HashMap和ConcurrentHashMap的底层实现原理是什么？

HashMap和ConcurrentHashMap的底层实现原理如下：

1. HashMap的底层实现原理[^1]：
- HashMap是基于散列算法实现的，它使用键的哈希值来确定键值对的存储位置。
- HashMap内部维护了一个数组，称为哈希表，用于存储键值对。
- 当插入一个键值对时，HashMap会根据键的哈希值计算出在数组中的索引位置，并将键值对存储在该位置。
- 如果多个键的哈希值相同，称为哈希冲突，HashMap使用链表来解决冲突，即在同一个索引位置上，使用链表存储多个键值对。
- 当进行查找或删除操作时，HashMap会根据键的哈希值找到对应的索引位置，并在链表中进行遍历查找或删除。

2. ConcurrentHashMap的底层实现原理：
- ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本，它在HashMap的基础上提供了并发安全的实现。
- ConcurrentHashMap的底层数据结构也是数组，每个数组元素是一个链表或红黑树。
- ConcurrentHashMap使用分段锁（Segment）来实现并发安全，将整个哈希表分成多个段，每个段都有自己的锁。
- 当进行插入、删除或查找操作时，只需要锁住对应的段，而不是整个哈希表，从而提高了并发性能。
- ConcurrentHashMap还使用了CAS（Compare and Swap）操作来保证线程安全，通过原子操作来更新数据，避免了锁的竞争。

相关问题

HashMap 底层实现原理是什么？JDK8 做了哪些优化？

### 回答1：
HashMap 是一种哈希表实现的映射。它存储键值对，允许用户快速查找特定键对应的值。

HashMap 底层是通过数组和链表实现的。它将键哈希成一个整数，然后将键值对存储在数组中的对应位置。如果多个键值对映射到了同一个数组位置，它们就会按照链表的形式连接起来。

在 JDK8 中，HashMap 做了以下优化：

1. 当链表长度大于某个阈值（默认为 8）时，会自动转换为红黑树。这样可以使查询的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。

2. 当哈希表中的实际大小（键值对数量）超过哈希表数组的大小时，会自动将哈希表数组的大小增加一倍。这样可以减少碰撞的次数，提高查询效率。

3. 引入了“红色哈希码”（fusing hash code）技术，可以通过一个状态位来标识一个节点是否被搬迁过。这样可以在查询时避免对节点的额外访问，提高查询效率。

### 回答2：
HashMap 是基于哈希表实现的键值对存储结构。它使用键的哈希值来确定元素在数组中的位置，从而加快元素的查找和插入操作的速度。具体的实现原理如下：

1. 初始化一个具有固定长度的数组，称为哈希表。数组中的每个位置称为桶。
2. 将插入的键通过哈希函数转换为一个索引值，并将键值对存储在对应的桶中。
3. 如果两个不同的键通过哈希函数得到的索引值相同，就发生了哈希冲突。为了解决冲突，HashMap 使用链表或红黑树等数据结构来存储相同索引位置的键值对。
4. 在进行查找时，首先通过哈希函数找到对应的桶，然后在链表或红黑树中进行线性查找或二分查找。

在 JDK8 中，HashMap 进行了一些优化来提高性能和减少内存使用：

1. 红黑树优化：当某个桶中的链表长度超过一定阈值（默认为8），链表会转换为红黑树，以加快查找操作的速度。
2. 扩容优化：当 HashMap 中的元素数量超过某个阈值（默认为数组长度的 0.75 倍），会触发扩容操作。JDK8 中扩容时引入了红黑树，当链表长度较长时，会优先考虑使用红黑树，而不是扩容。
3. 尾插法：在链表中插入新元素时，JDK8 采用了尾插法，减少了头插法所带来的频繁的内存位置变更。
4. 哈希碰撞的处理：在计算哈希值时，通过位与运算代替了取模运算，提高了性能。
5. 使用数组 + 链表 + 红黑树的结构，使得在不同场景下都能获得较好的性能表现。

通过以上优化，JDK8 的 HashMap 在插入、查找和删除等操作上都有显著的性能提升，并且能够更好地处理哈希冲突，提高了存储和查找效率。

### 回答3：
HashMap 是基于哈希表数据结构的一种映射（键值对）存储结构。在 HashMap 内部，通过对键进行哈希计算，并将其映射到散列桶中，从而实现快速的数据定位和访问。

在 Java 8 中，HashMap 进行了一些优化，主要包括以下几个方面：

1. 红黑树优化：在 JDK 8 中，当某个散列桶中的链表长度超过阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，从而提高了链表过长时的查询效率。
2. 链表优化：在 JDK 8 中，当发生散列冲突时，新的元素会插入到链表的末尾，而不是链表的头部，减少了查询时间，提高了性能。
3. 扩容优化：JDK 8 中对 HashMap 的扩容机制进行了优化，使用了位运算代替了原来的取模运算，提高了扩容时的性能。
4. 并发安全性：在 JDK 8 中，引入了 ConcurrentHashMap，它是 HashMap 的线程安全版本，具备更好的并发性能。

总结起来，JDK 8 对 HashMap 做了链表长度超过阈值时的红黑树优化、链表插入位置优化、位运算扩容优化以及引入了线程安全的 ConcurrentHashMap。这些优化措施的引入，可以显著提高 HashMap 的性能和并发安全性。

ConcurrentHashMap的底层实现原理？

ConcurrentHashMap 是 Java 并发包中提供的一个并发哈希表实现，它比 Hashtable 和同步的 HashMap 更加高效，能够支持高并发的读写操作。

ConcurrentHashMap 的底层实现原理主要涉及到了两个重要的概念：分段锁和 CAS。

首先，ConcurrentHashMap 内部维护了多个 Segment（默认为 16 个），每个 Segment 都是一个独立的 Hash 表，它们之间相互独立，互不影响。每个 Segment 都包含了一个 HashEntry 数组，每个数组元素都是一个链表的头结点，每个链表则是一个 Hash 表内的所有键值对。

其次，在进行插入、删除、查找等操作时，ConcurrentHashMap 会先根据 key 的 hashcode 值找到对应的 Segment，然后再通过 CAS 操作对该 Segment 上的锁进行获取或释放。这样，多个线程可以同时对不同的 Segment 进行操作，从而实现了并发。

需要注意的是，ConcurrentHashMap 在进行扩容时，会将每个 Segment 中的链表拆分为两个链表，一个是原位置的链表，一个是新位置的链表。这样，旧位置的链表就可以在不影响读写操作的情况下逐步迁移到新位置，从而避免了扩容时的性能瓶颈。

总体来讲，ConcurrentHashMap 的底层实现采用了分段锁和 CAS 技术，可以有效地支持高并发的读写操作。