Java面试核心知识点笔记
其中囊括了JVM、锁、并发、Java反射、Spring原理、微服务、Zookeeper、数据库、数据结构等大量知识点。
Java中高级面试高频考点整理
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3、为什么要改成“数组+链表+红黑树”？
通过上题可以看出，“数组+链表” 已经充分发挥了这两种数据结构的优点，是个很不错的组合了。
但是这种组合仍然存在问题，就是在定位到索引位置后，需要先遍历链表找到节点，这个地方如果链表很长的话，也就是 hash 冲突很严重的时候，会有查找性能问题，因此在 JDK1.8中，通过引入红黑树，来优化这个问题。
使用链表的查找性能是 O(n)，而使用红黑树是 O(logn)。
4、那在什么时候用链表？什么时候用红黑树？
对于插入，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超过8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（treeifyBin）；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。
对于移除，当同一个索引位置的节点在移除后达到 6 个（阈值6），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（untreeify）。
5、为什么链表转红黑树的阈值是8？
我们平时在进行方案设计时，必须考虑的两个很重要的因素是：时间和空间。对于 HashMap 也是同样的道理，简单来说，阈值为8是在时间和空间上权衡的结果（这 B 我装定了）。
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倍空间的代价作者觉得不值得。
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（就我们这QPS不到10的系统，根本不可能遇到嘛），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。
6、那为什么转回链表节点是用的6而不是复用8？
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。
7、HashMap 有哪些重要属性？分别用于做什么的？
除了用来存储我们的节点 table 数组外，HashMap 还有以下几个重要属性：
1）size：HashMap 已经存储的节点个数；
2）threshold：1）扩容阈值（主要），当 HashMap 的个数达到该值，触发扩容。2）初始化时的容量，在我们新建 HashMap 对象时， threshold 还会被用来存初始化时的容量。HashMap 直到我们第一次插入节点时，才会对 table 进行初始化，避免不必要的空间浪费。
3）loadFactor：负载因子，扩容阈值 = 容量 * 负载因子。
8、HashMap 的默认初始容量是多少？HashMap 的容量有什么限制吗？
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 16，容量为16；传17，容量为32。
9、“大于等于该容量的最小的2的N次方”是怎么算的？
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;
}
我们先不看第一行“int n = cap - 1”，先看下面的5行计算。
|=（或等于）：这个符号比较少见，但是“+=”应该都见过，看到这你应该明白了。例如：a |= b ，可以转成：a = a | b。
>>>（无符号右移）：例如 a >>> b 指的是将 a 向右移动 b 指定的位数，右移后左边空出的位用零来填充，移出右边的位被丢弃。
假设 n 的值为 0010 0001，则该计算如下图：
相信你应该看出来，这5个公式会通过最高位的1，拿到2个1、4个1、8个1、16个1、32个1。当然，有多少个1，取决于我们的入参有多大，但我们肯定的是经过这5个计算，得到的值是一个低位全是1的值，最后返回的时候 +1，则会得到1个比n 大的 2 的N次方。
这时再看开头的 cap - 1 就很简单了，这是为了处理 cap 本身就是 2 的N次方的情况。
计算机底层是二进制的，移位和或运算是非常快的，所以这个方法的效率很高。
PS：这是 HashMap 中我个人最喜欢的设计，非常巧妙。
10、HashMap 的容量必须是 2 的 N 次方，这是为什么？
核心目的是：实现节点均匀分布，减少 hash 冲突。
计算索引位置的公式为：(n - 1) & hash，当 n 为 2 的 N 次方时，n - 1 为低位全是 1 的值，此时任何值跟 n - 1 进行 & 运算的结果为该值的低 N 位，达到了和取模同样的效果，实现了均匀分布。实际上，这个设计就是基于公式：x mod 2^n = x & (2^n - 1)，因为 & 运算比 mod 具有更高的效率。
如下图，当 n 不为 2 的 N 次方时，hash 冲突的概率明显增大。
11、HashMap 的插入流程是怎么样的？
真香，建议收藏。
12、插入流程的图里刚开始有个计算 key 的 hash 值，是怎么设计的？
源码如下：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);
}
13、为什么要将 hashCode 的高16位参与运算？
主要是为了在 table 的长度较小的时候，让高位也参与运算，并且不会有太大的开销。
例如下图，如果高位不参与运算，由于 n - 1 是 0000 0111，所以结果只取决于 hash 值的低3位，无论高位怎么变化，结果都是一样的。
如果我们将高位参与运算，则索引计算结果就不会仅取决于低位。
14、扩容（resize）流程介绍下？
真香，建议收藏。
15、红黑树和链表都是通过 e.hash & oldCap == 0 来定位在新表的索引位置，这是为什么？
请看对下面的例子。
扩容前 table 的容量为16，a 节点和 b 节点在扩容前处于同一索引位置。
扩容后，table 长度为32，新表的 n - 1 只比老表的 n - 1 在高位多了一个1（图中标红）。
因为 2 个节点在老表是同一个索引位置，因此计算新表的索引位置时，只取决于新表在高位多出来的这一位（图中标红），而这一位的值刚好等于 oldCap。
因为只取决于这一位，所以只会存在两种情况：1） (e.hash & oldCap) == 0 ，则新表索引位置为“原索引位置” ；2）(e.hash & oldCap) != 0，则新表索引位置为“原索引 + oldCap 位置”。
16、HashMap 是线程安全的吗？
不是。HashMap 在并发下存在数据覆盖、遍历的同时进行修改会抛出 ConcurrentModificationException 异常等问题，JDK 1.8 之前还存在死循环问题。
17、介绍一下死循环问题？
导致死循环的根本原因是 JDK 1.7 扩容采用的是“头插法”，会导致同一索引位置的节点在扩容后顺序反掉，在并发插入触发扩容时形成环，从而产生死循环。
而 JDK 1.8 之后采用的是“尾插法”，扩容后节点顺序不会反掉，不存在死循环问题。
JDK 1.7.0 的扩容代码如下，用例子来看会好理解点。
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
PS：这个流程较难理解，建议对着代码自己模拟走一遍。
例子：我们有1个容量为2的 HashMap，loadFactor=0.75，此时线程1和线程2 同时往该 HashMap 插入一个数据，都触发了扩容流程，接着有以下流程。
1）在2个线程都插入节点，触发扩容流程之前，此时的结构如下图。
2）线程1进行扩容，执行到代码：Entry<K,V> next = e.next 后被调度挂起，此时的结构如下图。
3）线程1被挂起后，线程2进入扩容流程，并走完整个扩容流程，此时的结构如下图。
由于两个线程操作的是同一个 table，所以该图又可以画成如下图。
4）线程1恢复后，继续走完第一次的循环流程，此时的结构如下图。
5）线程1继续走完第二次循环，此时的结构如下图。
6）线程1继续执行第三次循环，执行到 e.next = newTable[i] 时形成环，执行完第三次循环的结构如下图。
如果此时线程1调用 map.get(11) ，悲剧就出现了——无限循环。
18、总结下 JDK 1.8 主要进行了哪些优化？
JDK 1.8 的主要优化刚才我们都聊过了，主要有以下几点：
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）计算 table 初始容量的方式发生了改变，老的方式是从1开始不断向左进行移位运算，直到找到大于等于入参容量的值；新的方式则是通过“5个移位+或等于运算”来计算。
// JDK 1.7.0
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
// 省略
// Find a power of 2 >= initialCapacity
int capacity = 1;
while (capacity < initialCapacity)
capacity <<= 1;
// … 省略
}
// JDK 1.8.0_191
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;
}
3）优化了 hash 值的计算方式，老的通过一顿瞎JB操作，新的只是简单的让高16位参与了运算。
4）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。
5）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。
19、Hashtable 是怎么加锁的 ？
Hashtable 通过 synchronized 修饰方法来加锁，从而实现线程安全。
public synchronized V get(Object key) {
// …
}
public synchronized V put(K key, V value) {
// …
}
20、LinkedHashMap 和 TreeMap 排序的区别？
LinkedHashMap 和 TreeMap 都是提供了排序支持的 Map，区别在于支持的排序方式不同：
LinkedHashMap：保存了数据的插入顺序，也可以通过参数设置，保存数据的访问顺序。
TreeMap：底层是红黑树实现。可以指定比较器（Comparator 比较器），通过重写 compare 方法来自定义排序；如果没有指定比较器，TreeMap 默认是按 Key 的升序排序（如果 key 没有实现 Comparable接口，则会抛异常）。
21、HashMap 和 Hashtable 的区别？
HashMap 允许 key 和 value 为 null，Hashtable 不允许。
HashMap 的默认初始容量为 16，Hashtable 为 11。
HashMap 的扩容为原来的 2 倍，Hashtable 的扩容为原来的 2 倍加 1。
HashMap 是非线程安全的，Hashtable 是线程安全的，使用 synchronized 修饰方法实现线程安全。
HashMap 的 hash 值重新计算过，Hashtable 直接使用 hashCode。
HashMap 去掉了 Hashtable 中的 contains 方法。
HashMap 继承自 AbstractMap 类，Hashtable 继承自 Dictionary 类。
HashMap 的性能比 Hashtable 高，因为 Hashtable 使用 synchronized 实现线程安全，还有就是 HashMap 1.8 之后底层数据结构优化成 “数组+链表+红黑树”，在极端情况下也能提升性能。
22、介绍下 ConcurrenHashMap，要讲出 1.7 和 1.8 的区别？
ConcurrentHashMap 是 HashMap 的线程安全版本，和 HashMap 一样，在JDK 1.8 中进行了较大的优化。
JDK1.7：底层结构为：分段的数组+链表；实现线程安全的方式：分段锁（Segment，继承了ReentrantLock），如下图所示。
JDK1.8：底层结构为：数组+链表+红黑树；实现线程安全的方式：CAS + Synchronized
区别：
1、JDK1.8 中降低锁的粒度。JDK1.7 版本锁的粒度是基于 Segment 的，包含多个节点（HashEntry），而 JDK1.8 锁的粒度就是单节点（Node）。
2、JDK1.8 版本的数据结构变得更加简单，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用 synchronized 来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要 Segment 这种数据结构了，当前还保留仅为了兼容。
3、JDK1.8 使用红黑树来优化链表，跟 HashMap 一样，优化了极端情况下，链表过长带来的性能问题。
4、JDK1.8 使用内置锁 synchronized 来代替重入锁 ReentrantLock，synchronized 是官方一直在不断优化的，现在性能已经比较可观，也是官方推荐使用的加锁方式。
23、ConcurrentHashMap 的并发扩容
ConcurrentHashMap 在扩容时会计算出一个步长（stride），最小值是16，然后给当前扩容线程分配“一个步长”的节点数，例如16个，让该线程去对这16个节点进行扩容操作（将节点从老表移动到新表）。
如果在扩容结束前又来一个线程，则也会给该线程分配一个步长的节点数让该线程去扩容。依次类推，以达到多线程并发扩容的效果。
例如：64要扩容到128，步长为16，则第一个线程会负责第113（索引112）128（索引127）的节点，第二个线程会负责第97（索引96）112（索引111）的节点，依次类推。
具体处理（该流程后续可能会替换成流程图）：
1）如果索引位置上为null，则直接使用 CAS 将索引位置赋值为 ForwardingNode（hash值为-1），表示已经处理过，这个也是触发并发扩容的关键点。
2）如果索引位置的节点 f 的 hash 值为 MOVED（-1），则代表节点 f 是 ForwardingNode 节点，只有 ForwardingNode 的 hash 值为 -1，意味着该节点已经处理过了，则跳过该节点继续往下处理。
3）.否则，对索引位置的节点 f 对象使用 synchronized 进行加锁，遍历链表或红黑树，如果找到 key 和入参相同的，则替换掉 value 值；如果没找到，则新增一个节点。如果是链表，同时判断是否需要转红黑树。处理完在索引位置的节点后，会将该索引位置赋值为 ForwardingNode，表示该位置已经处理过。
ForwardingNode：一个特殊的 Node 节点，hash 值为-1（源码中定义成 MOVED），其中存储 nextTable 的引用。 只有发生扩容的时候，ForwardingNode才会发挥作用，作为一个占位符放在 table 中表示当前节点已经被处理（或则为 null ）。
24、ConcurrenHashMap 和 Hashtable 的区别？
1）底层数据结构：
ConcurrentHashMap：1）JDK1.7 采用 分段的数组+链表 实现；2）JDK1.8 采用 数组+链表+红黑树，跟 JDK1.8 的 HashMap 的底层数据结构一样。
Hashtable： 采用 数组+链表 的形式，跟 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似。
2）实现线程安全的方式（重要）：
ConcurrentHashMap：
1）JDK1.7：使用分段锁（Segment）保证线程安全，每个分段（Segment）包含若干个 HashEntry，当并发访问不同分段的数据时，不会产生锁竞争，从而提升并发性能。
2）JDK1.8：使用 synchronized + CAS 的方式保证线程安全，每次只锁一个节点（Node），进一步降低锁粒度，降低锁冲突的概率，从而提升并发性能。
Hashtable：使用 synchronized 修饰方法来保证线程安全，每个实例对象只有一把锁，并发性能较低，相当于串行访问。
25、ConcurrentHashMap 的 size() 方法怎么实现的？
JDK 1.7：先尝试在不加锁的情况下尝进行统计 size，最多统计3次，如果连续两次统计之间没有任何对 segment 的修改操作，则返回统计结果。否则，对每个segment 进行加锁，然后统计出结果，返回结果。
JDK 1.8：直接统计 baseCount 和 counterCells 的 value 值，返回的是一个近似值，如果有并发的插入或删除，实际的数量可能会有所不同。
该统计方式改编自 LongAdder 和 Striped64，这两个类在 JDK 1.8 中被引入，出自并发大神 Doug Lea 之手，是原子类（AtomicLong 等）的优化版本，主要优化了在并发竞争下，AtomicLong 由于 CAS 失败的带来的性能损耗。
值得注意的是，JDK1.8中，提供了另一个统计的方法 mappingCount，实现和 size 一样，只是返回的类型改成了 long，这也是官方推荐的方式。
public int size() {
long n = sumCount();
最后
毕竟工作也这么久了 ，除了途虎一轮，也七七八八面试了不少大厂，像阿里、饿了么、美团、滴滴这些面试过程就不一一写在这篇文章上了。我会整理一份详细的面试过程及大家想知道的一些问题细节
美团面试经验
字节面试经验
菜鸟面试经验
蚂蚁金服面试经验
唯品会面试经验
因篇幅有限，图文无法详细发出
AS 失败的带来的性能损耗。
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public int size() {
long n = sumCount();
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[外链图片转存中…(img-mMLDE3eu-1715711938878)]
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