（就是你put的时候的顺序是什么，取出来的时候就是什么样子）和访问排序（改变排序把访问过的放到底部）让键值有序。

那么面试官还会继续问你，你以为它们两个哪一个的有序实现比较好？

若是你依然能够回答的话，那么面试官会继续问你，你以为还有没有比它更好或者更高效的实现方式。。无穷无尽深刻，直到你回答不出来或者面试官认为问题到底了

小鲁班捏了一把汗，我去。。。这是魔鬼吧，那咱们来试试呗（由于小鲁班刚刚在自习室才看了这章的知识，想趁机装一波逼，毕竟刚刚叫了声爸爸~~）

因而达摩and小鲁班就开始了对决：

1.为何用HashMap？

HashMap是一个散列桶（数组和链表），它存储的内容是键值对(key-value)映射
HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改
HashMap是非synchronized，因此HashMap很快
HashMap能够接受null键和值，而Hashtable则不能（缘由就是equlas()方法须要对象，由于HashMap是后出的API通过处理才能够）
2.HashMap的工做原理是什么？

HashMap是基于hashing的原理，咱们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当咱们给put()方法传递键和值时，咱们先对键调用hashCode()方法，计算并返回的hashCode是用于找到Map数组的bucket位置来储存Node 对象。这里关键点在于指出，HashMap是在bucket中储存键对象和值对象，做为Map.Node 。

如下是HashMap初始化 ，简单模拟数据结构
Node[] table=new Node[16] 散列桶初始化，table

class Node {

hash;//hash值

key;//键

value;//值

node next;//用于指向链表的下一层（产生冲突，用拉链法）

}

如下是具体的put过程（JDK1.8版）
1.对Key求Hash值，而后再计算下标

2.若是没有碰撞，直接放入桶中（碰撞的意思是计算获得的Hash值相同，须要放到同一个bucket中）

3.若是碰撞了，以链表的方式连接到后面

4.若是链表长度超过阀值( 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

5.若是节点已经存在就替换旧值

6.若是桶满了(容量16*加载因子0.75)，就须要 resize（扩容2倍后重排）

如下是具体get过程(考虑特殊状况若是两个键的hashcode相同，你如何获取值对象？)
当咱们调用get()方法，HashMap会使用键对象的hashcode找到bucket位置，找到bucket位置以后，会调用keys.equals()方法去找到链表中正确的节点，最终找到要找的值对象。

3.有什么方法能够减小碰撞？

扰动函数能够减小碰撞，原理是若是两个不相等的对象返回不一样的hashcode的话，那么碰撞的概率就会小些，这就意味着存链表结构减少，这样取值的话就不会频繁调用equal方法，这样就能提升HashMap的性能。（扰动即Hash方法内部的算法实现，目的是让不一样对象返回不一样hashcode。）
使用不可变的、声明做final的对象，而且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减小碰撞的发生。不可变性使得可以缓存不一样键的hashcode，这将提升整个获取对象的速度，使用String，Interger这样的wrapper类做为键是很是好的选择。为何String, Interger这样的wrapper类适合做为键？由于String是final的，并且已经重写了equals()和hashCode()方法了。不可变性是必要的，由于为了要计算hashCode()，就要防止键值改变，若是键值在放入时和获取时返回不一样的hashcode的话，那么就不能从HashMap中找到你想要的对象。
4.HashMap中hash函数怎么是是实现的?

咱们能够看到在hashmap中要找到某个元素，须要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是hash算法。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合，因此咱们固然但愿这个hashmap里面的元素位置尽可能的分布均匀些，尽可能使得每一个位置上的元素数量只有一个，那么当咱们用hash算法求得这个位置的时候，立刻就能够知道对应位置的元素就是咱们要的，而不用再去遍历链表。 因此咱们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来讲是比较均匀的。可是，“模”运算的消耗仍是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式，咱们来看看JDK1.8的源码是怎么作的（被楼主修饰了一下）

static final int hash(Object key) {
 if (key == null){
 return 0;
 }
 int h;
 h=key.hashCode()；返回散列值也就是hashcode
 // ^ ：按位异或
 // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
 //其中n是数组的长度，即Map的数组部分初始化长度
 return (n-1)&(h ^ (h >>> 16));
}

简单来讲就是

1.高16bt不变，低16bit和高16bit作了一个异或(获得的HASHCODE转化为32位的二进制，前16位和后16位低16bit和高16bit作了一个异或)

2.(n·1)&hash=->获得下标

5.拉链法致使的链表过深问题为何不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为何不一直使用红黑树？

之因此选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊状况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构同样了，形成很深的问题），遍历查找会很是慢。而红黑树在插入新数据后可能须要经过左旋，右旋、变色这些操做来保持平衡，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，咱们知道红黑树属于平衡二叉树，可是为了保持“平衡”是须要付出代价的，可是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少，因此当长度大于8的时候，会使用红黑树，若是链表长度很短的话，根本不须要引入红黑树，引入反而会慢。

6.说说你对红黑树的看法？

 

每一个节点非红即黑
根节点老是黑色的
若是节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不必定）
每一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）
　7.解决hash 碰撞还有那些办法？

开放定址法。

当冲突发生时，使用某种探查技术在散列表中造成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找，直到找到给定的地址。

按照造成探查序列的方法不一样，可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。

下面给一个线性探查法的例子

问题：已知一组关键字为(26，36，41，38，44，15，68，12，06，51)，用除余法构造散列函数，用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。

解答：为了减小冲突，一般令装填因子α由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为(0，10，2，12，5，2，3，12，6，12)。

前5个关键字插入时，其相应的地址均为开放地址，故将它们直接插入T[0]，T[10)，T[2]，T[12]和T[5]中。

当插入第6个关键字15时，其散列地址2(即h(15)=15％13=2)已被关键字41(15和41互为同义词)占用。故探查h1=(2+1)％13=3，此地址开放，因此将15放入T[3]中。

当插入第7个关键字68时，其散列地址3已被非同义词15先占用，故将其插入到T[4]中。

当插入第8个关键字12时，散列地址12已被同义词38占用，故探查hl=(12+1)％13=0，而T[0]亦被26占用，再探查h2=(12+2)％13=1，此地址开放，可将12插入其中。

相似地，第9个关键字06直接插入T[6]中；而最后一个关键字51插人时，因探查的地址12，0，1，…，6均非空，故51插入T[7]中。

8.若是HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？

默认的负载因子大小为0.75，也就是说，当一个map填满了75%的bucket时候，和其它集合类(如ArrayList等)同样，将会建立原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来从新调整map的大小，并将原来的对象放入新的bucket数组中。这个过程叫做rehashing，由于它调用hash方法找到新的bucket位置。这个值只可能在两个地方，一个是原下标的位置，另外一种是在下标为<原下标+原容量>的位置

9.从新调整HashMap大小存在什么问题吗？

当从新调整HashMap大小的时候，确实存在条件竞争，由于若是两个线程都发现HashMap须要从新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程当中，存储在链表中的元素的次序会反过来，由于移动到新的bucket位置的时候，HashMap并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部，这是为了不尾部遍历(tail traversing)。若是条件竞争发生了，那么就死循环了。(多线程的环境下不使用HashMap）
为何多线程会致使死循环，它是怎么发生的？
HashMap的容量是有限的。当通过屡次元素插入，使得HashMap达到必定饱和度时，Key映射位置发生冲突的概率会逐渐提升。这时候，HashMap须要扩展它的长度，也就是 进行Resize。1.扩容：建立一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍。2.ReHash：遍历原Entry数组，把全部的Entry从新Hash到新数组。

（这个过程比较烧脑，暂不做流程图演示，有兴趣去看看个人另外一篇博文"HashMap扩容全过程"）

达摩：哎呦，小老弟不错嘛~~意料以外呀

小鲁班：嘿嘿，优秀吧，中场休息一波，我先喝口水

达摩：不只仅是这些哦，面试官还会问你相关的集合类对比，好比：

10.HashTable

数组 + 链表方式存储
默认容量： 11(质数 为宜)
put:
索引计算 : （key.hashCode() & 0x7FFFFFFF）% table.length
若在链表中找到了，则替换旧值，若未找到则继续
当总元素个数超过容量*加载因子时，扩容为原来 2 倍并从新散列。
将新元素加到链表头部
对修改 Hashtable 内部共享数据的方法添加了 synchronized，保证线程安全。
11.HashMap ，HashTable 区别

默认容量不一样。扩容不一样
线程安全性，HashTable 安全
效率不一样 HashTable 要慢由于加锁
12.ConcurrentHashMap 原理

最大特色是引入了 CAS（借助 Unsafe 来实现【native code】）
CAS有3个操做数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改成B，不然什么都不作。
Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 来实现
使用实例：
对 sizeCtl 的控制都是用 CAS 来实现的
 
sizeCtl ：默认为0，用来控制 table 的初始化和扩容操做。
-1 表明table正在初始化
N 表示有 -N-1 个线程正在进行扩容操做
若是table未初始化，表示table须要初始化的大小。
若是table初始化完成，表示table的容量，默认是table大小的0.75倍，竟然用这个公式算0.75（n - (n >>> 2)）。
CAS 会出现的问题：ABA
对变量增长一个版本号，每次修改，版本号加 1，比较的时候比较版本号。
13.咱们可使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？

咱们知道Hashtable是synchronized的，可是ConcurrentHashMap同步性能更好，由于它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap固然能够代替HashTable，可是HashTable提供更强的线程安全性。它们均可以用于多线程的环境，可是当Hashtable的大小增长到必定的时候，性能会急剧降低，由于迭代时须要被锁定很长的时间。由于ConcurrentHashMap引入了分割(segmentation)，不论它变得多么大，仅仅须要锁定map的某个部分，而其它的线程不须要等到迭代完成才能访问map。简而言之，在迭代的过程当中，ConcurrentHashMap仅仅锁定map的某个部分，而Hashtable则会锁定整个map。