Java岗大厂面试百日冲刺【Day19】—— 集合框架3

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本文已获得原作者 _陈哈哈授权并经过重新整理规划后发布。

本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。

上回问到HashMap的线程安全问题，我们已经知道，在Java中有HashTable、SynchronizedMap、ConcurrentHashMap这三种是实现线程安全的Map。而ConcurrentHashMap也是最常用的并发场景下Map的选择，相信面试官对其理论和实战知识也是在熟悉不过，因此如果不能深入了解，或许会轻易被问住。

面试题1：先说一下大家为什么要选择ConcurrentHashMap？

在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。而使用线程安全的HashTable效率又非常低下，基于以上两个原因，便有了ConcurrentHashMap的登场机会

1）线程不安全的HashMap

在多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。HashMap在并发执行put操作时会引起死循环，是因为多线程环境下会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，调用.next()时就会产生死循环获取Entry。

2）效率低下的HashTable

HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下（类似于数据库中的串行化隔离级别）。因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加，线程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，读写操作均需要获取锁，竞争越激烈效率越低。

因此，若未明确严格要求业务遵循串行化时（如转账、支付类业务），建议不启用HashTable。

3）ConcurrentHashMap的分段锁技术可有效提升并发访问率

HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在严重锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的分段锁技术。首先将数据分成一段一段地存储（一堆Segment），然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

对于 ConcurrentHashMap 你至少要知道的几个点：

默认数组大小为16
扩容因子为0.75，扩容后数组大小翻倍
当存储的node总数量 >= 数组长度*扩容因子时，会进行扩容（数组中的元素、链表元素、红黑树元素都是内部类Node的实例或子类实例，这里的node总数量是指所有put进map的node数量）
当链表长度>=8且数组长度<64时会进行扩容
当数组下是链表时，在扩容的时候会从链表的尾部开始rehash
当链表长度>=8且数组长度>=64时链表会变成红黑树
树节点减少直至为空时会将对应的数组下标置空，下次存储操作再定位在这个下标t时会按照链表存储
扩容时树节点数量<=6时会变成链表
当一个事物操作发现map正在扩容时，会帮助扩容
map正在扩容时获取（get等类似操作）操作还没进行扩容的下标会从原来的table获取，扩容完毕的下标会从新的table中获取

面试题2：ConcurrentHashMap在JDK1.7、1.8中都有哪些优化？

其实，JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构已经接近HashMap，相对而言，ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发。

JDK1.7：ReentrantLock+Segment+HashEntry
JDK1.8：Synchronized+CAS+Node（HashEntry）+红黑树

从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树。其中抛弃了原有的 Segment 分段锁，而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。

数据结构上跟HashMap很像，从1.7到1.8版本，由于HashEntry从链表 → 红黑树所以 concurrentHashMap的时间复杂度从O(n)到O(log(n)) ↓↓↓；

同时，也把之前的HashEntry改成了Node，作用不变，当Node链表的节点数大于8时Node会自动转化为TreeNode,会转换成红黑树的结构。把值和next采用了volatile去修饰，保证了可见性，并且也引入了红黑树，在链表大于一定值的时候会转换（默认是8）。

归纳一下：

JDK1.8的实现降低锁的粒度，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）
JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念（jdk1.8），也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了
JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，成功代替了一定阈值的链表。

追问1：JDK1.8为什么使用Synchronized来代替ReentrantLock？

JDK1.8为什么使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock，主要有以下几点：

因为粒度降低了，在相对而言的低粒度加锁方式，synchronized并不比ReentrantLock差，在粗粒度加锁中ReentrantLock可能通过Condition来控制各个低粒度的边界，更加的灵活，而在低粒度中，Condition的优势就没有了
JVM的开发团队从来都没有放弃synchronized，而且基于JVM的synchronized优化空间更大，使用内嵌的关键字比使用API更加自然
在大量的数据操作下，对于JVM的内存压力，基于API的ReentrantLock会开销更多的内存，虽然不是瓶颈，但是也是一个原因之一。

追问2：讲讲ConcurrentHashMap的 get put 过程？

JDK1.7版本的get put

在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成，如下图所示：

Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分段技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样。

初始化

ConcurrentHashMap的初始化是会通过位与运算来初始化Segment的大小，用ssize来表示，源码如下所示

private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws java.io.IOException {
        // For serialization compatibility
        // Emulate segment calculation from previous version of this class
        int sshift = 0;
        int ssize = 1;
        while (ssize < DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL) {
            ++sshift;
            ssize <<= 1;
        }
        int segmentShift = 32 - sshift;
        int segmentMask = ssize - 1;

由此可以看出：因为ssize用位于运算来计算（ssize <<=1），所以Segment的大小取值都是以2的N次方，无关concurrencyLevel的取值，当然concurrencyLevel最大只能用16位的二进制来表示，即65536，换句话说，Segment的大小最多65536个，没有指定concurrencyLevel元素初始化，Segment的大小ssize默认为：DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL =16。

每一个Segment元素下的HashEntry的初始化也是按照位于运算来计算，用cap来表示，如下：

int cap = 1;
while (cap < c)
    cap <<= 1

如上所示，HashEntry大小的计算也是2的N次方（cap <<=1）， cap的初始值为1，所以HashEntry最小的容量为2

JDK1.7 —— put操作

对于ConcurrentHashMap的数据插入，这里要进行两次Hash去定位数据的存储位置

static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
    final float loadFactor;
    Segment(float lf) { this.loadFactor = lf; }
}

从上Segment的继承体系可以看出，Segment实现了ReentrantLock，也就带有锁的功能，当执行put操作时，会进行第一次key的hash来定位Segment的位置，如果该Segment还没有初始化，即通过CAS操作进行赋值，然后进行第二次hash操作，找到相应的HashEntry的位置，这里会利用继承过来的锁的特性，在将数据插入指定的HashEntry位置时（链表的尾端），会通过继承 ReentrantLock 的 tryLock() 方法尝试去获取锁，如果获取成功就直接插入相应的位置，如果已经有线程获取该Segment的锁，那当前线程会以自旋的方式去继续的调用tryLock()方法去获取锁，超过指定次数就挂起，等待唤醒。

JDK1.7 —— get操作

ConcurrentHashMap的get操作跟HashMap类似，只是ConcurrentHashMap第一次需要经过一次hash定位到Segment的位置，然后再hash定位到指定的HashEntry，遍历该HashEntry下的链表进行对比，成功就返回，不成功就返回null

JDK1.8版本的get put

改进一：取消segments字段，直接采用transient volatile HashEntry<K,V>[] table保存数据，采用table数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，进一步减少并发冲突的概率。

改进二：将原先table数组＋单向链表的数据结构，变更为table数组＋单向链表＋红黑树的结构。

对于改进二的详细分析：

对于hash表来说，最核心的能力在于将key hash之后能均匀的分布在数组中。如果hash之后散列的很均匀，那么table数组中的每个队列长度基本都为0或者1才对。
但实际情况并非总是如此理想，虽然ConcurrentHashMap类默认的加载因子为0.75，但是在数据量过大或者运气不佳的情况下，还是会存在一些队列长度过长的情况，如果还是采用单向列表方式，那么查询某个节点的时间复杂度为O(n)；
因此，对于个数超过8(默认值)的列表，jdk1.8中采用了红黑树的结构，那么查询的时间复杂度可以降低到O(logN)，从而针对该种情况，改进了性能。

JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized和CAS来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap，虽然在JDK1.8中还能看到Segment的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本。

在深入JDK1.8的put和get实现之前要知道一些常量设计和数据结构，这些是构成ConcurrentHashMap实现结构的基础，下面看一下基本属性：

// node数组最大容量：2^30=1073741824
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认初始值，必须是2的幕数
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16
//数组可能最大值，需要与toArray（）相关方法关联
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
//并发级别，遗留下来的，为兼容以前的版本
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
// 负载因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表转红黑树阀值,> 8 链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//树转链表阀值，小于等于6（tranfer时，lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量，<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo)）
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
// 2^15-1，help resize的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
// 32-16=16，sizeCtl中记录size大小的偏移量
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
// forwarding nodes的hash值
static final int MOVED     = -1;
// 树根节点的hash值
static final int TREEBIN   = -2;
// ReservationNode的hash值
static final int RESERVED  = -3;
// 可用处理器数量
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//存放node的数组
transient volatile Node<K,V>[] table;
/*控制标识符，用来控制table的初始化和扩容的操作，不同的值有不同的含义
 *当为负数时：-1代表正在初始化，-N代表有N-1个线程正在 进行扩容
 *当为0时：代表当时的table还没有被初始化
 *当为正数时：表示初始化或者下一次进行扩容的大小*/

基本属性定义了ConcurrentHashMap的一些边界以及操作时的一些控制，下面看一些内部的一些结构组成，这些是整个ConcurrentHashMap整个数据结构的核心。

Node

HashEntry == Node

Node是ConcurrentHashMap存储结构的基本单元，继承于HashMap中的Entry，用于存储数据，Node就是一个链表，但是只允许对数据进行查找，不允许进行修改;

TreeNode

TreeNode继承与Node，但是数据结构换成了二叉树结构，它是红黑树的数据的存储结构，用于红黑树中存储数据，当链表的节点数大于8时会转换成红黑树的结构，他就是通过TreeNode作为存储结构代替Node来转换成黑红树。源代码如下

TreeBin

TreeBin从字面含义中可以理解为存储树形结构的容器，而树形结构就是指TreeNode，所以TreeBin就是封装TreeNode的容器，它提供转换黑红树的一些条件和锁的控制。

现在通过一个简单的例子以debug的视角看看ConcurrentHashMap的具体操作细节

public class TestConcurrentHashMap{   
    public static void main(String[] args){
        ConcurrentHashMap<String,String> map = new ConcurrentHashMap(); //初始化ConcurrentHashMap
        //新增个人信息
        map.put("id","1");
        map.put("name","andy");
        map.put("sex","男");
        //获取姓名
        String name = map.get("name");
        Assert.assertEquals(name,"andy");
        //计算大小
        int size = map.size();
        Assert.assertEquals(size,3);
    }
}

我们先通过new ConcurrentHashMap()来进行初始化

public ConcurrentHashMap() {
}

由上你会发现ConcurrentHashMap的初始化其实是一个空实现，并没有做任何事，这里后面会讲到，这也是和其他的集合类有区别的地方，初始化操作并不是在构造函数实现的，而是在put操作中实现，当然ConcurrentHashMap还提供了其他的构造函数，有指定容量大小或者指定负载因子，跟HashMap一样。

JDK1.8 —— put操作

在上面的例子中我们新增个人信息会调用put方法，我们来看下

public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode()); //两次hash，减少hash冲突，可以均匀分布
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) { //对这个table进行迭代
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        //这里就是上面构造方法没有进行初始化，在这里进行判断，为null就调用initTable进行初始化，属于懒汉模式初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//如果i位置没有数据，就直接无锁插入
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)//如果在进行扩容，则先进行扩容操作
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
            //如果以上条件都不满足，那就要进行加锁操作，也就是存在hash冲突，锁住链表或者红黑树的头结点
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) { //表示该节点是链表结构
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            //这里涉及到相同的key进行put就会覆盖原先的value
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {  //插入链表尾部
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树结构
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        //红黑树结构旋转插入
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) { //如果链表的长度大于8时就会进行红黑树的转换
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);//统计size，并且检查是否需要扩容
    return null;
}

这个put的过程很清晰，对当前的table进行无条件自循环直到put成功，可以分成以下六步流程来概述：

如果没有初始化就先调用initTable()方法来进行初始化过程
如果没有hash冲突就直接CAS插入
如果还在进行扩容操作就先进行扩容
如果存在hash冲突，就加锁来保证线程安全，这里有两种情况，一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入。
最后一个如果该链表的数量大于阈值8，就要先转换成黑红树的结构，break再一次进入循环，默认的链表大小，超过了这个值就会转换为红黑树;
如果添加成功就调用addCount()方法统计size，并且检查是否需要扩容。

put的流程你可以从中发现，他在并发处理中使用的是乐观锁，当有冲突的时候才进行并发处理。

JDK1.8 —— get操作

我们现在要回到开始的例子中，我们对个人信息进行了新增之后，我们要获取所新增的信息，使用 String name = map.get(“name”) 获取新增的 name 信息，现在我们依旧用debug的方式来分析下 ConcurrentHashMap 的获取方法： get()

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    int h = spread(key.hashCode()); //计算两次hash
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//读取首节点的Node元素
        if ((eh = e.hash) == h) { //如果该节点就是首节点就返回
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        //hash值为负值表示正在扩容，这个时候查的是ForwardingNode的find方法来定位到nextTable来
        //查找，查找到就返回
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        while ((e = e.next) != null) {//既不是首节点也不是ForwardingNode，那就往下遍历
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

ConcurrentHashMap 的 get 操作的流程很简单，也很清晰，可以分为三个步骤来描述

计算hash值，定位到该table索引位置，如果是首节点符合就返回
如果遇到扩容的时候，会调用标志正在扩容节点ForwardingNode的find方法，查找该节点，匹配就返回
以上都不符合的话，就往下遍历节点，匹配就返回，否则最后就返回null

追问3：ConcurrentHashMap 的 get 方法是否要加锁，为什么？

get 方法不需要加锁。因为 Node 的元素 value 和指针 next 是用 volatile 修饰的（可见性），在多线程环境下线程A修改节点的 value 或者新增节点的时候是对线程B可见的。

这也是它比其他并发集合比如 Hashtable、用 Collections.synchronizedMap()包装的 HashMap 效率高的原因之一。

面试题3：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。

追问1：那ConcurrentHashMap有哪些缺陷？

ConcurrentHashMap 是设计为非阻塞的。在更新时会局部锁住某部分数据，但不会把整个表都锁住。同步读取操作则是完全非阻塞的。

好处是：在保证合理的同步前提下，效率很高。
坏处是：严格来说读取操作不能保证反映最近的更新。例如线程A调用putAll写入大量数据，期间线程B调用get，则只能get到目前为止已经顺利插入的部分数据，而未必是最新的数据。

因此，若需要严格按照串行事务定需求的话，如转账、支付类业务还是使用HashTable。

集合框架下一篇（四）会继续沿着CocurrentHashMap深入讲解，包括CAS乐观锁原理、volatile、自旋锁等相关问题；

ConcurrentHashMap 不支持 key 或者 value 为 null 的原因？
Volatile 关键字干了那些事？Volatile的特性是什么？
不安全会导致哪些问题？如何解决？
有没有线程安全的并发容器？
ConcurrentHashMap并发度为啥好这么多？
CAS是啥？ABA是啥？场景有哪些，怎么解决？
自旋锁是什么？解决什么问题？
CAS性能很高，但是为什么jdk1.8之后还是会用Synchronized？
快速失败（fail-fast）是啥，应用场景有哪些？

目录CONTENT

Java岗大厂面试百日冲刺【Day19】—— 集合框架3

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Java岗大厂面试百日冲刺【Day19】—— 集合框架3

面试题1：先说一下大家为什么要选择ConcurrentHashMap？

面试题2：ConcurrentHashMap在JDK1.7、1.8中都有哪些优化？

追问1：JDK1.8为什么使用Synchronized来代替ReentrantLock？

追问2：讲讲ConcurrentHashMap的 get put 过程？

追问3：ConcurrentHashMap 的 get 方法是否要加锁，为什么？

面试题3：我们可以使用CocurrentHashMap来代替Hashtable吗？

追问1：那ConcurrentHashMap有哪些缺陷？

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