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HashMap 是不是有序的？

答不是有序的。

有沒有有序的Map實現類？

TreeMap 和 LinkedHashMap。

TreeMap 和 LinkedHashMap 是如何保證它的順序的？

1.TreeMap 是通過實現 SortMap 接口，能夠把它保存的鍵值對根據 key 排序，基於紅黑樹，從而保證 TreeMap 中所有鍵值對處於有序狀態。
2.LinkedHashMap 則是通過插入排序（就是你 put 的時候的順序是什麽，取出來的時候就是什麽樣子）和訪問排序（改變排序把訪問過的放到底部）讓鍵值有序。

你覺得它們兩個哪個的有序實現比較好？如果你依然可以回答的話，那麽面試官會繼續問你，你覺得還有沒有比它更好或者更高效的實現方式？

為什麽用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 采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，所以 HashMap 很快
HashMap 可以接受 null 鍵和值，而 Hashtable 則不能（原因就是 equlas() 方法需要對象，因為 HashMap 是後出的 API 經過處理才可以）

HashMap 的工作原理是什麽？

HashMap 是基於 hashing 的原理
我們使用 put(key, value) 存儲對象到 HashMap 中，使用 get(key) 從 HashMap 中獲取對象。當我們給 put() 方法傳遞鍵和值時，我們先對鍵調用 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，作為Map.Node 。

以下是 HashMap 初始化
簡化的模擬數據結構：

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（產生沖突，用拉鏈法）
}
 

以下是具體的 put 過程（JDK1.8）
對 Key 求 Hash 值，然後再計算下標
如果沒有碰撞，直接放入桶中（碰撞的意思是計算得到的 Hash 值相同，需要放到同一個 bucket 中）
如果碰撞了，以鏈表的方式鏈接到後面
如果鏈表長度超過閥值（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
如果節點已經存在就替換舊值
如果桶滿了（容量16*加載因子0.75），就需要 resize（擴容2倍後重排）
以下是具體 get 過程
考慮特殊情況：如果兩個鍵的 hashcode 相同，你如何獲取值對象？

當我們調用 get() 方法，HashMap 會使用鍵對象的 hashcode 找到 bucket 位置，找到 bucket 位置之後，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。

有什麽方法可以減少碰撞？

擾動函數可以減少碰撞
原理是如果兩個不相等的對象返回不同的 hashcode 的話，那麽碰撞的幾率就會小些。這就意味著存鏈表結構減小，這樣取值的話就不會頻繁調用 equal 方法，從而提高 HashMap 的性能（擾動即 Hash 方法內部的算法實現，目的是讓不同對象返回不同hashcode）。

使用不可變的、聲明作 final 對象，並且采用合適的 equals() 和 hashCode() 方法，將會減少碰撞的發生
不可變性使得能夠緩存不同鍵的 hashcode，這將提高整個獲取對象的速度，使用 String、Integer 這樣的 wrapper 類作為鍵是非常好的選擇。

為什麽 String、Integer 這樣的 wrapper 類適合作為鍵？

因為 String 是 final，而且已經重寫了 equals() 和 hashCode() 方法了。不可變性是必要的，因為為了要計算 hashCode()，就要防止鍵值改變，如果鍵值在放入時和獲取時返回不同的 hashcode 的話，那麽就不能從 HashMap 中找到你想要的對象。

HashMap 中 hash 函數怎麽是實現的?

我們可以看到，在 hashmap 中要找到某個元素，需要根據 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，所以我們當然希望這個 hashmap 裏面的元素位置盡量的分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素數量只有一個。那麽當我們用 hash 算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，而不用再去遍歷鏈表。 所以，我們首先想到的就是把 hashcode 對數組長度取模運算。這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。

但是“模”運算的消耗還是比較大的，能不能找一種更快速、消耗更小的方式？我們來看看 JDK1.8 源碼是怎麽做的（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));
}

簡單來說就是：

高16 bit 不變，低16 bit 和高16 bit 做了一個異或（得到的 hashcode 轉化為32位二進制，前16位和後16位低16 bit和高16 bit做了一個異或）
(n·1) & hash = -> 得到下標

拉鏈法導致的鏈表過深，為什麽不用二叉查找樹代替而選擇紅黑樹？為什麽不一直使用紅黑樹？

之所以選擇紅黑樹是為了解決二叉查找樹的缺陷：二叉查找樹在特殊情況下會變成一條線性結構（這就跟原來使用鏈表結構一樣了，造成層次很深的問題），遍歷查找會非常慢。而紅黑樹在插入新數據後可能需要通過左旋、右旋、變色這些操作來保持平衡。引入紅黑樹就是為了查找數據快，解決鏈表查詢深度的問題。我們知道紅黑樹屬於平衡二叉樹，為了保持“平衡”是需要付出代價的，但是該代價所損耗的資源要比遍歷線性鏈表要少。所以當長度大於8的時候，會使用紅黑樹；如果鏈表長度很短的話，根本不需要引入紅黑樹，引入反而會慢。

說說你對紅黑樹的見解？

每個節點非紅即黑
根節點總是黑色的
如果節點是紅色的，則它的子節點必須是黑色的（反之不一定）
每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）

解決 hash 碰撞還有那些辦法？

開放定址法
當沖突發生時，使用某種探查技術在散列表中形成一個探查（測）序列。沿此序列逐個單元地查找，直到找到給定的地址。按照形成探查序列的方法不同，可將開放定址法區分為線性探查法、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：已知一組關鍵字為 (26，36，41，38，44，15，68，12，06，51)，用除余法構造散列函數，用線性探查法解決沖突構造這組關鍵字的散列表。
解答：為了減少沖突，通常令裝填因子 α 由除余法因子是13的散列函數計算出的上述關鍵字序列的散列地址為 (0，10，2，12，5，2，3，12，6，12)。
前5個關鍵字插入時，其相應的地址均為開放地址，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互為同義詞）占用。故探查 h1=(2+1)％13=3，此地址開放，所以將 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先占用，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，此地址開放，可將12插入其中。
類似地，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。

如果 HashMap 的大小超過了負載因子（load factor）定義的容量怎麽辦？

HashMap 默認的負載因子大小為0.75。也就是說，當一個 Map 填滿了75%的 bucket 時候，和其它集合類一樣（如 ArrayList 等），將會創建原來 HashMap 大小的兩倍的 bucket 數組來重新調整 Map 大小，並將原來的對象放入新的 bucket 數組中。這個過程叫作 rehashing。

因為它調用 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，另一種是在下標為 <原下標+原容量> 的位置。

重新調整 HashMap 大小存在什麽問題嗎？

重新調整 HashMap 大小的時候，確實存在條件競爭。

因為如果兩個線程都發現 HashMap 需要重新調整大小了，它們會同時試著調整大小。在調整大小的過程中，存儲在鏈表中的元素的次序會反過來。因為移動到新的 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。這是為了避免尾部遍歷（tail traversing）。如果條件競爭發生了，那麽就死循環了。多線程的環境下不使用 HashMap。

為什麽多線程會導致死循環，它是怎麽發生的？
HashMap 的容量是有限的。當經過多次元素插入，使得 HashMap 達到一定飽和度時，Key 映射位置發生沖突的幾率會逐漸提高。這時候， HashMap 需要擴展它的長度，也就是進行Resize。

擴容：創建一個新的 Entry 空數組，長度是原數組的2倍
rehash：遍歷原 Entry 數組，把所有的 Entry 重新 Hash 到新數組
（這個過程比較燒腦，暫不作流程圖演示，有興趣去看看我的另一篇博文“HashMap擴容全過程”）

HashTable

數組 + 鏈表方式存儲
默認容量：11（質數為宜）
put操作：首先進行索引計算 （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，擴容為原來 2 倍並重新散列；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

HashMap 與 HashTable 區別

默認容量不同，擴容不同
線程安全性：HashTable 安全
效率不同：HashTable 要慢，因為加鎖

可以使用 CocurrentHashMap 來代替 Hashtable 嗎？

我們知道 Hashtable 是 synchronized 的，但是 ConcurrentHashMap 同步性能更好，因為它僅僅根據同步級別對 map 的一部分進行上鎖
ConcurrentHashMap 當然可以代替 HashTable，但是 HashTable 提供更強的線程安全性
它們都可以用於多線程的環境，但是當 Hashtable 的大小增加到一定的時候，性能會急劇下降，因為叠代時需要被鎖定很長的時間。由於 ConcurrentHashMap 引入了分割（segmentation），不論它變得多麽大，僅僅需要鎖定 Map 的某個部分，其它的線程不需要等到叠代完成才能訪問 Map。簡而言之，在叠代的過程中，ConcurrentHashMap 僅僅鎖定 Map 的某個部分，而 Hashtable 則會鎖定整個 Map

CocurrentHashMap（JDK 1.7）

CocurrentHashMap 是由 Segment 數組和 HashEntry 數組和鏈表組成
Segment 是基於重入鎖（ReentrantLock）：一個數據段競爭鎖。每個 HashEntry 一個鏈表結構的元素，利用 Hash 算法得到索引確定歸屬的數據段，也就是對應到在修改時需要競爭獲取的鎖。ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel（Segment 數組數量）的線程並發。每當一個線程占用鎖訪問一個 Segment 時，不會影響到其他的 Segment
核心數據如 value，以及鏈表都是 volatile 修飾的，保證了獲取時的可見性
首先是通過 key 定位到 Segment，之後在對應的 Segment 中進行具體的 put 操作如下：
將當前 Segment 中的 table 通過 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。
遍歷該 HashEntry，如果不為空則判斷傳入的 key 和當前遍歷的 key 是否相等，相等則覆蓋舊的 value
不為空則需要新建一個 HashEntry 並加入到 Segment 中，同時會先判斷是否需要擴容
最後會解除在 1 中所獲取當前 Segment 的鎖。
雖然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 關鍵詞修飾的，但是並不能保證並發的原子性，所以 put 操作時仍然需要加鎖處理
首先第一步的時候會嘗試獲取鎖，如果獲取失敗肯定就有其他線程存在競爭，則利用 scanAndLockForPut() 自旋獲取鎖。

嘗試自旋獲取鎖
如果重試的次數達到了 MAX_SCAN_RETRIES 則改為阻塞鎖獲取，保證能獲取成功。最後解除當前 Segment 的鎖

CocurrentHashMap（JDK 1.8）

CocurrentHashMap 拋棄了原有的 Segment 分段鎖，采用了 CAS + synchronized 來保證並發安全性。其中的 val next 都用了 volatile 修飾，保證了可見性。

最大特點是引入了 CAS
借助 Unsafe 來實現 native code。CAS有3個操作數，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修改為 B，否則什麽都不做。Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 來實現。

CAS 使用實例
對 sizeCtl 的控制都是用 CAS 來實現的：

-1 代表 table 正在初始化
N 表示有 -N-1 個線程正在進行擴容操作
如果 table 未初始化，表示table需要初始化的大小
如果 table 初始化完成，表示table的容量，默認是table大小的0.75倍，用這個公式算 0.75（n – (n >>> 2)）
CAS 會出現的問題：ABA
解決：對變量增加一個版本號，每次修改，版本號加 1，比較的時候比較版本號。

put 過程
根據 key 計算出 hashcode
判斷是否需要進行初始化
通過 key 定位出的 Node，如果為空表示當前位置可以寫入數據，利用 CAS 嘗試寫入，失敗則自旋保證成功
如果當前位置的 hashcode == MOVED == -1,則需要進行擴容
如果都不滿足，則利用 synchronized 鎖寫入數據
如果數量大於 TREEIFY_THRESHOLD 則要轉換為紅黑樹
get 過程
根據計算出來的 hashcode 尋址，如果就在桶上那麽直接返回值
如果是紅黑樹那就按照樹的方式獲取值
就不滿足那就按照鏈表的方式遍歷獲取值

ConcurrentHashMap 在 Java 8 中存在一個 bug 會進入死循環，原因是遞歸創建 ConcurrentHashMap 對象，但是在 JDK 1.9 已經修復了。場景重現如下：

public class ConcurrentHashMapDemo{
    private Map<Integer,Integer> cache =new ConcurrentHashMap<>(15);
 
    public static void main(String[]args){
        ConcurrentHashMapDemo ch =    new ConcurrentHashMapDemo();
        System.out.println(ch.fibonaacci(80));        
    }
 
    public int fibonaacci(Integer i){        
        if(i==0||i ==1) {                
            return i;        
        }
 
        return cache.computeIfAbsent(i,(key) -> {
            System.out.println("fibonaacci : "+key);
            return fibonaacci(key -1)+fibonaacci(key - 2);        
        });       
    }
}

[面試題] HashMap相關