本文深入探讨了Java集合框架中的重要组件，包括ArrayList、LinkedList、HashMap等的数据结构及其实现原理。重点分析了RandomAccess接口的作用、ArrayList的扩容机制、transient关键字在序列化中的应用以及ConcurrentHashMap的高性能实现。
红色部分为实际使用中需要注意的地方
1.RandomAccess 这个空架子有何用（https://juejin.cn/post/6844903519066193927）
如果 List 子类实现了 RandomAccess 接口，那表示它能快速随机访问存储的元素， 这时候你想到的可能是数组， 通过下标 index 访问， 实现了该接口的 ArrayList 底层实现就是数组， 同样是通过下标访问， 只是我们需要用 get() 方法的形式 ， ArrayList 底层仍然是数组的访问形式。
同时你应该想到链表， LinkedList 底层实现是链表， LinkedList 没有实现 RandomAccess 接口，发现这一点就是突破问题的关键点。
数组支持随机访问， 查询速度快， 增删元素慢； 链表支持顺序访问， 查询速度慢， 增删元素快。所以对应的 ArrayList 查询速度快，LinkedList 查询速度慢， RandomAccess 这个标记接口就是标记能够随机访问元素的集合， 简单来说就是底层是数组实现的集合。
如ArrayList删除元素：需要调用 System.arraycopy() 将 index+1 后面的元素都复制到 index 位置上，该操作的时间复杂度为 O(N)，可以看到 ArrayList 删除元素的代价是非常高的。
为了提升性能，在遍历集合前，我们便可以通过 instanceof 做判断， 选择合适的集合遍历方式，当数据量很大时， 就能大大提升性能。
随机访问列表使用循环遍历，顺序访问列表使用迭代器遍历。
ArrayList通过for遍历比通过iterator遍历要稍快，LinkedList通过iterator遍历比通过for遍历要快。
Iterator<Integer> iterator = linkedList.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
iterator.next();
}所以说在我们的应用中，要考虑使用List接口的哪种实现类，可以更好更高效的满足实际场景需求。所以在这里通过实现RandomAccess接口来区分List的哪种实现类。
LinkedList 的get(index) 的源码是通过遍历获取的.如果通过普通的for遍历,然后再通过get(index)来获取对象,相当于每获取一个对象又遍历了一次.(源码分从头遍历或从尾部遍历)，,LinkedList的 get 方法
public E get(int index) {
checkElementIndex(index);
return node(index).item;
}
Node<E> node(int index) {
// assert isElementIndex(index);
if (index < (size >> 1)) {
Node<E> x = first;
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else {
Node<E> x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
}List底层实现如果是数组,则可以用for遍历并用get(index) ,并不影响性能,Arraylist的 get 方法：
public E get(int index) {
Objects.checkIndex(index, size);
checkForComodification();
return root.elementData(offset + index);
}
E elementData(int index) {
return (E) elementData[index];
}
//保存元素的数组 elementData 使用 transient 修饰，该关键字声明数组默认不会被序列化。
//ArrayList 基于数组实现，并且具有动态扩容特性，因此保存元素的数组不一定都会被使用，那么就没必要全部进行序列化。
transient Object[] elementData; 数组的内存实现---在内存中分配的是连续的空间.所以可以直接通过index获取
2.ArrayList的扩容
ArrayList数组的默认大小为 10
扩容操作需要调用 Arrays.copyOf() 把原数组整个复制到新数组中，这个操作代价很高，因此最好在创建 ArrayList 对象时就指定大概的容量大小，减少扩容操作的次数。
3.transient、序列化
Java序列化技术正是将对象转变成一串由二进制字节组成的数组，可以通过将二进制数据保存到磁盘或者传输网络，磁盘或者网络接收者可以在对象的属类的模板上来反序列化类的对象，达到对象持久化的目的。
我们都知道一个对象只要实现了Serilizable接口，这个对象就可以被序列化，java的这种序列化模式为开发者提供了很多便利，我们可以不必关系具体序列化的过程，只要这个类实现了Serilizable接口，这个类的所有属性和方法都会自动序列化。
如果一个类想被序列化，需要实现Serializable接口。否则将抛出NotSerializableException异常，这是因为，在序列化操作过程中会对类型进行检查，要求被序列化的类必须属于Enum、Array和Serializable类型其中的任何一种。
// remaining cases
if (obj instanceof String) {
writeString((String) obj, unshared);
} else if (cl.isArray()) {
writeArray(obj, desc, unshared);
} else if (obj instanceof Enum) {
writeEnum((Enum<?>) obj, desc, unshared);
} else if (obj instanceof Serializable) {
writeOrdinaryObject(obj, desc, unshared);
} else {
if (extendedDebugInfo) {
throw new NotSerializableException(
cl.getName() + "\n" + debugInfoStack.toString());
} else {
throw new NotSerializableException(cl.getName());
}
}被 transient 修饰的变量不能被序列化：然而在实际开发过程中，我们常常会遇到这样的问题，这个类的有些属性需要序列化，而其他属性不需要被序列化，打个比方，如果一个用户有一些敏感信息（如密码，银行卡号等），为了安全起见，不希望在网络操作（主要涉及到序列化操作，本地序列化缓存也适用）中被传输，这些信息对应的变量就可以加上transient关键字。换句话说，这个字段的生命周期仅存于调用者的内存中而不会写到磁盘里持久化。
总之，java 的transient关键字为我们提供了便利，你只需要实现Serilizable接口，将不需要序列化的属性前添加关键字transient，序列化对象的时候，这个属性就不会序列化到指定的目的地中。
更多序列化请参考：《关于Java序列化你应该知道的一切》这篇文章。https://mp.weixin.qq.com/s/wHmK1kKyne6gCkIxt0NERQ
1）一旦变量被transient修饰，变量将不再是对象持久化的一部分，该变量内容在序列化后无法获得访问。
2）transient关键字只能修饰变量，而不能修饰方法和类。注意，本地变量是不能被transient关键字修饰的。变量如果是用户自定义类变量，则该类需要实现Serializable接口。
3）被transient关键字修饰的变量不再能被序列化，一个静态变量不管是否被transient修饰，均不能被序列化。
第三点可能有些人很迷惑，因为发现在User类中的username字段前加上static关键字后，程序运行结果依然不变，即static类型的username也读出来为“Alexia”了，这不与第三点说的矛盾吗？实际上是这样的：第三点确实没错（一个静态变量不管是否被transient修饰，均不能被序列化），反序列化后类中static型变量username的值为当前JVM中对应static变量的值，这个值是JVM中的不是反序列化得出的。
在ArrayList中存储元素的变量用transient修饰，所以理论上ArrayList不能被序列化。但是在ArrayList中却可以，因为在ArrayList中重写了writeObject 这个方法，所以可以转化为文件流，可以被序列化。如果你重写了writeObject 和readObjec 这个两个方法，在实际序列化的时候，会利用反射最终调用到你重写的writeObject和readObject 来序列化。在writeObject中调用了s.defaultWriteObject()这个方法，这个方法是用来序列化那些没有transient的变量（transient 相当于一个区分的标识），但是那些加了transient的就需要自己来实现了。
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws java.io.IOException {
// Write out element count, and any hidden stuff
int expectedModCount = modCount;
//Write the non-static and non-transient fields of the current class to this stream. This may only be called from the writeObject method of the class being serialized.
//调用objectOutPutSteam.defaultWriteObject()方法时，系统默认的序列化过程会忽视使用了transient关键字修饰的字段。
s.defaultWriteObject();
// Write out size as capacity for behavioral compatibility with clone()
s.writeInt(size);
// Write out all elements in the proper order.
for (int i=0; i<size; i++) {
s.writeObject(elementData[i]);
}
if (modCount != expectedModCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
4.Externalizable
使用Externalizable接口进行序列化(默认是不序列化任何一个字段，与Serializble接口相反。同时调用无参构造器进行反序列化)
5.Fail-Fast
modCount和Java ConcurrentModificationException异常原因和解决方法（https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3933551.html）
modCount 用来记录 ArrayList 结构发生变化的次数。结构发生变化是指添加或者删除至少一个元素的所有操作，或者是调整内部数组的大小，仅仅只是设置元素的值不算结构发生变化。
在进行序列化或者迭代等操作时，需要比较操作前后 modCount 是否改变，如果改变了需要抛出 ConcurrentModificationException。代码参考上节序列化中的 writeObject() 方法。如：ArrayList 的 writeObject 方法中对 modCount 的使用。
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws java.io.IOException {
// Write out element count, and any hidden stuff
int expectedModCount = modCount;
s.defaultWriteObject();
// Write out size as capacity for behavioral compatibility with clone()
s.writeInt(size);
// Write out all elements in the proper order.
for (int i=0; i<size; i++) {
s.writeObject(elementData[i]);
}
if (modCount != expectedModCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}对Vector、ArrayList在迭代的时候如果同时对其进行修改就会抛出java.util.ConcurrentModificationException异常。
(1)单线程中的解决方案，使用 iterator对迭代的元素进行修改操作
//单线程中出现ConcurrentModificationException:
public class Test {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
list.add(2);
Iterator<Integer> iterator = list.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Integer integer = iterator.next();
if(integer==2)
//通过remove方法删除元素最终是调用的fastRemove()方法，在fastRemove()方法中，首先对modCount进行加1操作（因为对集合修改了一次）
//iterator的next()方法中的第一句：checkForComodification()
list.remove(integer);
}
}
}
//如果modCount不等于expectedModCount，则抛出ConcurrentModificationException异常。
final void checkForComodification() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
}
//单线程中出现ConcurrentModificationException的解决方法:
public class Test {
public static void main(String[] args) {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
list.add(2);
Iterator<Integer> iterator = list.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Integer integer = iterator.next();
if(integer==2)
//Itr类中也给出了一个remove()方法,在这个方法中，删除元素实际上调用的就是list.remove()方法，但是它多了一个操作：expectedModCount = modCount;
iterator.remove(); //注意这个地方
}
}
}
//Itr类中也给出了一个remove()方法
public void remove() {
if (lastRet == -1)
throw new IllegalStateException();
checkForComodification();
try {
AbstractList.this.remove(lastRet);
if (lastRet < cursor)
cursor--;
lastRet = -1;
expectedModCount = modCount;
} catch (IndexOutOfBoundsException e) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}（2）多线程中的解决方案：使用并发容器CopyOnWriteArrayList代替ArrayList和Vector
有可能有朋友说ArrayList是非线程安全的容器，换成Vector就没问题了，实际上换成Vector还是会出现这种错误。
原因在于，虽然Vector的方法采用了synchronized进行了同步，但是实际上通过Iterator访问的情况下，每个线程里面返回的是不同的iterator，也即是说expectedModCount是每个线程私有。假若此时有2个线程，线程1在进行遍历，线程2在进行修改，那么很有可能导致线程2修改后导致Vector中的modCount自增了，线程2的expectedModCount也自增了，但是线程1的expectedModCount没有自增，此时线程1遍历时就会出现expectedModCount不等于modCount的情况了。
因此一般有2种解决办法：
1）在使用iterator迭代的时候使用synchronized或者Lock进行同步；
2）使用并发容器CopyOnWriteArrayList代替ArrayList和Vector。
Vector
1.同步
它的实现与 ArrayList 类似，但是使用了 synchronized 进行同步。
2.扩容
Vector 的构造函数可以传入 capacityIncrement 参数，它的作用是在扩容时使容量 capacity 增长 capacityIncrement。如果这个参数的值小于等于 0，扩容时每次都令 capacity 为原来的两倍。
3. 与 ArrayList 的比较
- Vector 是同步的，因此开销就比 ArrayList 要大，访问速度更慢。最好使用 ArrayList 而不是 Vector，因为同步操作完全可以由程序员自己来控制；
- Vector 每次扩容请求其大小的 2 倍（也可以通过构造函数设置增长的容量），而 ArrayList 是 1.5 倍。
4. 替代方案
可以使用 Collections.synchronizedList(); 得到一个线程安全的 ArrayList。
List<String> list = new ArrayList<>();
List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);也可以使用 concurrent 并发包下的 CopyOnWriteArrayList 类。
List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();CopyOnWriteArrayList
1. 读写分离
写操作在一个复制的数组上进行，读操作还是在原始数组中进行，读写分离，互不影响。
写操作需要加锁，防止并发写入时导致写入数据丢失。
写操作结束之后需要把原始数组指向新的复制数组。
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
newElements[len] = e;
setArray(newElements);
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
final void setArray(Object[] a) {
array = a;
}2. 适用场景
CopyOnWriteArrayList 在写操作的同时允许读操作，大大提高了读操作的性能，因此很适合读多写少的应用场景。
但是 CopyOnWriteArrayList 有其缺陷：
-
内存占用：在写操作时需要复制一个新的数组，使得内存占用为原来的两倍左右；
- 数据不一致：读操作不能读取实时性的数据，因为部分写操作的数据还未同步到读数组中。
所以 CopyOnWriteArrayList 不适合内存敏感以及对实时性要求很高的场景。
LinkedList
LinkedList
1. 概览
基于双向链表实现，使用 Node 存储链表节点信息。
private static class Node<E> { E item; Node<E> next; Node<E> prev; }
每个链表存储了 first 和 last 指针：
transient Node<E> first; transient Node<E> last;
2. 与 ArrayList 的比较
ArrayList 基于动态数组实现，LinkedList 基于双向链表实现。ArrayList 和 LinkedList 的区别可以归结为数组和链表的区别：
- 数组支持随机访问，但插入删除的代价很高，需要移动大量元素；
- 链表不支持随机访问，但插入删除只需要改变指针。
HashMap
为了便于理解，以下源码分析以 JDK 1.7 为主。
1. 存储结构
内部包含了一个 Entry 类型的数组 table。Entry 存储着键值对。它包含了四个字段，从 next 字段我们可以看出 Entry 是一个链表。即数组中的每个位置被当成一个桶，一个桶存放一个链表。HashMap 使用拉链法来解决冲突，同一个链表中存放哈希值和散列桶取模运算结果相同的 Entry。
transient Entry[] table;
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
}2. 拉链法的工作原理
HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.put("K1", "V1"); map.put("K2", "V2"); map.put("K3", "V3");
- 新建一个 HashMap，默认大小为 16；
- 插入 <K1,V1> 键值对，先计算 K1 的 hashCode 为 115，使用除留余数法得到所在的桶下标 115%16=3。
- 插入 <K2,V2> 键值对，先计算 K2 的 hashCode 为 118，使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6。
- 插入 <K3,V3> 键值对，先计算 K3 的 hashCode 为 118，使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6，插在 <K2,V2> 前面。
应该注意到链表的插入是以头插法方式进行的，例如上面的 <K3,V3> 不是插在 <K2,V2> 后面，而是插入在链表头部。
查找需要分成两步进行：
- 计算键值对所在的桶；
- 在链表上顺序查找，时间复杂度显然和链表的长度成正比。
3. put 操作
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 键为 null 单独处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
// 确定桶下标
int i = indexFor(hash, table.length);
// 先找出是否已经存在键为 key 的键值对，如果存在的话就更新这个键值对的值为 value
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入新键值对
addEntry(hash, key, value, i);
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
return null;
}HashMap 允许插入键为 null 的键值对。但是因为无法调用 null 的 hashCode() 方法，也就无法确定该键值对的桶下标，只能通过强制指定一个桶下标来存放。HashMap 使用第 0 个桶存放键为 null 的键值对。
使用链表的头插法，也就是新的键值对插在链表的头部，而不是链表的尾部。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 头插法，链表头部指向新的键值对
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}4. 确定桶下标
很多操作都需要先确定一个键值对所在的桶下标。
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
4.1 计算 hash 值
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}4.2 取模
令 x = 1<<4，即 x 为 2 的 4 次方，它具有以下性质：
x : 00010000
x-1 : 00001111
令一个数 y 与 x-1 做与运算，可以去除 y 位级表示的第 4 位以上数：
y : 10110010
x-1 : 00001111
y&(x-1) : 00000010
这个性质和 y 对 x 取模效果是一样的：
y : 10110010
x : 00010000
y%x : 00000010
我们知道，位运算的代价比求模运算小的多，因此在进行这种计算时用位运算的话能带来更高的性能。
确定桶下标的最后一步是将 key 的 hash 值对桶个数取模：hash%capacity，如果能保证 capacity 为 2 的 n 次方，那么就可以将这个操作转换为位运算。
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}5. 扩容-基本原理
设 HashMap 的 table 长度为 M，需要存储的键值对数量为 N，如果哈希函数满足均匀性的要求，那么每条链表的长度大约为 N/M，因此查找的复杂度为 O(N/M)。
为了让查找的成本降低，应该使 N/M 尽可能小，因此需要保证 M 尽可能大，也就是说 table 要尽可能大。HashMap 采用动态扩容来根据当前的 N 值来调整 M 值，使得空间效率和时间效率都能得到保证。
和扩容相关的参数主要有：capacity、size、threshold 和 load_factor。
| 参数 | 含义 |
|---|---|
| capacity | table 的容量大小，默认为 16。需要注意的是 capacity 必须保证为 2 的 n 次方。 |
| size | 键值对数量。 |
| threshold | size 的临界值，当 size 大于等于 threshold 就必须进行扩容操作。 |
| loadFactor | 装载因子，table 能够使用的比例，threshold = (int)(capacity* loadFactor)。 |
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
transient Entry[] table;
transient int size;
int threshold;
final float loadFactor;
transient int modCount;
从下面的添加元素代码中可以看出，当需要扩容时，令 capacity 为原来的两倍。
扩容使用 resize() 实现，需要注意的是，扩容操作同样需要把 oldTable 的所有键值对重新插入 newTable 中，因此这一步是很费时的。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}6. 扩容-重新计算桶下标
在进行扩容时，需要把键值对重新计算桶下标，从而放到对应的桶上。在前面提到，HashMap 使用 hash%capacity 来确定桶下标。HashMap capacity 为 2 的 n 次方这一特点能够极大降低重新计算桶下标操作的复杂度。
假设原数组长度 capacity 为 16，扩容之后 new capacity 为 32：
capacity : 00010000
new capacity : 00100000对于一个 Key，它的哈希值 hash 在第 5 位：
- 为 0，那么 hash%00010000 = hash%00100000，桶位置和原来一致；
- 为 1，hash%00010000 = hash%00100000 + 16，桶位置是原位置 + 16。
7. 计算数组容量
HashMap 构造函数允许用户传入的容量不是 2 的 n 次方，因为它可以自动地将传入的容量转换为 2 的 n 次方。
先考虑如何求一个数的掩码，对于 10010000，它的掩码为 11111111，可以使用以下方法得到：
mask |= mask >> 1 11011000
mask |= mask >> 2 11111110
mask |= mask >> 4 11111111mask+1 是大于原始数字的最小的 2 的 n 次方。
num 10010000
mask+1 100000000
以下是 HashMap 中计算数组容量的代码：（int 32位，最多要将其本和向右位移1位的值相或，并将相或的结果赋给本身、再和2、4、8、16右移进行相或，并将每次相或的结果都赋给其本身，最后能够得到以其最高位1为1的全1bits，将这个结果加一就得到大于其原始数字的最小的2的 n 次方）
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}8. 链表转红黑树
从 JDK 1.8 开始，一个桶存储的链表长度大于等于 8 时会将链表转换为红黑树。
9. 与 Hashtable 的比较
- Hashtable 使用 synchronized 来进行同步。
- HashMap 可以插入键为 null 的 Entry。
- HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。（在进行序列化或者迭代等操作时，需要比较操作前后 modCount 是否改变，如果改变了需要抛出ConcurrentModificationException。）
- HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的。
ConcurrentHashMap
1. 存储结构
static final class HashEntry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V value; volatile HashEntry<K,V> next; }
ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶，从而使其并发度更高（并发度就是 Segment 的个数）。
Segment 继承自 ReentrantLock。
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
static final int MAX_SCAN_RETRIES =
Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
}默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
2. size 操作
每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。
在执行 size 操作时，需要遍历所有 Segment 然后把 count 累计起来。
ConcurrentHashMap 在执行 size 操作时先尝试不加锁，如果连续两次不加锁操作得到的结果一致，那么可以认为这个结果是正确的。
尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义，该值为 2，retries 初始值为 -1，因此尝试次数为 3。
如果尝试的次数超过 3 次，就需要对每个 Segment 加锁。
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
public int size() {
// Try a few times to get accurate count. On failure due to
// continuous async changes in table, resort to locking.
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
int size;
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
long sum; // sum of modCounts
long last = 0L; // previous sum
int retries = -1; // first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
// 超过尝试次数，则对每个 Segment 加锁
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
// 连续两次得到的结果一致，则认为这个结果是正确的
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}
3. JDK 1.8 的改动
JDK 1.7 使用分段锁机制来实现并发更新操作，核心类为 Segment，它继承自重入锁 ReentrantLock，并发度与 Segment 数量相等。
JDK 1.8 使用了 CAS 操作来支持更高的并发度，在 CAS 操作失败时使用内置锁 synchronized。
并且 JDK 1.8 的实现也在链表过长时会转换为红黑树。
LinkedHashMap
存储结构
继承自 HashMap，因此具有和 HashMap 一样的快速查找特性。
public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>
内部维护了一个双向链表，用来维护插入顺序或者 LRU （Least Recently Used，最近最少使用）顺序。
accessOrder 决定了顺序，默认为 false，此时维护的是插入顺序。
final boolean accessOrder;
LinkedHashMap 最重要的是以下用于维护顺序的函数，它们会在 put、get 等方法中调用。
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { } void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
afterNodeAccess()
当一个节点被访问时，如果 accessOrder 为 true，则会将该节点移到链表尾部。也就是说指定为 LRU 顺序之后，在每次访问一个节点时，会将这个节点移到链表尾部，保证链表尾部是最近访问的节点，那么链表首部就是最近最久未使用的节点。
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
p.after = null;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
else
last = b;
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}afterNodeInsertion()
在 put 等操作之后执行，当 removeEldestEntry() 方法返回 true 时会移除最晚的节点，也就是链表首部节点 first。
evict 只有在构建 Map 的时候才为 false，在这里为 true。
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}removeEldestEntry() 默认为 false，如果需要让它为 true，需要继承 LinkedHashMap 并且覆盖这个方法的实现，这在实现 LRU 的缓存中特别有用，通过移除最近最久未使用的节点，从而保证缓存空间足够，并且缓存的数据都是热点数据。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) { return false; }
LRU 缓存
以下是使用 LinkedHashMap 实现的一个 LRU 缓存：
设定最大缓存空间 MAX_ENTRIES 为 3；
使用 LinkedHashMap 的构造函数将 accessOrder 设置为 true，开启 LRU 顺序；
覆盖 removeEldestEntry() 方法实现，在节点多于 MAX_ENTRIES 就会将最近最久未使用的数据移除。
class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private static final int MAX_ENTRIES = 3;
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
LRUCache() {
super(MAX_ENTRIES, 0.75f, true);
}
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache<Integer, String> cache = new LRUCache<>();
cache.put(1, "a");
cache.put(2, "b");
cache.put(3, "c");
cache.get(1);
cache.put(4, "d");
System.out.println(cache.keySet());
}
[3, 1, 4]WeakHashMap
存储结构
WeakHashMap 的 Entry 继承自 WeakReference，被 WeakReference 关联的对象在下一次垃圾回收时会被回收。
WeakHashMap 主要用来实现缓存，通过使用 WeakHashMap 来引用缓存对象，由 JVM 对这部分缓存进行回收。
private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V>
ConcurrentCache
Tomcat 中的 ConcurrentCache 使用了 WeakHashMap 来实现缓存功能。
ConcurrentCache 采取的是分代缓存：
经常使用的对象放入 eden 中，eden 使用 ConcurrentHashMap 实现，不用担心会被回收（伊甸园）；
不常用的对象放入 longterm，longterm 使用 WeakHashMap 实现，这些老对象会被垃圾收集器回收。
当调用 get() 方法时，会先从 eden 区获取，如果没有找到的话再到 longterm 获取，当从 longterm 获取到就把对象放入 eden 中，从而保证经常被访问的节点不容易被回收。
当调用 put() 方法时，如果 eden 的大小超过了 size，那么就将 eden 中的所有对象都放入 longterm 中，利用虚拟机回收掉一部分不经常使用的对象。
public final class ConcurrentCache<K, V> {
private final int size;
private final Map<K, V> eden;
private final Map<K, V> longterm;
public ConcurrentCache(int size) {
this.size = size;
this.eden = new ConcurrentHashMap<>(size);
this.longterm = new WeakHashMap<>(size);
}
public V get(K k) {
V v = this.eden.get(k);
if (v == null) {
v = this.longterm.get(k);
if (v != null)
this.eden.put(k, v);
}
return v;
}
public void put(K k, V v) {
if (this.eden.size() >= size) {
this.longterm.putAll(this.eden);
this.eden.clear();
}
this.eden.put(k, v);
}
}
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