面试题：Java HashMap扩容时如何重新分配元素以及对性能优化的考虑

Question

当Java HashMap进行扩容时，元素是如何重新分布到新的桶数组中的？在这个过程中，HashMap的设计者做了哪些性能优化的考虑？如果在高并发场景下，HashMap的扩容机制可能会引发什么性能问题？

Answer 1

元素重新分布

1. 计算新位置：在Java中，HashMap扩容时，会创建一个新的更大的桶数组。对于原数组中的每个元素，会重新计算其在新数组中的位置。其计算方式是基于元素的哈希值和新数组的长度。
   • 假设原数组长度为oldCap，新数组长度为newCap（newCap = oldCap * 2）。原数组中某个元素的哈希值为hash，在原数组中的索引为index = hash & (oldCap - 1) ，在新数组中的索引为newIndex = hash & (newCap - 1)。
   • 由于newCap = oldCap * 2，所以newCap - 1比oldCap - 1多了一个高位1。这就导致hash & (newCap - 1)的结果要么与hash & (oldCap - 1)相同（当hash的新增高位为0时），要么比hash & (oldCap - 1)大oldCap（当hash的新增高位为1时）。
2. 链表或红黑树的迁移：如果桶中存储的是链表，会遍历链表，将每个节点重新计算位置后放入新数组对应位置。如果桶中存储的是红黑树，会将红黑树中的节点重新计算位置后，根据新位置分布到新数组的不同桶中，并且在合适的情况下（节点数量小于TREEIFY_THRESHOLD）可能会退化为链表。

性能优化考虑

1. 减少重新计算哈希值：利用hash & (newCap - 1)和hash & (oldCap - 1)的关系，使得大部分元素在扩容时不需要重新计算哈希值，仅通过新增高位的判断就能确定新位置，减少计算开销。
2. 空间和时间平衡：扩容时机的选择是一种平衡，扩容过早会导致空间浪费，扩容过晚则会使哈希冲突加剧影响性能。HashMap通过负载因子（默认0.75）来控制扩容时机，在空间和时间性能上达到较好的平衡。

高并发场景下的性能问题

1. 数据丢失或死循环：在多线程环境下，当多个线程同时进行扩容操作时，可能会出现数据丢失的情况。因为在扩容过程中涉及到链表的迁移，多线程操作可能导致链表结构被破坏，从而丢失数据。同时，在JDK 1.7及之前的版本中，还可能出现死循环问题。由于多线程下链表迁移操作的交织，可能会使链表形成环形结构，在后续访问链表时陷入死循环。
2. 竞争加剧：高并发场景下，多个线程同时访问和修改HashMap，尤其是在扩容时，会导致竞争加剧，从而降低系统的并发性能。例如，多个线程同时往新数组的同一个桶中添加元素，会频繁地进行锁竞争（如果没有合适的并发控制）。