引言

目前各大互联网大小厂往往喜欢考察原理性的东西。这里总结高频出现的问题，供大家参考。

面试题：hashmap原理

HashMap基于Map接口实现，元素以键值对的方式存储，并且允许使用null建和null值，因为key不允许重复，因此只能有一个键为null,另外HashMap不能保证放入元素的顺序，它是无序的，和放入的顺序并不能相同

原理

其底层数据结构是数组称之为哈希桶，每个桶(bucket)里面放的是链表，链表中的每个节点，就是哈希表中的每个元素。

通过hash的方法，通过put和get存储和获取对象。

存储对象时，我们将K / V传给put方法时，它调用hashCode计算hash从而得到bucket位置，进一步存储，HashMap会根据当前bucket的占用情况自动调整容量 (超过 Load Facotr则resize为原来的2倍)。
获取对象时，我们 K传给get，它调用hashCode()计算hash从而得到bucket位置，并进一步调用equals()方法确定键值对。如果发生碰撞的时候，Hashmap通过链表将产生碰撞冲突的元素组织起来，在JDK8中，如果一个bucket中碰撞冲突的元素超过8个，则使用红黑树来替换链表，从而提高速度。

因其底层哈希桶的数据结构是数组，所以也会涉及到扩容的问题

当HashMap的容量达到threshold域值时，就会触发扩容。扩容前后，哈希桶的长度一定会是2的次方。这样在根据key的hash值寻找对应的哈希桶时，可以用位运算替代取余操作，更加高效。

而key的hash值，并不仅仅只是key对象的hashCode()方法的返回值，还会经过扰动函数的扰动，以使hash值更加均衡。

JDK7时HashMap的数据结构

1、在JDK7之前，hashmap底层采用数组+链表的数据结构来存储数据
2、插入数据采用头插法，头插法效率更高，不需要去遍历链表。插入结点后将头结点移到数组下标的位置

HashMap主要是用数组来存储数据的，我们都知道它会对key进行哈希运算，哈希运算会有重复的哈希值，对于哈希值的冲突，HashMap采用链表来解决的。

jdk8中hashMap数据结构

1、JDK8以后hashmap的底层数据结构由数据+链表+红黑树实现
2、jdk8以后插入数据采用尾插法。因为引入了树形结构，总是要遍历的

JDK8之后，如果哈希表单向链表中元素超过8个，那么单向链表这种数据结构会变成红黑树数据结构。当红黑树上的节点数量小于6个，会重新把红黑树变成单向链表数据结构:

hashMap怎么设置初始值的大小

如果你在创建的时候没有设置初始值大小，那么它的默认容量是16。
如果你设置了一个初始容量，它会先进行一个判断，判断这个值是不是2的次幂，如果不是将会把容量转化成为2的次幂大小。比如说你设置的容量是27，那么创建的HashMap实际容量是32。

jdk7和jdk8中HashMap的区别

1、jdk8中当链表长度大于8时会将链表转化成为红黑树
2、节点插入顺序不同，jdk7采用头插法，而jdk8采用尾插法
3、hash算法的简化

为什么放在hashMap集合key部分的元素需要重写equals方法？

因为equals默认比较是两个对象内存地址

concurrenthashmap为什么线程安全

ConcurrentHashMap 在 JDK 1.7 时使用的是数据加链表的形式实现的，其中数组分为两类：大数组 Segment 和小数组 HashEntry，而加锁是通过给 Segment 添加 ReentrantLock 锁来实现线程安全的。
而 JDK 1.8 中 ConcurrentHashMap 使用的是数组+链表/红黑树的方式实现的，它是通过 CAS 或 synchronized 来实现线程安全的，并且它的锁粒度更小，查询性能也更高。

在JDK 1.7中，ConcurrentHashMap采用了分段锁技术来保证线程安全。具体地，ConcurrentHashMap将整个Map分为若干个Segment，每个Segment拥有自己的锁。不同的线程可以同时访问不同的Segment，从而实现了并发访问。当对某个Segment进行修改时，只需要锁住该Segment的锁，而不用锁住整个Map，从而减少了锁竞争和锁持有时间，提高了并发性能。

在JDK 1.8中，ConcurrentHashMap对内部数据结构进行了优化，采用了基于CAS操作的无锁算法来实现线程安全。具体地，ConcurrentHashMap将整个Map分为若干个Node数组，每个Node包含一个key-value对和一个指向下一个Node的引用。当多个线程并发地访问和修改Map时，采用CAS操作来保证原子性和可见性。当需要对某个Node进行修改时，首先需要通过CAS操作将该Node的状态从“未修改”改为“修改中”，然后进行修改操作，最后通过CAS操作将该Node的状态从“修改中”改为“修改完成”。这样可以避免锁竞争和死锁等问题，同时也提高了并发性能。