JDK源码解析-HashMap&面试题

1. HashMap类

 * HashMap底层数据结构(为什么引入红黑树、存储数据的过程、哈希碰撞相关问题)
 * HashMap成员变量(初始化容量是多少、负载因子、数组长度为什么是2的n次幂)
 * HashMap扩容机制(什么时候需要扩容？ 怎么进行扩容？)
 * JDK7 与 Jdk8比较，JDK8进行了什么优化？

1.1 定义

HashMap基于哈希表的Map接口实现，是以key-value存储形式存在，即主要用来存放键值对。HashMap的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。

• JDK1.7 HashMap数据结构：数组 + 链表
• JDK1.8 HashMap数据结构：数组 + 链表 / 红黑树

思考：为什么1.8之后，HashMap的数据结构要增加红黑树？

1.2 哈希表

Hash表也称为散列表，也有直接译作哈希表，Hash表是一种根据关键字值（key - value）而直接进行访问的数据结构。也就是说它通过把关键码值映射到表中的一个位置来访问记录，以此来加快查找的速度。在链表、数组等数据结构中，查找某个关键字，通常要遍历整个数据结构，也就是O(N)的时间级，但是对于哈希表来说，只是O(1)的时间级

哈希表，它是通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做**散列表，只需要O(1)**的时间级

思考：多个 key 通过散列函数会得到相同的值，这时候怎么办？

解决：

（1）开放地址法

（2）链地址法

对于开放地址法，可能会遇到二次冲突，三次冲突，所以需要良好的散列函数，分布的越均匀越好。对于链地址法，虽然不会造成二次冲突，但是如果一次冲突很多，那么会造成子数组或者子链表很长，那么查找所需遍历的时间也会很长。

1.3 JDK1.8前HashMap的数据结构

• JDK 8 以前 HashMap 的实现是 数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。
• 当 HashMap 中有大量的元素都存放到同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，极端情况HashMap 就相当于一个单链表，假如单链表有 n 个元素，遍历的时间复杂度就是 O(n)，完全失去了它的优势。

1.4 JDK1.8后HashMap的数据结构

• JDK 8 后 HashMap 的实现是 数组+链表+红黑树
• 桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，当链表长度大于阈值(或者红黑树的边界值，默认为8)并且当前数组的长度大于64时，此时此索引位置上的所有数据改为使用红黑树存储。

1.5 类构造器

public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {

JDK 提供了一个抽象类 AbstractMap ，该抽象类继承 Map 接口，所以如果不想实现所有的 Map 接口方法，就可以选择继承抽象类 AbstractMap 。

HashMap 集合实现了 Cloneable 接口以及 Serializable 接口，分别用来进行对象克隆以及将对象进行序列化。

注意：HashMap 类即继承了 AbstractMap 接口，也实现了 Map 接口，这样做难道不是多此一举？

据 java 集合框架的创始人Josh Bloch描述，这样的写法是一个失误。在java集合框架中，类似这样的写法很多，最开始写java集合框架的时候，他认为这样写，在某些地方可能是有价值的，直到他意识到错了。显然的，JDK的维护者，后来不认为这个小小的失误值得去修改，所以就这样存在下来了。

1.6 字段属性

//序列化和反序列化时，通过该字段进行版本一致性验证
private static final long serialVersionUID = 362498820763181265L;
//默认 HashMap 集合初始容量为16（必须是 2 的倍数）
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//集合的最大容量，如果通过带参构造指定的最大容量超过此数，默认还是使用此数
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认的填充因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//当桶(bucket)上的结点数大于这个值时会转成红黑树(JDK1.8新增)
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//当桶(bucket)上的节点数小于这个值时会转成链表(JDK1.8新增)
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**(JDK1.8新增)
 * 当集合中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化 ，否则桶内元素太多时会扩容，
 * 而不是树形化 为了避免进行扩容、树形化选择的冲突，这个值不能小于 4 * TREEIFY_THRESHOLD
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

/**
 * 初始化使用，长度总是 2的幂
 */
transient Node<K,V>[] table;

/**
 * 保存缓存的entrySet（）
 */
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

/**
 * 此映射中包含的键值映射的数量。（集合存储键值对的数量）
 */
transient int size;

/**
 * 跟前面ArrayList和LinkedList集合中的字段modCount一样，记录集合被修改的次数
 * 主要用于迭代器中的快速失败
 */
transient int modCount;

/**
 * 调整大小的下一个大小值（容量*加载因子）。capacity * load factor
 */
int threshold;

/**
 * 散列表的加载因子。
 */
final float loadFactor;

下面重点介绍上面几个字段：

①、Node[] table

HashMap 是由数组+链表+红黑树组成，这里的数组就是 table 字段。后面对其进行初始化长度默认是DEFAULT_INITIAL_CAPACITY= 16。而且 JDK 声明数组的长度总是 2的n次方(一定是合数)，为什么这里要求是合数，一般哈希算法为了避免冲突都要求长度是质数，这里要求是合数，下面在介绍 HashMap 的hashCode() 方法(散列函数)。

②、size

集合中存放key-value 的实时对数。

③、loadFactor

装载因子，是用来衡量 HashMap 满的程度，计算HashMap的实时装载因子的方法为：size/capacity，而不是占用桶的数量去除以capacity。capacity 是桶的数量，也就是 table 的长度length。

默认的负载因子0.75 是对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子loadFactor 的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率要求不高，可以增加负载因子 loadFactor 的值，这个值可以大于1。

④、threshold

计算公式：capacity * loadFactor。这个值是当前已占用数组长度的最大值。过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的 HashMap 容量是之前容量的两倍

1.7 构造函数

①、默认无参构造函数

/**
 * 默认构造函数，初始化加载因子loadFactor = 0.75
 */
public HashMap() {
   this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; 
}

②、指定初始容量的构造函数

/**
 *
 * @param initialCapacity 指定初始化容量
 * @param loadFactor 加载因子 0.75
 */
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    //初始化容量不能小于 0 ，否则抛出异常
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    //如果初始化容量大于2的30次方，则初始化容量都为2的30次方
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    //如果加载因子小于0，或者加载因子是一个非数值，抛出异常
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
// 返回大于等于initialCapacity的最小的二次幂数值。
// >>> 操作符表示无符号右移，高位取0。
// | 按位或运算
static final int tableSizeFor(int cap) {
    int n = cap - 1;
    n |= n >>> 1;
    n |= n >>> 2;
    n |= n >>> 4;
    n |= n >>> 8;
    n |= n >>> 16;
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}

1.8 确定哈希桶数组索引位置

前面讲解哈希表的时候，知道是用散列函数来确定索引的位置。散列函数设计的越好，使得元素分布的越均匀。HashMap 是数组+链表+红黑树的组合，我们希望在有限个数组位置时，尽量每个位置的元素只有一个，那么当我们用散列函数求得索引位置的时候，我们能马上知道对应位置的元素是不是我们想要的，而不是要进行链表的遍历或者红黑树的遍历，这会大大优化我们的查询效率。看 HashMap 中的哈希算法：

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

i = (table.length - 1) & hash;//这一步是在后面添加元素putVal()方法中进行位置的确定

主要分为三步：

①、取 hashCode 值： key.hashCode()

②、高位参与运算：h>>>16

③、取模运算：(n-1) & hash

这里获取 hashCode() 方法的值是变量，但是，对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(Object key) 所计算得到的 hash码 值总是相同的。

为了让数组元素分布均匀，首先想到的是把获得的 hash码对数组长度取模运算( hash%length)，但是计算机都是二进制进行操作，取模运算相对开销还是很大的，那该如何优化呢？

HashMap 使用的方法很巧妙，它通过 hash & (table.length -1)来得到该对象的保存位，前面说过 HashMap 底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当 length 总是2的n次方时，hash & (length-1)运算等价于对 length 取模，也就是 hash%length，但是&比%具有更高的效率。比如 n % 32 = n & (32 -1)

这也解释了为什么要保证数组的长度总是2的n次方。

再就是在 JDK1.8 中还有个高位参与运算，hashCode() 得到的是一个32位 int 类型的值，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、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。

下面举例说明下，n为table的长度：

1.9 添加元素

//hash(key)就是上面讲的hash方法，对其进行了第一步和第二步处理
public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
 *
 * @param hash 索引的位置
 * @param key  键
 * @param value  值
 * @param onlyIfAbsent true 表示不要更改现有值
 * @param evict false表示table处于创建模式
 * @return
 */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
        boolean evict) {
     Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
     // 如果table为null或者长度为0，则进行初始化
     // resize()方法本来是用于扩容，由于初始化没有实际分配空间，这里用该方法进行空间分配，后面会详细讲解该方法
     if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
         n = (tab = resize()).length;
     //注意：这里用到了前面讲解获得key的hash码的第三步，取模运算，下面的if-else分别是 tab[i] 为null和不为null
     if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
         tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//tab[i] 为null，直接将新的key-value插入到计算的索引i位置
     else {
     	 //tab[i] 不为null，表示该位置已经有值了
         Node<K,V> e; K k;
         if (p.hash == hash &&
             ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
             e = p;//节点key已经有值了，直接用新值覆盖
         // 该链是红黑树
         else if (p instanceof TreeNode)
             e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
         // 该链是链表
         else {
             for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                 if ((e = p.next) == null) {
                     p.next = newNode(hash, key, value, null);
                     //链表长度大于8，转换成红黑树
                     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                         treeifyBin(tab, hash);
                     break;
                 }
                 //key已经存在直接覆盖value
                 if (e.hash == hash &&
                     ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                     break;
                 p = e;
             }
         }
         if (e != null) { // existing mapping for key
             V oldValue = e.value;
             if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                 e.value = value;
             afterNodeAccess(e);
             return oldValue;
         }
     }
     ++modCount;//用作修改和新增快速失败
     if (++size > threshold)//超过最大容量，进行扩容
         resize();
     afterNodeInsertion(evict);
     return null;
}

①、判断键值对数组 table 是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；

②、根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；

③、判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；

④、判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；

⑤、遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；

⑥、插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超过了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。

⑦、如果新插入的key不存在，则返回null，如果新插入的key存在，则返回原key对应的value值（注意新插入的value会覆盖原value值）

注意1：其中代码：

if (++size > threshold)//超过最大容量，进行扩容
    resize();

这里有个考点，HashMap 是由数组+链表+红黑树（JDK1.8）组成，如果在添加元素时，发生冲突，会将冲突的数放在链表上，当链表长度超过8时，会自动转换成红黑树。

那么有如下问题：数组上有5个元素，而某个链表上有3个元素，问此HashMap的 size 是多大？

分析代码，很容易知道，只要是调用put() 方法添加元素，那么就会调用 ++size(这里有个例外是插入重复key的键值对，不会调用，但是重复key元素不会影响size),所以，上面的答案是 7。

1.10 扩容机制

扩容（resize），集合是由数组+链表+红黑树构成，向 HashMap 中插入元素时，如果HashMap 集合的元素已经大于了最大承载容量threshold（capacity * loadFactor），这里的threshold不是数组的最大长度。那么必须扩大数组的长度，Java中数组是无法自动扩容的，采用的方法是用一个更大的数组代替这个小的数组，就好比以前是用小桶装水，现在小桶装不下了，需要使用一个更大的桶。

JDK1.8融入了红黑树的机制，比较复杂，这里先介绍 JDK1.7的扩容源码，便于理解，然后在介绍JDK1.8的源码。

//参数 newCapacity 为新数组的大小
void resize(int newCapacity) {
    Entry[] oldTable = table;//引用扩容前的 Entry 数组
    int oldCapacity = oldTable.length;
    if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {//扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了
        threshold = Integer.MAX_VALUE;///修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
        return;
    }

    Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];//初始化一个新的Entry数组
    transfer(newTable, initHashSeedAsNeeded(newCapacity));//将数组元素转移到新数组里面
    table = newTable;
    threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);//修改阈值
}
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
    int newCapacity = newTable.length;
    for (Entry<K,V> e : table) {//遍历数组
        while(null != e) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            if (rehash) {
                e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
            }
            int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//重新计算每个元素在数组中的索引位置
            e.next = newTable[i];//标记下一个元素，添加是链表头添加
            newTable[i] = e;//将元素放在链上
            e = next;//访问下一个 Entry 链上的元素
        }
    }
}

通过方法可以看到，JDK1.7中首先是创建一个新的大容量数组，然后依次重新计算原集合所有元素的索引，然后重新赋值。如果数组某个位置发生了hash冲突，使用的是单链表的头插入方法，同一位置的新元素总是放在链表的头部，这样与原集合链表对比，扩容之后的可能就是倒序的链表了。

下面再看看JDK1.8的。

final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table;
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;//原数组如果为null，则长度赋值0
    int oldThr = threshold;
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {//如果原数组长度大于0
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {//数组大小如果已经大于等于最大值(2^30)
            threshold = Integer.MAX_VALUE;//修改阈值为int的最大值(2^31-1)，这样以后就不会扩容了
            return oldTab;
        }
        //原数组长度大于等于初始化长度16，并且原数组长度扩大1倍也小于2^30次方
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // 阀值扩大1倍
    }
    else if (oldThr > 0) //旧阀值大于0，则将新容量直接等于就阀值
        newCap = oldThr;
    else {//阀值等于0，oldCap也等于0（集合未进行初始化）
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//数组长度初始化为16
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//阀值等于16*0.75=12
    }
    //计算新的阀值上限
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    if (oldTab != null) {
        //把每个bucket都移动到新的buckets中
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) {
                oldTab[j] = null;//元数据j位置置为null，便于垃圾回收
                if (e.next == null)//数组没有下一个引用（不是链表）
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                else if (e instanceof TreeNode)//红黑树
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                else { // preserve order
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        //原索引
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) {
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e;
                        }
                        //原索引+oldCap
                        else {
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    //原索引放到bucket里
                    if (loTail != null) {
                        loTail.next = null;
                        newTab[j] = loHead;
                    }
                    //原索引+oldCap放到bucket里
                    if (hiTail != null) {
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

该方法分为两部分，首先是计算新桶数组的容量 newCap 和新阈值 newThr，然后将原集合的元素重新映射到新集合中。

相比于JDK1.7，1.8使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。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”。

1.11 删除元素

HashMap 删除元素首先是要找到 桶的位置，然后如果是链表，则进行链表遍历，找到需要删除的元素后，进行删除；如果是红黑树，也是进行树的遍历，找到元素删除后，进行平衡调节，注意，当红黑树的节点数小于 6 时，会转化成链表。

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //根据key计算的索引检查第一个索引
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        //不是第一个节点
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)//遍历树查找元素
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                //遍历链表查找元素
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

1.12 查找元素

①、通过 key 查找 value

首先通过 key 找到计算索引，找到桶位置，先检查第一个节点，如果是则返回，如果不是，则遍历其后面的链表或者红黑树。其余情况全部返回 null。

public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        //根据key计算的索引检查第一个索引
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            return first;
        //不是第一个节点
        if ((e = first.next) != null) {
            if (first instanceof TreeNode)//遍历树查找元素
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            do {
                //遍历链表查找元素
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

总结

①、基于JDK1.8的HashMap是由数组+链表+红黑树组成，当链表长度超过 8 时会自动转换成红黑树，当红黑树节点个数小于 6 时，又会转化成链表。相对于早期版本的 JDK HashMap 实现，新增了红黑树作为底层数据结构，在数据量较大且哈希碰撞较多时，能够极大的增加检索的效率。

②、允许 key 和 value 都为 null。key 重复会被覆盖，value 允许重复。

③、非线程安全

④、无序（遍历HashMap得到元素的顺序不是按照插入的顺序）

HashMap面试题

1. 面试题：介绍下 HashMap 的底层数据结构
   答：JDK1.8之前的HashMap数据结构：数组 + 链表
   JDK1.8之后的HashMap数据结构：数组 + 链表 / 红黑树

2. 面试题：1.8 为什么要改成“数组+链表/红黑树”？
   答：主要是为了提升在hash 冲突严重时（链表过长）的查找性能，使用链表的查找性能是 O(n)，而使用红黑树是 O(logn)。

3. 面试题：那在什么时候用链表？什么时候用红黑树？
   答：
   插入：默认情况下是使用链表节点。当同一个索引位置的节点在新增后达到9个（阈值8）：如果此时数组长度大于等于 64，则会触发链表节点转红黑树节点；而如果数组长度小于64，则不会触发链表转红黑树，而是会进行扩容，因为此时的数据量还比较小。
   移除：当同一个索引位置的节点在移除后达到 6 个，并且该索引位置的节点为红黑树节点，会触发红黑树节点转链表节点

4. 面试题：为什么链表转红黑树的阈值是8？
   答：阈值为8是在时间和空间上权衡的结果
   红黑树节点大小约为链表节点的2倍，在节点太少时，红黑树的查找性能优势并不明显，付出2倍空间的代价不值得
   理想情况下，使用随机的哈希码，节点分布在 hash 桶中的频率遵循泊松分布，按照泊松分布的公式计算，链表中节点个数为8时的概率为 0.00000006，这个概率足够低了，并且到8个节点时，红黑树的性能优势也会开始展现出来，因此8是一个较合理的数字。

5. 面试题：为什么转回链表节点是用的6而不是复用8？
   答：如果我们设置节点多于8个转红黑树，少于8个就马上转链表，当节点个数在8徘徊时，就会频繁进行红黑树和链表的转换，造成性能的损耗。

6. 面试题：HashMap 的默认初始容量是多少？HashMap 的容量有什么限制吗？
   答：默认初始容量是16。HashMap 的容量必须是2的N次方，HashMap 会根据我们传入的容量计算一个大于等于该容量的最小的2的N次方，例如传 9，容量为16。

7. 面试题：HashMap 的容量必须是 2 的 N 次方，这是为什么？
   答：
   原因 1：降低发生碰撞的概率，使散列更均匀。根据 key 的 hash 值计算 bucket 的下标位置时，使用“与”运算公式：h & (length-1)，当哈希表长度为 2 的次幂时，等同于使用表长度对 hash 值取模（不信大家可以自己演算一下），散列更均匀；
   原因 2：表的长度为 2 的次幂，那么(length-1)的二进制最后一位一定是 1，在对 hash 值做“与”运算时，最后一位就可能为 1，也可能为 0，换句话说，取模的结果既有偶数，又有奇数。设想若(length-1) 为偶数，那么“与”运算后的值只能是 0，奇数下标的 bucket 就永远散列不到，会浪费一半的空间。

8. 面试题：负载因子为什么默认值是0.75。
   答：在时间和空间上权衡的结果。如果值较高，例如1，此时会减少空间开销，但是 hash 冲突的概率会增大，增加查找成本；而如果值较低，例如 0.5 ，此时hash 冲突会降低，但是有一半的空间会被浪费，所以折衷考虑 0.75 似乎是一个合理的值。

9. 面试题：HashMap 的插入流程是怎么样的？
   

10. 面试题：图里刚开始有个计算 key 的 hash 值，是怎么设计的？
    答：拿到 key 的 hashCode，并将 hashCode 的高16位和 hashCode 进行异或（XOR）运算，得到最终的 hash 值

    static final int hash(Object key) {
    	int h;
    	return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    

11. 面试题：扩容（resize）流程介绍下？
    

12. 面试题：为什么要将 hashCode 的高16位参与运算？
    答：减少哈希碰撞

11 面试题：对比JDK1.7 JDK 1.8 主要进行了哪些优化？

1. 底层数据结构从“数组+链表”改成“数组+链表+红黑树”，主要是优化了 hash 冲突较严重时，链表过长的查找性能：O(n) -> O(logn)。
2. 优化了 hash 值的计算方式，新的只是简单的让高16位参与了运算。

   // JDK 1.7.0
   static int hash(int h) {
   	h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
   	return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
   }
   // JDK 1.8.0_191
   static final int hash(Object key) {
   	int h;
   	return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
   }
   

3. 扩容时插入方式从“头插法”改成“尾插法”，避免了并发下的死循环。
4. 扩容时计算节点在新表的索引位置方式从“h & (length-1)”改成“hash & oldCap”，性能可能提升不大，但设计更巧妙、更优雅。