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1：HashMap 的数据结构？
A：哈希表构造（链表散列：数组 + 链表）实现，联合数组和链表的长处。当链表长度超过 8 时，链表转换为红黑树。
transient Node<K,V>[] table; 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 外部类（实现 Map.Entry 接口）实现，HashMap 通过 put & get 办法存储和获取。
存储对象时，将 K/V 键值传给 put() 办法：
①、调用 hash(K) 办法计算 K 的 hash 值，而后联合数组长度，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，则产生碰撞；
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（树的增加形式）。
（JDK 1.7 之前应用头插法、JDK 1.8 应用尾插法）（留神：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() 办法：①、调用 hash(K) 办法（计算 K 的 hash 值）从而获取该键值所在链表的数组下标；②、程序遍历链表，equals()办法查找雷同 Node 链表中 K 值对应的 V 值。
hashCode 是定位的，存储地位；equals 是定性的，比拟两者是否相等。
3. 当两个对象的 hashCode 雷同会产生什么？
因为 hashCode 雷同，不肯定就是相等的（equals 办法比拟），所以两个对象所在数组的下标雷同，” 碰撞 ” 就此产生。又因为 HashMap 应用链表存储对象，这个 Node 会存储到链表中。为什么要重写 hashcode 和 equals 办法？举荐看下。
4. 你晓得 hash 的实现吗？为什么要这样实现？
JDK 1.8 中，是通过 hashCode() 的高 16 位异或低 16 位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，次要是从速度，效用和品质来思考的，缩小零碎的开销，也不会造成因为高位没有参加下标的计算，从而引起的碰撞。
5. 为什么要用异或运算符？
保障了对象的 hashCode 的 32 位值只有有一位产生扭转，整个 hash() 返回值就会扭转。尽可能的缩小碰撞。
6.HashMap 的 table 的容量如何确定？loadFactor 是什么？该容量如何变动？这种变动会带来什么问题？
①、table 数组大小是由 capacity 这个参数确定的，默认是 16，也能够结构时传入，最大限度是 1 <<30；
②、loadFactor 是装载因子，次要目标是用来确认 table 数组是否须要动静扩大，默认值是 0.75，比方 table 数组大小为 16，装载因子为 0.75 时，threshold 就是 12，当 table 的理论大小超过 12 时，table 就须要动静扩容；
③、扩容时，调用 resize() 办法，将 table 长度变为原来的两倍（留神是 table 长度，而不是 threshold）
④、如果数据很大的状况下，扩大时将会带来性能的损失，在性能要求很高的中央，这种损失很可能很致命。
7.HashMap 中 put 办法的过程？
答：“调用哈希函数获取 Key 对应的 hash 值，再计算其数组下标；
如果没有呈现哈希抵触，则间接放入数组；如果呈现哈希抵触，则以链表的形式放在链表前面；
如果链表长度超过阀值(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;
如果结点的 key 曾经存在，则替换其 value 即可；
如果汇合中的键值对大于 12，调用 resize 办法进行数组扩容。”
8. 数组扩容的过程？
创立一个新的数组，其容量为旧数组的两倍，并从新计算旧数组中结点的存储地位。结点在新数组中的地位只有两种，原下标地位或原下标 + 旧数组的大小。
9. 拉链法导致的链表过深问题为什么不必二叉查找树代替，而抉择红黑树？为什么不始终应用红黑树？
之所以抉择红黑树是为了解决二叉查找树的缺点，二叉查找树在非凡状况下会变成一条线性构造（这就跟原来应用链表构造一样了，造成很深的问题），遍历查找会十分慢。举荐：面试问红黑树，我脸都绿了。
而红黑树在插入新数据后可能须要通过左旋，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，解决链表查问深度的问题，咱们晓得红黑树属于均衡二叉树，然而为了放弃“均衡”是须要付出代价的，然而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，会应用红黑树，如果链表长度很短的话，基本不须要引入红黑树，引入反而会慢。
10. 说说你对红黑树的见解？
- 每个节点非红即黑
- 根节点总是彩色的
- 如果节点是红色的，则它的子节点必须是彩色的（反之不肯定）
- 每个叶子节点都是彩色的空节点（NIL 节点）
- 从根节点到叶节点或空子节点的每条门路，必须蕴含雷同数目的彩色节点（即雷同的彩色高度）
11.jdk8 中对 HashMap 做了哪些扭转？
在 java 1.8 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）
产生 hash 碰撞时，java 1.7 会在链表的头部插入，而 java 1.8 会在链表的尾部插入
在 java 1.8 中，Entry 被 Node 代替(换了一个马甲。
12.HashMap，LinkedHashMap，TreeMap 有什么区别？
HashMap 参考其余问题；
LinkedHashMap 保留了记录的插入程序，在用 Iterator 遍历时，先取到的记录必定是先插入的；遍历比 HashMap 慢；
TreeMap 实现 SortMap 接口，可能把它保留的记录依据键排序（默认按键值升序排序，也能够指定排序的比拟器）
13.HashMap & TreeMap & LinkedHashMap 应用场景？
个别状况下，应用最多的是 HashMap。
HashMap：在 Map 中插入、删除和定位元素时；
TreeMap：在须要按天然程序或自定义程序遍历键的状况下；
LinkedHashMap：在须要输入的程序和输出的程序雷同的状况下。
14.HashMap 和 HashTable 有什么区别？
①、HashMap 是线程不平安的，HashTable 是线程平安的；
②、因为线程平安，所以 HashTable 的效率比不上 HashMap；
③、HashMap 最多只容许一条记录的键为 null，容许多条记录的值为 null，而 HashTable 不容许；
④、HashMap 默认初始化数组的大小为 16，HashTable 为 11，前者扩容时，扩充两倍，后者扩充两倍 +1；
⑤、HashMap 须要从新计算 hash 值，而 HashTable 间接应用对象的 hashCode
15.Java 中的另一个线程平安的与 HashMap 极其相似的类是什么？同样是线程平安，它与 HashTable 在线程同步上有什么不同？
ConcurrentHashMap 类（是 Java 并发包 java.util.concurrent 中提供的一个线程平安且高效的 HashMap 实现）。
HashTable 是应用 synchronize 关键字加锁的原理（就是对对象加锁）；
而针对 ConcurrentHashMap，在 JDK 1.7 中采纳 分段锁的形式；JDK 1.8 中间接采纳了 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 的键值对容许有 null，然而 ConCurrentHashMap 都不容许。
17. 为什么 ConcurrentHashMap 比 HashTable 效率要高？
HashTable 应用一把锁（锁住整个链表构造）解决并发问题，多个线程竞争一把锁，容易阻塞；
ConcurrentHashMap
- JDK 1.7 中应用分段锁（ReentrantLock + Segment + HashEntry），相当于把一个 HashMap 分成多个段，每段调配一把锁，这样反对多线程拜访。锁粒度：基于 Segment，蕴含多个 HashEntry。
- JDK 1.8 中应用 CAS + synchronized + Node + 红黑树。锁粒度：Node（首结
点）（实现 Map.Entry）。锁粒度升高了。
18. 针对 ConcurrentHashMap 锁机制具体分析（JDK 1.7 VS JDK 1.8）
JDK 1.7 中，采纳分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层采纳数组 + 链表的存储构造，包含两个外围动态外部类 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
JDK 1.8 中，采纳 Node + CAS + Synchronized 来保障并发平安。勾销类 Segment，间接用 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，晋升性能。底层变更为数组 + 链表 + 红黑树。
19.ConcurrentHashMap 在 JDK 1.8 中，为什么要应用内置锁 synchronized 来代替重入锁 ReentrantLock？
①、粒度升高了；
②、JVM 开发团队没有放弃 synchronized，而且基于 JVM 的 synchronized 优化空间更大，更加天然。
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 简略介绍？
①、重要的常量：
private transient volatile int sizeCtl;
当为正数时，-1 示意正在初始化，-N 示意 N – 1 个线程正在进行扩容；
当为 0 时，示意 table 还没有初始化；
当为其余负数时，示意初始化或者下一次进行扩容的大小。
②、数据结构：
Node 是存储构造的根本单元，继承 HashMap 中的 Entry，用于存储数据；
TreeNode 继承 Node，然而数据结构换成了二叉树构造，是红黑树的存储构造，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管制。
③、存储对象时（put() 办法）：
如果没有初始化，就调用 initTable() 办法来进行初始化；
如果没有 hash 抵触就间接 CAS 无锁插入；
如果须要扩容，就先进行扩容；
如果存在 hash 抵触，就加锁来保障线程平安，两种状况：一种是链表模式就间接遍历
到尾端插入，一种是红黑树就依照红黑树结构插入；
如果该链表的数量大于阀值 8，就要先转换成红黑树的构造，break 再一次进入循环
如果增加胜利就调用 addCount() 办法统计 size，并且查看是否须要扩容。
④、扩容办法 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忙进行扩容，这样的效率就会更高。
⑤、获取对象时（get()办法）：
计算 hash 值，定位到该 table 索引地位，如果是首结点合乎就返回；
如果遇到扩容时，会调用标记正在扩容结点 ForwardingNode.find()办法，查找该结点，匹配就返回；
以上都不合乎的话，就往下遍历结点，匹配就返回，否则最初就返回 null。
21.ConcurrentHashMap 的并发度是什么？
程序运行时可能同时更新 ConccurentHashMap 且不产生锁竞争的最大线程数。默认为 16，且能够在构造函数中设置。
当用户设置并发度时，ConcurrentHashMap 会应用大于等于该值的最小 2 幂指数作为理论并发度（如果用户设置并发度为 17，理论并发度则为 32）
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