面试题答案
一键面试1. HashMap扩容机制
- 扩容条件：当HashMap中的元素个数（size）达到容量（capacity）与负载因子（load factor，默认0.75）的乘积时，就会触发扩容。例如，初始容量为16，当元素个数达到16 * 0.75 = 12时，就会进行扩容。
- 扩容过程：扩容时，会创建一个新的更大的数组，新容量为原来的2倍。然后将旧数组中的所有元素重新计算哈希值并放入新数组中。这个过程比较耗时，因为需要重新计算哈希和移动元素。
2. ConcurrentHashMap扩容机制
- JDK 1.7：
- 分段锁机制：采用Segment数组和HashEntry数组实现，Segment继承自ReentrantLock。每个Segment管理一个HashEntry数组。
- 扩容方式：当某个Segment中的元素达到一定阈值时，只对该Segment进行扩容，而不是整个ConcurrentHashMap。这样可以减少扩容时的竞争，提高并发性能。
- JDK 1.8：
- 摒弃分段锁：采用Node数组 + 链表/红黑树结构，利用CAS和synchronized实现线程安全。
- 扩容方式：当元素个数达到容量的0.75倍时触发扩容。扩容时采用了transfer方法，将数据迁移到新的数组。在迁移过程中，会使用多个线程并行进行数据迁移，大大提高了扩容效率。
3. 扩容机制差异导致的性能表现不同
- 高并发读：
- HashMap：本身是非线程安全的，在高并发读场景下，如果没有外部同步机制，可能会出现数据不一致的问题。
- ConcurrentHashMap：无论是JDK 1.7还是1.8，都支持高并发读。在JDK 1.7中，读操作基本无锁（除了涉及到size计算等操作）；在JDK 1.8中，读操作通过volatile关键字保证可见性，性能较高。
- 高并发写：
- HashMap：非线程安全，高并发写时可能会出现数据覆盖等问题，性能也会因同步机制的添加而大幅下降。
- ConcurrentHashMap：JDK 1.7通过分段锁，不同Segment的写操作可以并发执行；JDK 1.8采用CAS和synchronized，在写操作时竞争更小，性能优于HashMap。
- 大量数据插入：
- HashMap：扩容时需要重新计算哈希和移动元素，在大量数据插入时，扩容开销较大，性能会受到影响。
- ConcurrentHashMap：JDK 1.8中在大量数据插入时，由于采用多线程并行扩容，相比HashMap单线程扩容，性能更优。
4. 根据业务场景选择合适的集合类
- 非并发场景：如果业务场景是非并发的，HashMap是一个很好的选择，因为它简单高效，没有线程安全带来的额外开销。
- 高并发读多写少：ConcurrentHashMap在这种场景下表现出色，特别是JDK 1.8版本，读操作几乎无锁，性能很高。
- 高并发写多读少：同样可以选择ConcurrentHashMap，JDK 1.8的优化使得写操作的竞争减小，性能较好。如果写操作频率极高且对数据一致性要求不是特别严格，还可以考虑使用CopyOnWriteArrayList（针对List场景）的思想来实现类似集合。
- 对数据一致性要求极高：在高并发场景下，如果对数据一致性要求极高，如银行转账等场景，需要在使用ConcurrentHashMap时结合其他同步机制来保证操作的原子性和一致性。