字节跳动面试题-HashMap底层原理与HashTable的区别

GeekLiHua

发布于 2025-01-21 14:55:27

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字节跳动面试题-HashMap底层原理与HashTable的区别

HashMap底层原理解析

1. HashMap的基本概念

HashMap是一个基于哈希表的实现，它允许null键和null值，并且是无序的。它工作的原理是通过将键映射到值来存储和检索数据。在HashMap内部，通过使用哈希函数将键映射到存储桶中。

2. HashMap的数据结构

HashMap的底层数据结构主要包括数组和链表（或红黑树）。每个数组元素称为桶（bucket），每个桶存储了一个链表或者树结构，用于解决哈希冲突。

3. 哈希冲突的解决

当不同的键经过哈希函数映射到相同的桶时，就会发生哈希冲突。HashMap使用链表或红黑树来解决哈希冲突。在Java 8中，当链表长度超过阈值（默认为8）时，链表会转换成红黑树，以提高检索效率。

4. HashMap的关键方法

HashMap主要提供了以下几个核心方法：

put(key, value): 将指定的键值对存储到HashMap中。
get(key): 根据键检索对应的值。
remove(key): 根据键移除对应的键值对。

5. Java中HashMap的实现

下面是一个简单的HashMap实现示例：

import java.util.HashMap;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个HashMap实例
        HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();

        // 添加键值对
        hashMap.put("apple", 10);
        hashMap.put("banana", 20);
        hashMap.put("orange", 30);

        // 根据键获取值
        int value = hashMap.get("apple");
        System.out.println("Value for key 'apple': " + value);

        // 删除键值对
        hashMap.remove("banana");

        // 打印HashMap的内容
        System.out.println("HashMap after removal: " + hashMap);
    }
}

6. HashMap的内部工作流程

当调用put(key, value)方法时，首先会计算键的哈希码。
根据哈希码计算桶的索引位置。
如果桶为空，则直接将键值对插入其中。
如果桶不为空，发生哈希冲突，则根据键的equals方法比较键的值：
- 如果存在相同的键，则更新对应的值。
- 如果不存在相同的键，则将键值对插入到链表的末尾或红黑树中。
当调用get(key)方法时，会根据键的哈希码找到对应的桶，然后在链表或者红黑树中进行查找。

HashMap与HashTable的区别

1. 线程安全性

HashMap是非线程安全的：HashMap不是同步的，即在多线程环境下不保证线程安全。
HashTable是线程安全的：HashTable是同步的，它的方法都是synchronized的，能够在多线程环境下保证线程安全。

2. 性能

HashMap通常比HashTable更快：由于HashTable的方法是同步的，因此在多线程环境下性能会受到影响。
HashMap更适合单线程环境：在单线程环境下，HashMap的性能通常比HashTable更好，因为它不需要处理同步的开销。

3. null键值对的处理

HashMap允许键和值为null：HashMap允许键和值为null，而HashTable不允许。
HashTable不支持null键值：当尝试将null键或值放入HashTable时，会抛出NullPointerException。

4. 迭代器

HashMap的迭代器是fail-fast的：如果在迭代期间修改了HashMap的结构（除了使用迭代器自身的remove方法），则会抛出ConcurrentModificationException。
HashTable的迭代器不是fail-fast的：HashTable的Enumeration不抛出ConcurrentModificationException，因为它的方法都是同步的。

下面是一个示例代码，演示了HashMap和HashTable的迭代器特性以及fail-fast机制的区别：

import java.util.HashMap;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;

public class IteratorExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个HashMap实例
        HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();
        hashMap.put("one", 1);
        hashMap.put("two", 2);
        hashMap.put("three", 3);

        // 创建一个Hashtable实例
        Hashtable<String, Integer> hashtable = new Hashtable<>();
        hashtable.put("one", 1);
        hashtable.put("two", 2);
        hashtable.put("three", 3);

        // 使用HashMap的迭代器遍历
        try {
            Iterator<Map.Entry<String, Integer>> hashMapIterator = hashMap.entrySet().iterator();
            while (hashMapIterator.hasNext()) {
                Map.Entry<String, Integer> entry = hashMapIterator.next();
                System.out.println("HashMap: " + entry.getKey() + " - " + entry.getValue());
                // 修改HashMap的结构，将会抛出ConcurrentModificationException
                hashMap.put("four", 4);
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("HashMap 迭代器 fail-fast 特性触发: " + e);
        }

        // 使用Hashtable的迭代器遍历
        Iterator<Map.Entry<String, Integer>> hashtableIterator = hashtable.entrySet().iterator();
        while (hashtableIterator.hasNext()) {
            Map.Entry<String, Integer> entry = hashtableIterator.next();
            System.out.println("Hashtable: " + entry.getKey() + " - " + entry.getValue());
            // 修改Hashtable的结构，不会抛出ConcurrentModificationException
            hashtable.put("four", 4);
        }
    }
}

当我使用HashMap的迭代器遍历时，当尝试在迭代期间修改HashMap的结构时，会抛出ConcurrentModificationException异常，这是由于HashMap的迭代器是fail-fast的特性导致的。
而当我使用Hashtable的迭代器遍历时，即使在迭代期间修改了Hashtable的结构，也不会抛出ConcurrentModificationException异常，这是因为Hashtable的迭代器不是fail-fast的特性。

5. 容量增长

HashMap的容量可以动态增长：HashMap允许根据需要动态调整容量，以保持加载因子（默认为0.75）以下。
HashTable的容量不会动态增长：HashTable的容量是固定的，当容量不足

import java.lang.reflect.Field;
import java.util.HashMap;
import java.util.Hashtable;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        // 创建一个HashMap实例
        HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();

        // 向HashMap中添加大量数据
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            hashMap.put("key" + i, i);
        }

        // 创建一个Hashtable实例
        Hashtable<String, Integer> hashtable = new Hashtable<>();

        // 向Hashtable中添加大量数据
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            hashtable.put("key" + i, i);
        }

        // 获取HashMap内部的容量信息
        Field tableField = HashMap.class.getDeclaredField("table");
        tableField.setAccessible(true);
        Object[] table = (Object[]) tableField.get(hashMap);

        // 输出HashMap和Hashtable的容量信息
        int hashMapCapacity = table == null ? 0 : table.length;
        System.out.println("HashMap的容量: " + hashMap.size() + ", 实际容量: " + hashMapCapacity);
        System.out.println("Hashtable的容量: " + hashtable.size() + ", 实际容量: " + hashtable.size());
    }
}

在上面的代码中，我创建了一个HashMap和一个Hashtable实例，并向它们分别添加了大量数据（10000条）。然后，我通过size()方法获取它们的大小，通过反射的方式获取它们的实际容量。

接下来，我解释一下代码中涉及到的重要概念：

HashMap的容量增长：在向HashMap中不断添加键值对的过程中，当达到一定的负载因子（默认为0.75）时，HashMap会自动进行容量增长。这是为了保持HashMap的性能，在保持负载因子以下的情况下，减少哈希冲突的概率，提高检索效率。HashMap会以大约两倍的速度增长容量，以便尽量减少重新哈希的次数。
Hashtable的固定容量：与HashMap不同，Hashtable的容量是固定的，不会动态增长。当添加新元素导致容量不足时，Hashtable会重新分配一个更大的存储空间，并将原有的键值对重新散列到新的存储空间中。这种方式效率较低，容易导致性能问题。

HashMap的应用场景

1. 缓存实现

HashMap可以用作缓存的实现，通过将键值对存储在HashMap中，可以快速地检索和访问缓存数据。例如，可以将最近访问的数据存储在HashMap中，以提高数据访问的速度。

HashMap<String, Object> cache = new HashMap<>();
// 将数据存储到缓存中
cache.put("key", data);
// 从缓存中获取数据
Object cachedData = cache.get("key");

2. 数据索引

在需要快速查找和检索数据的场景中，HashMap是一个理想的数据结构。例如，在文本搜索引擎中，可以使用HashMap来存储文档索引，以快速查找包含特定关键字的文档。

HashMap<String, List<Document>> index = new HashMap<>();
// 将关键字和对应的文档列表存储到索引中
index.put("keyword", documents);
// 根据关键字快速获取文档列表
List<Document> matchedDocuments = index.get("keyword");

3. 数据聚合与分组

在数据处理和分析领域，HashMap常常用于数据的聚合和分组。例如，在处理日志数据时，可以使用HashMap来按照不同的标签对数据进行分组统计。

HashMap<String, Integer> groupCounts = new HashMap<>();
// 遍历日志数据，按照不同的标签进行分组统计
for (LogEntry entry : logEntries) {
    String label = entry.getLabel();
    // 更新标签对应的计数
    groupCounts.put(label, groupCounts.getOrDefault(label, 0) + 1);
}

4. 缓存对象的快速检索

在对象关联性数据的管理中，HashMap可以用于快速检索对象。例如，在一个电子商务应用中，可以将商品ID映射到对应的商品对象，以便快速检索商品信息。

HashMap<String, Product> productMap = new HashMap<>();
// 将商品ID和对应的商品对象存储到HashMap中
productMap.put(product.getId(), product);
// 根据商品ID快速获取对应的商品对象
Product product = productMap.get(productId);

5. 缓存管理

HashMap还可以用于管理系统中的配置信息、用户会话等数据。通过将这些数据存储在HashMap中，可以方便地进行管理和访问。

演示了如何使用HashMap来管理系统中的配置信息和用户会话数据：

import java.util.HashMap;

public class CacheManager {
    // 创建一个HashMap实例用于存储配置信息
    private HashMap<String, String> configMap = new HashMap<>();

    // 创建一个HashMap实例用于存储用户会话数据
    private HashMap<String, UserSession> sessionMap = new HashMap<>();

    // 添加配置信息
    public void addConfig(String key, String value) {
        configMap.put(key, value);
    }

    // 获取配置信息
    public String getConfig(String key) {
        return configMap.get(key);
    }

    // 添加用户会话
    public void addUserSession(String sessionId, UserSession session) {
        sessionMap.put(sessionId, session);
    }

    // 获取用户会话
    public UserSession getUserSession(String sessionId) {
        return sessionMap.get(sessionId);
    }

    // 内部类，表示用户会话信息
    private static class UserSession {
        private String userId;
        private long lastAccessTime;

        public UserSession(String userId) {
            this.userId = userId;
            this.lastAccessTime = System.currentTimeMillis();
        }

        public String getUserId() {
            return userId;
        }

        public long getLastAccessTime() {
            return lastAccessTime;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        CacheManager cacheManager = new CacheManager();

        // 添加配置信息
        cacheManager.addConfig("server.url", "http://example.com");
        cacheManager.addConfig("server.port", "8080");

        // 获取配置信息并打印
        System.out.println("Server URL: " + cacheManager.getConfig("server.url"));
        System.out.println("Server Port: " + cacheManager.getConfig("server.port"));

        // 添加用户会话
        UserSession session1 = new UserSession("user123");
        cacheManager.addUserSession("session1", session1);

        // 获取用户会话并打印
        UserSession retrievedSession = cacheManager.getUserSession("session1");
        if (retrievedSession != null) {
            System.out.println("User ID: " + retrievedSession.getUserId());
            System.out.println("Last Access Time: " + retrievedSession.getLastAccessTime());
        }
    }
}

在这个示例代码中，我创建了一个 CacheManager 类，用于管理系统中的配置信息和用户会话数据。我使用了两个 HashMap 实例，一个用于存储配置信息 (configMap)，另一个用于存储用户会话数据 (sessionMap)。我提供了方法来添加和获取配置信息，以及添加和获取用户会话数据。此外，我使用了一个内部类 UserSession 来表示用户会话信息。

HashMap优化和实践

1. 初始容量和加载因子

在创建HashMap时，可以指定初始容量和加载因子。初始容量是HashMap最初的容量大小，加载因子是HashMap在容量自动增加之前可以达到的负载因子。

通常情况下，应该根据预期的存储量和负载因子选择初始容量和加载因子，以避免HashMap频繁的扩容操作。

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(16, 0.75f);

2. 使用泛型

在定义HashMap时，应该尽量使用泛型来指定键和值的类型，以避免在编译时或运行时出现类型不匹配的错误。

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();

3. 考虑键的哈希性能

在实现自定义对象作为HashMap的键时，应该重写hashCode()和equals()方法，以确保对象的哈希码和相等性能满足HashMap的要求。否则可能导致哈希冲突或不正确的数据检索。

4. 使用迭代器遍历

在遍历HashMap时，应该优先使用迭代器进行遍历，以确保在遍历过程中不会修改HashMap的结构，避免ConcurrentModificationException异常。

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iterator = map.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
    Map.Entry<String, Integer> entry = iterator.next();
    // 处理键值对
}

5. 合理选择数据结构

在需要并发访问的场景下，应该考虑使用ConcurrentHashMap代替HashMap，以确保线程安全性。ConcurrentHashMap是Java提供的线程安全的HashMap实现。

下面是一个简单的示例代码，演示了在并发访问场景下如何使用 ConcurrentHashMap 替代 HashMap，以确保线程安全性：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class ConcurrentExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 使用 HashMap 存储数据的场景
        Map<String, Integer> hashMap = new HashMap<>();

        // 使用 ConcurrentHashMap 存储数据的场景
        Map<String, Integer> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();

        // 创建并发访问的线程
        Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                    // 向 HashMap 中添加数据
                    hashMap.put("key" + i, i);
                    // 向 ConcurrentHashMap 中添加数据
                    concurrentHashMap.put("key" + i, i);
                }
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                for (int i = 0; i < 1000; i++) {
                    // 向 HashMap 中添加数据
                    hashMap.put("key" + i, i);
                    // 向 ConcurrentHashMap 中添加数据
                    concurrentHashMap.put("key" + i, i);
                }
            }
        });

        // 启动线程
        thread1.start();
        thread2.start();

        try {
            // 等待线程执行完毕
            thread1.join();
            thread2.join();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 输出 HashMap 和 ConcurrentHashMap 中的数据大小
        System.out.println("HashMap size: " + hashMap.size());
        System.out.println("ConcurrentHashMap size: " + concurrentHashMap.size());
    }
}

在这个示例代码中，我创建了一个 HashMap 和一个 ConcurrentHashMap 实例，分别用于存储数据。然后，我创建了两个线程，每个线程分别向 HashMap 和 ConcurrentHashMap 中添加数据。最后，我通过输出两个集合中的数据大小来比较它们。

由于 HashMap 不是线程安全的，因此在多线程环境下使用可能会导致数据不一致或其他异常。而 ConcurrentHashMap 是线程安全的，它通过细粒度的锁和分段锁来保证线程安全性，因此在多线程环境下使用更为安全和高效。

虽然使用了两个线程向 HashMap 和 ConcurrentHashMap 中添加数据，但由于 HashMap 不是线程安全的，因此可能会发生竞态条件（race condition）和不一致的情况。

当多个线程同时向 HashMap 中添加元素时，由于 HashMap 不提供同步机制，可能会出现以下情况之一：

线程1和线程2同时尝试往同一个桶中添加元素，由于没有加锁，它们可能同时读取到相同的桶，然后同时尝试修改桶中的链表或树结构，导致数据丢失或者结构混乱。
两个线程同时尝试修改 HashMap 的内部结构，比如扩容时，可能会导致其中一个线程的修改被覆盖或丢失。

这种情况在 ConcurrentHashMap 中是得到了有效的控制和处理的，因为它内部采用了分段锁机制，不同的段（Segment）拥有自己的锁，使得不同段的操作可以并发进行，从而提高了并发性能。

由于 HashMap 在并发访问时可能出现线程安全问题，所以可能会导致 HashMap 中的数据量看起来更大，因为可能有更多的元素没有被正确添加进去或被其他线程覆盖了，而 ConcurrentHashMap 在并发环境下更加安全，保证了数据的一致性和准确性。

当我启动了两个线程，每个线程向 HashMap 和 ConcurrentHashMap 中添加了1000个元素。然而，HashMap的size比ConcurrentHashMap要大。

这种差异可能是由于 HashMap 不是线程安全的，而 ConcurrentHashMap 是线程安全的。

在 HashMap 中，由于两个线程同时向 HashMap 中添加元素，可能会发生竞态条件（race condition）和不一致的情况。可能会出现以下情况之一：

由于线程之间竞争资源，可能会导致某些键值对被覆盖或丢失，但在某些情况下，它们可能仍然在HashMap中被计数。
在 HashMap 内部，如果发生扩容，那么在扩容期间可能会出现不一致的情况，导致某些键值对在扩容完成之前被计数，但又被重新处理。
可能由于 HashMap 的非线程安全性，在计算大小时可能存在一些并发问题。

而在 ConcurrentHashMap 中，由于其内部使用了线程安全的机制，因此在并发情况下添加元素时，不会出现竞态条件，且能够保证数据的一致性。

6. 避免频繁的扩容

频繁的扩容会影响HashMap的性能，因此在预估存储数据量时，应该合理选择初始容量和加载因子，以减少扩容操作的发生。比如以下代码：

import java.util.HashMap;

public class Main<K, V> extends HashMap<K, V> {
    // 重写size方法
    @Override
    public int size() {
        return super.size();
    }

    // 计算容量的方法
    public int capacity() {
        return (int) (size() / loadFactor()) + 1;
    }

    // 负载因子
    private float loadFactor() {
        return 0.75f; // 默认负载因子
    }

    public static void main(String[] args) {
        Main<String, Integer> customHashMap = new Main<>();
        customHashMap.put("One", 1);
        customHashMap.put("Two", 2);
        customHashMap.put("Three", 3);

        System.out.println("HashMap的大小: " + customHashMap.size());
        System.out.println("HashMap的容量: " + customHashMap.capacity());
    }
}

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原始发表：2024-02-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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