鄙人不才，在今年3月的时候，头铁尝试了下蚂蚁的面试，最终撑到3面就说了声再见，不得不说那个时候自己还是很菜，但是我还是要聊聊这个知识，因为也是让我吃饱撑的看源码看了一天的过程！！！（文中有很多引用其他大神面试过的HashMap的知识，我就顺便一起拿来做个全点的哈^__^）
视频开始了
面试官：你好，我看你骨骼惊奇，容光满面，可以介绍下你自己吗？
我：（简历里不是写的有么，调皮~）好，我叫做......
面试官：我看到你简历上第一条写的是你熟练掌握Java的基本语法，那我想问你几个问题？
我：你问吧（反正我是不会）
面试官：你在公司写业务用到最多的数据结构有哪些？版本也和我说下
我：List，Map，Set之类的吧。
面试官：那你和我说说你对Map中的HashMap的认识，把你所知道的都和我说下！
我：额，你视频可以看到我吧？我投个屏给你画哈子？
面试官：......（像这样的要求我是第这辈子都没见过）
开始脑图了：（首先1.7的时候，HashMap是数组+链表，1.8成了链表+数组+红黑树）
很明显，在（链表长度>8 并且 数组长度>=64）的时候，转红黑树
在（红黑树节点<6），转链表
为什么要这么干？我翻一下源码后的理解：红黑树的平均查找长度，也就是时间复杂度是log(n)，长度为8的时候，查找长度为log(8)=3，因为2的3次方是8，链表的平均查找长度为n/2，当长度为8时，平均查找长度为8/2=4，这才有转换成树的必要，因为log(8)比8/2小（即证明这个时候，红黑树查找效率高于链表查找效率），用树结构需要的查找步数更少；链表长度如果是小于等于6，6/2=3，2<log(6) <3 , 4/2=2, log(4)就是2，虽然树的速度也很快的，但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。所以最终选择8是从时间复杂度考虑的结果，从8开始用树效率更好。
面试官：还有别的吗？
我：（后面我尽量不让面试官继续问下去了，一下子把全部说出来！）
看这张图：
注意点：
- 判断数组是否为空，为空进行初始化;
- 不为空，计算 k 的 hash 值，通过(n - 1) & hash计算应当存放在数组中的下标 index;
- 查看 table[index] 是否存在数据，没有数据就构造一个Node节点存放在 table[index] 中；
- 存在数据，说明发生了hash冲突(存在二个节点key的hash值一样), 继续判断key是否相等，相等，用新的value替换原数据(onlyIfAbsent为false)
- 如果不相等，判断当前节点类型是不是树型节点，如果是树型节点，创造树型节点插入红黑树中；(如果当前节点是树型节点证明当前已经是红黑树了)
- 如果不是树型节点，创建普通Node加入链表中；判断链表长度是否大于 8并且数组长度大于64， 大于的话链表转换为红黑树；
- 插入完成之后判断当前节点数是否大于阈值，如果大于开始扩容为原数组的二倍。
- 提到链表转红黑树是链表长度达到阈值，这个阈值是多少？ 阈值是8，红黑树转链表阈值为6
我继续：一般如果构造方法不传值，默认大小是16，负载因子是0.75， 如果自己传入初始大小k，初始化大小为 大于k的 2的整数次方，例如如果传10，大小为16。
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;
}
补充说明：下图是详细过程，算法就是让初始二进制右移1，2，4，8，16位，分别与自己位或，把高位第一个为1的数通过不断右移，把高位为1的后面全变为1，最后再进行+1操作，111111 + 1 = 1000000 = 2的6次方（符合大于50并且是2的整数次幂 ）
我：我再说下HashMap的hash函数设计思路？
hash函数是先拿到 key 的hashcode，是一个32位的int值，然后让hashcode的高16位和低16位进行异或操作。
这么设计的原因在于：
这个也叫扰动函数，这么设计有二点原因：
- 一定要尽可能降低hash碰撞，越分散越好；
- 算法一定要尽可能高效，因为这是高频操作, 因此采用位运算；
采用hashcode的高16位和低16位异或能降低hash碰撞吗？hash函数能不能直接用key的hashcode？
那是因为key.hashCode()函数调用的是key键值类型自带的哈希函数，返回int型散列值。int值范围为**-2147483648~2147483647**，前后加起来大概40亿的映射空间。只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但问题是一个40亿长度的数组，内存是放不下的。你想，如果HashMap数组的初始大小才16，用之前需要对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来访问数组下标。
源码中模运算就是把散列值和数组长度-1做一个"与"操作，位运算比取余%运算要快。
bucketIndex = indexFor(hash, table.length); static int indexFor(int h, int length) { return h & (length-1); }顺便说一下，这也正好解释了为什么HashMap的数组长度要取2的整数幂。因为这样（数组长度-1）正好相当于一个“低位掩码”。“与”操作的结果就是散列值的高位全部归零，只保留低位值，用来做数组下标访问。以初始长度16为例，16-1=15。2进制表示是00000000 00000000 00001111。和某散列值做“与”操作如下，结果就是截取了最低的四位值（不得不说老外把计算机底层摸的透透的）。
10100101 11000100 00100101 & 00000000 00000000 00001111 ---------------------------------- 00000000 00000000 00000101 //高位全部归零，只保留末四位但这时候问题就来了，这样就算我的散列值分布再松散，要是只取最后几位的话，碰撞也会很严重。更要命的是如果散列本身做得不好，分布上成等差数列的漏洞，如果正好让最后几个低位呈现规律性重复，就无比蛋疼。
这个时候，时候“扰动函数”的价值就体现出来了，说到这里大家应该猜出来了。看下面这个图
右移16位，正好是32bit的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。
最后我们来看一下Peter Lawley的一篇专栏文章《An introduction to optimising a hashing strategy》里的的一个实验：他随机选取了352个字符串，在他们散列值完全没有冲突的前提下，对它们做低位掩码，取数组下标。
结果显示，当HashMap数组长度为512的时候（2的9次方），也就是用掩码取低9位的时候，在没有扰动函数的情况下，发生了103次碰撞，接近30%。而在使用了扰动函数之后只有92次碰撞。碰撞减少了将近10%。看来扰动函数确实还是有功效的。
另外Java1.8相比1.7做了调整，1.7做了四次移位和四次异或，但明显Java 8觉得扰动做一次就够了，做4次的话，多了可能边际效用也不大，所谓为了效率考虑就改成一次了。
1.7的hash代码这里：
static int hash(int h) {
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
我：至于1.8中，总结下优化点：
1. 数组+链表改成了数组+链表或红黑树；
为什么么做？防止发生hash冲突，链表长度过长，将时间复杂度由O(n)降为O(logn);
2. 链表的插入方式从头插法改成了尾插法，简单说就是插入时，如果数组位置上已经有元素，1.7将新元素放到数组中，原始节点作为新节点的后继节点，1.8遍历链表，将元素放置到链表的最后；
为什么这么做？因为1.7头插法扩容时，头插法会使链表发生反转，多线程环境下会产生环；
举个例子：
A线程在插入节点B，B线程也在插入，遇到容量不够开始扩容，重新hash，放置元素，采用头插法，后遍历到的B节点放入了头部，这样形成了环，如下图所示：
1.7的扩容调用transfer代码，如下所示：
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; //A线程如果执行到这一行挂起，B线程开始进行扩容 newTable[i] = e; e = next; } } }
3. 扩容的时候1.7需要对原数组中的元素进行重新hash定位在新数组的位置，1.8采用更简单的判断逻辑，位置不变或索引+旧容量大小；
扩容的时候为什么1.8 不用重新hash就可以直接定位原节点在新数据的位置呢?
这是由于扩容是扩大为原数组大小的2倍，用于计算数组位置的掩码仅仅只是高位多了一个1，怎么理解呢？
扩容前长度为16，用于计算(n-1) & hash 的二进制n-1为0000 1111，扩容为32后的二进制就高位多了1，为0001 1111。
因为是& 运算，1和任何数 & 都是它本身，那就分二种情况，如下图：
原数据hashcode高位第4位为0和高位为1的情况；
第四位高位为0，重新hash数值不变，第四位为1，重新hash数值比原来大16（旧数组的容量）
4. 在插入时，1.7先判断是否需要扩容，再插入，1.8先进行插入，插入完成再判断是否需要扩容；
那么，HashMap是线程安全的吗？
不是，在多线程环境下，1.7 会产生死循环、数据丢失、数据覆盖的问题，1.8 中会有数据覆盖的问题，以1.8为例，当A线程判断index位置为空后正好挂起，B线程开始往index位置的写入节点数据，这时A线程恢复现场，执行赋值操作，就把A线程的数据给覆盖了；还有++size这个地方也会造成多线程同时扩容等问题。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //多线程执行到这里 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) // 这里很重要 e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) // 多个线程走到这，可能重复resize() resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }怎么解决线程不安全呢？
有HashTable、Collections.synchronizedMap、以及ConcurrentHashMap可以实现线程安全的Map。
HashTable是直接在操作方法上加synchronized关键字，锁住整个数组，粒度比较大；
Collections.synchronizedMap是使用Collections集合工具的内部类，通过传入Map封装出一个SynchronizedMap对象，内部定义了一个对象锁，方法内通过对象锁实现；
ConcurrentHashMap使用分段锁，降低了锁粒度，让并发度大大提高。
ConcurrentHashMap的分段锁的实现原理？？
ConcurrentHashMap成员变量使用volatile 修饰，免除了指令重排序，同时保证内存可见性，另外使用CAS操作和synchronized结合实现赋值操作，多线程操作只会锁住当前操作索引的节点。
如下图，线程A锁住A节点所在链表，线程B锁住B节点所在链表，操作互不干涉。
前面提到链表转红黑树是链表长度达到阈值，这个阈值为毛是8，不是16，32甚至是7 ？又为什么红黑树转链表的阈值是6，不是8了呢？
因为经过计算，在hash函数设计合理的情况下，发生hash碰撞8次的几率为百万分之6，概率说话我也不清楚怎么算的。。因为8够用了，至于为什么转回来是6，因为如果hash碰撞次数在8附近徘徊，会一直发生链表和红黑树的互相转化，为了预防这种情况的发生。（结论记住就可以）
