本文经由博客园作者 卓庆森 授权转载
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小鲁班：666，听说你拿到了阿里的offer，能透露一下面试内容和技巧吗达摩：其实我也不是很记得了（请继续装），但我还是记得那么一些，如果你是面的Java：1）首先当然是JAVA的基础知识：数据结构（Map,List,Set等）,设计模式，算法，线程相关，IO/NIO，序列化等等2）其次是高级特征：反射机制，并发与锁，JVM（GC策略，类加载机制，内存模型）等等
小鲁班：问这么多内容，那岂不是一个人都面试很久吗？达摩：不是的，面试官一般都会用连环炮的方式提问的。达摩：那我举个例子，就比如问你：HashMap 是不是有序的？你回答不是有序的。那面试官就会可能继续问你，有没有有序的Map实现类呢？你如果这个时候说不知道的话，那这块问题就到此结束了。如果你说有TreeMap和LinkedHashMap。那么面试官接下来就可能会问你，TreeMap和LinkedHashMap是如何保证它的顺序的？如果你说TreeMap是通过实现SortMap接口，能够把它保存的键值对根据key排序，基于红黑树，从而保证TreeMap中所有键值对处于有序状态。LinkedHashMap则是通过插入排序（就是你put的时候的顺序是什么，取出来的时候就是什么样子）和访问排序（改变排序把访问过的放到底部）让键值有序。那么面试官还会继续问你，你觉得它们两个哪个的有序实现比较好？如果你依然可以回答的话，那么面试官会继续问你，你觉得还有没有比它更好或者更高效的实现方式。。无穷无尽深入，直到你回答不出来或者面试官认为问题到底了
1、为什么用HashMap？
HashMap是一个散列桶（数组和链表），它存储的内容是键值对(key-value)映射。HashMap采用了数组和链表的数据结构，能在查询和修改方便继承了数组的线性查找和链表的寻址修改。HashMap是非synchronized，所以HashMap很快HashMap可以接受null键和值，而Hashtable则不能（原因就是equlas()方法需要对象，因为HashMap是后出的API经过处理才可以）
2、HashMap的工作原理是什么？
HashMap是基于hashing的原理，我们使用put(key, value)存储对象到HashMap中，使用get(key)从HashMap中获取对象。当我们给put()方法传递键和值时，我们先对键调用hashCode()方法，计算并返回的hashCode是用于找到Map数组的bucket位置来储存Node 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.Node 。Node[] table=new Node[16] 散列桶初始化，table
class Node {
hash;//hash值
key;//键
value;//值
node next;//用于指向链表的下一层（产生冲突，用拉链法）
}2、如果没有碰撞，直接放入桶中（碰撞的意思是计算得到的Hash值相同，需要放到同一个bucket中）4、如果链表长度超过阀值( TREEIFY THRESHOLD==8)，就把链表转成红黑树，链表长度低于6，就把红黑树转回链表6、如果桶满了(容量16*加载因子0.75)，就需要 resize（扩容2倍后重排）以下是具体get过程(考虑特殊情况如果两个键的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。
3、有什么方法可以减少碰撞？
1）扰动函数可以减少碰撞，原理是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就意味着存链表结构减小，这样取值的话就不会频繁调用equal方法，这样就能提高HashMap的性能（扰动即Hash方法内部的算法实现，目的是让不同对象返回不同hashcode）2）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。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。为什么String, Interger这样的wrapper类适合作为键？因为String是final的，而且已经重写了equals()和hashCode()方法了。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。
4、HashMap中hash函数怎么是是实现的?
我们可以看到在hashmap中要找到某个元素，需要根据key的hash值来求得对应数组中的位置。前面说过hashmap的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个hashmap里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个。这样当我们用hash算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。所以我们首先想到的就是把hashcode对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，“模”运算的消耗还是比较大的，能不能找一种更快速，消耗更小的方式，我们来看看JDK1.8的源码是怎么做的（被楼主修饰了一下）static final int hash(Object key) {
if (key == null){
return 0;
}
int h;
h=key.hashCode()；返回散列值也就是hashcode
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
//其中n是数组的长度，即Map的数组部分初始化长度
return (n-1)&(h ^ (h >>> 16));
}1、高16bt不变，低16bit和高16bit做了一个异或(得到的HASHCODE转化为32位的二进制，前16位和后16位低16bit和高16bit做了一个异或)5、拉链法导致的链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？
之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题。我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少，所以当长度大于8的时候，会使用红黑树，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。6、说说你对红黑树的见解？
3、如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）5、从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）
7、解决hash 碰撞还有那些办法？
当冲突发生时，使用某种探查技术在散列表中形成一个探查(测)序列。沿此序列逐个单元地查找，直到找到给定的地址。按照形成探查序列的方法不同，可将开放定址法区分为线性探查法、二次探查法、双重散列法等。问题：已知一组关键字为(26，36，41，38，44，15，68，12，06，51)，用除余法构造散列函数，用线性探查法解决冲突构造这组关键字的散列表。解答：为了减少冲突，通常令装填因子α由除余法因子是13的散列函数计算出的上述关键字序列的散列地址为(0，10，2，12，5，2，3，12，6，12)。前5个关键字插入时，其相应的地址均为开放地址，故将它们直接插入T[0]，T[10)，T[2]，T[12]和T[5]中。当插入第6个关键字15时，其散列地址2(即h(15)=15％13=2)已被关键字41(15和41互为同义词)占用。故探查h1=(2+1)％13=3，此地址开放，所以将15放入T[3]中。当插入第7个关键字68时，其散列地址3已被非同义词15先占用，故将其插入到T[4]中。当插入第8个关键字12时，散列地址12已被同义词38占用，故探查hl=(12+1)％13=0，而T[0]亦被26占用，再探查h2=(12+2)％13=1，此地址开放，可将12插入其中。类似地，第9个关键字06直接插入T[6]中；而最后一个关键字51插人时，因探查的地址12，0，1，…，6均非空，故51插入T[7]中。8、如果HashMap的大小超过了负载因子(load factor)定义的容量，怎么办？
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。这个值只可能在两个地方，一个是原下标的位置，另一种是在下标为<原下标+原容量>的位置 9、重新调整HashMap大小存在什么问题吗？
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。(多线程的环境下不使用HashMap）HashMap的容量是有限的。当经过多次元素插入，使得HashMap达到一定饱和度时，Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候，HashMap需要扩展它的长度，也就是进行Resize。1.扩容：创建一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍。2.ReHash：遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组。达摩：不仅仅是这些哦，面试官还会问你相关的集合类对比，比如：10、HashTable
数组 + 链表方式存储
默认容量：11(质数 为宜)
put:
- 索引计算 : （key.hashCode() & 0x7FFFFFFF）% table.length
若在链表中找到了，则替换旧值，若未找到则继续
当总元素个数超过容量*加载因子时，扩容为原来 2 倍并重新散列。
将新元素加到链表头部
对修改 Hashtable内部共享数据的方法添加了 synchronized，保证线程安全。
11、HashMap ，HashTable 区别
默认容量不同。扩容不同
线程安全性，Hashtable 安全
效率不同 Hashtable 要慢因为加锁
12、ConcurrentHashMap 原理
1、最大特点是引入了 CAS（借助 Unsafe 来实现【native code】）Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 来实现sizeCtl ：默认为0，用来控制 table 的初始化和扩容操作。
对变量增加一个版本号，每次修改，版本号加 1，比较的时候比较版本号。
13、我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？
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。它们都可以用于多线程的环境，但是当Hashtable的大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间。因为ConcurrentHashMap引入了分割(segmentation)，不论它变得多么大，仅仅需要锁定map的某个部分，而其它的线程不需要等到迭代完成才能访问map。简而言之，在迭代的过程中，ConcurrentHashMap仅仅锁定map的某个部分，而Hashtable则会锁定整个map。CocurrentHashMap在JAVA8中存在一个bug，会进入死循环，原因是递归创建ConcurrentHashMap 对象,但是在1.9已经修复了，场景重现如下public class ConcurrentHashMapDemo{
private Map cache =new ConcurrentHashMap<>(15);
public static void main(String[]args){
ConcurrentHashMapDemo ch = new ConcurrentHashMapDemo();
System.out.println(ch.fibonaacci(80));
}
public int fibonaacci(Integer i){
if(i==0||i ==1) {
return i;
}
return cache.computeIfAbsent(i,(key) -> {
System.out.println("fibonaacci : "+key);
return fibonaacci(key -1)+fibonaacci(key - 2);
});
}
}