面试题：Java 8对HashMap扩容机制做了哪些优化及如何影响性能

Question

Java 8对HashMap的扩容机制进行了一些改进，详细说明这些改进点，包括链表转红黑树等相关机制与扩容的关系，以及这些优化如何从底层数据结构和操作逻辑上影响HashMap在不同场景下的性能表现。

Answer 1

Java 8 对 HashMap 扩容机制的改进

1. 链表转红黑树
   • 触发条件：当链表长度大于等于8且当前桶数组长度大于等于64时，链表会转换为红黑树。在扩容时，如果某个桶中的链表满足上述条件，也会进行转换。这一机制避免了链表过长导致查找时间复杂度退化为 O(n) 的问题，红黑树的查找时间复杂度为 O(log n)。
   • 与扩容关系：扩容时，对于转换为红黑树的桶，会根据新的容量重新计算节点的位置。红黑树节点会按照新的哈希值分布到新的桶数组中，可能会重新调整树结构以保持红黑树的性质。
2. 扩容时重新计算索引方式的优化
   • 改进前：在Java 8之前，扩容时需要重新计算每个元素的哈希值，并根据新的容量计算在新数组中的位置。这涉及到复杂的哈希运算和取模运算。
   • 改进后：Java 8 中，利用了哈希值与新容量的关系。由于扩容是2倍扩容，新容量是旧容量的2倍，所以只需判断原哈希值新增的那一位是0还是1，即可决定节点在新数组中的位置是原位置还是原位置 + 旧容量。这样大大减少了重新计算哈希值的开销，提升了扩容效率。
3. 多线程扩容安全性的考虑（虽未完全解决）
   • 改进前：在多线程环境下，旧版HashMap扩容可能会导致链表成环，进而在get操作时出现死循环。这是因为多线程同时操作链表的转移过程，导致链表结构混乱。
   • 改进后：Java 8 的HashMap虽然没有完全解决多线程扩容安全问题，但通过引入红黑树和优化扩容计算方式，一定程度上减少了出现问题的概率。不过，在多线程环境下，仍建议使用ConcurrentHashMap。

对不同场景下性能表现的影响

1. 大数据量插入场景
   • 底层数据结构角度：链表转红黑树机制避免了大量数据插入时链表过长的问题，使得桶内元素的查找和插入性能更加稳定。从 O(n) 优化为 O(log n)。
   • 操作逻辑角度：扩容时重新计算索引方式的优化，减少了插入过程中扩容的时间开销，使得大数据量插入时整体性能有所提升。
2. 查找场景
   • 底层数据结构角度：红黑树结构的引入，对于链表较长的桶，查找时间复杂度从 O(n) 变为 O(log n)，显著提升了查找性能。
   • 操作逻辑角度：扩容时对节点位置的快速定位优化，在扩容后查找节点时，能更快速地定位到新的位置，也间接提升了查找性能。
3. 多线程场景（虽非线程安全）
   • 底层数据结构角度：红黑树和优化的扩容机制在一定程度上减少了多线程操作时出现链表成环等严重问题的可能性，提升了多线程环境下使用的稳定性（但不保证线程安全）。
   • 操作逻辑角度：优化的扩容计算减少了多线程同时操作时由于复杂计算导致的数据竞争风险。