面试总结hashmap
考点：
1.hashing的概念
2.HashMap中解决碰撞的方法
3.equals()和hashCode()的应用，以及它们在HashMap中的重要性
4.不可变对象的好处
5.HashMap多线程的条件竞争
6.重新调整HashMap的大小
常见面试问题：
1.“你知道HashMap的工作原理吗？” “你知道HashMap的get()方法的工作原理吗？”
HashMap基于hashing原理，我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，让后找到bucket位置来储存Entry对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。
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.Entry。这一点有助于理解获取对象的逻辑。
2.我们能否让HashMap同步？
HashMap可以通过下面的语句进行同步：
Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);
3.什么是HashSet？
HashSet实现了Set接口，它不允许集合中有重复的值，当我们提到HashSet时，第一件事情就是在将对象存储在HashSet之前，要先确保对象重写equals()和hashCode()方法，这样才能比较对象的值是否相等，以确保set中没有储存相等的对象。如果我们没有重写这两个方法，将会使用这个方法的默认实现。
public boolean add(Object o)方法用来在Set中添加元素，当元素值重复时则会立即返回false，如果成功添加的话会返回true。
4.“你用过HashMap吗？” “什么是HashMap？你为什么用到它？”
HashMap实现了Map接口，Map接口对键值对进行映射。Map中不允许重复的键。Map接口有两个基本的实现，HashMap和TreeMap。TreeMap保存了对象的排列次序，而HashMap则不能。HashMap存储的是键值对，允许键和值为null。HashMap是非synchronized的，但collection框架提供方法能保证HashMap synchronized，这样多个线程同时访问HashMap时，能保证只有一个线程更改Map。
public Object put(Object Key,Object value)方法用来将元素添加到map中。
5.HashSet与HashMap的区别？
6.关于HashMap中的碰撞探测(collision detection)以及碰撞的解决方法？
当两个对象的hashcode相同会发生什么？
因为hashcode相同，所以它们的bucket位置相同，‘碰撞’会发生。因为HashMap使用链表存储对象，这个Entry(包含有键值对的Map.Entry对象)会存储在链表中。
7.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。
注意：面试官会问因为你并没有值对象去比较，你是如何确定确定找到值对象的？除非面试者直到HashMap在链表中存储的是键值对，否则他们不可能回答出这一题。
一些优秀的开发者会指出使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。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，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择。
8.如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
除非你真正知道HashMap的工作原理，否则你将回答不出这道题。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(如ArrayList等)一样，将会创建原来HashMap大小的两倍的bucket数组，来重新调整map的大小，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。
9.你了解重新调整HashMap大小存在什么问题吗？
当多线程的情况下，可能产生条件竞争。
当重新调整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。这个时候，你可以质问面试官，为什么这么奇怪，要在多线程的环境下使用HashMap呢？：）-------未理解
注意，jdk1.8阈值是8，面试时被问到过！
10.为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？
String, Interger这样的wrapper类作为HashMap的键是再适合不过了，而且String最为常用。因为String是不可变的，也是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。其他的wrapper类也有这个特点。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。不可变性还有其他的优点如线程安全。如果你可以仅仅通过将某个field声明成final就能保证hashCode是不变的，那么请这么做吧。因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的。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，这样就能提高HashMap的性能。
11.我们可以使用自定义的对象作为键吗？
这是前一个问题的延伸。当然你可能使用任何对象作为键，只要它遵守了equals()和hashCode()方法的定义规则，并且当对象插入到Map中之后将不会再改变了。如果这个自定义对象时不可变的，那么它已经满足了作为键的条件，因为当它创建之后就已经不能改变了。
12.我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？
这是另外一个很热门的面试题，因为ConcurrentHashMap越来越多人用了。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。
13.hashmap的存储过程？
HashMap内部维护了一个存储数据的Entry数组，HashMap采用链表解决冲突，每一个Entry本质上是一个单向链表。当准备添加一个key-value对时，首先通过hash(key)方法计算hash值，然后通过indexFor(hash,length)求该key-value对的存储位置，计算方法是先用hash&0x7FFFFFFF后，再对length取模，这就保证每一个key-value对都能存入HashMap中，当计算出的位置相同时，由于存入位置是一个链表，则把这个key-value对插入链表头。
HashMap中key和value都允许为null。key为null的键值对永远都放在以table[0]为头结点的链表中。
14.hashMap扩容问题？
扩容是是新建了一个HashMap的底层数组，而后调用transfer方法，将就HashMap的全部元素添加到新的HashMap中（要重新计算元素在新的数组中的索引位置）。 很明显，扩容是一个相当耗时的操作，因为它需要重新计算这些元素在新的数组中的位置并进行复制处理。因此，我们在用HashMap的时，最好能提前预估下HashMap中元素的个数，这样有助于提高HashMap的性能。
HashMap共有四个构造方法。构造方法中提到了两个很重要的参数：初始容量和加载因子。这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中槽的数量（即哈希数组的长度），初始容量是创建哈希表时的容量（从构造函数中可以看出，如果不指明，则默认为16），加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 resize 操作（即扩容）。
默认加载因子为0.75，如果加载因子越大，对空间的利用更充分，但是查找效率会降低（链表长度会越来越长）；如果加载因子太小，那么表中的数据将过于稀疏（很多空间还没用，就开始扩容了），对空间造成严重浪费。如果我们在构造方法中不指定，则系统默认加载因子为0.75，这是一个比较理想的值，一般情况下我们是无需修改的。
15.什么是hash，什么是碰撞，什么是equals ？
Hash：是一种信息摘要算法，它还叫做哈希，或者散列。我们平时使用的MD5,SHA1都属于Hash算法，通过输入key进行Hash计算，就可以获取key的HashCode()，比如我们通过校验MD5来验证文件的完整性。
对于HashCode，它是一个本地方法，实质就是地址取样运算
碰撞：好的Hash算法可以出计算几乎出独一无二的HashCode，如果出现了重复的hashCode，就称作碰撞;
就算是MD5这样优秀的算法也会发生碰撞，即两个不同的key也有可能生成相同的MD5。
HashCode，它是一个本地方法，实质就是地址取样运算；
==是用于比较指针是否在同一个地址；
equals与==是相同的。
16.如何减少碰撞？
使用不可变的、声明作final的对象，并且采用合适的equals()和hashCode()方法的话，将会减少碰撞的发生，提高效率。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，Interger这样的wrapper类作为键是非常好的选择
17.HashMap的复杂度
HashMap整体上性能都非常不错，但是不稳定，为O(N/Buckets)，N就是以数组中没有发生碰撞的元素。
18.为什么HashMap是线程不安全的，实际会如何体现？
第一，如果多个线程同时使用put方法添加元素
假设正好存在两个put的key发生了碰撞(hash值一样)，那么根据HashMap的实现，这两个key会添加到数组的同一个位置，这样最终就会发生其中一个线程的put的数据被覆盖。
第二，如果多个线程同时检测到元素个数超过数组大小*loadFactor
这样会发生多个线程同时对hash数组进行扩容，都在重新计算元素位置以及复制数据，但是最终只有一个线程扩容后的数组会赋给table，也就是说其他线程的都会丢失，并且各自线程put的数据也丢失。且会引起死循环的错误。
19.能否让HashMap实现线程安全，如何做？
1、直接使用Hashtable，但是当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程如果也要访问同步方法，会被阻塞住。举个例子，当一个线程使用put方法时，另一个线程不但不可以使用put方法，连get方法都不可以，效率很低，现在基本不会选择它了。
2、HashMap可以通过下面的语句进行同步：
Collections.synchronizeMap(hashMap);
3、直接使用JDK 5 之后的 ConcurrentHashMap，如果使用Java 5或以上的话，请使用ConcurrentHashMap。
Collections.synchronizeMap(hashMap);又是如何保证了HashMap线程安全？
// synchronizedMap方法 public static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m) { return new SynchronizedMap<>(m); } // SynchronizedMap类 private static class SynchronizedMap<K,V> implements Map<K,V>, Serializable { private static final long serialVersionUID = 1978198479659022715L; private final Map<K,V> m; // Backing Map final Object mutex; // Object on which to synchronize SynchronizedMap(Map<K,V> m) { this.m = Objects.requireNonNull(m); mutex = this; } SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) { this.m = m; this.mutex = mutex; } public int size() { synchronized (mutex) {return m.size();} } public boolean isEmpty() { synchronized (mutex) {return m.isEmpty();} } public boolean containsKey(Object key) { synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);} } public boolean containsValue(Object value) { synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);} } public V get(Object key) { synchronized (mutex) {return m.get(key);} } public V put(K key, V value) { synchronized (mutex) {return m.put(key, value);} } public V remove(Object key) { synchronized (mutex) {return m.remove(key);} } // 省略其他方法 }
从源码中看出 synchronizedMap()方法返回一个SynchronizedMap类的对象，而在SynchronizedMap类中使用了synchronized来保证对Map的操作是线程安全的，故效率其实也不高。
19.为什么HashTable的默认大小和HashMap不一样？
前面分析了，Hashtable 的扩容方法是乘2再+1，不是简单的乘2，故hashtable保证了容量永远是奇数，合之前分析hashmap的重算hash值的逻辑，就明白了，因为在数据分布在等差数据集合(如偶数)上时，如果公差与桶容量有公约数 n，则至少有(n-1)/n 数量的桶是利用不到的，故之前的hashmap 会在取模（使用位与运算代替）哈希前先做一次哈希运算，调整hash值。这里hashtable比较古老，直接使用了除留余数法，那么就需要设置容量起码不是偶数（除（近似）质数求余的分散效果好）。
20.对key进行Hash计算
在JDK8中，由于使用了红黑树来处理大的链表开销，所以hash这边可以更加省力了，只用计算hashCode并移动到低位就可以了
static final int hash(Object key) {
int h;
//计算hashCode，并无符号移动到低位
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
21.几个常用的哈希码的算法
1：Object类的hashCode.返回对象的内存地址经过处理后的结构，由于每个对象的内存地址都不一样，所以哈希码也不一样。
public int hashCode() { int lockWord = shadow$_monitor_; final int lockWordMask = 0xC0000000; // Top 2 bits. final int lockWordStateHash = 0x80000000; // Top 2 bits are value 2 (kStateHash). if ((lockWord & lockWordMask) == lockWordStateHash) { return lockWord & ~lockWordMask; } return System.identityHashCode(this); }
2：String类的hashCode.根据String类包含的字符串的内容，根据一种特殊算法返回哈希码，只要字符串所在的堆空间相同，返回的哈希码也相同。
@Override public int hashCode() { int hash = hashCode; if (hash == 0) { if (count == 0) { return 0; } final int end = count + offset; final char[] chars = value; for (int i = offset; i < end; ++i) { hash = 31*hash + chars[i]; } hashCode = hash; } return hash; }
3：Integer类，返回的哈希码就是Integer对象里所包含的那个整数的数值，例如Integer i1=new Integer(100),i1.hashCode的值就是100 。由此可见，2个一样大小的Integer对象，返回的哈希码也一样。
public int hashCode() { return value; }
int，char这样的基本类型，它们不需要hashCode.
插入包装类到数组
(1). 如果输入当前的位置是空的，就插进去
(2). 如果当前位置已经有了node，且它们发生了碰撞，则新的放到前面，旧的放到后面，这叫做链地址法处理冲突。
失败的hashCode算法会导致HashMap的性能下降为链表，所以想要避免发生碰撞，就要提高hashCode结果的均匀性。当然，在JDK8中，采用了红黑二叉树进行了处理，这个我们后面详细介绍。
什么是Hash攻击?
通过请求大量key不同，但是hashCode相同的数据，让HashMap不断发生碰撞，硬生生的变成了SingleLinkedList
0
|
1 -> a ->b -> c -> d(撞！撞！撞！复杂度由O(1)变成了O(N))
|
2 -> null(本应该均匀分布，这里却是空的)
|
3 -> null
|
4 -> null
这样put/get性能就从O(1)变成了O(N)，CPU负载呈直线上升，形成了放大版DDOS的效果，这种方式就叫做hash攻击。在Java8中通过使用TreeMap，提升了处理性能，可以一定程度的防御Hash攻击。
扩容
(threshold = capacity * load factor ) < size
它主要有两个步骤：
1. 容量加倍
左移N位，就是2^n，用位运算取代了乘法运算
newCap = oldCap << 1;
newThr = oldThr << 1;
2. 遍历计算Hash
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { Node<K,V> e; //如果发现当前有Bucket if ((e = oldTab[j]) != null) { oldTab[j] = null; //如果这里没有碰撞 if (e.next == null) //重新计算Hash，分配位置 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //这个见下面的新特性介绍，如果是树，就填入树 else if (e instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); //如果是链表，就保留顺序....目前就看懂这点 else { // preserve order Node<K,V> loHead = null, loTail = null; Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; Node<K,V> next; do { next = e.next; if ((e.hash & oldCap) == 0) { if (loTail == null) loHead = e; else loTail.next = e; loTail = e; } else { if (hiTail == null) hiHead = e; else hiTail.next = e; hiTail = e; } } while ((e = next) != null); if (loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } if (hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } }
由此可以看出扩容需要遍历并重新赋值，成本非常高，所以选择一个好的初始容量非常重要。
如何提升性能？
解决扩容损失：如果知道大致需要的容量，把初始容量设置好以解决扩容损失；
比如我现在有1000个数据，需要 1000/0.75 = 1333 ,又 1024 < 1333 < 2048，所以最好使用2048作为初始容量。
2048=Collections.roundUpToPowerOfTwo(1333)
解决碰撞损失：使用高效的HashCode与loadFactor，这个...由于JDK8的高性能出现，这儿问题也不大了。
解决数据结构选择的错误：在大型的数据与搜索中考虑使用别的结构比如TreeMap，这个就是积累了；
JDK8中HashMap的新特性
如果某个桶中的链表记录过大的话（当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），就会把这个链动态变成红黑二叉树，使查询最差复杂度由O(N)变成了O(logN)。
