HashMap这些问题你知道吗？

HashMap是Java面试中的常考点之一，而且其<Key,Value>结构也是开发中常常用到的结构之一。或许你使用过HashMap，但是你知道下面这些问题吗？

HashMap的底层结构是什么？

如果你能说出是数组+链表，那么你知道1.8版本之后引入的红黑树吗?

说道红黑树，你知道它的结构吗？

你知道红黑树，那么你知道它是结合平衡二叉树和2-3树优点的产物吗？亦或者你知道这两种树的结构吗？

既然你知道树的索引结构，那么你了解过各种数据库的索引结构吗？

你或许知道类似于MySql使用的B+树结构，那么你知道为什么要使用这种结构吗？而且问题反绕回来，为什么HashMap使用了红黑树而不是B+树？为什么数据库中使用的是B+树？

HashMap的扩容机制了解吗？另外你知道为什么HashMap容量要保持2的N次方吗？
HashMap不是线程安全，那么你知道主要发生线程不安全的情况是什么吗？

那么从这里开始，让我们过一遍这些问题。

索引

HashMap的底层结构是什么？
从2-3树开始看红黑树
- 2-3树
- 红黑树
你知道各类数据库的索引结构吗？
数据库为什么选择B+树索引？HashMap为什么选择红黑树索引？
HashMap的扩容机制了解吗？另外你知道为什么HashMap容量要保持2的N次方吗？
HashMap线程不安全的主要情况是什么？
小彩蛋

HashMap的底层结构是什么？

这个问题需要从JDK的版本来说，早在JDK1.7及其引入HashMap之前，HashMap使用的结构是数组+链表，使用这个结构的原因主要与Hash算法有关。HashMap的目的是为了让数据访问能够达到复杂度只有O(1)的级别，它是<Key,Value>的结构，在我们存储时，将key值使用Hash算法获得一个hashcode，这个hashcode就是value在HashMap的数组中的下标位置，当我们要查询某一个key对应的value时，只需要经过一次Hash就可以得到下标位置，而不用经过繁琐的遍历。

因为不同对象经过Hash之后可能得到同样的hashcode，所以这里使用了链表结构，当我们命中同一个下标时就需要通过链表来扩充了。

如果一个Hash函数设计的不太精妙，或者插入的数据本身有问题，那么就会出现一个hashcode多次命中的情况，这种情况下我们得到数组下标之后，还需要去遍历这个链表来得到具体的value。在这种情况下会影响到HashMap的访问速度。

所以在JDK1.8时，为了提高效率引入了红黑树结构，不过红黑树是在链表长度达到8(默认值)时，并且table的长度不小于64(否则扩容一次)时，才会将这条链表转换为红黑树。

假设hash冲突非常严重，一个数组后面接了很长的链表，此时重新的时间复杂度就是 O(n)。如果是红黑树，时间复杂度就是 O(logn)。

在开始下一个问题之前，在这里贴出一段HashMap的源码，这里有几个关键的地方需要了解。

/**
 * The default initial capacity - MUST be a power of two.
 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

DEFAULT_INITIAL_CAPACITY是指默认初始容量，这是我们直接new HashMap()之后给出的数组的大小。

/**
 * The load factor used when none specified in constructor.
 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

DEFAULT_LOAD_FACTOR叫做负载因子，负载因子*当前容器的大小决定了容器的扩容时机，比如当前容量是16，负载因子是0.75，那么负载因子*当前容器的大小 = 16*0.75 = 12，当使用超过12时，就会进行一次容器扩容。

/**
 * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
 * by either of the constructors with arguments.
 * MUST be a power of two <= 1<<30.
 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

MAXIMUM_CAPACITY是最大扩容容量。

/**
 * The bin count threshold for using a tree rather than list for a
 * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
 * bin with at least this many nodes. The value must be greater
 * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
 * tree removal about conversion back to plain bins upon
 * shrinkage.
 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

TREEIFY_THRESHOLD是链表长度达到此值时转换为红黑树的值。

/**
 * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
 * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
 * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

UNTREEIFY_THRESHOLD是当执行resize操作时，红黑树中节点少于此值时退化为链表。

/**
 * The smallest table capacity for which bins may be treeified.
 * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
 * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
 * between resizing and treeification thresholds.
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

MIN_TREEIFY_CAPACITY是在转变成树之前，还会有一次判断，只有键值对数量大于64才会发生转换。这是为了避免在哈希表建立初期，多个键值对恰好被放入了同一个链表中而导致不必要的转化。

/**
 * The table, initialized on first use, and resized as
 * necessary. When allocated, length is always a power of two.
 * (We also tolerate length zero in some operations to allow
 * bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
 */
transient Node<K,V>[] table;

table就是所谓的数组。

从2-3树开始看红黑树

2-3树

你应该知道二叉查找树，我们可以将二叉树的一个节点多保存一个键，并且称它为2-节点。多添加两个键，称它为3-节点。

jiedian

2-结点，含有一个键(及其对应的值)和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该结点，右链接指向的2-3树中的键都大于该结点。

3-结点，含有两个键(及其对应的值)和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该结点，中链接指向的2-3树中的键都位于该结点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该结点。

指向一棵空树的链接称为空链接。

一棵完美平衡的2-3查找树中的所有空链接到根结点的距离都应该是相同的。

那么问题来了，2-3树有什么意义？

不知道你有没有发现，二叉查找树存在的缺点，虽然它查找一个节点很快，但是它有着很大的缺点，就是在插入新的节点时，需要对整个二叉树进行调整。

而二叉查找树不一样，当我们要插入新的节点时，如果查找结束于一个2-节点，可以将一个2-节点转换为3-节点，从而避免了平衡操作。

charu

如果查找结束于一个3-节点，可以将一个3-节点转换为3个2-节点。

3-charu

如果要向一个父结点为2-结点的3-结点中插入新值，可以将这个3-节点转换为3个2-节点，然后将其中一个2-节点与父节点的2-节点合并为3-节点。

4-charu

可以发现2-3树在拥有高效查找的情况下还拥有插入的高效。

红黑树

红黑树背后的基本思想是用标准的二叉查找树(完全由2-节点构成)和一些额外的信息(替换3-节点)来表示2-3树。树种的链接分为两种类型：红链接将两个2-节点连接起来构成一个3-节点，黑连接则是2-3树中的普通链接。确切来说，将3-节点表示为由一个左斜的红色链接连接两个2-节点。这种情况下，我们的红黑树就可以直接使用标准二叉树的get方法来查找节点，在插入节点时，我们可以对节点进行转换，派生出一颗对应的2-3树。

rbtree

可以发现：

红链接均为左链接
没有任何一个结点同时和两条红链接相连

你可以将红黑树画平，就可以发现其中奥妙。

红黑树会有一个所谓的难点，就是旋转，想必你曾经因为这个问题很是恼火，那么从2-3树的角度来看看旋转的本质吧。

左旋	右旋

左旋右旋的本质目的，就是为了保证红色链接均为左链接。

你知道各类数据库的索引结构吗？

这里要介绍有二叉查找树,平衡二叉树,B-Tree,B+-Tree,Hash结构。

二叉查找树

每个节点最多只有两个子树的结构。对于一个节点来说，他的左子树节点小于他，右子树节点大于他。

平衡二叉树

在二叉树的基础上，他的任意一个节点的左子树高度均不超过1。

但是二叉树因为每个节点只有两个子节点，所以树的高度非常高，IO次数也会增大，有时候效率并没有全表扫描高。所以这时候就需要B-Tree了。

B-Tree

每个节点最多有m个孩子,m阶B树。根节点至少包括两个孩子,树中每个节点最多包含有m个孩子，所有叶子节点都位于同一层。目的是为了让每一个索引块尽可能多的存储更多的信息，尽可能减少IO次数。

B+-Tree

树中节点指针与关键字数目一样，且数据均在叶子节点中。

所以B+Tree更适合用来做索引存储，磁盘读写代价低，查询效率稳定。这也是Mysql所使用的索引，而且Mysql为了增加查询速度，引入了DATA指针，可以直接访问底层数组。

Hash索引

通过Hash运算直接定位到目标。

hash

BitMap位图索引

修改数据时对其他数据影响极大。

这类索引目前只有Oracle使用了。

数据库为什么选择B+树索引？HashMap为什么选择红黑树索引？

这个问题的答案是因为磁盘。

数据库的查询是位于磁盘，读取到数据之后存储到索引结构中。

HashMap是位于内存中。

而磁盘和内存的数据读取有很大差异，磁盘每次读取的最小单位是一簇，他可以是2、4、8、16、32或64个扇区的数据。而内存我们可以按照位来读取。

这种情况下我们在数据库中使用红黑树，建立的索引可能会庞大到无法想象，而在HashMap中使用B+树，对于HashMap频繁的插入操作，B+树无疑是要频繁进行修改的。

HashMap的扩容机制了解吗？另外你知道为什么`HashMap`容量要保持2的N次方吗？

HashMap扩容的主要情况是当前的容量达到负载因子*容器容量。

负载因子的默认值是0.75，使用这个值的原因是太小时没有扩容的必要，太大时才扩容会影响性能，所以选择了0.75这个值。

另一个问题是HashMap为什么要保持容量为2的N次方的容量。

可以当作是为了防止hash求值碰撞的问题。在使用2的N次方容量时，数组下标的求取拥有很高的散列程度。

这个是之前看到的一篇文章。

左边两组是数组长度为16（2的4次方），右边两组是数组长度为15。两组的hashcode均为8和9，但是很明显，当它们和1110与的时候，产生了相同的结果，也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去，这就产生了碰撞，8和9会被放到同一个链表上，那么查询的时候就需要遍历这个链表，得到8或者9，这样就降低了查询的效率。

同时，我们也可以发现，当数组长度为15的时候，hashcode的值会与14（1110）进行与，那么最后一位永远是0，而0001，0011，0101，1001，1011，0111，1101这几个位置永远都不能存放元素了，空间浪费相当大，更糟的是这种情况中，数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！

所以说，当数组长度为2的n次幂的时候，不同的key算得得index相同的几率较小，那么数据在数组上分布就比较均匀，也就是说碰撞的几率小，相对的，查询的时候就不用遍历某个位置上的链表，这样查询效率也就较高了。

HashMap线程不安全的主要情况是什么？

HashMap线程不安全的主要情况是在扩容时，调用resize()方法里的rehash()时，容易出现环形链表。

这样当获取一个不存在的key时，计算出的index正好是环形链表的下标时就会出现死循环。

rehash操作是重建内部数据结构，从而哈希表将会扩容两倍。通常，默认加载因子(0.75)在时间和空间成本上寻求一种折衷。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
如果很多映射关系要存储在 HashMap 实例中，则相对于按需执行自动的 rehash 操作以增大表的容量来说，使用足够大的初始容量创建它将使得映射关系能更有效地存储。

小彩蛋

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

这是HashMap的hash函数，不知道你有没有发现^ (h >>> 16)这个操作。

^ (h >>> 16)的目的就是因为hashcode的高16位在hashcode中其实并没有多大作用，为了让这16位也起到作用，这里将hash与它自己的高16位亦或，让高16位也参与hash运算中。