集合

集合的特点：

1. 集合中只能存储对象，比如集合中存入int型数据，它会自动转化为Integer类后存入；
2. 集合里放的是多个对象的引用，对象本身还是放在堆内存中；
3. 集合可以存放不同类型，不限数量的数据类型。

List（列表；实现了Iterable接口，有序，可以包含重复元素）

ArrayList和LinkedList区别:
1.ArrayList是基于动态数组的数据结构，LinkedList基于循环双向链表数据结构。 
2.对于随机访问get和set，ArrayList优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针。 
3.对于新增和删除操作add和remove，LinedList比较占优势，因为ArrayList要移动数据。 

ArrayList内部是使用可増长数组实现的，所以是用get和set方法是花费常数时间的，但是如果插入元素和删除元素，除非插入和删除的位置都在表末尾，否则代码开销会很大，因为里面需要数组的移动。ArrayList是基于数组实现的，而数组是一块连续的内存空间，如果在数组的任意位置插入元素，必然导致在该位置后的所有元素需要重新排列，因此，其效率相对会比较低。

ArrayList对容量的需求超出当前数组大小时，才需要进行扩容。扩容的过程中，会进行大量的数组复制操作。而数组复制时，最终将调用System.arraycopy()方法，因此add()操作的效率还是相当高的。
LinkedList是使用双链表实现的，所以get会非常消耗资源，除非位置离头部很近。但是插入和删除元素花费常数时间。

Set（集；实现了Iterable接口，无序、不可以包含重复元素）

 哈希冲突

当我们对某个元素进行哈希运算，得到一个存储地址，然后要进行插入的时候，发现已经被其他元素占用了，其实这就是所谓的哈希冲突，也叫哈希碰撞。

哈希冲突的解决方案有多种:开放定址法（发生冲突，继续寻找下一块未被占用的存储地址），再散列函数法，链地址法，而HashMap即是采用了链地址法，也就是数组+链表的方式，

 

HashMap

HashMap由数组+链表组成的，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的，线程不安全，因为多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率很高，所以在并发情况下不能使用HashMap。它的key和value都可以为null，hashmap中的映射不是有序的。如果定位到的数组位置不含链表（当前entry的next指向null）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度为O(n)，首先遍历链表，存在即覆盖，否则新增；对于查找操作来讲，仍需遍历链表，然后通过key对象的equals方法逐一比对查找。所以，性能考虑，HashMap中的链表出现越少，性能才会越好。

hashmap线程不安全的原因

如果有两个线程A和B，都进行插入数据，刚好这两条不同的数据经过哈希计算后得到的哈希码是一样的，且该位置还没有其他的数据。所以这两个线程都会进入操作。如果，线程A通过判断，该位置没有哈希冲突，进入准备插入，还没有进行数据插入，这时候CPU就把资源让给了线程B，线程A停在那了，线程B判断该位置没有哈希冲突（线程A的数据还没插入），也进入准备插入，线程B执行完后，轮到线程A执行，现在线程A直接在该位置插入而不用再判断。这时线程A把线程B插入的数据给覆盖了。发生了线程不安全情况。本来在HashMap中，发生哈希冲突是可以用链表法或者红黑树来解决的，但是在多线程中，可能就直接给覆盖了。

 

发生在链表处插入数据发生线程不安全的情况也相似。在扩容的时候插入数据，有可能会把新插入的覆盖住；在扩容的时候删除数据，会删除不了。如果我在扩容时，在数据从旧数组复制到新数组过程中，这时候某个线程插入一条数据，这时候是插入到新数组中，但是在数据复制过程中，HashMap是没有检查新数组上的位置是否为空，所以新插入的数据会被后面从旧数组中复制过来的数据覆盖住。

 

查找操作：

先通过哈希函数计算出实际存储地址，然后从数组中的对应地址处取出数据。

Hashmap的实例有两个参数影响性能：初始容量和加载因子。容量是哈希表中桶的数量，初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，则要对该哈希表进行 rehash 操作（即重建内部数据结构），从而哈希表将具有大约两倍的桶数。

加载因子

通常，默认加载因子是 0.75, 这是在时间和空间成本上寻求一种折中。加载因子过高虽然减少了空间开销，但同时也增加了查询成本（在大多数 HashMap 类的操作中，包括 get 和 put 操作，都反映了这一点）。在设置初始容量时应该考虑到映射中所需的条目数及其加载因子，以便最大限度地减少 rehash 操作次数。如果初始容量大于最大条目数除以加载因子，则不会发生 rehash 操作。
加载因子适当减小，可以降低哈希冲突的概率，因为 当HashMap中的键值对达到数组大小*加载因子时，即会触发扩容，我理解的是，扩容后节点分布变的更均匀了，可以降低哈希冲突的概率。

 

HashMap

• 底层数组+链表实现，可以存储null键和null值，线程不安全
• 初始size为16，扩容：newsize = oldsize*2，size一定为2的n次幂
• 扩容针对整个Map，每次扩容时，原来数组中的元素依次重新计算存放位置，并重新插入
• 插入元素后才判断该不该扩容，有可能无效扩容（插入后如果扩容，如果没有再次插入，就会产生无效扩容）
• 当Map中元素总数超过Entry数组的75%，触发扩容操作，为了减少链表长度，元素分配更均匀
• 计算index方法：index = hash & (tab.length – 1)

 

HashMap的初始值还要考虑加载因子:

•  哈希冲突：
• 若干Key的哈希值按数组大小取模后，如果落在同一个数组下标上，将组成一条Entry链，对Key的查找需要遍历Entry链上的每个元素执行equals()比较。
• 加载因子：为了降低哈希冲突的概率，默认当HashMap中的键值对达到数组大小的75%时，即会触发扩容。因此，如果预估容量是100，即需要设定100/0.75＝134的数组大小。
• 空间换时间：如果希望加快Key查找的时间，还可以进一步降低加载因子，加大初始大小，以降低哈希冲突的概率。

HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储，因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性：

• 容量（capacity）：hash表中桶的数量
• 初始化容量（initial capacity）：创建hash表时桶的数量，HashMap允许在构造器中指定初始化容量
• 尺寸（size）：当前hash表中记录的数量
• 负载因子（load factor）：负载因子等于“size/capacity”。负载因子为0，表示空的hash表，0.5表示半满的散列表，依此类推。轻负载的散列表具有冲突少、适宜插入与查询的特点（但是使用Iterator迭代元素时比较慢）

除此之外，hash表里还有一个“负载极限”，“负载极限”是一个0～1的数值，“负载极限”决定了hash表的最大填满程度。当hash表中的负载因子达到指定的“负载极限”时，hash表会自动成倍地增加容量（桶的数量），并将原有的对象重新分配，放入新的桶内，这称为rehashing。

HashMap和Hashtable的构造器允许指定一个负载极限，HashMap和Hashtable默认的“负载极限”为0.75，这表明当该hash表的3/4已经被填满时，hash表会发生rehashing。

“负载极限”的默认值（0.75）是时间和空间成本上的一种折中：

• 较高的“负载极限”可以降低hash表所占用的内存空间，但会增加查询数据的时间开销，而查询是最频繁的操作（HashMap的get()与put()方法都要用到查询）
• 较低的“负载极限”会提高查询数据的性能，但会增加hash表所占用的内存开销

程序猿可以根据实际情况来调整“负载极限”值。

 HashTable

• 底层数组+链表实现，无论key还是value都不能为null，线程安全，实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable，效率低，ConcurrentHashMap做了相关优化
• 初始size为11，扩容：newsize = olesize*2+1
• 计算index的方法：index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length

 

Hashtable和HashMap

都实现了Map接口，但是Hashtable的实现是基于Dictionary抽象类的。Java5提供了ConcurrentHashMap，它是HashTable的替代，比HashTable的扩展性更好。

HashMap基于哈希思想，实现对数据的读写。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，然后找到bucket位置来存储值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞时，对象将会储存在链表的下一个节点中。HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。当两个不同的键对象的hashcode相同时，它们会储存在同一个bucket位置的链表中，可通过键对象的equals()方法来找到键值对。如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD,8），链表就会被改造为树形结构。

在HashMap中，null可以作为键，这样的键只有一个，但可以有一个或多个键所对应的值为null。当get()方法返回null值时，即可以表示HashMap中没有该key，也可以表示该key所对应的value为null。因此，在HashMap中不能由get()方法来判断HashMap中是否存在某个key，应该用containsKey()方法来判断。而在Hashtable中，无论是key还是value都不能为null。

Hashtable是线程安全的，它的方法是同步的，可以直接用在多线程环境中。而HashMap则不是线程安全的，在多线程环境中，需要手动实现同步机制。

Hashtable与HashMap另一个区别是HashMap的迭代器（Iterator）是fail-fast迭代器，而Hashtable的enumerator迭代器不是fail-fast的。所以当有其它线程改变了HashMap的结构（增加或者移除元素），将会抛出ConcurrentModificationException，但迭代器本身的remove()方法移除元素则不会抛出ConcurrentModificationException异常。但这并不是一个一定发生的行为，要看JVM。

HashMap HashTable 区别

默认容量不同。扩容不同

线程安全性，HashTable 安全

效率不同 HashTable 要慢因为加synchronized锁

 

ConcurrentHashMap（坑kA 瑞 哈希满坡）

• 底层采用分段的数组+链表实现，线程安全
• 通过把整个Map分为多个Segment，可以提供相同的线程安全，但是效率提升N倍，默认提升16倍。(读操作不加锁，由于HashEntry的value变量是 volatile的，也能保证读取到最新的值。)
• Hashtable的synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，ConcurrentHashMap使用了锁分离技术，允许多个修改操作并发进行，有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁
• 扩容：插入前检测需不需要扩容，如果段内元素超过段内数组长度的75%就会触发扩容，不会对整个Map进行扩容。

  

ConcurrentHashMap比HashMap多出了一个类Segment，而Segment是一个可重入锁。

ConcurrentHashMap是使用了锁分段技术来保证线程安全的。

锁分段技术：首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。 

ConcurrentHashMap提供了与Hashtable和SynchronizedMap不同的锁机制。Hashtable中采用的锁机制是一次锁住整个hash表，从而在同一时刻只能由一个线程对其进行操作；而ConcurrentHashMap中则是一次锁住一个桶。

ConcurrentHashMap默认将hash表分为16个桶，诸如get、put、remove等常用操作只锁住当前需要用到的桶。这样，原来只能一个线程进入，现在却能同时有16个写线程执行，并发性能的提升是显而易见的。

ConcurrentHashMap 原理

1、最大特点是引入了 CAS（借助 Unsafe 来实现【native code】）

CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。

Unsafe 借助 CPU 指令 cmpxchg 来实现

使用实例：

1、对 sizeCtl 的控制都是用 CAS 来实现的

1、sizeCtl ：默认为0，用来控制 table 的初始化和扩容操作。

-1 代表table正在初始化

N 表示有 -N-1 个线程正在进行扩容操作

如果table未初始化，表示table需要初始化的大小。

如果table初始化完成，表示table的容量，默认是table大小的0.75倍，居然用这个公式算0.75（n - (n >>> 2)）。

4、CAS 会出现的问题：ABA

对变量增加一个版本号，每次修改，版本号加 1，比较的时候比较版本号。

CocurrentHashMap代替Hashtable？

我们知道Hashtable是synchronized的，但是ConcurrentHashMap同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对map的一部分进行上锁。ConcurrentHashMap当然可以代替HashTable，但是HashTable提供更强的线程安全性。它们都可以用于多线程的环境，但是当Hashtable的大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间。因为ConcurrentHashMap引入了分割(segmentation)，不论它变得多么大，仅仅需要锁定map的某个部分，而其它的线程不需要等到迭代完成才能访问map。简而言之，在迭代的过程中，ConcurrentHashMap仅仅锁定map的某个部分，而Hashtable则会锁定整个map。