【烈日炎炎战后端】JAVA集合（1.8万字）

JAVA集合（18186字）

【HashMap问答】
- [1] HashMap是什么？
- [2] HashMap的底层是怎样的？
- [3] HashMap的树化及其链表化机制及其原因？
- [4] HashMap的扩容机制是怎样的？
- [5] 为什么HashMap初始容量是16？
- [6] 为什么HashMap加载因子（loadFactor）为0.75？
- [7] 为什么桶数组的长度是2^n
- [8] HashMap线程安全吗？为什么？
- [9] 关于HashMap的key值的数据类型不能为基础类型的原因？
- [10] 其他总结
【String】
- [1] String为什么设计成final的？
- [2] String 是不可变类为什么值可以修改？
- [3] 字符串拼接的方式有哪些？
- [4] String a = "a" + new String("b") 创建了几个对象？
- [5] String、StringBuilder、StringBuffer的区别？
1. 集合常用的有哪几种？
2. 集合里哪些是线程安全的？
3. list，set有什么区别？
4 HashMap， HashTable有什么区别？
5. ArrayList，LinkedList有什么区别？
6. HashSet，TreeSet是怎么保证元素唯一性的？
7. HashSet底层原理？
7. TreeMap底层原理？
8. LinkedHashMap 底层原理？

【HashMap问答】

图解 Java8 HashMap 常用方法源码

[1] HashMap是什么？

HashMap是map接口下常用的集合，它具有查询快，插入删除方便的优点。

[2] HashMap的底层是怎样的？

HashMap的底层是在JDK1.7的时候，是数组+链表；在JDK1.8的时候，底层是数组+链表+红黑树。

[3] HashMap的树化及其链表化机制及其原因？

一、链表树化的条件是：哈希桶数组的长度大于等于64且链表中节点的个数大于等于8，不满足哈希桶数组的长度大于等于64时执行扩容操作

1.链表长度大于8，官方源码如下：

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1sttreeifyBin(tab, hash);

2.当满足条件1以后调用treeifyBin方法转化红黑树。该方法中，数组如果长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY（64）就选择扩容，而不是转化为红黑树。

if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)resize();

原因：

通过复杂度分析，我们都知道，链表取元素是从头结点一直遍历到对应的结点，这个过程的复杂度是O(N) ，而红黑树基于二叉树的结构，查找元素的复杂度为O(logN) ，通过他们的曲线也可以看出来，数据越多红黑树查询次数越低，性能也就越高。所以，当元素个数过多时，用红黑树存储可以提高搜索的效率。

也可以通过泊松分布，我们应该在保证查询性能的情况下尽可能不要树化。冲突后的拉链长度和概率结果如下，可以看到第8个节点几率是滴7个节点的1/14。

0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006

既然红黑树的效率高，那怎么不一开始就用红黑树存储呢？

这其实是基于空间和时间平衡的考虑，JDK的源码里已经对这个问题做了解释：
* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
* use them only when bins contain enough nodes to warrant use
* (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
* removal or resizing) they are converted back to plain bins.
看注释里的前面四行就不难理解，单个 TreeNode 需要占用的空间大约是普通 Node 的两倍，所以只有当包含足够多的 Nodes 时才会转成 TreeNodes，这个足够多的标准就是由 TREEIFY_THRESHOLD 的值（默认值8）决定的。而当桶中节点数由于移除或者 resize (扩容) 变少后，红黑树会转变为普通的链表，这个阈值是 UNTREEIFY_THRESHOLD（默认值6）

树链表化的条件是：树中节点数小于等于6。

**原因：**主要是一个过渡，避免链表和红黑树之间频繁的转换。如果阈值是7的话，删除一个元素红黑树就必须退化为链表，增加一个元素就必须树化，来回不断的转换结构无疑会降低性能，所以阈值才不设置的那么临界。

[4] HashMap的扩容机制是怎样的？

HashMap初始容量是16。

HashMap会使用size记录当前数组的占用个数，当size大于扩容阈值threshold时，将会使用resize（）方法进行扩容操作，扩容增量是原容量的1倍（在put方法结束后就有这个函数）。

 if (++size > threshold)//特别注意，此处的size是指键值对的个数，而不是当前哈希表的长度resize();   //特别注意，此处的threshold=capacity*loadFactor，阀值=桶长*负载因子

**举个例子：**初始情况下，HashMap的初始容量（capacity）16，加载因子（loadFactor）为0.75，那么当前的扩容阀值（threshold）为16*0.75=12。当前键值对的个数（size）大于扩容阀值（threshold），扩容成原容量的2倍，即从16扩容到32、64、128 … 但是他不会无限制扩容下去，扩充阈值参数为Integer.MAX_VAULE=1 << 30; 。

[5] 为什么HashMap初始容量是16？

首先，length为2的整数次幂的话，h&(length-1)相当于对length取模，既保证了散列均匀，又提升了效率。

[6] 为什么HashMap加载因子（loadFactor）为0.75？

HashMap加载因子时真实数据和数组长度的比值。如果加载因子太小，就会造成过多的hash冲突，致使效率降低。太小，就会频繁扩容，浪费空间，降低效率。所以它不能太大也不能太小，为什么取（loadFactor）为0.75？与离散数学中的泊松分布有关。

加载因子过高，例如为1，虽然减少了空间开销，提高了空间利用率，hash冲突太多。但同时也增加了查询时间成本；

加载因子过低，例如0.5，虽然可以减少查询时间成本，但是空间利用率很低，同时提高了rehash操作的次数。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少rehash操作次数，所以，一般在使用HashMap时建议根据预估值设置初始容量，减少扩容操作。

什么是泊松分布？

泊松分布是统计学和概率学常见的离散概率分布，适用于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。

等号的左边，P 表示概率，N表示某种函数关系，t 表示时间，n 表示数量。等号的右边，λ 表示事件的频率。

在理想情况下，使用随机哈希码，在扩容阈值（加载因子）为0.75的情况下，节点出现在频率在Hash桶（表）中遵循参数平均为0.5的泊松分布。忽略方差，即X = λt，P(λt = k)，其中λt = 0.5的情况，按公式：

计算结果如上述的列表所示，当一个bin中的链表长度达到8个元素的时候，概率为0.00000006，几乎是一个不可能事件。所以我们可以知道，其实常数0.5是作为参数代入泊松分布来计算的，而加载因子0.75是作为一个条件，当HashMap长度为length/size ≥ 0.75时就扩容，在这个条件下，冲突后的拉链长度和概率结果为：

0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006
从上面的表中可以看到当桶中元素到达8个的时候，概率已经变得非常小，也就是说用0.75作为加载因子，每个碰撞位置的链表长度超过８个是几乎不可能的。

那么为什么不可以是0.8或者0.6呢？
HashMap中除了哈希算法之外，有两个参数影响了性能：初始容量和加载因子。初始容量是哈希表在创建时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动扩容之前可以达到多满的一种度量。

**在维基百科来描述加载因子：**对于开放定址法，加载因子是特别重要因素，应严格限制在0.7-0.8以下。超过0.8，查表时的CPU缓存不命中（cache missing）按照指数曲线上升。因此，一些采用开放定址法的hash库，如Java的系统库限制了加载因子为0.75，超过此值将resize散列表。

在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少扩容rehash操作次数，所以，一般在使用HashMap时建议根据预估值设置初始容量，以便减少扩容操作。

选择0.75作为默认的加载因子，完全是时间和空间成本上寻求的一种折衷选择。

[7] 为什么桶数组的长度是2^n

因为在计算元素该存放的位置的时候，用到的算法是将元素的hashcode与当前map长度-1进行与运算**(i=（n-1）&hash)**。如果map长度为2的幂次，那n-1的二进制一定为11111…的形式。这可以保证每一位参与有有意义的与运算，即可以把结果i控制在0~n-1之间。能够充分利用数组，有效减少哈希冲突。

[8] HashMap线程安全吗？为什么？

link，link
https://blog.csdn.net/swpu_ocean/article/details/88917958
https://blog.csdn.net/swpu_ocean/article/details/88917958

HashMap的线程不安全主要体现在下面两个方面：

在JDK1.7中，当并发执行扩容操作时会造成死链和数据丢失的情况。

在扩容时产生死链：。HashMap的线程不安全主要是发生在扩容函数中，即根源是在transfer函数。HashMap的扩容操作，重新定位每个桶的下标，并采用头插法将元素迁移到新数组中。头插法会将链表的顺序翻转，这也是形成死循环的关键点。假设两个线程同时进行resize, A->B 第一线程在处理过程中比较慢，第二个线程已经完成了倒序完成了B-A 那么就出现了循环，B->A->B.

**在扩容时数据丢失：**当多个线程同时进来，检测到总数量超过门限值的时候就会同时调用 resize 操作，各自生成新的数组并 rehash 后赋给该 map 底层的数组，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给该 map 底层，其他线程的均会丢失。

在JDK1.8中，在并发执行put操作时会发生数据覆盖的情况。

数据覆盖导致的数据丢失：在JDK1.7中，hashmap的链表采用了尾插法。如果有两个线程A和B，都进行插入数据，刚好这两条不同的数据经过哈希计算后得到的哈希码是一样的，且该位置还没有其他的数据。假设一种情况，线程A通过if判断，该位置没有哈希冲突，进入了if语句，还没有进行数据插入，这时候CPU就把资源让给了线程B，线程A停在了if语句里面，线程B判断该位置没有哈希冲突（线程A的数据还没插入），也进入了if语句，线程B执行完后，轮到线程A执行，现在线程A直接在该位置插入而不用再判断。这时候，你会发现线程A把线程B插入的数据给覆盖了。发生了线程不安全情况。本来在HashMap中，发生哈希冲突是可以用链表法或者红黑树来解决的，但是在多线程中，可能就直接给覆盖了。

[9] 关于HashMap的key值的数据类型不能为基础类型的原因？

HashMap是利用HashCode()来区别两个不同的对象。而HashCode()是本地方法，是用C或C++来实现的，即该方法是直接返回对象的内存地址。

 final Node<K,V>[] resize() {Node<K,V>[] oldTab = table;int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;int oldThr = threshold;int newCap, newThr = 0;if (oldCap > 0) {if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {threshold = Integer.MAX_VALUE;return oldTab;}else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)newThr = oldThr << 1; // double threshold}else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in thresholdnewCap = oldThr;else {               // zero initial threshold signifies using defaultsnewCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);}if (newThr == 0) {float ft = (float)newCap * loadFactor;newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);}threshold = newThr;@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];table = newTab;if (oldTab != null) {for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {Node<K,V> e;if ((e = oldTab[j]) != null) {oldTab[j] = null;if (e.next == null)newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;else if (e instanceof TreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);else { // preserve orderNode<K,V> loHead = null, loTail = null;Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;Node<K,V> next;do {next = e.next;if ((e.hash & oldCap) == 0) {if (loTail == null)loHead = e;elseloTail.next = e;loTail = e;}else {if (hiTail == null)hiHead = e;elsehiTail.next = e;hiTail = e;}} while ((e = next) != null);if (loTail != null) {loTail.next = null;newTab[j] = loHead;}if (hiTail != null) {hiTail.next = null;newTab[j + oldCap] = hiHead;}}}}}return newTab;}

[10] 其他总结

HashMap 有什么特点？

JDK8 之前底层实现是数组 + 链表，JDK8 改为数组 + 链表/红黑树，节点类型从Entry 变更为 Node。主要成员变量包括存储数据的 table 数组、元素数量 size、加载因子 loadFactor。

table 数组记录 HashMap 的数据，每个下标对应一条链表，所有哈希冲突的数据都会被存放到同一条链表，Node/Entry 节点包含四个成员变量：key、value、next 指针和 hash 值。

HashMap 中数据以键值对的形式存在，键对应的 hash 值用来计算数组下标，如果两个元素 key 的 hash 值一样，就会发生哈希冲突，被放到同一个链表上，为使查询效率尽可能高，键的 hash 值要尽可能分散。

HashMap 默认初始化容量为 16，扩容容量必须是 2 的幂次方、最大容量为 1<< 30 、默认加载因子为 0.75。

HashMap 相关方法的源码

JDK8 之前

hash：计算元素 key 的散列值

① 处理 String 类型时，调用 stringHash32 方法获取 hash 值。

② 处理其他类型数据时，提供一个相对于 HashMap 实例唯一不变的随机值 hashSeed 作为计算初始量。

③ 执行异或和无符号右移使 hash 值更加离散，减小哈希冲突概率。

indexFor：计算元素下标

将 hash 值和数组长度-1 进行与操作，保证结果不会超过 table 数组范围。

get：获取元素的 value 值

① 如果 key 为 null，调用 getForNullKey 方法，如果 size 为 0 表示链表为空，返回 null。如果 size 不为 0 说明存在链表，遍历 table[0] 链表，如果找到了 key 为 null 的节点则返回其 value，否则返回 null。

② 如果 key 为不为 null，调用 getEntry 方法，如果 size 为 0 表示链表为空，返回 null 值。如果 size 不为 0，首先计算 key 的 hash 值，然后遍历该链表的所有节点，如果节点的 key 和 hash 值都和要查找的元素相同则返回其 Entry 节点。

③ 如果找到了对应的 Entry 节点，调用 getValue 方法获取其 value 并返回，否则返回 null。

put：添加元素

① 如果 key 为 null，直接存入 table[0]。

② 如果 key 不为 null，计算 key 的 hash 值。

③ 调用 indexFor 计算元素存放的下标 i。

④ 遍历 table[i] 对应的链表，如果 key 已存在，就更新 value 然后返回旧 value。

⑤ 如果 key 不存在，将 modCount 值加 1，使用 addEntry 方法增加一个节点并返回 null。

resize：扩容数组

① 如果当前容量达到了最大容量，将阈值设置为 Integer 最大值，之后扩容不再触发。

② 否则计算新的容量，将阈值设为 newCapacity x loadFactor 和 最大容量 + 1 的较小值。

③ 创建一个容量为 newCapacity 的 Entry 数组，调用 transfer 方法将旧数组的元素转移到新数组。

transfer：转移元素

① 遍历旧数组的所有元素，调用 rehash 方法判断是否需要哈希重构，如果需要就重新计算元素 key 的 hash 值。

② 调用 indexFor 方法计算元素存放的下标 i，利用头插法将旧数组的元素转移到新数组。

JDK8

hash：计算元素 key 的散列值

如果 key 为 null 返回 0，否则就将 key 的 hashCode 方法返回值高低16位异或，让尽可能多的位参与运算，让结果的 0 和 1 分布更加均匀，降低哈希冲突概率。

put：添加元素

① 调用 putVal 方法添加元素。

② 如果 table 为空或长度为 0 就进行扩容，否则计算元素下标位置，不存在就调用 newNode 创建一个节点（node节点内存储的属性有hash，key，value，next）。

③ 如果存在且是链表，如果首节点和待插入元素的 hash 和 key 都一样，更新节点的 value。

④ 如果首节点是 TreeNode 类型，调用 putTreeVal 方法增加一个树节点，每一次都比较插入节点和当前节点的大小，待插入节点小就往左子树查找，否则往右子树查找，找到空位后执行两个方法：balanceInsert 方法，插入节点并调整平衡、moveRootToFront 方法，由于调整平衡后根节点可能变化，需要重置根节点。

⑤ 如果都不满足，遍历链表，根据 hash 和 key 判断是否重复，决定更新 value 还是新增节点。如果遍历到了链表末尾则添加节点，如果达到建树阈值 7，还需要调用 treeifyBin 把链表重构为红黑树。

⑥ 存放元素后将 modCount 加 1，如果 ++size > threshold ，调用 resize 扩容。

get ：获取元素的 value 值

① 调用 getNode 方法获取 Node 节点，如果不是 null 就返回其 value 值，否则返回 null。

② getNode 方法中如果数组不为空且存在元素，先比较第一个节点和要查找元素的 hash 和 key ，如果都相同则直接返回。

③ 如果第二个节点是 TreeNode 类型则调用 getTreeNode 方法进行查找，否则遍历链表根据 hash 和 key 查找，如果没有找到就返回 null。

resize：扩容数组

重新规划长度和阈值，如果长度发生了变化，部分数据节点也要重新排列。

重新规划长度

① 如果当前容量 oldCap > 0 且达到最大容量，将阈值设为 Integer 最大值，return 终止扩容。

② 如果未达到最大容量，当 oldCap << 1 不超过最大容量就扩大为 2 倍。

③ 如果都不满足且当前扩容阈值 oldThr > 0，使用当前扩容阈值作为新容量。

④ 否则将新容量置为默认初始容量 16，新扩容阈值置为 12。

重新排列数据节点

① 如果节点为 null 不进行处理。

② 如果节点不为 null 且没有next节点，那么通过节点的 hash 值和 新容量-1 进行与运算计算下标存入新的 table 数组。

③ 如果节点为 TreeNode 类型，调用 split 方法处理，如果节点数 hc 达到6 会调用 untreeify 方法转回链表。

④ 如果是链表节点，需要将链表拆分为 hash 值超出旧容量的链表和未超出容量的链表。对于hash & oldCap == 0 的部分不需要做处理，否则需要放到新的下标位置上，新下标 = 旧下标 + 旧容量。

Q3：HashMap 为什么线程不安全？

JDK7 存在死循环和数据丢失问题。

数据丢失：

并发赋值被覆盖： 在 createEntry 方法中，新添加的元素直接放在头部，使元素之后可以被更快访问，但如果两个线程同时执行到此处，会导致其中一个线程的赋值被覆盖。
已遍历区间新增元素丢失： 当某个线程在 transfer 方法迁移时，其他线程新增的元素可能落在已遍历过的哈希槽上。遍历完成后，table 数组引用指向了 newTable，新增元素丢失。
新表被覆盖： 如果 resize 完成，执行了 table = newTable，则后续元素就可以在新表上进行插入。但如果多线程同时 resize ，每个线程都会 new 一个数组，这是线程内的局部对象，线程之间不可见。迁移完成后resize 的线程会赋值给 table 线程共享变量，可能会覆盖其他线程的操作，在新表中插入的对象都会被丢弃。

死循环： 扩容时 resize 调用 transfer 使用头插法迁移元素，虽然 newTable 是局部变量，但原先 table 中的 Entry 链表是共享的，问题根源是 Entry 的 next 指针并发修改，某线程还没有将 table 设为 newTable 时用完了 CPU 时间片，导致数据丢失或死循环。

JDK8 在 resize 方法中完成扩容，并改用尾插法，不会产生死循环，但并发下仍可能丢失数据。可用 ConcurrentHashMap 或 Collections.synchronizedMap 包装成同步集合。

【String】

[1] String为什么设计成final的？

String 类和其存储数据的成员变量 value 字节数组都是 final 修饰的，final 修饰类则此类不可被继承，修饰数组则数组不可变。这是为了保证它的线程安全。

[2] String 是不可变类为什么值可以修改？

对一个 String 对象的任何修改实际上都是创建一个新 String 对象，再引用该对象。只是修改 String 变量引用的对象，没有修改原 String 对象的内容。

[3] 字符串拼接的方式有哪些？

直接用 + ，底层用 StringBuilder 实现。只适用小数量，如果在循环中使用 + 拼接，相当于不断创建新的 StringBuilder 对象再转换成 String 对象，效率极差。
使用 String 的 concat 方法，该方法中使用 Arrays.copyOf 创建一个新的字符数组 buf 并将当前字符串 value 数组的值拷贝到 buf 中，buf 长度 = 当前字符串长度 + 拼接字符串长度。之后调用 getChars 方法使用 System.arraycopy 将拼接字符串的值也拷贝到 buf 数组，最后用 buf 作为构造参数 new 一个新的 String 对象返回。效率稍高于直接使用 +。
使用 StringBuilder 或 StringBuffer，两者的 append 方法都继承自 AbstractStringBuilder，该方法首先使用 Arrays.copyOf 确定新的字符数组容量，再调用 getChars 方法使用 System.arraycopy 将新的值追加到数组中。StringBuilder 是 JDK5 引入的，效率高但线程不安全。StringBuffer 使用 synchronized 保证线程安全。

[4] String a = “a” + new String(“b”) 创建了几个对象？

常量和常量拼接仍是常量，结果在常量池，只要有变量参与拼接结果就是变量，存在堆。

使用字面量时只创建一个常量池中的常量，使用 new 时如果常量池中没有该值就会在常量池中新创建，再在堆中创建一个对象引用常量池中常量。因此 String a = "a" + new String("b") 会创建四个对象，常量池中的 a 和 b，堆中的 b 和堆中的 ab。

[5] String、StringBuilder、StringBuffer的区别？

String：不可变，故线程不安全

StringBuilder：可变，线程不安全

StringBuffer：可变，内部使用 synchronized 进行同步，线程安全

1. 集合常用的有哪几种？

从map，list，set三大接口下分类别回答

map接口下的：

HashMap(首先想起最常用的hashmap，无序，线程不安全，底层是数组加链表加红黑树)，
HashTable(然后想起线程安全的hashtable)，
HashTree(然后想起有序的hashtree，底层是红黑树)，
LinkedHashMap(然后想起有序的hashtree，底层是红黑树)，
ConcurrentHashMap(然后想起有序的hashtree，底层是双向链表加数组加链表加红黑树，线程安全)

ConcurrentHashMap结合了HashMap和Hashtable二者的优势

List接口下的：

ArrayList(底层为数组的arraylist，线程不安全)，
LinkedList(底层为链表的的LinkedList，线程不安全)，
Stack（常用的栈，继承自Vector，底层是通过数组实现的，线程安全）
Vector（底层是通过数组实现的，线程安全）

Set接口下的：
1. HashSet(HashSet底层使用了Hash表实现)，
2. TreeSet(TreeSet底层使用了红黑树来实现)，
3. LinkedHashSet( LinkedHashSet是具有可预知迭代顺序的Set接口的哈希表和链接列表实现)

2. 集合里哪些是线程安全的？

vector（syn锁）， stack（syn锁）， hashtable（syn锁），ConcurrentHashMap（segment分段锁或者细粒度锁）。

3. list，set有什么区别？

最主要的区别，list包含重复元素，set不包含重复元素。

4 HashMap， HashTable有什么区别？

跟HashMap相比Hashtable是线程安全的，适合在多线程的情况下使用，但是他在对数据操作的时候都会上synchronzied锁，所以效率比较低下。

Hashtable 是不允许键或值为 null 的，HashMap 的键值则都可以为 null。这是因为Hashtable使用的是安全失败机制（fail-safe），这种机制会使你此次读到的数据不一定是最新的数据。如果你使用null值，就会使得其无法判断对应的key是不存在还是为空，因为你无法再调用一次contain(key）来对key是否存在进行判断，ConcurrentHashMap同理。
实现方式不同：Hashtable 继承了 Dictionary类，而 HashMap 继承的是 AbstractMap 类。Dictionary 是 JDK 1.0 添加的，貌似没人用过这个，我也没用过。
初始化容量不同：HashMap 的初始容量为：16，Hashtable 初始容量为：11，两者的负载因子默认都是：0.75。
扩容机制不同：当现有容量大于总容量 * 负载因子时，HashMap 扩容规则为当前容量翻倍，Hashtable 扩容规则为当前容量翻倍 + 1。
迭代器不同：HashMap 中的 Iterator 迭代器是 fail-fast 的，而 Hashtable 的 Enumerator 不是 fail-fast 的。
所以，当其他线程改变了HashMap 的结构，如：增加、删除元素，将会抛出ConcurrentModificationException 异常，而 Hashtable 则不会。

fail-fast是啥？

**快速失败（fail—fast）**是java集合中的一种机制，在用迭代器遍历一个集合对象时，如果遍历过程中对集合对象的内容进行了修改（增加、删除、修改），则会抛出Concurrent Modification Exception。

他的原理是啥？

迭代器在遍历时直接访问集合中的内容，并且在遍历过程中使用一个 modCount 变量。集合在被遍历期间如果内容发生变化，就会改变modCount的值。每当迭代器使用hashNext()/next()遍历下一个元素之前，都会检测modCount变量是否为expectedmodCount值，是的话就返回遍历；否则抛出异常，终止遍历。

Tip：这里异常的抛出条件是检测到 modCount！=expectedmodCount 这个条件。如果集合发生变化时修改modCount值刚好又设置为了expectedmodCount值，则异常不会抛出。

因此，不能依赖于这个异常是否抛出而进行并发操作的编程，这个异常只建议用于检测并发修改的bug。

说说他的场景？

java.util包下的集合类都是快速失败的，不能在多线程下发生并发修改（迭代过程中被修改）算是一种安全机制吧。

5. ArrayList，LinkedList有什么区别？

ArrayList底层是数组，方便查找，不方便增加删除元素。LinkedList底层是链表，方便增删，但是查找不方便。

从名字可以推想出底层
从底层可以推想出其特点

Q1: 说一说 ArrayList

ArrayList 是容量可变的非线程安全列表，使用数组实现，集合扩容时会创建更大的数组，把原有数组复制到新数组。支持对元素的快速随机访问，但插入与删除速度很慢。ArrayList 实现了 RandomAcess 标记接口，如果一个类实现了该接口，那么表示使用索引遍历比迭代器更快。

elementData是 ArrayList 的数据域，被 transient 修饰，序列化时会调用 writeObject 写入流，反序列化时调用 readObject 重新赋值到新对象的 elementData。原因是 elementData 容量通常大于实际存储元素的数量，所以只需发送真正有实际值的数组元素。

size 是当前实际大小，elementData 大小大于等于 size。

**modCount **记录了 ArrayList 结构性变化的次数，继承自 AbstractList。所有涉及结构变化的方法都会增加该值。expectedModCount 是迭代器初始化时记录的 modCount 值，每次访问新元素时都会检查 modCount 和 expectedModCount 是否相等，不相等就会抛出异常。这种机制叫做 fail-fast，所有集合类都有这种机制。

Q2：说一说 LinkedList

LinkedList 本质是双向链表，与 ArrayList 相比插入和删除速度更快，但随机访问元素很慢。除继承 AbstractList 外还实现了 Deque 接口，这个接口具有队列和栈的性质。成员变量被 transient 修饰，原理和 ArrayList 类似。

LinkedList 包含三个重要的成员：size、first 和 last。size 是双向链表中节点的个数，first 和 last 分别指向首尾节点的引用。

LinkedList 的优点在于可以将零散的内存单元通过附加引用的方式关联起来，形成按链路顺序查找的线性结构，内存利用率较高。

6. HashSet，TreeSet是怎么保证元素唯一性的？

HashSet利用的是hashmap中的key不能唯一的原则。通过判断元素的hashCode值是否相同。如果相同，还会继续判断元素的equals方法，是否为true。
TreeSet底层保证元素唯一性是通过Comparable或者Comparator接口实现。

7. HashSet底层原理？

1. add(Object obj)方法：用于向Set集合中添加元素，添加成功返回true，否则返回false。

    public boolean add(E e) {//map中put方法，如果添加成功返回null，添加失败返回oldValue（旧值）。return map.put(e, PRESENT)==null;}

在add方法中，实际上是HashMap对象在调用put方法，而在put方法中其实把我们在add方法中传入的元素赋给了HashMap对象中的key，而对于HashMap对象key不能重复，因此add方法无法添加重复的对象。

public V put(K key, V value) {return putVal(hash(key), key, value, false, true);}
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)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)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 1sttreeifyBin(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 keyV oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)e.value = value;afterNodeAccess(e);return oldValue;}}++modCount;if (++size > threshold)resize();afterNodeInsertion(evict);return null;}

2. iterator()：返回在此Set中的元素上进行迭代的迭代器。

    public Iterator<E> iterator() {return map.keySet().iterator();}

3. hashset为什么没有put方法

因为它不能重复，你不能保证你不会存入相同的数据，那么当放入两个相同的数据时，顺序就乱了，所以无法通过下标索引，如果你想判断内部是否有元素时，可以用contains方法。

    public boolean contains(Object o) {return map.containsKey(o);}

7. TreeMap底层原理？

1.TreeMap实现了SortedMap接口，保证了有序性。默认的排序是根据key值进行升序排序，也可以重写comparator方法来根据value进行排序具体取决于使用的构造方法。不允许有null值null键。TreeMap是线程不安全的。

2. TreeMap基于红黑树（Red-Black tree）实现。TreeMap的基本操作 containsKey、get、put 和 remove 的时间复杂度是 log(n) 。

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) {int mapSize = map.size();if (size==0 && mapSize!=0 && map instanceof SortedMap) {Comparator<?> c = ((SortedMap<?,?>)map).comparator();if (c == comparator || (c != null && c.equals(comparator))) {++modCount;try {buildFromSorted(mapSize, map.entrySet().iterator(),null, null);} catch (java.io.IOException cannotHappen) {} catch (ClassNotFoundException cannotHappen) {}return;}}super.putAll(map);}

8. LinkedHashMap 底层原理？

https://www.cnblogs.com/xiaowangbangzhu/p/10445574.html

针对LinkedHashMap 的总结有一下几点

1.LinkedHashMap 继承自 HashMap，所以它的底层仍然是基于拉链式散列结构。该结构由数组和链表+红黑树 在此基础上LinkedHashMap 增加了一条双向链表，保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。

2. 在实现上，LinkedHashMap 很多方法直接继承自 HashMap（比如put remove方法就是直接用的父类的），仅为维护双向链表覆写了部分方法（get（）方法是重写的）。

3.LinkedHashMap使用的键值对节点是Entity 他继承了hashMap 的Node,并新增了两个引用，分别是 before 和 after。这两个引用的用途不难理解，也就是用于维护双向链表.

4.链表的建立过程是在插入键值对节点时开始的，初始情况下，让 LinkedHashMap 的 head 和 tail 引用同时指向新节点，链表就算建立起来了。随后不断有新节点插入，通过将新节点接在 tail 引用指向节点的后面，即可实现链表的更新

5.LinkedHashMap 允许使用null值和null键， 线程是不安全的，虽然底层使用了双线链表，但是增删相快了。因为他底层的Entity 保留了hashMap node 的next 属性。

6.如何实现迭代有序？

重新定义了数组中保存的元素Entry（继承于HashMap.node)，该Entry除了保存当前对象的引用外，还保存了其上一个元素before和下一个元素after的引用，从而在哈希表的基础上又构成了双向链接列表。仍然保留next属性，所以既可像HashMap一样快速查找，

用next获取该链表下一个Entry，也可以通过双向链接，通过after完成所有数据的有序迭代.

7.竟然inkHashMap 的put 方法是直接调用父类hashMap的，但在 HashMap 中，put 方法插入的是 HashMap 内部类 Node 类型的节点，该类型的节点并不具备与 LinkedHashMap 内部类 Entry 及其子类型节点组成链表的能力。那么，LinkedHashMap 是怎样建立链表的呢？

虽然linkHashMap 调用的是hashMap中的put 方法，但是linkHashMap 重写了，了一部分方法，其中就有

newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e)
linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p)

这两个方法就是第一个方法就是新建一个 linkHasnMap 的Entity 方法，而 linkNodeLast 方法就是为了把Entity 接在链表的尾部。

8.链表节点的删除过程

与插入操作一样，LinkedHashMap 删除操作相关的代码也是直接用父类的实现，但是LinkHashMap 重写了removeNode()方法 afterNodeRemoval（）方法，该removeNode方法在hashMap 删除的基础上有调用了afterNodeRemoval 回调方法。完成删除。

删除的过程并不复杂，上面这么多代码其实就做了三件事：

根据 hash 定位到桶位置
遍历链表或调用红黑树相关的删除方法
从 LinkedHashMap 维护的双链表中移除要删除的节点