Java -- ArrayList扩容机制LinkedList vs ArrayListIterator（Fail-Fast机制Fail-Safe机制）HashMap常见面试题

Posted 2022-08-18 CodeJiao

文章目录

• 1. ArrayList扩容机制
• 2. Iterator（Fail-Fast、Fail-Safe）
• • 2.1 Fail-Fast演示
  • 2.2 Fail-Safe演示
• 3. LinkedList vs ArrayList
• 4. HashMap常见面试题
• • 4.1 基本数据结构
  • 4.2 树化与退化
  • 4.3 索引计算
  • 4.4 put 与扩容
  • 4.5 并发问题
  • • 4.5.1 数据错乱（1.7，1.8 都会存在）
    • 4.5.2 扩容死链（1.7 会存在）
  • 4.6 key 的设计
  • 4.7 String 对象的 hashCode() 设计

1. ArrayList扩容机制

1. ArrayList() 会使用长度为零的数组。
   

2. ArrayList(int initialCapacity) 会使用指定容量的数组。
   

3. public ArrayList(Collection<? extends E> c) 会使用 c 的大小作为数组容量。
   

4. add(Object o) 首次扩容为 10，再次扩容为上次容量的 1.5 倍。
   

5. addAll(Collection c) 没有元素时，扩容为 Math.max(10，实际元素个数)，有元素时为 Math.max(原容量 1.5 倍， 实际元素个数)。
   

其中第 4 点必须知道，其它几点视个人情况而定

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2. Iterator（Fail-Fast、Fail-Safe）

要求

• 掌握什么是 Fail-Fast、什么是 Fail-Safe

Fail-Fast 与 Fail-Safe

• ArrayList 是 fail-fast 的典型代表，遍历的同时不能修改，尽快失败（修改时抛出ConcurrentModificationException异常）。
• CopyOnWriteArrayList 是 fail-safe 的典型代表，遍历的同时可以修改，原理是读写分离。

测试代码：下面的演示是基于这个代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;

public class FailFastVsFailSafe 
    // fail-fast 一旦发现遍历的同时其它人来修改，则立刻抛异常
    // fail-safe 发现遍历的同时其它人来修改，应当能有应对策略，例如牺牲一致性来让整个遍历运行完成

    private static void failFast() 
        ArrayList<Student> list = new ArrayList<>();
        list.add(new Student("A"));
        list.add(new Student("B"));
        list.add(new Student("C"));
        list.add(new Student("D"));
        for (Student student : list) 
            System.out.println(student);
        
        System.out.println(list);
    

    private static void failSafe() 
        CopyOnWriteArrayList<Student> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
        list.add(new Student("A"));
        list.add(new Student("B"));
        list.add(new Student("C"));
        list.add(new Student("D"));
        for (Student student : list) 
            System.out.println(student);
        
        System.out.println(list);
    

    static class Student 
        String name;

        public Student(String name) 
            this.name = name;
        

        @Override
        public String toString() 
            return "Student" +
                    "name='" + name + '\\'' +
                    '';
        
    

    public static void main(String[] args) 
        failFast();
    

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2.1 Fail-Fast演示

1. 我们先给断点加上条件，我们让即将输出C同学的时候停一下。
   

2. 我们给list动态的加上一个E同学。
   

3. debug断点，发现报错。
   

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2.2 Fail-Safe演示

1. 我们先给断点加上条件，我们让即将输出C同学的时候停一下。
   

2. 我们给list动态的加上一个E同学。
   

3. debug断点，直到打印完list。
   
   

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3. LinkedList vs ArrayList

要求

• 能够说清楚 LinkedList 对比 ArrayList 的区别，并重视纠正部分错误的认知。

LinkedList

1. 基于双向链表，无需连续内存
2. 访问元素慢（要沿着链表遍历）
3. 头尾插入删除性能高。删除中间元素的性能和ArrayList不分上下（因为删除中间元素，也需要沿着头结点一直找到目标元素）。
4. 占用内存多（里面存储的元素为Node对象，每一个Node对象都有自己的data域，next指针，prev指针）

ArrayList

1. 基于数组，需要连续内存
2. 访问元素快（指根据下标访问，随机访问）
3. 尾部插入、删除性能可以（不用移动额外的元素）。其它部分插入、删除都会移动数据，因此性能会低许多
4. 可以利用 cpu 缓存，局部性原理（空间局部性：现在访问的地址，其附近的地址也很可能即将被访问，例如数组）
   

结论：一般情况下，相对于LikedList，优先考虑使用ArrayList。

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4. HashMap常见面试题

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4.1 基本数据结构

• 1.7 数组 + 链表
• 1.8 数组 + （链表 | 红黑树）
  

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4.2 树化与退化

树化意义

• 红黑树用来避免由于DoS 攻击，防止链表超长时性能下降，树化应当是偶然情况，是保底策略。（如果不进行树化，其他人可以利用网络进行DoS攻击，一直网你的hashmap注入相同key的数据，让链表的长度无限增长，从而增大你服务器的压力，造成服务器的卡顿）
• hash 表的查找，更新的时间复杂度是 $O(1)$，而红黑树的查找，更新的时间复杂度是 $O(lo{g}_{2}n)$，TreeNode 占用空间也比普通 Node 的大，如非必要，尽量还是使用链表。
• hash 值如果足够随机，则在 hash 表内按泊松分布，在负载因子 0.75 的情况下，长度超过 8 的链表出现概率是 0.00000006，树化阈值选择 8 就是为了让树化几率足够小

树化规则

• 当链表长度超过树化阈值 8 时，先尝试扩容来减少链表长度，如果数组容量已经 >=64，才会进行树化。

退化规则

• 情况1：在扩容时如果拆分树时，树元素个数 <= 6 则会退化链表
• 情况2：remove 树节点时，若 root、root.left、root.right、root.left.left 有一个为 null ，也会退化为链表

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4.3 索引计算

索引计算方法

• 首先，计算对象的 hashCode()

• 再进行调用 HashMap 的 hash() 方法进行二次哈希

  • 二次 hash() 是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀
    

• 最后 & (capacity – 1) 得到索引

数组容量为何是 2 的 n 次幂

1. 计算索引时效率更高：如果是 2 的 n 次幂可以使用位与运算代替取模。（这里的真实用意是进行取模运算，当capacity 为2的指数时，则 二次hash值 % capacity = 二次hash值 & (capacity – 1) ）
2. 扩容时重新计算索引效率更高： 二次hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap。

注意

• 二次 hash 是为了配合 容量是 2 的 n 次幂 这一设计前提，如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次幂，则不必二次 hash
• 容量是 2 的 n 次幂 这一设计计算索引效率更好，但 hash 的分散性就不好，需要二次 hash 来作为补偿，没有采用这一设计的典型例子是 Hashtable

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4.4 put 与扩容

HashMap 默认的初始化⼤⼩为16。之后每次扩充，容量变为原来的2倍。
put 流程

1. HashMap 是懒惰创建数组的，首次使用才创建数组
2. 计算索引（桶下标）
3. 如果桶下标还没人占用，创建 Node 占位返回
4. 如果桶下标已经有人占用
   1. 已经是 TreeNode 走红黑树的添加或更新逻辑
   2. 是普通 Node，走链表的添加或更新逻辑，如果链表长度超过树化阈值，走树化逻辑
5. 返回前检查容量是否超过阈值，一旦超过进行扩容

1.7 与 1.8 的区别

1. 链表插入节点时，1.7 是头插法，1.8 是尾插法

2. 1.7 是大于等于阈值且没有空位时才扩容，而 1.8 是大于阈值就扩容

3. 1.8 在扩容计算 Node 索引时，会优化。（扩容时重新计算索引效率更高： 二次hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap）

扩容（加载）因子为何默认是 0.75f

1. 在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡
2. 大于这个值，空间节省了，但链表就会比较长影响性能
3. 小于这个值，冲突减少了，但扩容就会更频繁，空间占用也更多

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4.5 并发问题

• 数据错乱（1.7，1.8 都会存在）
• 扩容死链（1.7 会存在）

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4.5.1 数据错乱（1.7，1.8 都会存在）

示例代码：

import java.util.HashMap;

public class HashMapMissData 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException 

        HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
        Thread t1 = new Thread(() -> 
            map.put("a", new Object()); // 二次hash码97 97 % 16 => 存放索引1
        , "t1");

        Thread t2 = new Thread(() -> 
            map.put("1", new Object()); // 二次hash码为1  1 % 16=> 存放索引1
        , "t2");

        t1.start();
        t2.start();
        t1.join();
        t2.join();
        System.out.println(map);
    

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

正常情况运行结果：里面有2个元素

多线程异常情况：我们先给hashmap的putVal方法打上断点。

然后debug运行代码：

我们点击下一步，进入if语句，但是还没往tab[1]里面放数据。

现在我们把线程切换到t2线程，然后进入if内部，但是还没往tab[1]里面放数据：

这时都进入了if语句内部，谁后面执行赋值语句，谁的值就会覆盖前一个的值。这就发生了数据错乱。

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4.5.2 扩容死链（1.7 会存在）

主要原因在于 并发下的Rehash 会造成元素之间会形成⼀个循环链表。不过，jdk 1.8 后解决了这个问题，但是还是不建议在多线程下使⽤ HashMap,因为多线程下使⽤ HashMap 还是会存在其他问题⽐如数据丢失。并发环境下推荐使⽤ ConcurrentHashMap 。

1.7 源码如下：

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];
            newTable[i] = e;
            e = next;
        
    

• e 和 next 都是局部变量，用来指向当前节点和下一个节点
• 线程1（绿色）的临时变量 e 和 next 刚引用了这俩节点，还未来得及移动节点，发生了线程切换，由线程2（蓝色）完成扩容和迁移
  - 线程2 扩容完成，由于头插法，链表顺序颠倒。但线程1 的临时变量 e 和 next 还引用了这俩节点，还要再来一遍迁移
  

第一次循环

• 循环接着线程切换前运行，注意此时 e 指向的是节点 a，next 指向的是节点 b
• e 头插 a 节点，注意图中画了两份 a 节点，但事实上只有一个（为了不让箭头特别乱画了两份）
• 当循环结束是 e 会指向 next 也就是 b 节点

第二次循环

• next 指向了节点 a

• e 头插节点 b

• 当循环结束时，e 指向 next 也就是节点 a
  第三次循环

• next 指向了 null

• e 头插节点 a，a 的 next 指向了 b（之前 a.next 一直是 null），b 的 next 指向 a，死链已成

• 当循环结束时，e 指向 next 也就是 null，因此第四次循环时会正常退出
  

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4.6 key 的设计

key 的设计要求

1. HashMap 的 key 可以为 null，但 Map 的其他实现则不然
2. 作为 key 的对象，必须实现 hashCode 和 equals，并且 key 的内容不能修改（不可变）
3. key 的 hashCode 应该有良好的散列性

示例代码：如果 key 可变，例如修改了 age 会导致再次查询时查询不到

import java.util.HashMap;
import java.util.Objects;

public class HashMapMutableKey 
    public static void main(String[] args) 
        HashMap<Student, Object> map = new HashMap<>();
        Student stu = new Student("张三", 18);
        map.put(stu, new Object());

        System.out.println(map.get(stu));

        stu.age = 19;
        System.out.println(map.get(stu));
    

    static class Student 
        String name;
        int age;

        public Student(String name, int age) 
            this.name = name;
            this.age = age;
        

        public String getName() 
            return name;
        

        public void setName(String name) 
            this.name = name;
        

        public int getAge() 
            return age;
        

        public void setAge(int age) 
            this.age = age;
        

        @Override
        public boolean equals(Object o) 
            if (this == o) return true;
            if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
            Student student = (Student) o;
            return age == student.age && Objects.equals(name, student.name);
        

        @Override
        public int hashCode() 
            return Objects.hash(name, age);
        
    

运行结果：

4.7 String 对象的 hashCode() 设计

• 目标是达到较为均匀的散列效果，每个字符串的 hashCode 足够独特
• 字符串中的每个字符都可以表现为一个数字，称为 $S_i$，其中 i 的范围是 0 ~ n - 1
• 散列公式为： $S_0\ast 31^{(n-1)}+S_1\ast 31^{(n-2)}+\dots S_i\ast 31^{(n-1-i)}+\dots S_{(n-1)}\ast 31^0$
• 31 代入公式有较好的散列特性，并且 31 * h 可以被优化为
  • 即 $32\ast h-h$
  • 即 $2^5\ast h-h$
  • 即 $h\ll 5-h$

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