1.JDK基础概念及目录结构
2.找15k的底底层java工作，技术要达到什么程度
3.JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！层源
4.要查看JDK底层代码的源码时候，按住ctrl键点类型就会到跳到JDK底层代码，解读这个功能在我的底底层Eclipse怎么没有呢？
5.java是如何调用native方法？hotspot源码分析必会技能
6.面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）
JDK基础概念及目录结构
探索Java开发基石：JDK概念与目录结构详解</ Java开发环境的基石就是Java Development Kit (JDK)，它不仅包含了Java编译器、层源html5源码网站调试工具和javadoc等实用工具，源码而且是解读将Java源代码编译为跨平台可执行字节码的关键。默认情况下，底底层JDK使用Hotspot VM进行解释执行，层源OpenJDK则是源码其开源版本，尽管在授权协议和源代码完整性方面与SUN/Oracle JDK有所不同，解读但都为Java编程提供了强大的底底层支持。 深入探讨JDK的层源内部结构，我们先来看一个典型的源码目录结构示例（以CentOS 7和JDK 1.8为例）：bin、COPYRIGHT、db、include、jre、lib、LICENSE、man、README和src.zip等文件夹，每一个都承载着特定的功能和职责。bin</: 这个目录犹如Java开发者的瑞士军刀，存储了Java工具（如java、javac和javadoc）以及关键的工具jar（如dt.jar和tools.jar），是日常开发中不可或缺的部分。
COPYRIGHT</: 保护着JDK的版权信息，提醒我们尊重和遵守版权法规。
db</: 包含Java数据库相关资源，但现代Java应用更多依赖于数据库驱动，而非这个目录。
include</: C语言头文件的天堂，如JNI（Java Native Interface）头文件JNI.h，用于Java与C/C++代码的网游加速源码交互。
lib</: 精华所在，Java类库的宝库，包含dt.jar和tools.jar，它们在CLASSPATH中占据重要位置，如rt.jar（核心类库，如java.lang, java.io, java.net, java.util）和平台特定库。
src.zip</: 提供Java类库源码，包括rt.jar关键部分和启动器源码，是深入理解Java源码的绝佳入口。
jre</: Java运行环境的核心，包含bin（如java[.exe]）、lib（rt.jar和动态链接库）以及针对不同架构的子目录，如amd（JVM库libjvm.so）。
dt.jar</：尽管在现代GUI开发中使用较少，但Swing包依然对Java图形界面设计至关重要。
tools.jar</：工具类库，包括编译器和文档生成器，如javac.exe和javadoc.exe，简化了开发者的工作流程。
CLASSPATH设置：$.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar，这个环境变量确保了IDE能正确引用JDK的类库。
对于IDE用户，如Mac上的IntelliJ IDEA，类库结构的洞察有助于理解代码执行的底层逻辑。它展示了代码是如何通过JDK的各个组件协同工作的。 最后，虽然我们已经掌握了JDK的基础，但Java世界的深奥远不止于此。深入阅读源代码，探究Java类库和JVM的工作原理，是提升编程技能和理解力的不二法门。找k的java工作，技术要达到什么程度
不一定全靠技术，我认为：第一人脉（有朋友给你内推），第二靠嘴（你得会巴巴），jar 源码 导入第三才是技术（你技术超级牛可以忽略前两点，知道很多底层，能把面试官说到佩服，你比面试官技术还深）。
K跟公司也有一定的关系，大单位可能注重你的基础知识（JDK源码底层实现），现在都是微服务分布式，redis等缓存技术，JVM，JMM问你原理什么的。不是很大的公司如果有朋友推荐你过去会好很多，有的单位可能就要一个能写增删改查的就行了哪里会给K（面试造飞机，工作拧螺丝）。
有一定自学能力，每个公司用的东西不一样面试的时候问的问题也不一样，你不可能用过所有的开源框架。你如果能在简历上或者面试中能体现出你的学习能力再好不过了。
先把自己会的东西理解了，比如面试时候经常问到hashmap初学者可能会说：它是一个以key-value形式存储数据的，不是线程安全的，允许null的键和值。有一定研究的人说出来的就比较底层一点：底层是数组+链表实现的 ，它是以key的hashcode计算得出数组下标所以他存取速度快，初始值是 当容量到达*0.大小的时候扩容，扩容涉及到重新计算存储位置所以很耗性能，如果知道要存多少数据，创建的时候设置好大小就可以避开这个问题，hashcode重复会得到相同的数组下标这就是为什么使用链表的原因，当链表的大小达到多少之后链表会转换为红黑树JDK1.8等等。。这就是不一样的地方，有一个自己学习研究的体现。
你也可以打着K的旗号去面试（也许过了呢），看看都问什么，回来在学呗，开奖app源码看看招聘的都什么要求。
JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！
一句话讲， HashMap底层数据结构，JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后，相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些？
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图：
如上图所示，put方法调用了putVal方法，之后主要脉络是：
如何计算hash值？
计算hash值的算法就在第一步，对key值进行hashCode()后，对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢？其实涉及了很多数学知识，简单的说就是尽可能让高和低位参与运算，可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少？
如上图所示，很明显第二步回调用resize方法，获取到默认容量为，这个在源码里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.，所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组，作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是，如何进行hash寻址的？
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单，就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算，这个操作和对hash取模很类似，只不过这样效率更高而已。hash寻址后，curaengine源码解析就得到了一个位置，可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后，你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩，看如下图：
当hash值计算一致，比如当hash值都是时，Key-Value对的Node节点还有一个next指针，会以单链表的形式，将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一：单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候，单链法会造成原理链接过长，导致HashMap性能下降，因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候，会自动转换为红黑树，自平衡的一种二叉树，有很多特点，比如区分红和黑节点等，具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是，hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图，核心脉络是四步，源码具体的就不粘出来了。当put一个之后，map的size达到扩容阈值，就会触发rehash。你可以看到如下具体思路：
情况1:如果数组位置只有一个值：使用新的容量进行rehash，即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表，根据 e.hash & oldCap == 0进行判断，结果为0的使用原位置，否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表，这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
情况3：如果数组位置有红黑树，根据split方法，同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计，如果个数小于6，将树的结果恢复为普通Node，否则使用index + oldCap，调整红黑树位置，这里不会和新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话，可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图，假设都出发了以上三种情况结果如下所示：
上面源码核心脉络，3个if主要是校验了一堆，没做什么事情，之后赋值了扩容因子，不传递使用默认值0.，扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。代码如下：
竟然不是大小*扩容因子？
n |= n >>> 1这句话，是在干什么？n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或，n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况，之前你应该学到了，如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子：假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=，那么计算过程应该如下：
n是int类型，java中一般是4个字节，位。所以的二进制： 。
最后n+1=，方法返回，赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。
为什么这么做呢？一句话，为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算，都是二进制的位运算，效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码，看看指定了map容量，第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold，这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组，之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化，第二个秘诀就是目标化。顾名思义，就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，给自己定了一个目标，每天5组，每次个俯卧撑，你看到自己胖的身形或者海报，很有刺激，结果开始前两天非常厉害，干劲十足，特别奥利给。但是第三天，你想到要个俯卧撑，你就不想起床，就算起来，可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大，要从微习惯开始，比如我媳妇从来没有做过俯卧撑，就让她每天从1个开始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一开始其实从习惯开始，先变成习惯，再开始慢慢加量。量太大养不成习惯，量小才能养成习惯。很容易做到才能养成，你想想是不是这个道理？
所以，坚持的第二个秘诀就是定一个目标，可以通过小量目标，养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记，不要多，我想超过你也会睡着了的.....
最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。
要查看JDK底层代码的时候，按住ctrl键点类型就会到跳到JDK底层代码，这个功能在我的Eclipse怎么没有呢？
是希望得到这种效果吧？如上示例，查看java.lang.String类的源码。
建议百度“Eclipse 反编译”。
（不能贴参考的链接，很可能被封回答，已经发私信）
java是如何调用native方法？hotspot源码分析必会技能
在深入研究JDK源码，如并发包和Thread相关部分时，往往会遇到native修饰的方法，它们隐藏在层层方法的底层。native方法的存在并非偶然，它是解决Java语言与操作系统直接交互的关键。Java作为高层语言，需要JVM作为桥梁，将Java指令转换为可以直接操作系统的C或C++代码，这就是native方法的用武之地。
JDK、JRE和JVM的关系是这样的：JDK包含JRE，其中的JVM负责执行Java代码并进行操作系统间的转换。在OpenJDK源码中，特别是hotspot实现的JVM中，能找到native方法的具体实现。JNI（Java Native Interface）技术用于模拟Java调用C或C++编写的native方法，确保跨平台的兼容性。
让我们通过实践来理解这个过程。首先，创建一个简单的Java类，通过javac编译，生成JavaCallC.class文件。然后使用javah命令生成JavaCallC.h头文件，这是C语言调用Java的关键部分，需要与Java代码中的native方法签名匹配。接着，编写C代码（Cclass.c），编译成动态链接库libJavaCallC.so，并将库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。
最后，执行JavaCallC命令，如果一切顺利，会看到"Java_JavaCallC_cMethod call succ"的输出，表明Java成功调用了native方法。在尝试过程中可能会遇到各种问题，但通过一步步的调试和学习，我们可以逐步掌握这个过程。
面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）
面试官可能会询问关于TreeSet（基于JDK1.8）的源码分析，实际上，TreeSet与HashSet类似，都利用了TreeMap底层的红黑树结构。主要特性包括：
1. TreeSet是基于TreeMap的NavigableSet实现，元素存储在TreeMap的key中，value为一个常量对象。
2. 不是直接基于TreeMap，而是NavigableMap，因为TreeMap本身就实现了这个接口。
3. 对于内存节省的疑问，TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的逻辑冲突。添加重复元素时，PRESENT确保了插入状态的区分。
4. 构造函数提供了多样化的选项，允许自定义比较器和排序器，基本继承自HashSet的特性。
5. 除了基本的增删操作，TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。
总结来说，TreeSet在排序上优于HashSet，但插入和查找操作由于树的结构会更复杂，不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序，HashSet是更好的选择。
感谢您的关注，关于TreeSet的源码解析就介绍到这里。