HashMap 的魅力在哪里，为什么最近面试总是被问到
Hello，大家好，我是阿粉~
不知道大家最近有没有刷过 Java 面试题，有没有发现几乎所有面试题或多或少都会包括 HashMap 面试题。
为什么 Java 中小小的一个 HashMap，值得在面试中被反复提到？
阿粉认为是因为 HashMap 太重要了，大家回看一下自己的业务代码，是不是都有在使用 HashMap ？
即使你真的没有直接使用，但是你使用的一些中间件，或者一些开源框架，这些代码肯定使用 HashMap 完成相关逻辑。
而 HashMap 包含很多核心知识点，从这些知识点可以考察出一个面试者基本知识掌握情况。
其实就算没有面试，我们也应该或多乎或少去了解 一下 HashMap 基本实现原理。因为如果使用 HashMap 不当，很容易写出一连串 Bug，而且可能还不容易排查。
HashMap 面试题网上很多，但是其实怎么问他都离不开这些核心知识点。
这就像我们以前解答数学题一样，背后答案都是围绕核心数学公式。
所以我们只要掌握 HashMap 核心知识点，就不用再怕面试中再问到。
这里阿粉整理一下，HashMap 涉及核心知识点如下：
底层数据结构 Hash 算法 寻址算法 扩容 多线程并发
底层数据结构
数据结构与算法是最近面试越来越注重考查的一方面，尤其是对于校招来讲，这一块百分百会涉及。
而 HashMap 底层结构一下子就涉及三大数据结构，数组、链表、红黑树。
数组
HashMap 中元素实际保存在一个个 Node 中，而Node 类保存在底层数组中。
以上代码来自 JDK1.8，JDK1.7 为 Entry 类型。
实际上 Node 为 Entry 类的子类
链表
我们观察一下Node 类的数据结构，
可以发现 Node 类中有一个 next 字段，用于保存下一个 Node 元素，通过这种方式就形成一个单向的链表。
那为什么需要链表那？
这可能与下面说道 Hash算法有关，因为再好的 Hash 算法，都有可能导致不同输入产生相同的输出。
如果不同的输入得到了同一个哈希值，就发生了"哈希碰撞"（collision）。
哈希碰撞解决办法很多，这里 HashMap 就采用拉链法，即使用一个链表保存碰撞的元素的。
其他办法还有：
线行探查法 平方探查法 双散列函数探查法
红黑树
由于链表查找元素复杂度为 O(N)，如果 HashMap 哈希碰撞很厉害，从而导致大部分元素落在同一个链表上，这就会导致 HashMap 性能会下降，极端一点 HashMap O(1) 查询复杂度退化成 O(N)的复杂度。
JDK1.8 中引入红黑树数据结构，当链表元素等于 8 时，链表转化为红黑树，这样查找复杂度就可以为 O(logn)。
那为什么使用红黑树，而不是使用其他二叉树，？
这是因为红黑树对于新增与删除的操作也都能保持O(logn) 新增,这样就完美兼顾了查找与新增性能。
面试题
看完这个知识点，其实可以提很多相关数据结构面试题，比如数组与链表区别。
所以看完这个，我们就需要去整理学习数据结构相关知识。
Hash 算法
这里我们仅仅介绍一下 JDK1.8 Hash 算法。
它使用 key 的 hashcode 高低 16 位异或的方式计算产生。
通过这种方式，在后面寻址算法计算时候，降低碰撞的可能性。
寻址算法
当我们计算得到 Hash 值以后，我们还需要计算这个 Hash 值在数组中的位置。
简单的方式我们可以直接使用求模的方式定位，比如
hash=1000
table.size=16
n=hash%table.size=8
但是 HashMap 采用的是另外一种更为精妙的算法：
这种方式等同求模法，但是计算性能会更好，但是这里我们需要注意了，这种方式前提为 n 也就是数组的长度必须为 2 的幂次方。
这里阿粉就不具体计算了，感兴趣的同学可以网上查找一下推导过程
面试题
为什么 HashMap 扩容都是 2 的幂次方？
看完这个，大家这个面试题了吧。
扩容
当 HashMap 元素过多时，这时必须扩容，从而保证 HashMap 查找性能。
扩容过程，我们就需要涉及以下几个核心参数：
扩展因子：loadFactor 实际元素数量：size 数组长度：capacity 扩容的阈值大小：threshold=capacity*loadFactor
当 HashMap 中元素数量大于 threshold，HashMap 就会开始扩容。
JDK1.7 扩容的时候，HashMap 每个元素将会重新计算 Hash 值，然后使用寻址算法，查找新的位置。
在 JDk1.8 中，采用了一种更精妙的算法：
其使用 e.hash & oldCap == 0， 元素要么放在原位置，要么放在原位置+原数组长度。
这里解释起来比较复杂，这里阿粉就不再详细展开，感兴趣同学可以自行查找一下相关文章。
面试题
问：加载因子为什么 0.75，而不是其他值？
答：可以说是一个经过考量的经验值。加载因子涉及扩容，下次扩容的阈值=数组桶的大小*加载因子，如果加载因子太小，这就会导致阈值太小，这就会导致比较容易发生扩容。
如果加载因子太大，那就会导致阈值太大，可能冲突会很多，导致查找效率下降。
多线程并发
好了，终于到到了最后一个知识点，多线程并发。
HashMap 在多线程并发情况下会怎么样？
这里我们需要分 JDK1.7 与 JDK1.8 来讲。
在 JDK1.7 中，由于扩容迁移时采用了头插法，从而将会导致产生死链。
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry e : table) {
while(null != e) {
Entry next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
// 以下代码导致死链的产生
e.next = newTable[i];
// 插入到链表头结点，
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
而一旦产生死链，极有可能导致程序陷入死循环，从而导致 CPU 使用率上升。
JDK1.8 中使用尾插法，从而解决这个问题，但是依然还会存在相关问题。
比如：
并发赋值时被覆盖
并发的情况下，一个线程的赋值可能被另一个线程覆盖，这就导致对象的丢失。
size 计算问题
每次元素增加完成之后，size 将会加 1。这里采用 ++i方法，天然的并发不安全。
面试题
关于并发，这里可以提到很多面试题。
可以是线程相关的，也可以是并发编程相关。
不过如果面试官既然已经提到这里，我们可以试着将他引导他如何解决 HashMap 并发编程的问题，从而我们下面开始回答出 ConcurrentHashMap。
最后
经过上面一顿分析，我们可以看到小小一个 HashMap 其实涉及到很多知识点，这些点拆开来讲就可以变成一道道面试题。
另外这些点在平常编程的过程中也要特别注意，一不小心我们就会踩一个大坑。
今天这篇文章主要提及一下，HashMap 涉及的知识点，所以阿粉没有过多深入的分析，这里感兴趣的同学可以在深入学习准备一下。
