正文
请说一说HashMap，SparseArrary原理，SparseArrary相比HashMap的优点、ConcurrentHashMap如何实现线程安全？
这道题想考察什么？
1、HashMap，SparseArrary基础原理？
2、SparseArrary相比HashMap的优点是什么？
3、ConcurrentHashMap如何实现线程安全？
考察的知识点
HashMap，SparseArrary、ConcurrentHashMap
考生如何回答
HashMap和SparseArray，都是用来存储Key-value类型的数据。
SparseArray和HashMap的区别：
双数组、删除O(1)、二分查找
- 数据结构方面：hashmap用的是链表。sparsearray用的是双数组。
- 性能方面：hashmap是默认16个长度，会自动装箱。如果key是int 的话，hashmap要先封装成Interger。sparseArray的话就就会直接转成int。所以spaseArray用的限制是key是int。数据量小于1k。如果key不是int小于1000的话。可以用Arraymap。
HashMap的基本原理
HashMap内部是使用一个默认容量为16的数组来存储数据的，而数组中每一个元素却又是一个链表的头结点，所以，更准确的来说，HashMap内部存储结构是使用哈希表的拉链结构（数组+链表）。
HashMap中默认的存储大小就是一个容量为16的数组，所以当我们创建出一个HashMap对象时，即使里面没有任何元素，也要分别一块内存空间给它，而且，我们再不断的向HashMap里put数据时，当达到一定的容量限制时，HashMap就会自动扩容。
SparseArray的基本原理
SparseArray比HashMap更省内存，在某些条件下性能更好，主要是因为它避免了对key的自动装箱（int转为Integer类型），它内部则是通过两个数组来进行数据存储的，一个存储key，另外一个存储value，为了优化性能，它内部对数据还采取了压缩的方式来表示稀疏数组的数据，从而节约内存空间，我们从源码中可以看到key和value分别是用数组表示：
private int[] mKeys;
private Object[] mValues;
我们可以看到，SparseArray只能存储key为int类型的数据，同时，SparseArray在存储和读取数据时候，使用的是二分查找法，
public void put(int key, E value) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
...
}
public E get(int key, E valueIfKeyNotFound) {
int i = ContainerHelpers.binarySearch(mKeys, mSize, key);
...
}
也就是在put添加数据的时候，会使用二分查找法和之前的key比较当前我们添加的元素的key的大小，然后按照从小到大的顺序排列好，所以，SparseArray存储的元素都是按元素的key值从小到大排列好的。而在获取数据的时候，也是使用二分查找法判断元素的位置，所以，在获取数据的时候非常快，比HashMap快的多，因为HashMap获取数据是通过遍历Entry[]数组来得到对应的元素。
添加数据
public void put(int key, E value)
删除数据
public void remove(int key)
获取数据
public E get(int key)
public E get(int key, E valueIfKeyNotFound)
虽说SparseArray性能比较好，但是由于其添加、查找、删除数据都需要先进行一次二分查找，所以在数据量大的情况下性能并不明显，将降低至少50%。满足下面两个条件我们可以使用SparseArray代替HashMap：
- 数据量不大，最好在千级以内
- key必须为int类型，这中情况下的HashMap可以用SparseArray代替：
ConcurrentHashMap基本原理
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JDK1.8的实现降低锁的粒度，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry。
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JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了。
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JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表。
文末
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