Java面试之HashMap

HashMap,LinkedHashMap,TreeMap的区别

HashMap将根据key的hashCode值来找到存储value的位置，如果hash函数比较完美的话，因为可以很快的找到key对应的value存储的位置，所以具有很高的效率，需要注意的一点是，HashMap因为是基于key的hashCode值来存储value的，所以遍历HashMap不会保证它的顺序和插入时的顺序一致，可以说很大概率这个顺序是不一致的，所以如果需要保持插入顺序，你不可以选择HashMap。还要一点是HashMap允许key为null，但是只允许有一个key为null，再次说明，HashMap不是线程安全的，并发环境下你应该首选ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap是一种高效的并发Map，它是线程安全版本的HashMap。
LinkedHashMap是HashMap的子类，它将保持记录的插入顺序。
TreeMap实现了SortedMap接口，很明显，他将对插入的记录排序，在遍历TreeMap的时候，得到的是经过排序的记录，所以，如果你需要对插入的记录做排序的话，选择TreeMap，然后指定比较器就可以了

HashMap线程不安全

在并发环境下，可能同一时刻有多个线程在操作HashMap，因为HashMap中没有任何措施来保护table，所以在并发环境下多个线程是可以同时操作table的，那么比如在put的时候触发了HashMap扩容，那么在扩容的过程中多个线程的原因可能在某个table的index上会形成一个链表的环，那么此后如果有线程通过get来获取记录的时候，如果刚好这个记录在这个环之后，那么获取记录的线程就会造成死循环。

HashMap部分源码分析

HashMap是通过计算key的hashCode来找到记录的存储位置的，那因为hash函数不会台完美的原因，势必要造成多个记录的key的hashCode一样的情况，上图展示了这种情况，完美情况下，我们希望每一个数组位置上仅有一个记录，但是很多情况下一个数组位置上会落入多个记录，也就是哈希冲突，解决哈希冲突的方法主要有开发地址和链地址，HashMap采用了后者，将hashCode相同的记录放在同一个数组位置上，多个hashCode相同的记录被存储在一条链表上，我们知道，链表上的查询复杂的为O(N)，当这个N很大的时候也就成了瓶颈，所以HashMap在链表的长度大于8的时候就会将链表转换为红黑树这种数据结构，红黑树的查询效率高达O(lgN)，也就是说，复杂度降了一个数量级，完全可以适用于实际生产环境。下面是链表节点数据结构的代码：

// An highlighted block
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash; //哈希值，HashMap用这个值来确定记录的位置
    final K key; //记录key
    V value; //记录value
    Node<K,V> next;//链表下一个节点
    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
    public final K getKey()        { return key; }
    public final V getValue()      { return value; }
    public final String toString() { return key + "=" + value; }
    public final int hashCode() {
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
    }
    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }
    public final boolean equals(Object o) {
        if (o == this)
            return true;
        if (o instanceof Map.Entry) {
            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
            if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                    Objects.equals(value, e.getValue()))
                return true;
        }
        return false;
    }
}

下面是上图中展示的数组：

transient Node<K,V>[] table;

HashMap如何确定记录的table位置？

要确定记录在table中的index，然后才能去table的index上的链表或者红黑树里面去寻找记录。下面的方法hash展示了HashMap是如何计算记录的hashCode值的方法：

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

上面的hash方法仅仅是第一步，它只是计算出了hashCode值，但是还可以确定table中的index，接下来的一步需要做的就是根据hashCode来定位index，也就是需要对hashCode取模（hashCode % length），length是table的长度，但是我们知道，取模运算是较为复杂的计算，是非常耗时的计算，那有没有方法不通过取模计算而达到取模的效果呢，答案是肯定的，上文中提到，table的长度必然是2的n次方，这点很重要，HashMap通过设定table的长度为2的n次方，在取模的时候就可以通过下面的算法来进行：

int index = hashCode & (length -1)

HashMap插入元素的过程详解？

1. 首先判断table是否为null或者长度为0，如果是，那么调用方法resize来初始化table，resize的细节将在下文中进行分析，这个方法用来对HashMap的table数组扩容，它将发生在初始化table以及table中的记录数量达到阈值之后。
2. 然后计算记录的hashCode，以及根据上文中提到的方法来计算记录在table中的index，如果发现index未知上为null，则调用newNode来创建一个新的链表节点，然后放在table的index位置上，此时表面没有哈希冲突。
3. 如果table的index位置不为空，那么说明造成了哈希冲突，这时候如果记录和index位置上的记录相等，则直接覆盖，否则继续判断
4. 如果index位置上的节点TreeNode，如果是，那么说明此时的index位置上是一颗红黑树，需要调用putTreeVal方法来将这新的记录插入到红黑树中去。否则走下面的逻辑。
5. 如果index位置上的节点类型不是TreeNode，那么说明此位置上的哈希冲突还没有达到阈值，还是一个链表结构，那么就根据插入链表插入新节点的算法来找到合适的位置插入，这里面需要注意的是，新插入的记录会覆盖老的记录，如果这个新的记录是首次插入，那么就会插入到该index位置上链表的最尾部，这里面还需要一次判断，如果插入了新的节点之后达到了阈值，那么就需要调用方法treeifyBin来讲链表转化为红黑树。
6. 在插入完成之后，哈希桶中记录的数量是否达到了哈希桶设置的阈值，如果达到了，那么就需要调用方法resize来扩容。