1、HashMap的数据结构与底层原理

1、HashMap在1.7的时候用的是数组加链表，1.8之后是数组加链表加红黑树。
2、数组里面存了一个是key-value的键值对，在1.7的时候叫Entry，1.8叫Node
3、key和value可以为空

2、put过程（1.8）

1、根据key生成hashcode 2、判断当前HashMap对象中的数组是否为空，如果为空则初始化该数组
3、1.7的时候会进行4次无符号右移，5个与运算，1.8会进行高16位和低16位进行逻辑与运算，算出hashcode基于当前数组对应的数组下标i
4.判断数组的第i个位置的元素（tab[i]）是否为空
a. 如果为空，则将key，value封装为Node对象赋值给tab[i]
b. 如果不为空：
i. 如果put⽅法传⼊进来的key等于tab[i].key，那么证明存在相同的key
ii. 如果不等于tab[i].key，则：
1. 如果tab[i]的类型是TreeNode，则表示数组的第i位置上是⼀颗红⿊树，那么将key和value插⼊到红⿊树中，并且在插⼊之前会判断在红⿊树中是否存在相同的key
2. 如果tab[i]的类型不是TreeNode，则表示数组的第i位置上是⼀个链表，那么遍历链表寻找是否存在相同的key，并且在遍历的过程中会对链表中的结点数进⾏计数，当遍历到最后⼀个结点时，会将key,value封装为Node插⼊到链表的尾部，同时判断在插⼊新结点之前的链表结点个数是不是⼤于等于8，且数组的长度大于64，如果是，则将链表改为红⿊树。
iii. 如果上述步骤中发现存在相同的key，则根据onlyIfAbsent标记来判断是否需要更新value值，然后返回oldValue
5. modCount++
6. HashMap的元素个数size加1
7. 如果size⼤于扩容的阈值，则进⾏扩容

//node数组static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;final K key;V value;Node<K,V> next;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;}}//put的过程public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);}//1.7的hash
  final int hash(Object k) {int h = 0;if (useAltHashing) {if (k instanceof String) {return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);}h = hashSeed;}h ^= k.hashCode();h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);}//1.8的hashstatic final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,   boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {Node<K,V> e; K k;if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))e = p;else if (p instanceof TreeNode)e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);else {for (int binCount = 0; ; ++binCount) {if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);break;}if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;}}if (e != null) { // existing mapping for keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}

3、get过程

  1. 根据key⽣成hashcode
  2. 如果数组为空，则直接返回空
  3. 如果数组不为空，则利⽤hashcode和数组⻓度通过逻辑与操作算出key所对应的数组下标i
  4. 如果数组的第i个位置上没有元素，则直接返回空
  5. 如果数组的第1个位上的元素的key等于get⽅法所传进来的key，则返回该元素，并获取该元素的value
  6. 如果不等于则判断该元素还有没有下⼀个元素，如果没有，返回空
  7. 如果有则判断该元素的类型是链表结点还是红⿊树结点 a. 如果是链表则遍历链表 b. 如果是红⿊树则遍历红⿊树
  8. 找到即返回元素，没找到的则返回空
//get方法public V get(Object key) {Node<K,V> e;return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;}//getNode方法final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {if (first.hash == hash && // always check first node((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return first;if ((e = first.next) != null) {if (first instanceof TreeNode)return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);do {if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))return e;} while ((e = e.next) != null);}}return null;}

4、JDK8中的HashMap为什么要使⽤红⿊树？

当元素个数⼩于⼀个阈值时，链表整体的插⼊查询效率要⾼于红⿊树，当元素个数⼤于此阈值时，链表整体的插⼊查询效率要低于红⿊树。此阈值在HashMap中为8

5、JDK8中的HashMap什么时候将链表转化为红⿊树？

当发现链表中的元素个数⼤于8之后，还会判断⼀下当前数组的⻓度，如果数组⻓度⼩于64时，此时并不会转化为红⿊树，⽽是进⾏扩容。只有当链表中的元素个数⼤于8，并且数组的⻓度⼤于等于64时才会将链表转为红⿊树。

6、1.7和1.8的不同点

1、1.8用了红黑树
2、1.7插入的时候用了头插法，1.8插入的时候用了尾插法
3、1.7会rehash，1.8没有这份代码逻辑
4、1.8的hash算法时高低16位做异或运算，1.7的时候会进行4次无符号右移，5个与运算==（具体原因：JDK7的Hash算法⽐JDK8中的更复杂，Hash算法越复杂，⽣成的hashcode则更散列，那么hashmap中的元素则更散列，更散列则hashmap的查询性能更好，JDK7中没有红⿊树，所以只能优化Hash算法使得元素更散列，⽽JDK8中增加了红⿊树，查询性能得到了保障，所以可以简化⼀下Hash算法，毕竟Hash算法越复杂就越消耗CPU）==
5. JDK8中扩容的条件和JDK7中不⼀样，除开判断size是否⼤于阈值之外，JDK7中还判断了tab[i]是否为空，不为空的时候才会进⾏扩容，⽽JDK8中则没有该条件了
6. JDK8中还多了⼀个API：putIfAbsent(key,value)
7. JDK7和JDK8扩容过程中转移元素的逻辑不⼀样，JDK7是每次转移⼀个元素，JDK8是先算出来当前位 置上哪些元素在新数组的低位上，哪些在新数组的⾼位上，然后在⼀次性转移

7、1.7和1.8的插入方式

1.7是头插法，1.8是尾插法

8、为什么是尾插

因为1.7是头插法，在多线程情况下会产生循环链表，而1.8改为尾插就不会出现循环链表问题了，还有一点就是链表要转换为红黑树的时候需要用到链表长度

9、扩容机制（resize）

举个例子：当前的容量⼤⼩为16，当你存进第13个的时候，判断发现需要进⾏resize了，也就是插入数据后的容量>=HashMap当前⻓度(6)*负载因子0.75（float
ft = (float)newCap * loadFactor），那就进⾏扩容，具体的就是：
1、创建⼀个新的Entry空数组，⻓度是原数组的2倍。 2、ReHash：遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组。

final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table;int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;int oldThr = threshold;int newCap, newThr = 0;if (oldCap > 0) {if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold}else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;else {               // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}if (newThr == 0) {float ft = (float)newCap * loadFactor;newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);}threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];table = newTab;if (oldTab != null) {for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;if (e.next == null)newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;else if (e instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve orderNode<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}return newTab;}

10、为什么重新hash（1.7）

因为计算hash的规则改变了（具体看代码） （1.7）Hash的公式—> index = HashCode（Key） & （Length

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11、为什么默认容量是16？

采用位运算，是因为位与运算⽐算数计算的效率⾼了很多。之所以选择16，是为了key映射到index的算法

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

12、HashMap怎么处理hash碰撞的？

链表法（HashMap），扩展一下还有个开放地址法

13、HashMap线程不安全，那怎么处理？

可以采用HashTable，Collections.synchronizedMap,ConcurrentHashMap，由于前两者的并发度不高，所以线程不安全下都是用ConcurrentHashMap，