一.JDK1.7和1.8中HashMap的数据结构各是什么样的

?1.在jdk 1.7中hashMap的数据结构是数组+链表结构如下图

2.在jdk1.8中hashMao的数据结构是数组+链表+红黑树如下图

二.hashMap中关键常量有啥意义

//hashMap的默认大小默认是16 注意hashMap的长度必须是2的幂

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//负载因子
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//添加的时候 当链表长度大于等于8的时候 转换成红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//如果桶的大小小于6的时候 红黑树转换成链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//树的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

三.hashMap的容量为啥只能是2的幂次方？

因为在hashMap的length等于2的n次方的时候，才会有hash%length==hash&(length-1)；哈希算法的目的是为了加快哈希计算以及减少哈希冲突，所以此时&操作更合适，所以在length等于2的幂次方的时候，可以使用&操作加快操作且减少冲突，所以hashMap长度是2的幂次方

四:常见面试题

1.为什么负载因子是0.75？

2.hashMap核心方法get和push源码解析

 public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        //拿到key的hash值
        return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
    }

final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
        //非空判断
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
            if (first.hash == hash && // always check first node
                    //判断第一个元素是否是需要查询对数据
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            //下一个元素进行非空判断
            if ((e = first.next) != null) {
                //判断是否是树
                if (first instanceof TreeNode)
                    //通过树对getTreeNode的方式进行获取
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                do {
                    //非树结构 循环遍历链表 判断hash值相等且key相等
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

总结一下我们在通过get的方式进行获取值的时候先取第一个元素进行检查，然后对结构进行判断是树还是链表，如果是树通过树的方式进行遍历获取，如果是链表，循环遍历链表，判断的标准是hash相等且key相等

push方法源码解析

 public V put(K key, V value) {
        //对key进行hash运算
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            //如果数组为空 先扩容
            n = (tab = resize()).length;
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            //如果连标位置为空 则新增节点
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            Node<K,V> e; K k;
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                //如果key存在 则直接覆盖
                e = p;
            else if (p instanceof TreeNode)
                //如果是红黑树直接插入
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                //链表结构循环插入
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    //下个节点为空
                    if ((e = p.next) == null) {
                        //直接新增一个节点
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        //如果binCount大于8直接进行红黑树处理
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    //如果直接存在则直接覆盖
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        break;
                    p = e;
                }
            }
            //如果存在 则替换到以前的值 然后旧的值
            if (e != null) { // existing mapping for key
                V oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                    e.value = value;
                afterNodeAccess(e);
                return oldValue;
            }
        }
        ++modCount;
        //超过最大容量会扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

总结起来 put里面做了几个重要的事链表为空，先扩容，如果key存在直接覆盖，判断是否达到树的阀值，否则就循环插入

3.HashMap在JDK1.7和1.8的时候会出现死循环，原因是什么？

在JDK1.7中HashMap使用头插法来添加同一位置上的节点,但是在并发的情况下使用HashMap，在进行resize()扩容的过程中，链表可能会形成环状，当在读取HashMap元素的时候会出现死循环，CPU占用飙高，服务器崩溃的问题。

在jdk1.8的时候也会出现死循环的情况，是在链表转换为树的时候for循环一直无法跳出，导致死循环。
不止这些，经过多次测试，发现死循环还会在2239行出现,balanceInsertion这个方法是对树进行一个重新的平衡。