面试题：Java中HashMap与HashTable性能优化的底层实现及应用场景权衡

Question

深入探讨HashMap和HashTable在性能优化方面的底层实现细节，比如哈希算法、扩容机制等。同时说明在不同的应用场景下，如何根据性能需求在两者之间进行权衡选择，并举例说明。

Answer 1

1. 哈希算法

• HashMap：
  • 在JDK 1.8之前，HashMap使用hashCode()方法返回值直接参与哈希计算，通过(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)的方式进行扰动，让高位也参与到哈希计算，减少哈希冲突。
  • JDK 1.8及之后，采用(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)来计算哈希值，对空键单独处理，其余基本相同。这样做可以让哈希分布更均匀，减少哈希冲突概率。
• HashTable： 直接使用key.hashCode()的返回值作为哈希值，没有像HashMap那样的扰动处理，这使得在哈希分布上可能不如HashMap均匀，更容易产生哈希冲突。

2. 扩容机制

• HashMap：
  • 初始容量默认为16，负载因子默认为0.75。当size >= threshold（threshold = capacity * loadFactor）时进行扩容。
  • 扩容时，新容量为旧容量的2倍，即newCapacity = oldCapacity << 1。然后重新计算每个键值对在新数组中的位置。在JDK 1.8中，为了优化扩容性能，对于链表节点，如果在新容量下哈希值的高位不变，则节点位置不变，否则移动到新的位置。这种优化减少了重新计算哈希值和重新定位节点的开销。
• HashTable：
  • 初始容量默认为11，负载因子默认为0.75。当count >= threshold（count为已存储元素个数，threshold = capacity * loadFactor）时进行扩容。
  • 扩容时，新容量为旧容量的2倍加1，即newCapacity = oldCapacity * 2 + 1。同样需要重新计算每个键值对在新数组中的位置。与HashMap相比，扩容策略不同，且没有像HashMap JDK 1.8那样的优化机制，扩容开销相对较大。

3. 应用场景选择及举例

• HashMap：
  • 适用场景：适用于单线程环境下，对性能要求较高且允许键值为null的场景。因为它在哈希算法和扩容机制上有一定优化，性能较好。
  • 举例：在一个单线程的缓存系统中，用于存储缓存数据。由于单线程环境不存在线程安全问题，HashMap的性能优势可以充分发挥，提高缓存读写效率。
• HashTable：
  • 适用场景：适用于多线程环境下，对线程安全有严格要求，不允许键值为null的场景。虽然性能相对HashMap较差，但线程安全的特性使其适用于多线程并发访问的情况。
  • 举例：在一个多线程的银行转账系统中，用于记录账户信息等关键数据。由于涉及多线程并发操作，HashTable的线程安全机制可以保证数据的一致性和完整性，避免出现数据竞争问题。