HashMap夺命14问，你能坚持到第几问？
面试官问你：
HashMap熟悉吗？答：熟悉的，经常用。 HashMap的底层是什么？答：数组+链表＋红黑树。 简单讲一下HashMap的实现原理!？答：嗯先用hash算法计算插入位置，然后插入到对应的位置，如果已经有值了判断是否一样，如果不一样就插入到其尾部。 那好的，请你说一下HashMap的hash算法的实现，以及为什么？答：计算哈希值&（容量-1），这么做计算插入的位置 那加载因子为什么是0.75，初始长度为什么是16？答：初始因子是一个折中的值，发生哈希碰撞的概率低，初始长度16，也是个比较折中的值 那加载因子可以改吗，如果你自定义初始大小，怎么改比较好？答：额，没改过，一般直接拿来用。 那HashMap为什么桶数大于8要树化，大于9，大于10，有什么不好的地方？答：额，不是很清楚 公司的电梯在哪你清楚吗？答：我…
如果以上你都答得上来，那么恭喜你这篇文章以下的内容你可以不用看了！
相信大家对HashMap的存储结构不陌生，甚至基本原理也能说得上两句。
这篇文章主要是讲HashMap的那些常量，以及算法的设计，需要一定的基础，对桶，树化，扩容等一些概念要有一定的了解。
HashMap的hash算法
1. HashMap为什么异或原数右移16位计算哈希值？
源码
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
简单的说如果key为null，返回0。否则返回key的hash值异或一个key的hash值右移16位。
我们看一下效果
0000 1010 1000 1000 1010 0011 0111 0100 `原数`
0000 0000 0000 0000 0000 1010 1000 1000 `右移16`
0000 1010 1000 1000 1010 1001 1111 1100 `异或结果`
我们发现，高位16没有发生变化，因为右移16位之后高位都是补0,1异或0还是1,0异或0还是0。
到此我们不能明确的知道，这个异或右移16位有什么作用，我们看一下HashMap如何计算插入位置的。
源码
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
n为容量大小，假设我们现在的容量是起始容量16，则这里的算式就是15&hash值
我们看一下效果
1101 0011 0010 1110 0110 0100 0010 1011 `原数`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 `15的二进制`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1011 `结果`
仔细观察上文不难发现，高区的16位很有可能会被数组槽位数的二进制码锁屏蔽，如果我们不做刚才移位异或运算，那么在计算槽位时将丢失高区特征。
也许你可能会说，即使丢失了高区特征不同hashcode也可以计算出不同的槽位来，但是你设想如果两个哈希值的低位差异极小而高位差异很大，导致这两个哈希值计算出来的桶位比较接近，会插入到HashMap的两个位置比较相邻的位置，这样哈希碰撞的概率就变高了！
我们认为一个健壮的哈希算法应该在hash比较接近的时候，计算出来的结果应该也要天差地别，足够的散列，所以这这个高位右移16位的异或运算也是HashMap将性能做到极致的一种体现。
2. HashMap的hash算法为什么使用异或？
异或运算能更好的保留各部分的特征，如果采用&运算计算出来的值会向0靠拢，采用 | 运算计算出来的值会向1靠拢。
3.可以用%取余运算吗？
&运算时二进制逻辑运算符，是计算机能直接执行的操作符，而%是Java处理整形浮点型所定义的操作符，底层也是这些逻辑运算符的实现，效率的差别可想而知，效率相差大概10倍。
HashMap的加载因子
4.加载因子为什么是0.75？
很多人说HashMap的DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f是因为这样做满足泊松分布，这就是典型的半知半解、误人子弟、以其昏昏使人昭昭。实际上设置默认load factor为0.75和泊松分布没有关系，而是我们一个随机的key计算hash之后要存放到HashMap的时候，这个存放进Map的位置是随机的，满足泊松分布。
我们来看一下官方对这个加载因子的解释：
http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution），默认调整大小阈值0.75的平均参数约为，尽管由于调整粒度而差异很大。忽略方差，列表大小k的预期出现次数是（exp（-0.5）* pow（0.5，k）/ * factorial（k））。第一个值是：
0：0.60653066 1：0.30326533 2：0.07581633 3：0.01263606 4：0.00157952 5：0.00015795 6：0.00001316 7：0.00000094 8：0.00000006
其他：少于一百万分之十
也就是说，我们单个Entry的链表长度为0,1的概率非常高，而链表长度很大，比8还要大的概率忽略不计了。
5. 加载因子可以调整吗？？
可以调整，hashmap运行用户输入一个加载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
}
6. 加载因子为0.5或者1，会怎么样？能大于1吗
我们凭借逻辑思考，如果加载因子非常的小，比如0.5，那么我们是不是扩容的频率就会变高，但是hash碰撞的概率会低很多，相应的链表长度就普遍很低，那么我们的查询速度是不是快多了？但是内存消耗确实大了。
那么加载因子很大呢？我们想象一下，如果加载因子很大，我们是不是扩容的条件就变的更加苛刻了，hash碰撞的概率变高，每个链表长度都很长，查询速度变慢，但是由于我们不怎么扩容，内存是节省了不少，毕竟扩容一次就翻一倍。
那么加载因子大于1会怎么样，我们加载因子是10，初始容量是16，当桶数达到160时扩容，平均每个链表长度为10，链表并没有长度限制，所以，加载因子可以大于1，但是我们的HashMap如果查询速度取决于链表的长度，那么HashMap就失去了自身的优势，尽管JDK1.8引入了红黑树，但是这只是补救操作。
如果在实际开发中，内存非常充裕，可以将加载因子调小。如果内存非常吃紧，可以稍微调大一点。
HashMap的初始容量
7. 为什么HashMap的初始容量是16？
我们知道扩容是个耗时的过程，有大量链表操作，16作为一个折中的值，即不会存入极少的内容就扩容，也不会在加入大量数据而扩容太多次。16扩容3次就达到128的长度。
其实还有一个很重要的地方，16是2的4次方，我们在看HashMap的源码时，可以看到初始容量的定义方式如下：
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
8. 为什么初始容量是2的多次方比较好？
这是我们计算插入位置的算法，n代表的就是容量。假设我们没有设置容量，也没扩容过，那么这个n就是16，n-1=15
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
演示计算过程
1101 0011 0010 1110 0110 0100 0010 1011 `原数`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 `15的二进制`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0011 `结果`
我们发现，插入位置实际上又原数的最低的4位决定的，每个位置都有插入的可能。
9. 初始容量如果不是2的次方呢？
HashMap确实提供我们手动设置初始容量
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
假如我们设置为17，我们看一下计算插入位置的过程，hash & 16
1101 0011 0010 1110 0110 0100 0010 1011 `原数`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 0000 `16的二进制`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 `结果`
我们发现16的二进制只有一个为1其他都是0，其他数字与上它，不是16就是0。也就是说，这简直是Hash冲突的噩梦。
再举例,初始长度是15 , hash & 14
1101 0011 0010 1110 0110 0100 0010 1011 `原数`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1110 `14的二进制`
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 `结果`
结果发现，最后一位永远是0，那么0,2,4,6,8,10,12,14这几位就无法插入上了。
这也是2N的性质，2N-1,结果为全是1，插入的位置由原数决定，每个点都有机会插入。
10. HashMap对于你输入非2的次方的数，会怎么样？
当然HashMap不会让你们这么做的，实际上你给定的初始容量，HashMap还会判断是不是2的次幂，如果不是，则给出一个大于给定容量的最小2的次幂的值作为新的容量。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
...
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
这也验证了一个重要的编程思想：永远要把客户当成傻子。
HashMap树化
11. 为什么要进行树化？
我们看一下官方的描述
由于TreeNodes的大小大约是常规节点的两倍，因此我们仅在容器包含足够的节点以保证使用时才使用它们（参见 TREEIFY_THRESHOLD 值）。当它们变得太小（由于移除或调整大小）时，它们会被转换回普通的bin。理想情况下，在随机哈希代码下，bin中的节点频率遵循泊松分布，下面就是list size k 的频率表。
0：0.60653066 1：0.30326533 2：0.07581633 3：0.01263606 4：0.00157952 5：0.00015795 6：0.00001316 7：0.00000094 8：0.00000006
其他：少于一百万分之十
11. 为什么链表长度为8的概率如此之低，还要去树化？
这里科普一个东西：Hash碰撞攻击,就是说，有人恶意的向服务器发送一些hash值计算出来一样，但是又不相同的数据，用我们的Java语言来理解就是：
a.hash()==b.hash() , a.equals(b)==false
这样，我们的HashMap会把这些数据全部加入到同一个位置，即一条链表上，倘若我们的链表长度达到了100，那么可想而知，性能急剧下降。这时我们的红黑树可以缓解这种性能急剧下降的问题，但是最好的解决方案是去拦截这些恶意的攻击。
12. 为什么不选择6进行树化?
我们看一下TreeNode的源码
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
........
}
这是node节点，继承了Map.Entry
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
对比发现：TreeNode每一个数都是一个TreeNode，正如官方所说的，TreeNode大概是普通的2倍，所以我们转换成树结构时会加大内存开销的。
我们发现在加载因子没有修改的前提下，单一条链表的长度大于等于8的概率是非常的低的，所以我们选择8才树化，树化的频率还是很低的，HashMap整体性能受到影响还是比较小的。
如果选择6进行树化，虽然概率也很低，但是也比8大了一千倍，遇到组合Hash攻击时（让你每个链表都进行树化），也会遇到性能下降的问题。
13. 为什么树化之后，当长度减至6的时候，还要进行反树化？
长度为6时我们查询次数是6，而红黑树是3次，但是消耗了一倍的内存空间，所以我们认为，转换回链表是有必要的。 维护一颗红黑树比维护一个链表要复杂，红黑树有一些左旋右旋等操作来维护顺序，而链表只有一个插入操作，不考虑顺序，所以链表的内存开销和耗时在数据少的情况下是更优的选择。
14. 为什么在JDK1.8中进行对HashMap优化的时候，把链表转化为红黑树的阈值是8,而不是7或者不是20呢？
如果选择6和8（如果链表小于等于6树还原转为链表，大于等于8转为树），中间有个差值7可以有效防止链表和树频繁转换。假设一下，如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构，链表个数小于8则树结构转换成链表，如果一个HashMap不停的插入、删除元素，链表个数在8左右徘徊，就会频繁的发生树转链表、链表转树，效率会很低。
还有一点重要的就是由于treenodes的大小大约是常规节点的两倍，因此我们仅在容器包含足够的节点以保证使用时才使用它们，当它们变得太小（由于移除或调整大小）时，它们会被转换回普通的node节点，容器中节点分布在hash桶中的频率遵循泊松分布，桶的长度超过8的概率非常非常小。所以作者应该是根据概率统计而选择了8作为阀值
总结
如果实际面试的时候，你能提出一些对 HashMap 的优化的一些思路，也是加分项！比如你说我觉得hash算法可以优化，hash 散列种子可以优化，等等。
来源：blog.csdn.net/weixin_44141495/article/details/108305494
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