面试题1:说一下 HashMap 的实现原理?
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追问1:如何实现HashMap的有序?
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追问2:那TreeMap怎么实现有序的?
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追问3:put方法原理是怎么实现的?
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追问4:HashMap扩容机制原理
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追问5:HashMap在JDK1.8都做了哪些优化?
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追问6:链表红黑树如何互相转换?阈值多少?
面试题2:HashMap是线程安全的吗?
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追问1:你是如何解决这个线程不安全问题的?
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追问2:说一下大家为什么要选择ConcurrentHashMap?
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追问3:ConcurrentHashMap在JDK1.7、1.8中都有哪些优化?
面试题1:说一下 HashMap 的实现原理?
正经回答:
众所周知,HashMap是一个用于存储Key-Value键值对的集合,每一个键值对也叫做Entry(包括Key-Value),其中Key 和 Value 允许为null。这些个键值对(Entry)分散存储在一个数组当中,这个数组就是HashMap的主干。另外,HashMap数组每一个元素的初始值都是Null。
值得注意的是:HashMap不能保证映射的顺序,插入后的数据顺序也不能保证一直不变(如扩容后rehash)。
要说HashMap的原理,首先要先了解它的数据结构
如上图为JDK1.8版本的数据结构,其实HashMap在JDK1.7及以前是一个“链表散列”的数据结构,即数组 + 链表的结合体。JDK8优化为:数组+链表+红黑树。
我们常把数组中的每一个节点称为一个桶。当向桶中添加一个键值对时,首先计算键值对中key的hash值(hash(key)),以此确定插入数组中的位置(即哪个桶),但是可能存在同一hash值的元素已经被放在数组同一位置了,这种现象称为碰撞,这时按照尾插法(jdk1.7及以前为头插法)的方式添加key-value到同一hash值的元素的最后面,链表就这样形成了。
当链表长度超过8(TREEIFY_THRESHOLD - 阈值)时,链表就自行转为红黑树。
注意:同一hash值的元素指的是key内容一样么?不是。根据hash算法的计算方式,是将key值转为一个32位的int值(近似取值),key值不同但key值相近的很可能hash值相同,如key=“a”和key=“aa”等
通过上述回答的内容,我们明显给了面试官往深入问的多个诱饵,根据我们的回答,下一步他多可能会追问这些问题:
1、如何实现HashMap的有序?
4、put方法原理是怎么实现的?
6、扩容机制原理 → 初始容量、加载因子 → 扩容后的rehash(元素迁移)
2、插入后的数据顺序会变的原因是什么?
3、HashMap在JDK1.7-JDK1.8都做了哪些优化?
5、链表红黑树如何互相转换?阈值多少?
7、头插法改成尾插法为了解决什么问题?
而我们,当然是提前准备好如何回答好这些问题!当你的回答超过面试同学的认知范围时,主动权就到我们手里了。
追问1:如何实现HashMap的有序?
使用LinkedHashMap 或 TreeMap。
LinkedHashMap内部维护了一个单链表,有头尾节点,同时LinkedHashMap节点Entry内部除了继承HashMap的Node属性,还有before 和 after用于标识前置节点和后置节点。可以实现按插入的顺序或访问顺序排序。
示例代码:
输出结果:
1:占便宜 2:没够儿 3:吃亏 4:难受
追问2:那TreeMap怎么实现有序的?
TreeMap是按照Key的自然顺序或者Comprator的顺序进行排序,内部是通过红黑树来实现。
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TreeMap实现了SortedMap接口,它是一个key有序的Map类。
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要么key所属的类实现Comparable接口,或者自定义一个实现了Comparator接口的比较器,传给TreeMap用于key的比较。
追问3:put方法原理是怎么实现的?
因此,在扩容时,不需要重新计算元素的hash了,只需要判断最高位是1还是0就好了。
下面我们看看源码中的内容:
从源码中可以看到,put(K key, V value)可以分为三个步骤:
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通过hash(Object key)方法计算key的哈希值。
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通过putVal(hash(key), key, value, false, true)方法实现功能。
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返回putVal方法返回的结果。
那么看看putVal方法的源码是如何实现的?
追问4:HashMap扩容机制原理
capacity 即容量,默认16。
loadFactor 加载因子,默认是0.75threshold 阈值。阈值=容量*加载因子。默认12。当元素数量超过阈值时便会触发扩容。
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一般情况下,当元素数量超过阈值时便会触发扩容(调用resize()方法)。
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每次扩容的容量都是之前容量的2倍。
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扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。
这里我们以JDK1.8的扩容为例:
HashMap的容量变化通常存在以下几种情况:
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空参数的构造函数:实例化的HashMap默认内部数组是null,即没有实例化。第一次调用put方法时,则会开始第一次初始化扩容,长度为16。
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有参构造函数:用于指定容量。会根据指定的正整数找到不小于指定容量的2的幂数,将这个数设置赋值给阈值(threshold)。第一次调用put方法时,会将阈值赋值给容量,然后让 阈值 = 容量 x 加载因子 。(因此并不是我们手动指定了容量就一定不会触发扩容,超过阈值后一样会扩容!!)
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如果不是第一次扩容,则容量变为原来的2倍,阈值也变为原来的2倍。(容量和阈值都变为原来的2倍时,加载因子0.75不变)
此外还有几个点需要注意:
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首次put时,先会触发扩容(算是初始化),然后存入数据,然后判断是否需要扩容;可见首次扩容可能会调用两次resize()方法。
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不是首次put,则不再初始化,直接存入数据,然后判断是否需要扩容;
扩容时,要扩大空间,为了使hash散列均匀分布,原有部分元素的位置会发生移位。
JDK7的元素迁移
JDK7中,HashMap的内部数据保存的都是链表。因此逻辑相对简单:在准备好新的数组后,map会遍历数组的每个“桶”,然后遍历桶中的每个Entity,重新计算其hash值(也有可能不计算),找到新数组中的对应位置,以头插法插入新的链表。
这里有几个注意点:
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是否要重新计算hash值的条件这里不深入讨论,读者可自行查阅源码。
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因为是头插法,因此新旧链表的元素位置会发生转置现象。
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元素迁移的过程中在多线程情境下有可能会触发死循环(无限进行链表反转)。
JDK1.8的元素迁移
JDK1.8则因为巧妙的设计,性能有了大大的提升:由于数组的容量是以2的幂次方扩容的,那么一个Entity在扩容时,新的位置要么在原位置,要么在原长度+原位置的位置。原因如下图:
数组长度变为原来的2倍,表现在二进制上就是多了一个高位参与数组下标确定。此时,一个元素通过hash转换坐标的方法计算后,恰好出现一个现象:最高位是0则坐标不变,最高位是1则坐标变为“10000+原坐标”,即“原长度+原坐标”。如下图:
因此,在扩容时,不需要重新计算元素的hash了,只需要判断最高位是1还是0就好了。
JDK8的HashMap还有以下细节需要注意:
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JDK8在迁移元素时是正序的,不会出现链表转置的发生。
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如果某个桶内的元素超过8个,则会将链表转化成红黑树,加快数据查询效率。
追问5:HashMap在JDK1.8都做了哪些优化?
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数组+链表改成了数组+链表或红黑树
防止发生hash冲突,链表长度过长,将时间复杂度由O(n)降为O(logn);
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链表的插入方式从头插法改成了尾插法,简单说就是插入时,如果数组位置上已经有元素,1.7将新元素放到数组中,新节点插入到链表头部,原始节点后移;而JDK1.8会遍历链表,将元素放置到链表的最后;
因为1.7头插法扩容时,头插法可能会导致链表发生反转,多线程环境下会产生环(死循环);
这个过程为,先将A复制到新的hash表中,然后接着复制B到链头(A的前边:B.next=A),本来B.next=null,到此也就结束了(跟线程二一样的过程),但是,由于线程二扩容的原因,将B.next=A,所以,这里继续复制A,让A.next=B,由此,环形链表出现:B.next=A; A.next=B
使用头插会改变链表的上的顺序,但是如果使用尾插,在扩容时会保持链表元素原本的顺序,就不会出现链表成环的问题了。
就是说原本是A->B,在扩容后那个链表还是A->B。
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扩容的时候1.7需要对原数组中的元素进行重新hash定位在新数组的位置,1.8采用更简单的判断逻辑,位置不变或索引+旧容量大小;
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在插入时,1.7先判断是否需要扩容,再插入,1.8先进行插入,插入完成再判断是否需要扩容;
追问6:链表红黑树如何互相转换?阈值多少?
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链表转红黑树的阈值为:8
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红黑树转链表的阈值为:6
经过计算,在hash函数设计合理的情况下,发生hash碰撞8次的几率为百万分之6,从概率上讲,阈值为8足够用;至于为什么红黑树转回来链表的条件阈值是6而不是7或9?因为如果hash碰撞次数在8附近徘徊,可能会频繁发生链表和红黑树的互相转化操作,为了预防这种情况的发生。
面试题2:HashMap是线程安全的吗?
不是线程安全的,在多线程环境下,
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JDK1.7:会产生死循环、数据丢失、数据覆盖的问题;
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JDK1.8:中会有数据覆盖的问题。
以1.8为例,当A线程判断index位置为空后正好挂起,B线程开始往index位置写入数据时,这时A线程恢复,执行写入操作,这样A或B数据就被覆盖了。
追问1:你是如何解决这个线程不安全问题的?
在Java中有HashTable、SynchronizedMap、ConcurrentHashMap这三种是实现线程安全的Map。
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HashTable:是直接在操作方法上加synchronized关键字,锁住整个数组,粒度比较大;
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SynchronizedMap:是使用Collections集合工具的内部类,通过传入Map封装出一个SynchronizedMap对象,内部定义了一个对象锁,方法内通过对象锁实现;
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ConcurrentHashMap:使用分段锁(CAS + synchronized相结合),降低了锁粒度,大大提高并发度
追问2:说一下大家为什么要选择ConcurrentHashMap?
在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。而使用线程安全的HashTable效率又非常低下,基于以上两个原因,便有了ConcurrentHashMap的登场机会
1)线程不安全的HashMap
在多线程环境下,使用HashMap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率接近100%,所以在并发情况下不能使用HashMap。HashMap在并发执行put操作时会引起死循环,是因为多线程环境下会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构,一旦形成环形数据结构,Entry的next节点永远不为空,调用.next()时就会产生死循环获取Entry。
2)效率低下的HashTable
HashTable容器使用synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下(类似于数据库中的串行化隔离级别)。因为当一个线程访问HashTable的同步方法,其他线程也访问HashTable的同步方法时,会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加,线程2不但不能使用put方法添加元素,也不能使用get方法来获取元素,读写操作均需要获取锁,竞争越激烈效率越低。
因此,若未明确严格要求业务遵循串行化时(如转账、支付类业务),建议不启用HashTable。
3)ConcurrentHashMap的分段锁技术可有效提升并发访问率
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁,假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容器其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就不会存在严重锁竞争,从而可以有效提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的分段锁技术。首先将数据分成一段一段地存储(一堆Segment),然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他线程访问。
对于 ConcurrentHashMap 你至少要知道的几个点:
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默认数组大小为16
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扩容因子为0.75,扩容后数组大小翻倍
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当存储的node总数量 >= 数组长度*扩容因子时,会进行扩容(数组中的元素、链表元素、红黑树元素都是内部类Node的实例或子类实例,这里的node总数量是指所有put进map的node数量)
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当链表长度>=8且数组长度<64时会进行扩容
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当数组下是链表时,在扩容的时候会从链表的尾部开始rehash
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当链表长度>=8且数组长度>=64时链表会变成红黑树
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树节点减少直至为空时会将对应的数组下标置空,下次存储操作再定位在这个下标t时会按照链表存储
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扩容时树节点数量<=6时会变成链表
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当一个事 物 操作发现map正在扩容时,会帮助扩容
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map正在扩容时获取(get等类似操作)操作还没进行扩容的下标会从原来的table获取,扩容完毕的下标会从新的table中获取
追问3:ConcurrentHashMap在JDK1.7、1.8中都有哪些优化?
其实,JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构已经接近HashMap,相对而言,ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发。
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JDK1.7:ReentrantLock+Segment+HashEntry
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JDK1.8:Synchronized+CAS+Node(HashEntry)+红黑树
从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry,到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树。其中抛弃了原有的 Segment 分段锁,而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。
数据结构上跟HashMap很像,从1.7到1.8版本,由于HashEntry从链表 → 红黑树所以 concurrentHashMap的时间复杂度从O(n)到O(log(n)) ↓↓↓;
同时,也把之前的HashEntry改成了Node,作用不变,当Node链表的节点数大于8时Node会自动转化为TreeNode,会转换成红黑树的结构。把值和next采用了volatile去修饰,保证了可见性,并且也引入了红黑树,在链表大于一定值的时候会转换(默认是8)。
归纳一下:
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JDK1.8的实现降低锁的粒度,JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的,包含多个HashEntry,而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry(首节点)
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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(jdk1.8),也就不需要Segment这种数据结构了,由于粒度的降低,实现的复杂度也增加了
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JDK1.8使用红黑树来优化链表,基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程,而红黑树的遍历效率是很快的,成功代替了一定阈值的链表。