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1.HashMap数据结构？ 答：实现了FD dhb表结构(链表哈希)数组链表)，结合数组和链表的优点。 如果链表长度超过8，链表将转换为红黑树。
传输节点，V[]table；"程序IT圈HashMap的基础是hash数组和单向链表的实现，数组中的每个元素都是链表，由实现Map.Entry接口的Node内部类实现，hash
保存对象时，将K/V键值传递给put (方法)。
、调用hash(k )方法计算k的hash值，并结合数组长度计算数组下标；
、调整数组大小(如果容器中的元素数大于容量*加载因子，容器将扩展为2n )；
、I.k混列值不存在于混列映射中则执行插入，存在则冲突；
ii .如果混列中存在k个混列值，并且两个equals返回true，则更新密钥-值对；
如果HashMap中存在iii.k的混列值，并且两个equals都返回false，则添加树(插入链表的末尾(尾部插入法)或红黑树)的方法)。 (JDK 1.7之前使用的是头插法，JDK 1.8使用的是尾插法) )如果碰撞导致链表大于TREEIFY_THRESHOLD=8，请注意将链表转换为红黑树() ) )。
获取对象时，将k传递给get (方法)。 、调用hash )方法)计算k的hash值)获取具有该键值的链表的数组下标。 、依次遍历链表，equals ) )方法查找与同一Node链表的k值相对应的v值。
hashCode被定位，存储位置equals是定性的，比较两者是否相等。
因为http://www.Sina.com/hashcode不一定相同(比较equals方法)，所以包含两个对象的数组的下标相同，发生“冲突”。 HashMap还使用链表存储对象，因此该节点存储在链表中。
在",JDK 1.8中，它由hashCode ()的前16位异或后16位实现。 (h=k.hashCode ) ) ) ) h16 )，主要从速度、效果、质量方面来看，或者从抑制系统开销的角度来看，h16 )都不是这样
http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /对象hashCode的32位值即使更改1位，hash ) )的整体返回值也会发生变化。 尽量减少冲突。
2.HashMap 的工作原理？，table数组大小由参数capacity确定，默认值为16，也可以在构建时传递，最大限制为130；
加载因子是加载因子，主要目的是为了确定table序列是否需要动态扩展，默认值为0.75。 例如，如果table数组大小为16，加载因子为0.75，则threshold为12，并且如果table的实际大小超过12，则table需要动态扩展。
、如果要扩展，请使用resize (调用方法将table的长度加倍(注意的是table的长度而不是threshold ) ) )。
、数据较大时，扩展时会造成性能损失，在性能要求较高的地方，这种损失很可能是致命的。
http://www.Sina.com/a :“调用FD dhb函数获取Key对应的hash值，计算其数组下标；
未发生fddhb竞争时，直接放入数组； 发生fddhb冲突时，将以链表的方式配置在链表的后面。
如果链表长度超过阈值(TREEIFY THRESHOLD==8)，则将链表转换为红黑树，如果链表长度小于6，将红黑树返回链表；
如果节点的密钥已经存在，则只需替换该值；
如果集合中的键值对大于12，则调用resize方法扩展数组。 ”
> 8.数组扩容的过程？创建一个新的数组，其容量为旧数组的两倍，并重新计算旧数组中结点的存储位置。结点在新数组中的位置只有两种，原下标位置或原下标+旧数组的大小。
9.拉链法导致的链表过深问题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，但是为了保持“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。
10.说说你对红黑树的见解？每个节点非红即黑
根节点总是黑色的
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）
每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）
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）
11.jdk8中对HashMap做了哪些改变？在java 1.8中，如果链表的长度超过了8，那么链表将转换为红黑树。（桶的数量必须大于64，小于64的时候只会扩容）
发生hash碰撞时，java 1.7 会在链表的头部插入，而java 1.8会在链表的尾部插入
在java 1.8中，Entry被Node替代(换了一个马甲)。
12.HashMap，LinkedHashMap，TreeMap 有什么区别？HashMap 参考其他问题；
LinkedHashMap 保存了记录的插入顺序，在用 Iterator 遍历时，先取到的记录肯定是先插入的；遍历比 HashMap 慢；
TreeMap 实现 SortMap 接口，能够把它保存的记录根据键排序（默认按键值升序排序，也可以指定排序的比较器）
13.HashMap & TreeMap & LinkedHashMap 使用场景？一般情况下，使用最多的是 HashMap。
HashMap：在 Map 中插入、删除和定位元素时；
TreeMap：在需要按自然顺序或自定义顺序遍历键的情况下；
LinkedHashMap：在需要输出的顺序和输入的顺序相同的情况下。
14.HashMap 和 HashTable 有什么区别？①、HashMap 是线程不安全的，HashTable 是线程安全的；
②、由于线程安全，所以 HashTable 的效率比不上 HashMap；
③、HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null，而 HashTable不允许；
④、HashMap 默认初始化数组的大小为16，HashTable 为 11，前者扩容时，扩大两倍，后者扩大两倍+1；
⑤、HashMap 需要重新计算 hash 值，而 HashTable 直接使用对象的 hashCode
15.Java 中的另一个线程安全的与 HashMap 极其类似的类是什么？同样是线程安全，它与 HashTable 在线程同步上有什么不同？ConcurrentHashMap 类（是 Java并发包 java.util.concurrent 中提供的一个线程安全且高效的 HashMap 实现）。
HashTable 是使用 synchronize 关键字加锁的原理（就是对对象加锁）；
而针对 ConcurrentHashMap，在 JDK 1.7 中采用 分段锁的方式；JDK 1.8 中直接采用了CAS（无锁算法）+ synchronized。
16.HashMap & ConcurrentHashMap 的区别？除了加锁，原理上无太大区别。另外，HashMap 的键值对允许有null，但是ConCurrentHashMap 都不允许。
17.为什么 ConcurrentHashMap 比 HashTable 效率要高？HashTable 使用一把锁（锁住整个链表结构）处理并发问题，多个线程竞争一把锁，容易阻塞；
ConcurrentHashMap
JDK 1.7 中使用分段锁（ReentrantLock + Segment + HashEntry），相当于把一个 HashMap 分成多个段，每段分配一把锁，这样支持多线程访问。锁粒度：基于 Segment，包含多个 HashEntry。
JDK 1.8 中使用 CAS + synchronized + Node + 红黑树。锁粒度：Node（首结点）（实现 Map.Entry）。锁粒度降低了。
18.针对 ConcurrentHashMap 锁机制具体分析（JDK 1.7 VS JDK 1.8）？JDK 1.7 中，采用分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层采用数组+链表的存储结构，包括两个核心静态内部类 Segment 和 HashEntry。
①、Segment 继承 ReentrantLock（重入锁） 用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶；
②、HashEntry 用来封装映射表的键-值对；
③、每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表
JDK 1.8 中，采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全。取消类 Segment，直接用 table 数组存储键值对；当 HashEntry 对象组成的链表长度超过 TREEIFY_THRESHOLD 时，链表转换为红黑树，提升性能。底层变更为数组 + 链表 + 红黑树。
19.ConcurrentHashMap 在 JDK 1.8 中，为什么要使用内置锁 synchronized 来代替重入锁 ReentrantLock？①、粒度降低了；
②、JVM 开发团队没有放弃 synchronized，而且基于 JVM 的 synchronized 优化空间更大，更加自然。
③、在大量的数据操作下，对于 JVM 的内存压力，基于 API 的 ReentrantLock 会开销更多的内存。
20.ConcurrentHashMap 简单介绍？①、重要的常量：
private transient volatile int sizeCtl;
当为负数时，-1 表示正在初始化，-N 表示 N - 1 个线程正在进行扩容；
当为 0 时，表示 table 还没有初始化；
当为其他正数时，表示初始化或者下一次进行扩容的大小。
②、数据结构：
Node 是存储结构的基本单元，继承 HashMap 中的 Entry，用于存储数据；
TreeNode 继承 Node，但是数据结构换成了二叉树结构，是红黑树的存储结构，用于红黑树中存储数据；
TreeBin 是封装 TreeNode 的容器，提供转换红黑树的一些条件和锁的控制。
③、存储对象时（put() 方法）：
如果没有初始化，就调用 initTable() 方法来进行初始化；
如果没有 hash 冲突就直接 CAS 无锁插入；
如果需要扩容，就先进行扩容；
如果存在 hash 冲突，就加锁来保证线程安全，两种情况：一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入；
如果该链表的数量大于阀值 8，就要先转换成红黑树的结构，break 再一次进入循环
如果添加成功就调用 addCount() 方法统计 size，并且检查是否需要扩容。
④、扩容方法 transfer()：默认容量为 16，扩容时，容量变为原来的两倍。
helpTransfer()：调用多个工作线程一起帮助进行扩容，这样的效率就会更高。
⑤、获取对象时（get()方法）：
计算 hash 值，定位到该 table 索引位置，如果是首结点符合就返回；
如果遇到扩容时，会调用标记正在扩容结点 ForwardingNode.find()方法，查找该结点，匹配就返回；
以上都不符合的话，就往下遍历结点，匹配就返回，否则最后就返回 null。
21.ConcurrentHashMap 的并发度是什么？程序运行时能够同时更新 ConccurentHashMap 且不产生锁竞争的最大线程数。默认为 16，且可以在构造函数中设置。
当用户设置并发度时，ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小2幂指数作为实际并发度（假如用户设置并发度为17，实际并发度则为32）
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