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HashMap?面試?我是誰(shuí)?

 liang1234_ 2019-01-10

現(xiàn)在是晚上11點(diǎn)了,學(xué)校屠豬館的自習(xí)室因?yàn)樘硪P(guān)閉了。勤奮且疲憊的小魯班也從屠豬館出來(lái)了,正準(zhǔn)備回宿舍洗洗睡,由于自習(xí)室位置比較偏僻所以是接收不到手機(jī)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的,因此小魯班從兜里掏出手機(jī)的時(shí)候,信息可真是炸了呀。小魯班心想,微信群平時(shí)都沒(méi)什么人聊天,今晚肯定是發(fā)生了什么大事。仔細(xì)一看,才發(fā)現(xiàn)原來(lái)是小魯班的室友達(dá)摩(光頭)拿到了阿里巴巴 Java 開(kāi)發(fā)實(shí)習(xí)生的 Offer,此時(shí)小魯班真替他室友感到高興的同時(shí),心里也難免會(huì)產(chǎn)生一絲絲的失落感,那是因?yàn)樽约和读撕芏喾莺?jiǎn)歷,別說(shuō)拿不拿得到 Offer,就連給面試邀的公司也都寥寥無(wú)幾。小魯班這會(huì)可真是受到了一萬(wàn)點(diǎn)真實(shí)暴擊。不過(guò)小魯班還是很樂(lè)觀的,很快調(diào)整了心態(tài),帶上耳機(jī),慢慢的走回了宿舍,正打算準(zhǔn)備向他那神室友達(dá)摩取取經(jīng)。

片刻后~

小魯班:666,聽(tīng)說(shuō)你拿到了阿里的 Offer,能透露一下面試內(nèi)容和技巧嗎?
達(dá)摩:嘿嘿嘿,沒(méi)問(wèn)題鴨,叫聲爸爸我就告訴你。
小魯班:耙耙(表面笑嘻嘻,心里MMP)
達(dá)摩:其實(shí)我也不是很記得了(請(qǐng)繼續(xù)裝),但我還是記得那么一些。如果你是面的 Java,首先當(dāng)然是 Java 的基礎(chǔ)知識(shí):數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Map / List / Set等)、設(shè)計(jì)模式、算法、線程相關(guān)、IO/NIO、序列化等等。其次是高級(jí)特性:反射機(jī)制、并發(fā)與鎖、JVM(GC策略 / 類(lèi)加載機(jī)制 / 內(nèi)存模型)等等。
小魯班:問(wèn)這么多內(nèi)容,那豈不是一個(gè)人都面試很久嗎?
達(dá)摩:不是的,面試官一般都會(huì)用連環(huán)炮的方式提問(wèn)的。
小魯班:你說(shuō)的連環(huán)炮是什么意思鴨?
達(dá)摩:那我舉個(gè)例子:

  • 就比如問(wèn)你 HashMap 是不是有序的?你回答不是有序的。

  • 那面試官就會(huì)可能繼續(xù)問(wèn)你,有沒(méi)有有序的Map實(shí)現(xiàn)類(lèi)呢?你如果這個(gè)時(shí)候說(shuō)不知道的話,那這塊問(wèn)題就到此結(jié)束了。如果你說(shuō)有 TreeMap 和 LinkedHashMap。

  • 那么面試官接下來(lái)就可能會(huì)問(wèn)你,TreeMap 和 LinkedHashMap 是如何保證它的順序的?如果你回答不上來(lái),那么到此為止。如果你說(shuō) TreeMap 是通過(guò)實(shí)現(xiàn) SortMap 接口,能夠把它保存的鍵值對(duì)根據(jù) key 排序,基于紅黑樹(shù),從而保證 TreeMap 中所有鍵值對(duì)處于有序狀態(tài)。LinkedHashMap 則是通過(guò)插入排序(就是你 put 的時(shí)候的順序是什么,取出來(lái)的時(shí)候就是什么樣子)和訪問(wèn)排序(改變排序把訪問(wèn)過(guò)的放到底部)讓鍵值有序。

  • 那么面試官還會(huì)繼續(xù)問(wèn)你,你覺(jué)得它們兩個(gè)哪個(gè)的有序?qū)崿F(xiàn)比較好?如果你依然可以回答的話,那么面試官會(huì)繼續(xù)問(wèn)你,你覺(jué)得還有沒(méi)有比它更好或者更高效的實(shí)現(xiàn)方式?


無(wú)窮無(wú)盡深入,直到你回答不出來(lái)或者面試官認(rèn)為問(wèn)題到底了。

小魯班捏了一把汗,我去……這是魔鬼吧,那我們來(lái)試試唄(因?yàn)樾◆敯鄤倓傇谧粤?xí)室才看了這章的知識(shí),想趁機(jī)裝一波逼,畢竟剛剛叫了聲爸爸~~)

于是達(dá)摩 and 小魯班就開(kāi)始了對(duì)決:


1、為什么用HashMap?


  • HashMap 是一個(gè)散列桶(數(shù)組和鏈表),它存儲(chǔ)的內(nèi)容是鍵值對(duì) key-value 映射

  • HashMap 采用了數(shù)組和鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),能在查詢(xún)和修改方便繼承了數(shù)組的線性查找和鏈表的尋址修改

  • HashMap 是非 synchronized,所以 HashMap 很快

  • HashMap 可以接受 null 鍵和值,而 Hashtable 則不能(原因就是 equlas() 方法需要對(duì)象,因?yàn)?HashMap 是后出的 API 經(jīng)過(guò)處理才可以)


2、HashMap 的工作原理是什么?


HashMap 是基于 hashing 的原理


我們使用 put(key, value) 存儲(chǔ)對(duì)象到 HashMap 中,使用 get(key) 從 HashMap 中獲取對(duì)象。當(dāng)我們給 put() 方法傳遞鍵和值時(shí),我們先對(duì)鍵調(diào)用 hashCode() 方法,計(jì)算并返回的 hashCode 是用于找到 Map 數(shù)組的 bucket 位置來(lái)儲(chǔ)存 Node 對(duì)象。


這里關(guān)鍵點(diǎn)在于指出,HashMap 是在 bucket 中儲(chǔ)存鍵對(duì)象和值對(duì)象,作為Map.Node 。



以下是 HashMap 初始化


簡(jiǎn)化的模擬數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):


Node[] table = new Node[16]; // 散列桶初始化,table
class Node {
   hash; //hash值
   key; //鍵
   value; //值
   node next; //用于指向鏈表的下一層(產(chǎn)生沖突,用拉鏈法)
}



以下是具體的 put 過(guò)程(JDK1.8)


  1. 對(duì) Key 求 Hash 值,然后再計(jì)算下標(biāo)

  2. 如果沒(méi)有碰撞,直接放入桶中(碰撞的意思是計(jì)算得到的 Hash 值相同,需要放到同一個(gè) bucket 中)

  3. 如果碰撞了,以鏈表的方式鏈接到后面

  4. 如果鏈表長(zhǎng)度超過(guò)閥值(TREEIFY THRESHOLD==8),就把鏈表轉(zhuǎn)成紅黑樹(shù),鏈表長(zhǎng)度低于6,就把紅黑樹(shù)轉(zhuǎn)回鏈表

  5. 如果節(jié)點(diǎn)已經(jīng)存在就替換舊值

  6. 如果桶滿了(容量16 * 加載因子0.75),就需要 resize(擴(kuò)容2倍后重排)


以下是具體 get 過(guò)程


考慮特殊情況:如果兩個(gè)鍵的 hashcode 相同,你如何獲取值對(duì)象?


當(dāng)我們調(diào)用 get() 方法,HashMap 會(huì)使用鍵對(duì)象的 hashcode 找到 bucket 位置,找到 bucket 位置之后,會(huì)調(diào)用 keys.equals() 方法去找到鏈表中正確的節(jié)點(diǎn),最終找到要找的值對(duì)象。



3、有什么方法可以減少碰撞?


擾動(dòng)函數(shù)可以減少碰撞


原理是如果兩個(gè)不相等的對(duì)象返回不同的 hashcode 的話,那么碰撞的幾率就會(huì)小些。這就意味著存鏈表結(jié)構(gòu)減小,這樣取值的話就不會(huì)頻繁調(diào)用 equal 方法,從而提高 HashMap 的性能(擾動(dòng)即 Hash 方法內(nèi)部的算法實(shí)現(xiàn),目的是讓不同對(duì)象返回不同 hashcode)。


使用不可變的、聲明作 final 對(duì)象,并且采用合適的 equals() 和 hashCode() 方法,將會(huì)減少碰撞的發(fā)生


不可變性使得能夠緩存不同鍵的 hashcode,這將提高整個(gè)獲取對(duì)象的速度,使用 String、Integer 這樣的 wrapper 類(lèi)作為鍵是非常好的選擇。


為什么 String、Integer 這樣的 wrapper 類(lèi)適合作為鍵?


因?yàn)?String 是 final,而且已經(jīng)重寫(xiě)了 equals() 和 hashCode() 方法了。不可變性是必要的,因?yàn)闉榱艘?jì)算 hashCode(),就要防止鍵值改變,如果鍵值在放入時(shí)和獲取時(shí)返回不同的 hashcode 的話,那么就不能從 HashMap 中找到你想要的對(duì)象。


4、HashMap 中 hash 函數(shù)怎么是實(shí)現(xiàn)的?


我們可以看到,在 hashmap 中要找到某個(gè)元素,需要根據(jù) key 的 hash 值來(lái)求得對(duì)應(yīng)數(shù)組中的位置。如何計(jì)算這個(gè)位置就是 hash 算法。


前面說(shuō)過(guò),hashmap 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組和鏈表的結(jié)合,所以我們當(dāng)然希望這個(gè) hashmap 里面的元素位置盡量的分布均勻些,盡量使得每個(gè)位置上的元素?cái)?shù)量只有一個(gè)。那么當(dāng)我們用 hash 算法求得這個(gè)位置的時(shí)候,馬上就可以知道對(duì)應(yīng)位置的元素就是我們要的,而不用再去遍歷鏈表。 所以,我們首先想到的就是把 hashcode 對(duì)數(shù)組長(zhǎng)度取模運(yùn)算。這樣一來(lái),元素的分布相對(duì)來(lái)說(shuō)是比較均勻的。


但是“?!边\(yùn)算的消耗還是比較大的,能不能找一種更快速、消耗更小的方式?我們來(lái)看看 JDK1.8 源碼是怎么做的(被樓主修飾了一下)


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
   // ^ :按位異或
   // >>>:無(wú)符號(hào)右移,忽略符號(hào)位,空位都以0補(bǔ)齊
   //其中n是數(shù)組的長(zhǎng)度,即Map的數(shù)組部分初始化長(zhǎng)度
   return (n-1)&(h ^ (h >>> 16));
}



簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是:


  • 高16 bit 不變,低16 bit 和高16 bit 做了一個(gè)異或(得到的 hashcode 轉(zhuǎn)化為32位二進(jìn)制,前16位和后16位低16 bit 和高16 bit 做了一個(gè)異或)

  • (n·1) & hash = -> 得到下標(biāo)


5、拉鏈法導(dǎo)致的鏈表過(guò)深,為什么不用二叉查找樹(shù)代替而選擇紅黑樹(shù)?為什么不一直使用紅黑樹(shù)?


之所以選擇紅黑樹(shù)是為了解決二叉查找樹(shù)的缺陷:二叉查找樹(shù)在特殊情況下會(huì)變成一條線性結(jié)構(gòu)(這就跟原來(lái)使用鏈表結(jié)構(gòu)一樣了,造成層次很深的問(wèn)題),遍歷查找會(huì)非常慢。而紅黑樹(shù)在插入新數(shù)據(jù)后可能需要通過(guò)左旋、右旋、變色這些操作來(lái)保持平衡。引入紅黑樹(shù)就是為了查找數(shù)據(jù)快,解決鏈表查詢(xún)深度的問(wèn)題。我們知道紅黑樹(shù)屬于平衡二叉樹(shù),為了保持“平衡”是需要付出代價(jià)的,但是該代價(jià)所損耗的資源要比遍歷線性鏈表要少。所以當(dāng)長(zhǎng)度大于8的時(shí)候,會(huì)使用紅黑樹(shù);如果鏈表長(zhǎng)度很短的話,根本不需要引入紅黑樹(shù),引入反而會(huì)慢。


6、說(shuō)說(shuō)你對(duì)紅黑樹(shù)的見(jiàn)解?




  1. 每個(gè)節(jié)點(diǎn)非紅即黑

  2. 根節(jié)點(diǎn)總是黑色的

  3. 如果節(jié)點(diǎn)是紅色的,則它的子節(jié)點(diǎn)必須是黑色的(反之不一定)

  4. 每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)都是黑色的空節(jié)點(diǎn)(NIL節(jié)點(diǎn))

  5. 從根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)或空子節(jié)點(diǎn)的每條路徑,必須包含相同數(shù)目的黑色節(jié)點(diǎn)(即相同的黑色高度)


7、解決 hash 碰撞還有那些辦法?


開(kāi)放定址法


當(dāng)沖突發(fā)生時(shí),使用某種探查技術(shù)在散列表中形成一個(gè)探查(測(cè))序列。沿此序列逐個(gè)單元地查找,直到找到給定的地址。按照形成探查序列的方法不同,可將開(kāi)放定址法區(qū)分為線性探查法、二次探查法、雙重散列法等。


下面給一個(gè)線性探查法的例子:


問(wèn)題:已知一組關(guān)鍵字為 (26,36,41,38,44,15,68,12,06,51),用除余法構(gòu)造散列函數(shù),用線性探查法解決沖突構(gòu)造這組關(guān)鍵字的散列表。
解答:為了減少?zèng)_突,通常令裝填因子 α 由除余法因子是13的散列函數(shù)計(jì)算出的上述關(guān)鍵字序列的散列地址為 (0,10,2,12,5,2,3,12,6,12)。
       前5個(gè)關(guān)鍵字插入時(shí),其相應(yīng)的地址均為開(kāi)放地址,故將它們直接插入 T[0]、T[10)、T[2]、T[12] 和 T[5] 中。
       當(dāng)插入第6個(gè)關(guān)鍵字15時(shí),其散列地址2(即 h(15)=15%13=2)已被關(guān)鍵字 41(15和41互為同義詞)占用。故探查 h1=(2 1)%13=3,此地址開(kāi)放,所以將 15 放入 T[3] 中。
       當(dāng)插入第7個(gè)關(guān)鍵字68時(shí),其散列地址3已被非同義詞15先占用,故將其插入到T[4]中。
     當(dāng)插入第8個(gè)關(guān)鍵字12時(shí),散列地址12已被同義詞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,此地址開(kāi)放,可將12插入其中。
      類(lèi)似地,第9個(gè)關(guān)鍵字06直接插入 T[6] 中;而最后一個(gè)關(guān)鍵字51插人時(shí),因探查的地址 12,0,1,…,6 均非空,故51插入 T[7] 中。


8、如果 HashMap 的大小超過(guò)了負(fù)載因子(load factor)定義的容量怎么辦?


HashMap 默認(rèn)的負(fù)載因子大小為0.75。也就是說(shuō),當(dāng)一個(gè) Map 填滿了75%的 bucket 時(shí)候,和其它集合類(lèi)一樣(如 ArrayList 等),將會(huì)創(chuàng)建原來(lái) HashMap 大小的兩倍的 bucket 數(shù)組來(lái)重新調(diào)整 Map 大小,并將原來(lái)的對(duì)象放入新的 bucket 數(shù)組中。這個(gè)過(guò)程叫作 rehashing。


因?yàn)樗{(diào)用 hash 方法找到新的 bucket 位置。這個(gè)值只可能在兩個(gè)地方,一個(gè)是原下標(biāo)的位置,另一種是在下標(biāo)為 <原下標(biāo) 原容量> 的位置。


9、重新調(diào)整 HashMap 大小存在什么問(wèn)題嗎?


重新調(diào)整 HashMap 大小的時(shí)候,確實(shí)存在條件競(jìng)爭(zhēng)。


因?yàn)槿绻麅蓚€(gè)線程都發(fā)現(xiàn) HashMap 需要重新調(diào)整大小了,它們會(huì)同時(shí)試著調(diào)整大小。在調(diào)整大小的過(guò)程中,存儲(chǔ)在鏈表中的元素的次序會(huì)反過(guò)來(lái)。因?yàn)橐苿?dòng)到新的 bucket 位置的時(shí)候,HashMap 并不會(huì)將元素放在鏈表的尾部,而是放在頭部。這是為了避免尾部遍歷(tail traversing)。如果條件競(jìng)爭(zhēng)發(fā)生了,那么就死循環(huán)了。多線程的環(huán)境下不使用 HashMap。


為什么多線程會(huì)導(dǎo)致死循環(huán),它是怎么發(fā)生的?


HashMap 的容量是有限的。當(dāng)經(jīng)過(guò)多次元素插入,使得 HashMap 達(dá)到一定飽和度時(shí),Key 映射位置發(fā)生沖突的幾率會(huì)逐漸提高。這時(shí)候, HashMap 需要擴(kuò)展它的長(zhǎng)度,也就是進(jìn)行Resize。


  1. 擴(kuò)容:創(chuàng)建一個(gè)新的 Entry 空數(shù)組,長(zhǎng)度是原數(shù)組的2倍

  2. rehash:遍歷原 Entry 數(shù)組,把所有的 Entry 重新 Hash 到新數(shù)組


(這個(gè)過(guò)程比較燒腦,暫不作流程圖演示,有興趣去看看我的另一篇博文“HashMap擴(kuò)容全過(guò)程”)


達(dá)摩:哎呦,小老弟不錯(cuò)嘛~~意料之外呀
小魯班:嘿嘿,優(yōu)秀吧,中場(chǎng)休息一波,我先喝口水
達(dá)摩:不僅僅是這些哦,面試官還會(huì)問(wèn)你相關(guān)的集合類(lèi)對(duì)比,比如:


10、HashTable


  • 數(shù)組 鏈表方式存儲(chǔ)

  • 默認(rèn)容量:11(質(zhì)數(shù)為宜)

  • put操作:首先進(jìn)行索引計(jì)算 (key.hashCode() & 0x7FFFFFFF)% table.length;若在鏈表中找到了,則替換舊值,若未找到則繼續(xù);當(dāng)總元素個(gè)數(shù)超過(guò) 容量 * 加載因子 時(shí),擴(kuò)容為原來(lái) 2 倍并重新散列;將新元素加到鏈表頭部

  • 對(duì)修改 Hashtable 內(nèi)部共享數(shù)據(jù)的方法添加了 synchronized,保證線程安全


11、HashMap 與 HashTable 區(qū)別


  • 默認(rèn)容量不同,擴(kuò)容不同

  • 線程安全性:HashTable 安全

  • 效率不同:HashTable 要慢,因?yàn)榧渔i


12、可以使用 CocurrentHashMap 來(lái)代替 Hashtable 嗎?


  • 我們知道 Hashtable 是 synchronized 的,但是 ConcurrentHashMap 同步性能更好,因?yàn)樗鼉H僅根據(jù)同步級(jí)別對(duì) map 的一部分進(jìn)行上鎖

  • ConcurrentHashMap 當(dāng)然可以代替 HashTable,但是 HashTable 提供更強(qiáng)的線程安全性

  • 它們都可以用于多線程的環(huán)境,但是當(dāng) Hashtable 的大小增加到一定的時(shí)候,性能會(huì)急劇下降,因?yàn)榈鷷r(shí)需要被鎖定很長(zhǎng)的時(shí)間。由于 ConcurrentHashMap 引入了分割(segmentation),不論它變得多么大,僅僅需要鎖定 Map 的某個(gè)部分,其它的線程不需要等到迭代完成才能訪問(wèn) Map。簡(jiǎn)而言之,在迭代的過(guò)程中,ConcurrentHashMap 僅僅鎖定 Map 的某個(gè)部分,而 Hashtable 則會(huì)鎖定整個(gè) Map


13、CocurrentHashMap(JDK 1.7)


  • CocurrentHashMap 是由 Segment 數(shù)組和 HashEntry 數(shù)組和鏈表組成

  • Segment 是基于重入鎖(ReentrantLock):一個(gè)數(shù)據(jù)段競(jìng)爭(zhēng)鎖。每個(gè) HashEntry 一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)的元素,利用 Hash 算法得到索引確定歸屬的數(shù)據(jù)段,也就是對(duì)應(yīng)到在修改時(shí)需要競(jìng)爭(zhēng)獲取的鎖。ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel(Segment 數(shù)組數(shù)量)的線程并發(fā)。每當(dāng)一個(gè)線程占用鎖訪問(wèn)一個(gè) Segment 時(shí),不會(huì)影響到其他的 Segment

  • 核心數(shù)據(jù)如 value,以及鏈表都是 volatile 修飾的,保證了獲取時(shí)的可見(jiàn)性

  • 首先是通過(guò) key 定位到 Segment,之后在對(duì)應(yīng)的 Segment 中進(jìn)行具體的 put 操作如下:

    1. 將當(dāng)前 Segment 中的 table 通過(guò) key 的 hashcode 定位到 HashEntry。

    2. 遍歷該 HashEntry,如果不為空則判斷傳入的  key 和當(dāng)前遍歷的 key 是否相等,相等則覆蓋舊的 value

    3. 不為空則需要新建一個(gè) HashEntry 并加入到 Segment 中,同時(shí)會(huì)先判斷是否需要擴(kuò)容

    4. 最后會(huì)解除在 1 中所獲取當(dāng)前 Segment 的鎖

  • 雖然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 關(guān)鍵詞修飾的,但是并不能保證并發(fā)的原子性,所以 put 操作時(shí)仍然需要加鎖處理


首先第一步的時(shí)候會(huì)嘗試獲取鎖,如果獲取失敗肯定就有其他線程存在競(jìng)爭(zhēng),則利用 scanAndLockForPut() 自旋獲取鎖


  • 嘗試自旋獲取鎖

  • 如果重試的次數(shù)達(dá)到了 MAX_SCAN_RETRIES 則改為阻塞鎖獲取,保證能獲取成功。最后解除當(dāng)前 Segment 的鎖


14、CocurrentHashMap(JDK 1.8)


CocurrentHashMap 拋棄了原有的 Segment 分段鎖,采用了 CAS synchronized 來(lái)保證并發(fā)安全性。其中的 val next 都用了 volatile 修飾,保證了可見(jiàn)性。


最大特點(diǎn)是引入了 CAS


借助 Unsafe 來(lái)實(shí)現(xiàn) native code。CAS有3個(gè)操作數(shù),內(nèi)存值 V、舊的預(yù)期值 A、要修改的新值 B。當(dāng)且僅當(dāng)預(yù)期值 A 和內(nèi)存值 V 相同時(shí),將內(nèi)存值V修改為 B,否則什么都不做。Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 來(lái)實(shí)現(xiàn)。


CAS 使用實(shí)例


對(duì) sizeCtl 的控制都是用 CAS 來(lái)實(shí)現(xiàn)的:


  • -1 代表 table 正在初始化

  • N 表示有 -N-1 個(gè)線程正在進(jìn)行擴(kuò)容操作

  • 如果 table 未初始化,表示table需要初始化的大小

  • 如果 table 初始化完成,表示table的容量,默認(rèn)是table大小的0.75倍,用這個(gè)公式算 0.75(n – (n >>> 2))


CAS 會(huì)出現(xiàn)的問(wèn)題:ABA


解決:對(duì)變量增加一個(gè)版本號(hào),每次修改,版本號(hào)加 1,比較的時(shí)候比較版本號(hào)。


put 過(guò)程


  • 根據(jù) key 計(jì)算出 hashcode

  • 判斷是否需要進(jìn)行初始化

  • 通過(guò) key 定位出的 Node,如果為空表示當(dāng)前位置可以寫(xiě)入數(shù)據(jù),利用 CAS 嘗試寫(xiě)入,失敗則自旋保證成功

  • 如果當(dāng)前位置的 hashcode == MOVED == -1,則需要進(jìn)行擴(kuò)容

  • 如果都不滿足,則利用 synchronized 鎖寫(xiě)入數(shù)據(jù)

  • 如果數(shù)量大于 TREEIFY_THRESHOLD 則要轉(zhuǎn)換為紅黑樹(shù)


get 過(guò)程


  • 根據(jù)計(jì)算出來(lái)的 hashcode 尋址,如果就在桶上那么直接返回值

  • 如果是紅黑樹(shù)那就按照樹(shù)的方式獲取值

  • 就不滿足那就按照鏈表的方式遍歷獲取值


此時(shí)躺著床上的張飛哄了一聲:睡覺(jué)了睡覺(jué)了~

見(jiàn)此不太妙:小魯班立馬回到床上把被子蓋過(guò)頭,心里有一絲絲愉悅感。不對(duì),好像還沒(méi)洗澡……


by the way


ConcurrentHashMap 在 Java 8 中存在一個(gè) bug 會(huì)進(jìn)入死循環(huán),原因是遞歸創(chuàng)建 ConcurrentHashMap 對(duì)象,但是在 JDK 1.9 已經(jīng)修復(fù)了。場(chǎng)景重現(xiàn)如下:


public class ConcurrentHashMapDemo{
   private Map<Integer,Integer> 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);        
       });      
   }
}

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