史上最全HashMap面试题汇总

目录

 

1.HashMap的数据结构?

2.HashMap的工作原理?

3.当两个对象的hashCode相同会发生什么?

4.你知道hash的实现吗?为什么要这样实现?

5.为什么要用异或运算符?

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?

7.HashMap中put方法的过程?

8.数组扩容的过程?

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?

10.说说你对红黑树的见解?

11.jdk8中对HashMap做了哪些改变?

12.HashMap,LinkedHashMap,TreeMap有什么区别?

13.HashMap&TreeMap&LinkedHashMap使用场景?

14.HashMap和HashTable有什么区别?

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?

16.HashMap&ConcurrentHashMap的区别?

17.为什么ConcurrentHashMap比HashTable效率要高?

18.针对ConcurrentHashMap锁机制具体分析(JDK1.7VSJDK1.8)?

19.ConcurrentHashMap在JDK1.8中,为什么要使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock?

20.ConcurrentHashMap简单介绍?

21.ConcurrentHashMap的并发度是什么?

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1.HashMap的数据结构?

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。

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)。

(JDK1.7之前使用头插法、JDK1.8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?

JDK1.8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?

• 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(TREEIFYTHRESHOLD==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?

• 1、每个节点非红即黑

• 2、根节点总是黑色的

• 3、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)

• 4、每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)

• 5、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java1.8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,java1.7会在链表的头部插入,而java1.8会在链表的尾部插入

• 在java1.8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.HashMap 的底层数组长度为何总是2的n次方

HashMap根据用户传入的初始化容量，利用无符号右移和按位或运算等方式计算出第一个大于该数的2的幂。

• 使数据分布均匀，减少碰撞
• 当length为2的n次方时，h&(length - 1) 就相当于对length取模，而且在速度、效率上比直接取模要快得多

jdk1.8中做了哪些优化优化？

 

1. 数组+链表改成了数组+链表或红黑树
2. 链表的插入方式从头插法改成了尾插法
3. 扩容的时候1.7需要对原数组中的元素进行重新hash定位在新数组的位置，1.8采用更简单的判断逻辑，位置不变或索引+旧容量大小；
4. 在插入时，1.7先判断是否需要扩容，再插入，1.8先进行插入，插入完成再判断是否需要扩容；
    

HashMap线程安全方面会出现什么问题

• 在jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会造成环形链或数据丢失。
• 在jdk1.8中，在多线程环境下，会发生数据覆盖的情况

为什么HashMap的底层数组长度为何总是2的n次方

这里我觉得可以用逆向思维来解释这个问题，我们计算桶的位置完全可以使用h % length，如果这个length是随便设定值的话当然也可以，但是如果你对它进行研究，设计一个合理的值得话，那么将对HashMap的性能发生翻天覆地的变化。

没错，JDK源码作者就发现了，那就是当length为2的N次方的时候，那么，为什么这么说呢？

第一：当length为2的N次方的时候，h & (length-1) = h % length
为什么&效率更高呢？因为位运算直接对内存数据进行操作，不需要转成十进制，所以位运算要比取模运算的效率更高

第二：当length为2的N次方的时候，数据分布均匀，减少冲突
 

那么为什么默认是16呢？怎么不是4？不是8？

关于这个默认容量的选择，JDK并没有给出官方解释，那么这应该就是个经验值，既然一定要设置一个默认的2^n 作为初始值，那么就需要在效率和内存使用上做一个权衡。这个值既不能太小，也不能太大。

太小了就有可能频繁发生扩容，影响效率。太大了又浪费空间，不划算。

所以，16就作为一个经验值被采用了。

在JDK1.8的 236 行有1<<4就是16，为啥用位运算呢？直接写16不好么？

我们在创建HashMap的时候，阿里巴巴规范插件会提醒我们最好赋初值，而且最好是2的幂。

 

这样是为了位运算的方便，位与运算比算数计算的效率高了很多，之所以选择16，是为了服务将Key映射到index的算法。

我前面说了所有的key我们都会拿到他的hash，但是我们怎么尽可能的得到一个均匀分布的hash呢？

是的我们通过Key的HashCode值去做位运算。

我们再看下index的计算公式：index = HashCode（Key） & （Length- 1）
15的的二进制是1111，那10111011000010110100 &1111 十进制就是4

之所以用位与运算效果与取模一样，性能也提高了不少！

那为啥用16不用别的呢？

因为在使用不是2的幂的数字的时候，Length-1的值是所有二进制位全为1，这种情况下，index的结果等同于HashCode后几位的值。

只要输入的HashCode本身分布均匀，Hash算法的结果就是均匀的。这是为了实现均匀分布。

当length为奇数时，length-1为偶数，而偶数二进制的最后一位永远为0，那么与其进行 & 运算，得到的二进制数最后一位永远为0，那么结果一定是偶数，那么就会导致下标为奇数的桶永远不会放置数据，这就不符合我们均匀放置，减少冲突的要求了。

那么可能钻牛角尖的同学还会问，那length是偶数不就行了么，为什么一定要是2的N次方，这不就又回到第一点原因了么？（当length为2的N次方的时候，h & (length-1) = h % length）JDK 的工程师把各种位运算运用到了极致，想尽各种办法优化效率。

 

HashMap的不安全体现在哪里？

hashMap是线程不安全的，其主要体现：

1.在jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会造成环形链或数据丢失。

2.在jdk1.8中，在多线程环境下，会发生数据覆盖的情况。

现在我们要在容量为2的容器里面用不同线程插入A，B，C，假如我们在resize之前打个短点，那意味着数据都插入了但是还没resize那扩容前可能是这样的。

我们可以看到链表的指向A->B->C

Tip：A的下一个指针是指向B的

因为resize的赋值方式，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置，在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。

就可能出现下面的情况，大家发现问题没有？

B的下一个指针指向了A

一旦几个线程都调整完成，就可能出现环形链表

如果这个时候去取值，悲剧就出现了——Infinite Loop。

jdk1.8中HashMap中put操作的主函数，如果没有hash碰撞则会直接插入元素。如果线程A和线程B同时进行put操作，刚好这两条不同的数据hash值一样，并且该位置数据为null，所以这线程A、B都会进入第6行代码中。假设一种情况，线程A进入后还未进行数据插入时挂起，而线程B正常执行，从而正常插入数据，然后线程A获取CPU时间片，此时线程A不用再进行hash判断了，问题出现：线程A会把线程B插入的数据给覆盖，发生线程不安全。

更多请参考：https://www.cnblogs.com/developer_chan/p/10450908.html

为什么JDK1.8使用红黑树？

比如某些人通过找到你的hash碰撞值，来让你的HashMap不断地产生碰撞，那么相同key位置的链表就会不断增长，当你需要对这个HashMap的相应位置进行查询的时候，就会去循环遍历这个超级大的链表，性能及其地下。java8使用红黑树来替代超过8个节点数的链表后，查询方式性能得到了很好的提升，从原来的是O(n)到O(logn)。
 

1.8中的扩容为什么逻辑判断更简单

元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：

因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图：

这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。
 

ConcurrentHashMap篇

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JDK1.7中采用分段锁的方式;JDK1.8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

• JDK1.7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。

• JDK1.8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(JDK1.7VSJDK1.8)?

JDK1.7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;

JDK1.8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JDK1.8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 intsizeCtl;

  • 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):

  • 1.如果没有初始化,就调用initTable()方法来进行初始化;

  • 2.如果没有hash冲突就直接CAS无锁插入;

  • 3.如果需要扩容,就先进行扩容;

  • 4.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;

  • 5.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

  • 6.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):

  • 1.计算hash值,定位到该table索引位置,如果是首结点符合就返回;

  • 2.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;

  • 3.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)

参考文章

https://blog.csdn.net/qq_35190492/article/details/103467732

https://blog.csdn.net/qq_37141773/article/details/106835525

https://blog.csdn.net/weixin_41105242/article/details/106972635