HashMap？面試？我是誰？我在哪

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如今是晚上11點了，學校屠豬館的自習室由於太晚要關閉了，勤奮且疲憊的小魯班也從屠豬館出來了，正準備回宿舍洗洗睡，因爲自習室位置比較偏僻因此是接收不到手機網絡信號的，所以小魯班從兜裏掏出手機的時候，信息可真是炸了呀，小魯班心想，微信羣平時都沒什麼人聊天，今晚確定是發生了什麼大事，仔細一看，才發現原來是小魯班的室友達摩（光頭）拿到了阿里巴巴JAVA開發實習生的offer，此時小魯班真替他室友感到高興的同時，內心也不免會產生一絲絲的失落感，那是由於本身投了不少份簡歷，別說拿不拿獲得offer，就連給面試邀的公司也都寥寥無幾，小魯班這會可真是受到了一萬點真實暴擊，不太小魯班仍是很樂觀的，很快調整了心態，帶上耳機，慢慢的走回了宿舍，正打算準備向他那神室友達摩取取經。

片刻後~

小魯班：666，據說你拿到了阿里的offer，能透露一下面試內容和技巧嗎

達摩：嘿嘿嘿，沒問題鴨，叫聲爸爸我就告訴你

小魯班：baba（表面笑嘻嘻，內心MMP）

達摩：其實我也不是很記得了（請繼續裝），但我仍是記得那麼一些，若是你是面的JAVA，首先固然是

JAVA的基礎知識：數據結構（Map,List,Set等）,設計模式，算法，線程相關，IO/NIO，序列化等等
其次是高級特徵：反射機制，併發與鎖，JVM（GC策略，類加載機制，內存模型）等等
小魯班：問這麼多內容，那豈不是一我的都面試好久嗎？

達摩：不是的，面試官通常都會用連環炮的方式提問的。

小魯班：你說的連環炮是什麼意思鴨？

達摩：那我舉個例子

就好比問你HashMap是否是有序的？

你回答不是有序的。那面試官就會可能繼續問你，有沒有有序的Map實現類呢？

你若是這個時候說不知道的話，那這塊問題就到此結束了。若是你說有TreeMap和LinkedHashMap。

那麼面試官接下來就可能會問你，TreeMap和LinkedHashMap是如何保證它的順序的？

若是你回答不上來，那麼到此爲止。若是你說TreeMap是經過實現SortMap接口，可以把它保存的鍵值對根據key排序，基於紅黑樹，從而保證TreeMap中全部鍵值對處於有序狀 態。LinkedHashMap則是經過插入排序（就是你put的時候的順序是什麼，取出來的時候就是什麼樣子）和訪問排序（改變排序把訪問過的放到底部）讓鍵值有序。

那麼面試官還會繼續問你，你以爲它們兩個哪一個的有序實現比較好？

若是你依然能夠回答的話，那麼面試官會繼續問你，你以爲還有沒有比它更好或者更高效的實現方式。。無窮無盡深刻，直到你回答不出來或者面試官認爲問題到底了

小魯班捏了一把汗，我去。。。這是魔鬼吧，那咱們來試試唄（由於小魯班剛剛在自習室纔看了這章的知識，想趁機裝一波逼，畢竟剛剛叫了聲爸爸~~）

因而達摩and小魯班就開始了對決：

1.爲何用HashMap？

HashMap是一個散列桶（數組和鏈表），它存儲的內容是鍵值對(key-value)映射
HashMap採用了數組和鏈表的數據結構，能在查詢和修改方便繼承了數組的線性查找和鏈表的尋址修改
HashMap是非synchronized，因此HashMap很快
HashMap能夠接受null鍵和值，而Hashtable則不能（緣由就是equlas()方法須要對象，由於HashMap是後出的API通過處理才能夠）
2.HashMap的工做原理是什麼？

HashMap是基於hashing的原理，咱們使用put(key, value)存儲對象到HashMap中，使用get(key)從HashMap中獲取對象。當咱們給put()方法傳遞鍵和值時，咱們先對鍵調用hashCode()方法，計算並返回的hashCode是用於找到Map數組的bucket位置來儲存Node 對象。這裏關鍵點在於指出，HashMap是在bucket中儲存鍵對象和值對象，做爲Map.Node 。

如下是HashMap初始化 ，簡單模擬數據結構
Node[] table=new Node[16] 散列桶初始化，table

class Node {

hash;//hash值

key;//鍵

value;//值

node next;//用於指向鏈表的下一層（產生衝突，用拉鍊法）

}

如下是具體的put過程（JDK1.8版）
1.對Key求Hash值，而後再計算下標

2.若是沒有碰撞，直接放入桶中（碰撞的意思是計算獲得的Hash值相同，須要放到同一個bucket中）

3.若是碰撞了，以鏈表的方式連接到後面

4.若是鏈表長度超過閥值( TREEIFY THRESHOLD==8)，就把鏈表轉成紅黑樹，鏈表長度低於6，就把紅黑樹轉回鏈表

5.若是節點已經存在就替換舊值

6.若是桶滿了(容量16*加載因子0.75)，就須要 resize（擴容2倍後重排）

如下是具體get過程(考慮特殊狀況若是兩個鍵的hashcode相同，你如何獲取值對象？)
當咱們調用get()方法，HashMap會使用鍵對象的hashcode找到bucket位置，找到bucket位置以後，會調用keys.equals()方法去找到鏈表中正確的節點，最終找到要找的值對象。

3.有什麼方法能夠減小碰撞？

擾動函數能夠減小碰撞，原理是若是兩個不相等的對象返回不一樣的hashcode的話，那麼碰撞的概率就會小些，這就意味着存鏈表結構減少，這樣取值的話就不會頻繁調用equal方法，這樣就能提升HashMap的性能。（擾動即Hash方法內部的算法實現，目的是讓不一樣對象返回不一樣hashcode。）
使用不可變的、聲明做final的對象，而且採用合適的equals()和hashCode()方法的話，將會減小碰撞的發生。不可變性使得可以緩存不一樣鍵的hashcode，這將提升整個獲取對象的速度，使用String，Interger這樣的wrapper類做爲鍵是很是好的選擇。爲何String, Interger這樣的wrapper類適合做爲鍵？由於String是final的，並且已經重寫了equals()和hashCode()方法了。不可變性是必要的，由於爲了要計算hashCode()，就要防止鍵值改變，若是鍵值在放入時和獲取時返回不一樣的hashcode的話，那麼就不能從HashMap中找到你想要的對象。
4.HashMap中hash函數怎麼是是實現的?

咱們能夠看到在hashmap中要找到某個元素，須要根據key的hash值來求得對應數組中的位置。如何計算這個位置就是hash算法。前面說過hashmap的數據結構是數組和鏈表的結合，因此咱們固然但願這個hashmap裏面的元素位置儘可能的分佈均勻些，儘可能使得每一個位置上的元素數量只有一個，那麼當咱們用hash算法求得這個位置的時候，立刻就能夠知道對應位置的元素就是咱們要的，而不用再去遍歷鏈表。 因此咱們首先想到的就是把hashcode對數組長度取模運算，這樣一來，元素的分佈相對來講是比較均勻的。可是，「模」運算的消耗仍是比較大的，能不能找一種更快速，消耗更小的方式，咱們來看看JDK1.8的源碼是怎麼作的（被樓主修飾了一下）

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
 // ^ ：按位異或
 // >>>:無符號右移，忽略符號位，空位都以0補齊
 //其中n是數組的長度，即Map的數組部分初始化長度
 return (n-1)&(h ^ (h >>> 16));
}

簡單來講就是

1.高16bt不變，低16bit和高16bit作了一個異或(獲得的HASHCODE轉化爲32位的二進制，前16位和後16位低16bit和高16bit作了一個異或)

2.(n·1)&hash=->獲得下標

5.拉鍊法致使的鏈表過深問題爲何不用二叉查找樹代替，而選擇紅黑樹？爲何不一直使用紅黑樹？

之因此選擇紅黑樹是爲了解決二叉查找樹的缺陷，二叉查找樹在特殊狀況下會變成一條線性結構（這就跟原來使用鏈表結構同樣了，形成很深的問題），遍歷查找會很是慢。而紅黑樹在插入新數據後可能須要經過左旋，右旋、變色這些操做來保持平衡，引入紅黑樹就是爲了查找數據快，解決鏈表查詢深度的問題，咱們知道紅黑樹屬於平衡二叉樹，可是爲了保持「平衡」是須要付出代價的，可是該代價所損耗的資源要比遍歷線性鏈表要少，因此當長度大於8的時候，會使用紅黑樹，若是鏈表長度很短的話，根本不須要引入紅黑樹，引入反而會慢。

6.說說你對紅黑樹的看法？

 

每一個節點非紅即黑
根節點老是黑色的
若是節點是紅色的，則它的子節點必須是黑色的（反之不必定）
每一個葉子節點都是黑色的空節點（NIL節點）
從根節點到葉節點或空子節點的每條路徑，必須包含相同數目的黑色節點（即相同的黑色高度）
　7.解決hash 碰撞還有那些辦法？

開放定址法。

當衝突發生時，使用某種探查技術在散列表中造成一個探查(測)序列。沿此序列逐個單元地查找，直到找到給定的地址。

按照造成探查序列的方法不一樣，可將開放定址法區分爲線性探查法、二次探查法、雙重散列法等。

下面給一個線性探查法的例子

問題：已知一組關鍵字爲(26，36，41，38，44，15，68，12，06，51)，用除餘法構造散列函數，用線性探查法解決衝突構造這組關鍵字的散列表。

解答：爲了減小衝突，一般令裝填因子α由除餘法因子是13的散列函數計算出的上述關鍵字序列的散列地址爲(0，10，2，12，5，2，3，12，6，12)。

前5個關鍵字插入時，其相應的地址均爲開放地址，故將它們直接插入T[0]，T[10)，T[2]，T[12]和T[5]中。

當插入第6個關鍵字15時，其散列地址2(即h(15)=15％13=2)已被關鍵字41(15和41互爲同義詞)佔用。故探查h1=(2+1)％13=3，此地址開放，因此將15放入T[3]中。

當插入第7個關鍵字68時，其散列地址3已被非同義詞15先佔用，故將其插入到T[4]中。

當插入第8個關鍵字12時，散列地址12已被同義詞38佔用，故探查hl=(12+1)％13=0，而T[0]亦被26佔用，再探查h2=(12+2)％13=1，此地址開放，可將12插入其中。

相似地，第9個關鍵字06直接插入T[6]中；而最後一個關鍵字51插人時，因探查的地址12，0，1，…，6均非空，故51插入T[7]中。

8.若是HashMap的大小超過了負載因子(load factor)定義的容量，怎麼辦？

默認的負載因子大小爲0.75，也就是說，當一個map填滿了75%的bucket時候，和其它集合類(如ArrayList等)同樣，將會建立原來HashMap大小的兩倍的bucket數組，來從新調整map的大小，並將原來的對象放入新的bucket數組中。這個過程叫做rehashing，由於它調用hash方法找到新的bucket位置。這個值只可能在兩個地方，一個是原下標的位置，另外一種是在下標爲<原下標+原容量>的位置

9.從新調整HashMap大小存在什麼問題嗎？

當從新調整HashMap大小的時候，確實存在條件競爭，由於若是兩個線程都發現HashMap須要從新調整大小了，它們會同時試着調整大小。在調整大小的過程當中，存儲在鏈表中的元素的次序會反過來，由於移動到新的bucket位置的時候，HashMap並不會將元素放在鏈表的尾部，而是放在頭部，這是爲了不尾部遍歷(tail traversing)。若是條件競爭發生了，那麼就死循環了。(多線程的環境下不使用HashMap）
爲何多線程會致使死循環，它是怎麼發生的？
HashMap的容量是有限的。當通過屢次元素插入，使得HashMap達到必定飽和度時，Key映射位置發生衝突的概率會逐漸提升。這時候，HashMap須要擴展它的長度，也就是 進行Resize。1.擴容：建立一個新的Entry空數組，長度是原數組的2倍。2.ReHash：遍歷原Entry數組，把全部的Entry從新Hash到新數組。

（這個過程比較燒腦，暫不做流程圖演示，有興趣去看看個人另外一篇博文"HashMap擴容全過程"）

達摩：哎呦，小老弟不錯嘛~~意料以外呀

小魯班：嘿嘿，優秀吧，中場休息一波，我先喝口水

達摩：不只僅是這些哦，面試官還會問你相關的集合類對比，好比：

10.HashTable

數組 + 鏈表方式存儲
默認容量： 11(質數 爲宜)
put:
索引計算 : （key.hashCode() & 0x7FFFFFFF）% table.length
若在鏈表中找到了，則替換舊值，若未找到則繼續
當總元素個數超過容量*加載因子時，擴容爲原來 2 倍並從新散列。
將新元素加到鏈表頭部
對修改 Hashtable 內部共享數據的方法添加了 synchronized，保證線程安全。
11.HashMap ，HashTable 區別

默認容量不一樣。擴容不一樣
線程安全性，HashTable 安全
效率不一樣 HashTable 要慢由於加鎖
12.ConcurrentHashMap 原理

最大特色是引入了 CAS（藉助 Unsafe 來實現【native code】）
CAS有3個操做數，內存值V，舊的預期值A，要修改的新值B。當且僅當預期值A和內存值V相同時，將內存值V修改成B，不然什麼都不作。
Unsafe 藉助 CPU 指令 cmpxchg 來實現
使用實例：
對 sizeCtl 的控制都是用 CAS 來實現的
 
sizeCtl ：默認爲0，用來控制 table 的初始化和擴容操做。
-1 表明table正在初始化
N 表示有 -N-1 個線程正在進行擴容操做
若是table未初始化，表示table須要初始化的大小。
若是table初始化完成，表示table的容量，默認是table大小的0.75倍，竟然用這個公式算0.75（n - (n >>> 2)）。
CAS 會出現的問題：ABA
對變量增長一個版本號，每次修改，版本號加 1，比較的時候比較版本號。
13.咱們可使用CocurrentHashMap來代替Hashtable嗎？

咱們知道Hashtable是synchronized的，可是ConcurrentHashMap同步性能更好，由於它僅僅根據同步級別對map的一部分進行上鎖。ConcurrentHashMap固然能夠代替HashTable，可是HashTable提供更強的線程安全性。它們均可以用於多線程的環境，可是當Hashtable的大小增長到必定的時候，性能會急劇降低，由於迭代時須要被鎖定很長的時間。由於ConcurrentHashMap引入了分割(segmentation)，不論它變得多麼大，僅僅須要鎖定map的某個部分，而其它的線程不須要等到迭代完成才能訪問map。簡而言之，在迭代的過程當中，ConcurrentHashMap僅僅鎖定map的某個部分，而Hashtable則會鎖定整個map。