程序员的20大Java集合面试问题及答案 た 入场券 2024-02-05 17:19 9阅读 0赞 #### 文章目录 #### * * * 1.Java集合框架的基础接口有哪些？ * 2.Collection 和 Collections 有什么区别？ * 3.List、Set、Map是否继承自Collection接口？ * 4.\*\*Collections.sort排序内部原理\*\* * 5.List、Set、Map 之间的区别是什么？ * 6.HashMap 和 Hashtable 有什么区别？ * 7.如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap？ * 8.说一下 HashMap 的实现原理？ * 9.说一下 HashSet 的实现原理？ * 10.ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么？ * 11.\*\*为何Map接口不继承Collection接口？\*\* * 12.\*\*ArrayList和Vector有何异同点？\*\* * 13.Array 和 ArrayList 有何区别？ * 14.在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别？ * 15.LinkedHashMap有什么特点? * 16.HashMap的底层实现原理？（高频问题） * 17.HashMap并发安全的问题 * 18.\*\*JDK1.8与JDK1.7的性能对比\*\* * 18.HashMap操作注意事项以及优化? * 19.fail-fast 与 fail-safe 之间的区别？ * 20.ConcurrentHashMap分段锁 * 参考： ![在这里插入图片描述][07b5a885b72d4cd7a4f16e3a73338577.png] #### 1.Java集合框架的基础接口有哪些？ #### Collection为集合层级的根接口。一个集合代表一组对象，这些对象即为它的元素。Java平台不提供这个接口任何直接的实现。 Set是一个不能包含重复元素的集合。这个接口对数学集合抽象进行建模，被用来代表集合，就如一副牌。 List是一个有序集合，可以包含重复元素。你可以通过它的索引来访问任何元素。List更像长度动态变换的数组。 Map是一个将key映射到value的对象.一个Map不能包含重复的key：每个key最多只能映射一个value。 一些其它的接口有Queue、Dequeue、SortedSet、SortedMap和ListIterator。 #### 2.Collection 和 Collections 有什么区别？ #### * Collection 是一个集合接口，它提供了对集合对象进行基本操作的通用接口方法，所有集合都是它的子类，比如 List、Set 等。 * Collections 是一个包装类，包含了很多静态方法，不能被实例化，就像一个工具类，比如提供的排序方法： Collections. sort(list)。 #### 3.List、Set、Map是否继承自Collection接口？ #### List、Set 是，Map 不是。Map是键值对映射容器，与List和Set有明显的区别，而Set存储的零散的元素且不允许有重复元素（数学中的集合也是如此），List是线性结构的容器，适用于按数值索引访问元素的情形。 #### 4.**Collections.sort排序内部原理** #### 在Java 6中Arrays.sort()和Collections.sort()使用的是MergeSort，而在Java 7中，内部实现换成了TimSort，其对对象间比较的实现要求更加严格。 #### 5.List、Set、Map 之间的区别是什么？ #### List、Set、Map 的区别主要体现在两个方面：元素是否有序、是否允许元素重复。 三者之间的区别，如下表： ![在这里插入图片描述][4abd98bc083a423194d3ea799a569cee.png] #### 6.HashMap 和 Hashtable 有什么区别？ #### （1）HashMap允许key和value为null，而HashTable不允许。 （2）HashTable是同步的，而HashMap不是。所以HashMap适合单线程环境，HashTable适合多线程环境。 （3）在Java1.4中引入了LinkedHashMap，HashMap的一个子类，假如你想要遍历顺序，你很容易从HashMap转向LinkedHashMap，但是HashTable不是这样的，它的顺序是不可预知的。 （4）HashMap提供对key的Set进行遍历，因此它是fail-fast的，但HashTable提供对key的Enumeration进行遍历，它不支持fail-fast。 （5）HashTable被认为是个遗留的类，如果你寻求在迭代的时候修改Map，你应该使用CocurrentHashMap。 #### 7.如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap？ #### 对于在 Map 中插入、删除、定位一个元素这类操作，HashMap 是最好的选择，因为相对而言 HashMap 的插入会更快，但如果你要对一个 key 集合进行有序的遍历，那 TreeMap 是更好的选择。 #### 8.说一下 HashMap 的实现原理？ #### HashMap 基于 Hash 算法实现的，我们通过 put(key,value)存储，get(key)来获取。当传入 key 时，HashMap 会根据 key. hashCode() 计算出 hash 值，根据 hash 值将 value 保存在 bucket 里。当计算出的 hash 值相同时，我们称之为 hash 冲突，HashMap 的做法是用链表和红黑树存储相同 hash 值的 value。当 hash 冲突的个数比较少时，使用链表否则使用红黑树。 #### 9.说一下 HashSet 的实现原理？ #### HashSet 是基于 HashMap 实现的，HashSet 底层使用 HashMap 来保存所有元素，因此 HashSet 的实现比较简单，相关 HashSet 的操作，基本上都是直接调用底层 HashMap 的相关方法来完成，HashSet 不允许重复的值。 #### 10.ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么？ #### * 数据结构实现：ArrayList 是动态数组的数据结构实现，而 LinkedList 是双向链表的数据结构实现。 * 随机访问效率：ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高，因为 LinkedList 是线性的数据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。 * 增加和删除效率：在非首尾的增加和删除操作，LinkedList 要比 ArrayList 效率要高，因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。 综合来说，在需要频繁读取集合中的元素时，更推荐使用 ArrayList，而在插入和删除操作较多时，更推荐使用 LinkedList。 #### 11.**为何Map接口不继承Collection接口？** #### 尽管Map接口和它的实现也是集合框架的一部分，但Map不是集合，集合也不是Map。因此，Map继承Collection毫无意义，反之亦然。 如果Map继承Collection接口，那么元素去哪儿？Map包含key-value对，它提供抽取key或value列表集合的方法，但是它不适合“一组对象”规范。 #### 12.**ArrayList和Vector有何异同点？** #### ArrayList和Vector在很多时候都很类似。 （1）两者都是基于索引的，内部由一个数组支持。 （2）两者维护插入的顺序，我们可以根据插入顺序来获取元素。 （3）ArrayList和Vector的迭代器实现都是fail-fast的。 （4）ArrayList和Vector两者允许null值，也可以使用索引值对元素进行随机访问。 以下是ArrayList和Vector的不同点。 （1）Vector是同步的，而ArrayList不是。然而，如果你寻求在迭代的时候对列表进行改变，你应该使用CopyOnWriteArrayList。 （2）ArrayList比Vector快，它因为有同步，不会过载。 （3）ArrayList更加通用，因为我们可以使用Collections工具类轻易地获取同步列表和只读列表。 #### 13.Array 和 ArrayList 有何区别？ #### * Array 可以存储基本数据类型和对象，ArrayList 只能存储对象。 * Array 是指定固定大小的，而 ArrayList 大小是自动扩展的。 * Array 内置方法没有 ArrayList 多，比如 addAll、removeAll、iteration 等方法只有 ArrayList 有。 #### 14.在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别？ #### * 相同点：都是返回第一个元素，并在队列中删除返回的对象。 * 不同点：如果没有元素 poll()会返回 null，而 remove()会直接抛出 NoSuchElementException 异常。 代码示例： Queue<String> queue = new LinkedList<String>(); queue. offer("string"); // add System. out. println(queue. poll()); System. out. println(queue. remove()); System. out. println(queue. size()); #### 15.LinkedHashMap有什么特点? #### LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。 #### 16.HashMap的底层实现原理？（高频问题） #### 从结构实现来讲，HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的，如下如所示。 ![在这里插入图片描述][02c6f83a12934b6fbd7fe69cf865705c.png] 这里需要讲明白两个问题：数据底层具体存储的是什么？这样的存储方式有什么优点呢？ (1) 从源码可知，HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node\[\] table，即哈希桶数组，明显它是一个Node的数组。我们来看Node\[JDK1.8\]是何物。 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; //用来定位数组索引位置 final K key; V value; Node<K,V> next; //链表的下一个node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { … } public final K getKey(){ … } public final V getValue() { … } public final String toString() { … } public final int hashCode() { … } public final V setValue(V newValue) { … } public final boolean equals(Object o) { … } } Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)。上图中的每个黑色圆点就是一个Node对象。 (2) HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，可以采用开放地址法和链地址法等来解决问题，Java中HashMap采用了链地址法。链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。例如程序执行下面代码： map.put("美团","小美"); 系统将调用"美团"这个key的hashCode()方法得到其hashCode 值（该方法适用于每个Java对象），然后再通过Hash算法的后两步运算（高位运算和取模运算，下文有介绍）来定位该键值对的存储位置，有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。 如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node\[\] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。 在理解Hash和扩容流程之前，我们得先了解下HashMap的几个字段。从HashMap的默认构造函数源码可知，构造函数就是对下面几个字段进行初始化，源码如下： int threshold; // 所能容纳的key-value对极限 final float loadFactor; // 负载因子 int modCount; int size; 首先，Node\[\] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length \* Load factor。也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。 结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。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Load factor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。 size这个字段其实很好理解，就是HashMap中实际存在的键值对数量。注意和table的长度length、容纳最大键值对数量threshold的区别。而modCount字段主要用来记录HashMap内部结构发生变化的次数，主要用于迭代的快速失败。强调一点，内部结构发生变化指的是结构发生变化，例如put新键值对，但是某个key对应的value值被覆盖不属于结构变化。 在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以参考[http://blog.csdn.net/liuqiyao\_01/article/details/14475159][http_blog.csdn.net_liuqiyao_01_article_details_14475159]，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。 这里存在一个问题，即使负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。 功能实现-方法 HashMap的内部功能实现很多，本文主要从根据key获取哈希桶数组索引位置、put方法的详细执行、扩容过程三个具有代表性的点深入展开讲解。 1.确定哈希桶数组索引位置 不管增加、删除、查找键值对，定位到哈希桶数组的位置都是很关键的第一步。前面说过HashMap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个HashMap里面的元素位置尽量分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个，那么当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，不用遍历链表，大大优化了查询的效率。HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。先看看源码的实现(方法一+方法二): 方法一： static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 方法二： static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法，但是实现原理一样的 return h & (length-1); //第三步 取模运算 } 这里的Hash算法本质上就是三步：**取key的hashCode值、高位运算、取模运算**。 对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用方法二来计算该对象应该保存在table数组的哪个索引处。 这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而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，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。 在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，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。 ![在这里插入图片描述][89ac058cf49648fc8c20a5d531650dec.png] 2.HashMap的put方法 HashMap的put方法执行过程可以通过下图来理解，自己有兴趣可以去对比源码更清楚地研究学习。 ![在这里插入图片描述][b77d7a4ec8d74b12a1a51fea540035c7.png] ①.判断键值对数组table\[i\]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是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。 JDK1.8HashMap的put方法源码如下: public V put(K key, V value) { 2 // 对key的hashCode()做hash 3 return putVal(hash(key), key, value, false, true); 4 } 5 6 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 7 boolean evict) { 8 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 9 // 步骤①：tab为空则创建 10 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 11 n = (tab = resize()).length; 12 // 步骤②：计算index，并对null做处理 13 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 14 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 15 else { 16 Node<K,V> e; K k; 17 // 步骤③：节点key存在，直接覆盖value 18 if (p.hash == hash && 19 ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) 20 e = p; 21 // 步骤④：判断该链为红黑树 22 else if (p instanceof TreeNode) 23 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); 24 // 步骤⑤：该链为链表 25 else { 26 for (int binCount = 0; ; ++binCount) { 27 if ((e = p.next) == null) { 28 p.next = newNode(hash, key,value,null); //链表长度大于8转换为红黑树进行处理 29 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 30 treeifyBin(tab, hash); 31 break; 32 } // key已经存在直接覆盖value 33 if (e.hash == hash && 34 ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; 36 p = e; 37 } 38 } 39 40 if (e != null) { // existing mapping for key 41 V oldValue = e.value; 42 if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) 43 e.value = value; 44 afterNodeAccess(e); 45 return oldValue; 46 } 47 } 48 ++modCount; 49 // 步骤⑥：超过最大容量 就扩容 50 if (++size > threshold) 51 resize(); 52 afterNodeInsertion(evict); 53 return null; 54 } 3.扩容机制 扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。 我们分析下resize的源码，鉴于JDK1.8融入了红黑树，较复杂，为了便于理解我们仍然使用JDK1.7的代码，好理解一些，本质上区别不大，具体区别后文再说。 1 void resize(int newCapacity) { //传入新的容量 2 Entry[] oldTable = table; //引用扩容前的Entry数组 3 int oldCapacity = oldTable.length; 4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) { //扩容前的数组大小如果已经达到最大(2^30)了 5 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 6 return; 7 } 8 9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; //初始化一个新的Entry数组 10 transfer(newTable); //！！将数据转移到新的Entry数组里 11 table = newTable; //HashMap的table属性引用新的Entry数组 12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);//修改阈值 13 } 这里就是使用一个容量更大的数组来代替已有的容量小的数组，transfer()方法将原有Entry数组的元素拷贝到新的Entry数组里。 1 void transfer(Entry[] newTable) { 2 Entry[] src = table; //src引用了旧的Entry数组 3 int newCapacity = newTable.length; 4 for (int j = 0; j < src.length; j++) { //遍历旧的Entry数组 5 Entry<K,V> e = src[j]; //取得旧Entry数组的每个元素 6 if (e != null) { 7 src[j] = null;//释放旧Entry数组的对象引用（for循环后，旧的Entry数组不再引用任何对象） 8 do { 9 Entry<K,V> next = e.next; 10 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //！！重新计算每个元素在数组中的位置 11 e.next = newTable[i]; //标记[1] 12 newTable[i] = e; //将元素放在数组上 13 e = next; //访问下一个Entry链上的元素 14 } while (e != null); 15 } 16 } 17 } newTable\[i\]的引用赋给了e.next，也就是使用了单链表的头插入方式，同一位置上新元素总会被放在链表的头部位置；这样先放在一个索引上的元素终会被放到Entry链的尾部(如果发生了hash冲突的话），这一点和Jdk1.8有区别，下文详解。在旧数组中同一条Entry链上的元素，通过重新计算索引位置后，有可能被放到了新数组的不同位置上。 下面举个例子说明下扩容过程。假设了我们的hash算法就是简单的用key mod 一下表的大小（也就是数组的长度）。其中的哈希桶数组table的size=2， 所以key = 3、7、5，put顺序依次为 5、7、3。在mod 2以后都冲突在table\[1\]这里了。这里假设负载因子 loadFactor=1，即当键值对的实际大小size 大于 table的实际大小时进行扩容。接下来的三个步骤是哈希桶数组 resize成4，然后所有的Node重新rehash的过程。 ![在这里插入图片描述][21f0d7ce45ec490f8f62d95af3da8e54.png] 下面我们讲解下JDK1.8做了哪些优化。经过观测可以发现，我们使用的是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。看下图可以明白这句话的意思，n为table的长度，图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，其中hash1是key1对应的哈希与高位运算结果。 ![在这里插入图片描述][76f6b8cafcfa482dbbaf269527349f0e.png] 元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化： ![在这里插入图片描述][2215b3bf8f9a412f80777c41fdb8ee82.png] 因此，我们在扩充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”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图： ![在这里插入图片描述][e7896e4f871d42258445880198917732.png] 这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞，如下: 1 final Node<K,V>[] resize() { 2 Node<K,V>[] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 4 int oldThr = threshold; 5 int newCap, newThr = 0; 6 if (oldCap > 0) { 7 // 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧 8 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 9 threshold = Integer.MAX_VALUE; 10 return oldTab; 11 } 12 // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍 13 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 14 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 15 newThr = oldThr << 1; // double threshold 16 } 17 else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold 18 newCap = oldThr; 19 else { // zero initial threshold signifies using defaults 20 newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; 21 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 22 } 23 // 计算新的resize上限 24 if (newThr == 0) { 25 26 float ft = (float)newCap * loadFactor; 27 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? 28 (int)ft : Integer.MAX_VALUE); 29 } 30 threshold = newThr; 31 @SuppressWarnings({ "rawtypes"，"unchecked"}) 32 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 33 table = newTab; 34 if (oldTab != null) { 35 // 把每个bucket都移动到新的buckets中 36 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 37 Node<K,V> e; 38 if ((e = oldTab[j]) != null) { 39 oldTab[j] = null; 40 if (e.next == null) 41 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 42 else if (e instanceof TreeNode) 43 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 44 else { // 链表优化重hash的代码块 45 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 46 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 47 Node<K,V> next; 48 do { 49 next = e.next; 50 // 原索引 51 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 52 if (loTail == null) 53 loHead = e; 54 else 55 loTail.next = e; 56 loTail = e; 57 } 58 // 原索引+oldCap 59 else { 60 if (hiTail == null) 61 hiHead = e; 62 else 63 hiTail.next = e; 64 hiTail = e; 65 } 66 } while ((e = next) != null); 67 // 原索引放到bucket里 68 if (loTail != null) { 69 loTail.next = null; 70 newTab[j] = loHead; 71 } 72 // 原索引+oldCap放到bucket里 73 if (hiTail != null) { 74 hiTail.next = null; 75 newTab[j + oldCap] = hiHead; 76 } 77 } 78 } 79 } 80 } 81 return newTab; 82 } #### 17.HashMap并发安全的问题 #### 并发的多线程使用场景中使用HashMap可能造成死循环。代码例子如下(便于理解，仍然使用JDK1.7的环境)： public class HashMapInfiniteLoop { private static HashMap<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(2，0.75f); public static void main(String[] args) { map.put(5， "C"); new Thread("Thread1") { public void run() { map.put(7, "B"); System.out.println(map); }; }.start(); new Thread("Thread2") { public void run() { map.put(3, "A); System.out.println(map); }; }.start(); } } 其中，map初始化为一个长度为2的数组，loadFactor=0.75，threshold=2\*0.75=1，也就是说当put第二个key的时候，map就需要进行resize。 通过设置断点让线程1和线程2同时debug到transfer方法(3.3小节代码块)的首行。注意此时两个线程已经成功添加数据。放开thread1的断点至transfer方法的“Entry next = e.next;” 这一行；然后放开线程2的的断点，让线程2进行resize。结果如下图。 ![在这里插入图片描述][0c1e0183a38c4d2196cd95157f922172.png] 注意，Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。 线程一被调度回来执行，先是执行 newTalbe\[i\] = e， 然后是e = next，导致了e指向了key(7)，而下一次循环的next = e.next导致了next指向了key(3)。 ![在这里插入图片描述][cdb1940141234bb08b66388537df2a4b.png] e.next = newTable\[i\] 导致 key(3).next 指向了 key(7)。注意：此时的key(7).next 已经指向了key(3)， 环形链表就这样出现了。 ![在这里插入图片描述][708d76b78e674afd9efb7fc0d3886dc1.png] 于是，当我们用线程一调用map.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。 #### 18.**JDK1.8与JDK1.7的性能对比** #### HashMap中，如果key经过hash算法得出的数组索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那样的话，getKey方法的时间复杂度就是O(1)，如果Hash算法技术的结果碰撞非常多，假如Hash算极其差，所有的Hash算法结果得出的索引位置一样，那样所有的键值对都集中到一个桶中，或者在一个链表中，或者在一个红黑树中，时间复杂度分别为O(n)和O(lgn)。 鉴于JDK1.8做了多方面的优化，总体性能优于JDK1.7，下面我们从两个方面用例子证明这一点。 Hash较均匀的情况 为了便于测试，我们先写一个类Key，如下： class Key implements Comparable<Key> { private final int value; Key(int value) { this.value = value; } @Override public int compareTo(Key o) { return Integer.compare(this.value, o.value); } @Override public boolean equals(Object o) { if (this == o) return true; if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false; Key key = (Key) o; return value == key.value; } @Override public int hashCode() { return value; } } 这个类复写了equals方法，并且提供了相当好的hashCode函数，任何一个值的hashCode都不会相同，因为直接使用value当做hashcode。为了避免频繁的GC，我将不变的Key实例缓存了起来，而不是一遍一遍的创建它们。代码如下： public class Keys { public static final int MAX_KEY = 10_000_000; private static final Key[] KEYS_CACHE = new Key[MAX_KEY]; static { for (int i = 0; i < MAX_KEY; ++i) { KEYS_CACHE[i] = new Key(i); } } public static Key of(int value) { return KEYS_CACHE[value]; } } 现在开始我们的试验，测试需要做的仅仅是，创建不同size的HashMap（1、10、100、……10000000），屏蔽了扩容的情况，代码如下： static void test(int mapSize) { HashMap<Key, Integer> map = new HashMap<Key,Integer>(mapSize); for (int i = 0; i < mapSize; ++i) { map.put(Keys.of(i), i); } long beginTime = System.nanoTime(); //获取纳秒 for (int i = 0; i < mapSize; i++) { map.get(Keys.of(i)); } long endTime = System.nanoTime(); System.out.println(endTime - beginTime); } public static void main(String[] args) { for(int i=10;i<= 1000 0000;i*= 10){ test(i); } } 在测试中会查找不同的值，然后度量花费的时间，为了计算getKey的平均时间，我们遍历所有的get方法，计算总的时间，除以key的数量，计算一个平均值，主要用来比较，绝对值可能会受很多环境因素的影响。结果如下： ![在这里插入图片描述][b0a5ab5ad017416d902100d513be83e3.png] 通过观测测试结果可知，JDK1.8的性能要高于JDK1.7 15%以上，在某些size的区域上，甚至高于100%。由于Hash算法较均匀，JDK1.8引入的红黑树效果不明显，下面我们看看Hash不均匀的的情况。 Hash极不均匀的情况 假设我们又一个非常差的Key，它们所有的实例都返回相同的hashCode值。这是使用HashMap最坏的情况。代码修改如下： class Key implements Comparable<Key> { //… @Override public int hashCode() { return 1; } } 仍然执行main方法，得出的结果如下表所示： ![在这里插入图片描述][a2887ee976a1401fbb6b51c3bc6b2689.png] 从表中结果中可知，随着size的变大，JDK1.7的花费时间是增长的趋势，而JDK1.8是明显的降低趋势，并且呈现对数增长稳定。当一个链表太长的时候，HashMap会动态的将它替换成一个红黑树，这话的话会将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。hash算法均匀和不均匀所花费的时间明显也不相同，这两种情况的相对比较，可以说明一个好的hash算法的重要性。 测试环境：处理器为2.2 GHz Intel Core i7，内存为16 GB 1600 MHz DDR3，SSD硬盘，使用默认的JVM参数，运行在64位的OS X 10.10.1上。 #### 18.HashMap操作注意事项以及优化? #### (1) 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。 (2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。 (3) HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。 (4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。 (5) 还没升级JDK1.8的，现在开始升级吧。HashMap的性能提升仅仅是JDK1.8的冰山一角。 #### 19.fail-fast 与 fail-safe 之间的区别？ #### Fail fast快速地报告任何的failure。无论何时任何一个问题都会引发 fail fast系统fails 在Java Fail fast 迭代器中，迭代objects集合有时会出现并发修改异常，出现这种情况有2个原因 如果一个线程正在迭代一个集合，而另一个线程同时试图修改这个集合 在调用remove()方法后，如何我们还试图去修改集合object #### 20.ConcurrentHashMap分段锁 #### jdk1.7中： ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。Segment 是一种可重入锁 ReentrantLock，在 ConcurrentHashMap 里扮演锁的角色，HashEntry 则用于存储键值对数据。 Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分离技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样。 ![在这里插入图片描述][8a0544e47cfe4c7d84fb59194e1ef2de.png] 1.8 中： 放弃了Segment，直接用 Node数组+链表+红黑树 的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized + CAS来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap。 ![在这里插入图片描述][9aff052efc2042dd9998433ef7c216b2.png] #### 参考： #### https://zhuanlan.zhihu.com/p/21673805 https://www.jianshu.com/p/939b8a672070 https://www.jianshu.com/p/c45b6d782e91 https://blog.csdn.net/Mrs\_chens/article/details/92761868 https://blog.csdn.net/riemann\_/article/details/87217229 https://blog.csdn.net/qq\_34626097/article/details/83053004 https://blog.csdn.net/u010887744/article/details/50575735 https://zhuanlan.zhihu.com/p/267545042 https://blog.csdn.net/qq\_40434646/article/details/81591239 > 我们总以为机会无限，所以不珍惜眼前人 [07b5a885b72d4cd7a4f16e3a73338577.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/40fd14afd5b0452ea9f1860ad4a51dfb.png [4abd98bc083a423194d3ea799a569cee.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/e076c06cb3504d47aefaf49a3f9daf0c.png [02c6f83a12934b6fbd7fe69cf865705c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/0e4e891be7ef417ba1106c20709c586f.png [http_blog.csdn.net_liuqiyao_01_article_details_14475159]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159 [89ac058cf49648fc8c20a5d531650dec.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/9774b6d45fef40a9a74e595e1b329d07.png [b77d7a4ec8d74b12a1a51fea540035c7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/f0692a5129b94936aadafb2f606fab60.png [21f0d7ce45ec490f8f62d95af3da8e54.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/63df06c2f84b41478e04f069854b571e.png [76f6b8cafcfa482dbbaf269527349f0e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/1d78dc250f7740729e1ea9c9cf22d71d.png [2215b3bf8f9a412f80777c41fdb8ee82.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/0d21d39fdb284f968889a31ed2fcbb65.png [e7896e4f871d42258445880198917732.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/6912643b07ee4a5b996a715ab3fc3801.png [0c1e0183a38c4d2196cd95157f922172.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/d09e379f0d3a46a2a53e22a30c962329.png [cdb1940141234bb08b66388537df2a4b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/8f42ac9b5eae4fd789716d56c9c4f8e0.png [708d76b78e674afd9efb7fc0d3886dc1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/456c14651197453caa65f30bf561d5fc.png [b0a5ab5ad017416d902100d513be83e3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/7d6e2fb03bfc4f23bff1db89dea7ae96.png [a2887ee976a1401fbb6b51c3bc6b2689.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/5443c805b474423392677d8380f81b9c.png [8a0544e47cfe4c7d84fb59194e1ef2de.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/418c4b64fe2349bca2f127456724e015.png [9aff052efc2042dd9998433ef7c216b2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/01/30/e0c34b40ecbf4b9ea44de3e26754fd14.png
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柔光的暖阳◎
深藏阁楼爱情的钟
我会带着你远行
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