HashMap?面试?我是谁?我在哪

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现在是晚上11点了,学校屠猪馆的自习室因为太晚要关闭了。勤奋且疲惫的小鲁班也从屠猪馆出来了,正准备回宿舍洗洗睡,由于自习室位置比较偏僻所以是接收不到手机网络信号的,因此小鲁班从兜里掏出手机的时候,信息可真是炸了呀。小鲁班心想,微信群平时都没什么人聊天,今晚肯定是发生了什么大事。仔细一看,才发现原来是小鲁班的室友达摩(光头)拿到了阿里巴巴 Java 开发实习生的 Offer,此时小鲁班真替他室友感到高兴的同时,心里也难免会产生一丝丝的失落感,那是因为自己投了很多份简历,别说拿不拿得到 Offer,就连给面试邀的公司也都寥寥无几。小鲁班这会可真是受到了一万点真实暴击。不过小鲁班还是很乐观的,很快调整了心态,带上耳机,慢慢的走回了宿舍,正打算准备向他那神室友达摩取取经。

片刻后~

小鲁班:666,听说你拿到了阿里的 Offer,能透露一下面试内容和技巧吗?
达摩:嘿嘿嘿,没问题鸭,叫声爸爸我就告诉你。
小鲁班:耙耙(表面笑嘻嘻,心里MMP)
达摩:其实我也不是很记得了(请继续装),但我还是记得那么一些。如果你是面的 Java,首先当然是JAVA的基础知识:数据结构(Map / List / Set等)、设计模式、算法、线程相关、IO/NIO、序列化等等。其次是高级特征:反射机制,并发与锁,JVM(GC策略,类加载机制,内存模型)等等。
小鲁班:问这么多内容,那岂不是一个人都面试很久吗?
达摩:不是的,面试官一般都会用连环炮的方式提问的。
小鲁班:你说的连环炮是什么意思鸭?
达摩:那我举个例子:

  • 就比如问你 HashMap 是不是有序的?你回答不是有序的。
  • 那面试官就会可能继续问你,有没有有序的Map实现类呢?你如果这个时候说不知道的话,那这块问题就到此结束了。如果你说有 TreeMap 和 LinkedHashMap。
  • 那么面试官接下来就可能会问你,TreeMap 和 LinkedHashMap 是如何保证它的顺序的?如果你回答不上来,那么到此为止。如果你说 TreeMap 是通过实现 SortMap 接口,能够把它保存的键值对根据 key 排序,基于红黑树,从而保证 TreeMap 中所有键值对处于有序状态。LinkedHashMap 则是通过插入排序(就是你 put 的时候的顺序是什么,取出来的时候就是什么样子)和访问排序(改变排序把访问过的放到底部)让键值有序。
  • 那么面试官还会继续问你,你觉得它们两个哪个的有序实现比较好?如果你依然可以回答的话,那么面试官会继续问你,你觉得还有没有比它更好或者更高效的实现方式?

无穷无尽深入,直到你回答不出来或者面试官认为问题到底了。

小鲁班捏了一把汗,我去……这是魔鬼吧,那我们来试试呗(因为小鲁班刚刚在自习室才看了这章的知识,想趁机装一波逼,毕竟刚刚叫了声爸爸~~)

于是达摩 and 小鲁班就开始了对决:

1、为什么用HashMap?

  • HashMap 是一个散列桶(数组和链表),它存储的内容是键值对 key-value 映射
  • HashMap 采用了数组和链表的数据结构,能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改
  • HashMap 是非 synchronized,所以 HashMap 很快
  • HashMap 可以接受 null 键和值,而 Hashtable 则不能(原因就是 equlas() 方法需要对象,因为 HashMap 是后出的 API 经过处理才可以)

2、HashMap 的工作原理是什么?

HashMap 是基于 hashing 的原理

我们使用 put(key, value) 存储对象到 HashMap 中,使用 get(key) 从 HashMap 中获取对象。当我们给 put() 方法传递键和值时,我们先对键调用 hashCode() 方法,计算并返回的 hashCode 是用于找到 Map 数组的 bucket 位置来储存 Node 对象。

这里关键点在于指出,HashMap 是在 bucket 中储存键对象和值对象,作为Map.Node 。

以下是 HashMap 初始化

简化的模拟数据结构:

Node[] table = new Node[16]; // 散列桶初始化,table
class Node {
hash; //hash值
key; //键
value; //值
node next; //用于指向链表的下一层(产生冲突,用拉链法)
}

以下是具体的 put 过程(JDK1.8)

  1. 对 Key 求 Hash 值,然后再计算下标
  2. 如果没有碰撞,直接放入桶中(碰撞的意思是计算得到的 Hash 值相同,需要放到同一个 bucket 中)
  3. 如果碰撞了,以链表的方式链接到后面
  4. 如果链表长度超过阀值(TREEIFY THRESHOLD==8),就把链表转成红黑树,链表长度低于6,就把红黑树转回链表
  5. 如果节点已经存在就替换旧值
  6. 如果桶满了(容量16*加载因子0.75),就需要 resize(扩容2倍后重排)

以下是具体 get 过程

考虑特殊情况:如果两个键的 hashcode 相同,你如何获取值对象?

当我们调用 get() 方法,HashMap 会使用键对象的 hashcode 找到 bucket 位置,找到 bucket 位置之后,会调用 keys.equals() 方法去找到链表中正确的节点,最终找到要找的值对象。

3、有什么方法可以减少碰撞?

扰动函数可以减少碰撞

原理是如果两个不相等的对象返回不同的 hashcode 的话,那么碰撞的几率就会小些。这就意味着存链表结构减小,这样取值的话就不会频繁调用 equal 方法,从而提高 HashMap 的性能(扰动即 Hash 方法内部的算法实现,目的是让不同对象返回不同hashcode)。

使用不可变的、声明作 final 对象,并且采用合适的 equals() 和 hashCode() 方法,将会减少碰撞的发生

不可变性使得能够缓存不同键的 hashcode,这将提高整个获取对象的速度,使用 String、Integer 这样的 wrapper 类作为键是非常好的选择。

为什么 String、Integer 这样的 wrapper 类适合作为键?

因为 String 是 final,而且已经重写了 equals() 和 hashCode() 方法了。不可变性是必要的,因为为了要计算 hashCode(),就要防止键值改变,如果键值在放入时和获取时返回不同的 hashcode 的话,那么就不能从 HashMap 中找到你想要的对象。

4、HashMap 中 hash 函数怎么是实现的?

我们可以看到,在 hashmap 中要找到某个元素,需要根据 key 的 hash 值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是 hash 算法。

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的分布均匀些,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,而不用再去遍历链表。 所以,我们首先想到的就是把 hashcode 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,能不能找一种更快速、消耗更小的方式?我们来看看 JDK1.8 源码是怎么做的(被楼主修饰了一下)

static final int hash(Object key) {
if (key == null){
return 0;
}
int h;
h = key.hashCode();返回散列值也就是hashcode
// ^ :按位异或
// >>>:无符号右移,忽略符号位,空位都以0补齐
//其中n是数组的长度,即Map的数组部分初始化长度
return (n-1)&(h ^ (h >>> 16));
}

简单来说就是:

  • 高16 bit 不变,低16 bit 和高16 bit 做了一个异或(得到的 hashcode 转化为32位二进制,前16位和后16位低16 bit和高16 bit做了一个异或)
  • (n·1) & hash = -> 得到下标

5、拉链法导致的链表过深,为什么不用二叉查找树代替而选择红黑树?为什么不一直使用红黑树?

之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷:二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构(这就跟原来使用链表结构一样了,造成层次很深的问题),遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋、右旋、变色这些操作来保持平衡。引入红黑树就是为了查找数据快,解决链表查询深度的问题。我们知道红黑树属于平衡二叉树,为了保持“平衡”是需要付出代价的,但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少。所以当长度大于8的时候,会使用红黑树;如果链表长度很短的话,根本不需要引入红黑树,引入反而会慢。

6、说说你对红黑树的见解?

  1. 每个节点非红即黑
  2. 根节点总是黑色的
  3. 如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之不一定)
  4. 每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)
  5. 从根节点到叶节点或空子节点的每条路径,必须包含相同数目的黑色节点(即相同的黑色高度)

7、解决 hash 碰撞还有那些办法?

开放定址法

当冲突发生时,使用某种探查技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的地址。按照形成探查序列的方法不同,可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。

下面给一个线性探查法的例子:

问题:已知一组关键字为 (26,36,41,38,44,15,68,12,06,51),用除余法构造散列函数,用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。
解答:为了减少冲突,通常令装填因子 α 由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为 (0,10,2,12,5,2,3,12,6,12)。
前5个关键字插入时,其相应的地址均为开放地址,故将它们直接插入 T[0]、T[10)、T[2]、T[12] 和 T[5] 中。
当插入第6个关键字15时,其散列地址2(即 h(15)=15%13=2)已被关键字 41(15和41互为同义词)占用。故探查 h1=(2+1)%13=3,此地址开放,所以将 15 放入 T[3] 中。
当插入第7个关键字68时,其散列地址3已被非同义词15先占用,故将其插入到T[4]中。
当插入第8个关键字12时,散列地址12已被同义词38占用,故探查 hl=(12+1)%13=0,而 T[0] 亦被26占用,再探查 h2=(12+2)%13=1,此地址开放,可将12插入其中。
类似地,第9个关键字06直接插入 T[6] 中;而最后一个关键字51插人时,因探查的地址 12,0,1,…,6 均非空,故51插入 T[7] 中。

8、如果 HashMap 的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量怎么办?

HashMap 默认的负载因子大小为0.75。也就是说,当一个 Map 填满了75%的 bucket 时候,和其它集合类一样(如 ArrayList 等),将会创建原来 HashMap 大小的两倍的 bucket 数组来重新调整 Map 大小,并将原来的对象放入新的 bucket 数组中。这个过程叫作 rehashing

因为它调用 hash 方法找到新的 bucket 位置。这个值只可能在两个地方,一个是原下标的位置,另一种是在下标为 <原下标+原容量> 的位置。

9、重新调整 HashMap 大小存在什么问题吗?

重新调整 HashMap 大小的时候,确实存在条件竞争。

因为如果两个线程都发现 HashMap 需要重新调整大小了,它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中,存储在链表中的元素的次序会反过来。因为移动到新的 bucket 位置的时候,HashMap 并不会将元素放在链表的尾部,而是放在头部。这是为了避免尾部遍历(tail traversing)。如果条件竞争发生了,那么就死循环了。多线程的环境下不使用 HashMap。

为什么多线程会导致死循环,它是怎么发生的?

HashMap 的容量是有限的。当经过多次元素插入,使得 HashMap 达到一定饱和度时,Key 映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候, HashMap 需要扩展它的长度,也就是进行Resize。

  1. 扩容:创建一个新的 Entry 空数组,长度是原数组的2倍
  2. rehash:遍历原 Entry 数组,把所有的 Entry 重新 Hash 到新数组

(这个过程比较烧脑,暂不作流程图演示,有兴趣去看看我的另一篇博文“HashMap扩容全过程”)

达摩:哎呦,小老弟不错嘛~~意料之外呀
小鲁班:嘿嘿,优秀吧,中场休息一波,我先喝口水
达摩:不仅仅是这些哦,面试官还会问你相关的集合类对比,比如:

10、HashTable

  • 数组 + 链表方式存储
  • 默认容量:11(质数为宜)
  • put操作:首先进行索引计算 (key.hashCode() & 0x7FFFFFFF)% table.length;若在链表中找到了,则替换旧值,若未找到则继续;当总元素个数超过 容量 * 加载因子 时,扩容为原来 2 倍并重新散列;将新元素加到链表头部
  • 对修改 Hashtable 内部共享数据的方法添加了 synchronized,保证线程安全

11、HashMap 与 HashTable 区别

  • 默认容量不同,扩容不同
  • 线程安全性:HashTable 安全
  • 效率不同:HashTable 要慢,因为加锁

12、可以使用 CocurrentHashMap 来代替 Hashtable 吗?

  • 我们知道 Hashtable 是 synchronized 的,但是 ConcurrentHashMap 同步性能更好,因为它仅仅根据同步级别对 map 的一部分进行上锁
  • ConcurrentHashMap 当然可以代替 HashTable,但是 HashTable 提供更强的线程安全性
  • 它们都可以用于多线程的环境,但是当 Hashtable 的大小增加到一定的时候,性能会急剧下降,因为迭代时需要被锁定很长的时间。由于 ConcurrentHashMap 引入了分割(segmentation),不论它变得多么大,仅仅需要锁定 Map 的某个部分,其它的线程不需要等到迭代完成才能访问 Map。简而言之,在迭代的过程中,ConcurrentHashMap 仅仅锁定 Map 的某个部分,而 Hashtable 则会锁定整个 Map

13、CocurrentHashMap(JDK 1.7)

  • CocurrentHashMap 是由 Segment 数组和 HashEntry 数组和链表组成
  • Segment 是基于重入锁(ReentrantLock):一个数据段竞争锁。每个 HashEntry 一个链表结构的元素,利用 Hash 算法得到索引确定归属的数据段,也就是对应到在修改时需要竞争获取的锁。ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel(Segment 数组数量)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时,不会影响到其他的 Segment
  • 核心数据如 value,以及链表都是 volatile 修饰的,保证了获取时的可见性
  • 首先是通过 key 定位到 Segment,之后在对应的 Segment 中进行具体的 put 操作如下:
    • 将当前 Segment 中的 table 通过 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。
    • 遍历该 HashEntry,如果不为空则判断传入的  key 和当前遍历的 key 是否相等,相等则覆盖旧的 value
    • 不为空则需要新建一个 HashEntry 并加入到 Segment 中,同时会先判断是否需要扩容
    • 最后会解除在 1 中所获取当前 Segment 的锁。
  • 虽然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 关键词修饰的,但是并不能保证并发的原子性,所以 put 操作时仍然需要加锁处理

首先第一步的时候会尝试获取锁,如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争,则利用 scanAndLockForPut() 自旋获取锁。

  • 尝试自旋获取锁
  • 如果重试的次数达到了 MAX_SCAN_RETRIES 则改为阻塞锁获取,保证能获取成功。最后解除当前 Segment 的锁

14、CocurrentHashMap(JDK 1.8)

CocurrentHashMap 抛弃了原有的 Segment 分段锁,采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。其中的 val next 都用了 volatile 修饰,保证了可见性。

最大特点是引入了 CAS

借助 Unsafe 来实现 native code。CAS有3个操作数,内存值 V、旧的预期值 A、要修改的新值 B。当且仅当预期值 A 和内存值 V 相同时,将内存值V修改为 B,否则什么都不做。Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 来实现。

CAS 使用实例

对 sizeCtl 的控制都是用 CAS 来实现的:

  • -1 代表 table 正在初始化
  • N 表示有 -N-1 个线程正在进行扩容操作
  • 如果 table 未初始化,表示table需要初始化的大小
  • 如果 table 初始化完成,表示table的容量,默认是table大小的0.75倍,用这个公式算 0.75(n – (n >>> 2))

CAS 会出现的问题:ABA

解决:对变量增加一个版本号,每次修改,版本号加 1,比较的时候比较版本号。

put 过程

  • 根据 key 计算出 hashcode
  • 判断是否需要进行初始化
  • 通过 key 定位出的 Node,如果为空表示当前位置可以写入数据,利用 CAS 尝试写入,失败则自旋保证成功
  • 如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容
  • 如果都不满足,则利用 synchronized 锁写入数据
  • 如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树

get 过程

  • 根据计算出来的 hashcode 寻址,如果就在桶上那么直接返回值
  • 如果是红黑树那就按照树的方式获取值
  • 就不满足那就按照链表的方式遍历获取值

此时躺着床上的张飞哄了一声:睡觉了睡觉了~

见此不太妙:小鲁班立马回到床上把被子盖过头,心里有一丝丝愉悦感。不对,好像还没洗澡……

by the way

ConcurrentHashMap 在 Java 8 中存在一个 bug 会进入死循环,原因是递归创建 ConcurrentHashMap 对象,但是在 JDK 1.9 已经修复了。场景重现如下:

public class ConcurrentHashMapDemo{
private Map<Integer,Integer> cache =new ConcurrentHashMap<>(15);

public static void main(String[]args){
ConcurrentHashMapDemo ch =

new ConcurrentHashMapDemo();
System.out.println(ch.fibonaacci(80));


}

public int fibonaacci(Integer i){


if(i==0||i ==1) {


return i;


}

return cache.computeIfAbsent(i,(key) -> {


System.out.println("fibonaacci : "+key);


return fibonaacci(key -1)+fibonaacci(key - 2);


});

 }
}

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