一、概述

容器主要包括 Collection 和 Map 两种，Collection 存储着对象的集合，而 Map 存储着键值对（两个对象）的映射表。

Collection

1.png

1.Set

  • TreeSet：基于红黑树实现，支持有序性操作，例如根据一个范围查找元素的操作。但是查找效率不如 HashSet，HashSet 查找的时间复杂度为 O(1)，TreeSet 则为 O(logN)。
  • HashSet：基于哈希表实现，支持快速查找，但不支持有序性操作。并且失去了元素的插入顺序信息，也就是说使用 Iterator 遍历 HashSet 得到的结果是不确定的。HashSet集合初始化容量16。扩容:扩容之后是原容量的2倍。

  • LinkedHashSet：具有 HashSet 的查找效率，并且内部使用双向链表维护元素的插入顺序。

    2. List

  • ArrayList：基于动态数组实现，支持随机访问。初始化容量是10，扩容到原容量的1.5倍。

  • Vector：和 ArrayList 类似，但它是线程安全的。

  • LinkedList：基于双向链表实现，只能顺序访问，但是可以快速地在链表中间插入和删除元素。不仅如此，LinkedList 还可以用作栈、队列和双向队列。

    3. Queue

  • LinkedList：可以用它来实现双向队列。

  • PriorityQueue：基于堆结构实现，可以用它来实现优先队列。

    Map

    2.png

  • TreeMap：基于红黑树实现。

  • HashMap：基于哈希表实现。
  • HashTable：和 HashMap 类似，但它是线程安全的，这意味着同一时刻多个线程同时写入 HashTable 不会导致数据不一致。它是遗留类，不应该去使用它，而是使用 ConcurrentHashMap 来支持线程安全，ConcurrentHashMap 的效率会更高，因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。

HashTable集合初始化容量11 扩容是: 原容量*2+1

  • LinkedHashMap：使用双向链表来维护元素的顺序，顺序为插入顺序或者最近最少使用（LRU）顺序。

    二、容器中的设计模式

    迭代器模式

    1.png

Collection 继承了 Iterable 接口，其中的 iterator() 方法能够产生一个 Iterator 对象，通过这个对象就可以迭代遍历 Collection 中的元素。
从 JDK 1.5 之后可以使用 foreach 方法来遍历实现了 Iterable 接口的聚合对象。

  1. List<String> list = new ArrayList<>();
  2. list.add("a");
  3. list.add("b");
  4. //增强for循环
  5. for (String item : list) {
  6.     System.out.println(item);
  7. }

迭代器

  1. Iterator iterator = list.iterator();
  2. while(iterator.hasNext()){
  3.     Object obj = iterator.next();
  4.     System.out.println(obj);
  5. }

适配器模式

java.util.Arrays#asList() 可以把数组类型转换为 List 类型。

  1. @SafeVarargs
  2. public static <T> List<T> asList(T... a)

应该注意的是 asList() 的参数为泛型的变长参数，不能使用基本类型数组作为参数，只能使用相应的包装类型数组。

  1. Integer[] arr = {1, 2, 3};
  2. List list = Arrays.asList(arr);

也可以使用以下方式调用 asList()：

  1. List list = Arrays.asList(1, 2, 3);

三、contains,remove方法解析

深入理解contains方法

contains方法调用了equals方法进行比对。
因为String类重写了equals方法，如果是 User s1 = new User(“abc”),则结果是false。（必须重写equals方法）
image.pngimage.png

深入理解remove方法

调用了equals方法
image.png

四、源码分析

如果没有特别说明，以下源码分析基于 JDK 1.8。
在 IDEA 中 double shift 调出 Search EveryWhere，查找源码文件，找到之后就可以阅读源码。

ArrayList

1.概述

因为 ArrayList 是基于数组实现的，所以支持快速随机访问。RandomAccess 接口标识着该类支持快速随机访问。

  1. public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
  2.         implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable

数组的默认大小为 10。

  1. private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

3.png

2.扩容

添加元素时使用 ensureCapacityInternal() 方法来保证容量足够，如果不够时，需要使用 grow() 方法进行扩容，新容量的大小为 oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，即 oldCapacity+oldCapacity/2。其中 oldCapacity >> 1 需要取整，所以新容量大约是旧容量的 1.5 倍左右。（oldCapacity 为偶数就是 1.5 倍，为奇数就是 1.5 倍-0.5）
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。
无参构造:
当创建ArrayLlist对象时，如果使用的是无参构造器，则初始elementData容量为0，第1次添加，则扩容elementData为10，如需要再次扩容，则扩容elementData为1.5倍。
有参构造:
如果使用的是指定大小的构造器，则初始elementData容量为指定大小,如果需要扩容，则直接扩容elementData为1.5倍。

  1. //假设初始化大小为8，这里分析第9个元素
  3. public boolean add(E e) {    // e: 9
  4.     ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!  size:8
  5.     elementData[size++] = e;
  6.     return true;
  7. }
  9. private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {   // minCapacity:  9
  10.     if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
  11.         minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
  12.     }
  13.     ensureExplicitCapacity(minCapacity);
  14. }
  16. private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {     //minCapacity:9
  17.     modCount++;
  18.     // overflow-conscious code
  19.    //          9                8                                               
  20.     if (minCapacity - elementData.length > 0)   
  21.         grow(minCapacity);
  22. }
  24. private void grow(int minCapacity) { //  minCapacity:9
  25.     // overflow-conscious code
  26.     int oldCapacity = elementData.length;
  27.     //     12             8               8/2
  28.     int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
  29.     //        12            8
  30.     if (newCapacity - minCapacity < 0)
  31.         newCapacity = minCapacity;
  32.     //注意:因为还没有到最大值，所以不走
  33.     if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
  34.         newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
  35.     // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
  36.     elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
  37.     //                                            {1 2 3 4 5 6 7 8 9 null null null}
  38. }

3.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。

  1. public E remove(int index) {
  2.     rangeCheck(index);
  3.     modCount++;
  4.     E oldValue = elementData(index);
  5.     int numMoved = size - index - 1;
  6.     if (numMoved > 0)
  7.         System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved);
  8.     elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
  9.     return oldValue;
  10. }

4.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。
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。

  1. transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access

ArrayList 实现了 writeObject() 和 readObject() 来控制只序列化数组中有元素填充那部分内容。

  1. private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
  2.     throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {
  3.     elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
  5.     // Read in size, and any hidden stuff
  6.     s.defaultReadObject();
  8.     // Read in capacity
  9.     s.readInt(); // ignored
  11.     if (size > 0) {
  12.         // be like clone(), allocate array based upon size not capacity
  13.         ensureCapacityInternal(size);
  15.         Object[] a = elementData;
  16.         // Read in all elements in the proper order.
  17.         for (int i=0; i<size; i++) {
  18.             a[i] = s.readObject();
  19.         }
  20.     }
  21. }
  1. rivate void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
  2.     throws java.io.IOException{
  3.     // Write out element count, and any hidden stuff
  4.     int expectedModCount = modCount;
  5.     s.defaultWriteObject();
  7.     // Write out size as capacity for behavioural compatibility with clone()
  8.     s.writeInt(size);
  10.     // Write out all elements in the proper order.
  11.     for (int i=0; i<size; i++) {
  12.         s.writeObject(elementData[i]);
  13.     }
  15.     if (modCount != expectedModCount) {
  16.         throw new ConcurrentModificationException();
  17.     }
  18. }

序列化时需要使用 ObjectOutputStream 的 writeObject() 将对象转换为字节流并输出。而 writeObject() 方法在传入的对象存在 writeObject() 的时候会去反射调用该对象的 writeObject() 来实现序列化。反序列化使用的是 ObjectInputStream 的 readObject() 方法，原理类似。

  1. ArrayList list = new ArrayList();
  2. ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));
  3. oos.writeObject(list);

5.Fail-Fast

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。

Vector

1.同步

它的实现与 ArrayList 类似，但是使用了 synchronized 进行同步。

  1. public synchronized boolean add(E e) {
  2.     modCount++;
  3.     ensureCapacityHelper(elementCount + 1);
  4.     elementData[elementCount++] = e;
  5.     return true;
  6. }
  8. public synchronized E get(int index) {
  9.     if (index >= elementCount)
  10.         throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index);
  12.     return elementData(index);
  13. }

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。

  1. public Vector(int initialCapacity, int capacityIncrement) {
  2.     super();
  3.     if (initialCapacity < 0)
  4.         throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
  5.                                            initialCapacity);
  6.     this.elementData = new Object[initialCapacity];
  7.     this.capacityIncrement = capacityIncrement;
  8. }
  1.     //假设从第11个开始
  2. private void grow(int minCapacity) { //minCapacity:  11
  3.     // overflow-conscious code
  4.     //        10                10
  5.     int oldCapacity = elementData.length;
  6.     //        20            10                    0
  7.     int newCapacity = oldCapacity + ((capacityIncrement > 0) ?
  8.                                      capacityIncrement : oldCapacity);
  9.     //        20            11
  10.     if (newCapacity - minCapacity < 0)
  11.         newCapacity = minCapacity;
  12.     //没有超过最大值 不走
  13.     if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
  14.         newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
  15.     elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
  16. }

调用没有 capacityIncrement 的构造函数时，capacityIncrement 值被设置为 0，也就是说默认情况下 Vector 每次扩容时容量都会翻倍。

  1. public Vector(int initialCapacity) {
  2.     this(initialCapacity, 0);
  3. }
  5. public Vector() {
  6.     this(10);
  7. }

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。

  1. List<String> list = new ArrayList<>();
  2. List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);

也可以使用 concurrent 并发包下的 CopyOnWriteArrayList 类。

  1. 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。

  1. public boolean add(E e) {
  2.     final ReentrantLock lock = this.lock;
  3.     lock.lock();
  4.     try {
  5.         Object[] elements = getArray();
  6.         int len = elements.length;
  7.         Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
  8.         newElements[len] = e;
  9.         setArray(newElements);
  10.         return true;
  11.     } finally {
  12.         lock.unlock();
  13.     }
  14. }
  16. final void setArray(Object[] a) {
  17.     array = a;
  18. }
  1. @SuppressWarnings("unchecked")
  2. private E get(Object[] a, int index) {
  3.     return (E) a[index];
  4. }

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

1. 概览

基于双向链表实现，使用 Node 存储链表节点信息。

  1. private static class Node<E> {
  2.     E item;
  3.     Node<E> next;
  4.     Node<E> prev;
  5. }

每个链表存储了 first 和 last 指针：

  1. transient Node<E> first;
  2. transient Node<E> last;

1.png

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。

3.使用图解析

解析这个程序
image.png
分析
Node first,last 初始化为null 总的程序图
image.png image.png

l=last,new Node last=newNode
image.pngimage.png
if(l==null)… l=last 第二轮
image.pngimage.png
new Node 第二轮 last=newNode和l.next=newNode
image.pngimage.png

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。
2.png

  1. transient Entry[] table;
  1. tatic class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
  2.     final K key;
  3.     V value;
  4.     Entry<K,V> next;
  5.     int hash;
  7.     Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
  8.         value = v;
  9.         next = n;
  10.         key = k;
  11.         hash = h;
  12.     }
  14.     public final K getKey() {
  15.         return key;
  16.     }
  18.     public final V getValue() {
  19.         return value;
  20.     }
  22.     public final V setValue(V newValue) {
  23.         V oldValue = value;
  24.         value = newValue;
  25.         return oldValue;
  26.     }
  28.     public final boolean equals(Object o) {
  29.         if (!(o instanceof Map.Entry))
  30.             return false;
  31.         Map.Entry e = (Map.Entry)o;
  32.         Object k1 = getKey();
  33.         Object k2 = e.getKey();
  34.         if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
  35.             Object v1 = getValue();
  36.             Object v2 = e.getValue();
  37.             if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
  38.                 return true;
  39.         }
  40.         return false;
  41.     }
  43.     public final int hashCode() {
  44.         return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
  45.     }
  47.     public final String toString() {
  48.         return getKey() + "=" + getValue();
  49.     }
  50. }


2. 拉链法的工作原理

  1. HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
  2. map.put("K1", "V1");
  3. map.put("K2", "V2");
  4. map.put("K3", "V3");
  • 新建一个 HashMap，默认大小为 16；
  • 插入 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 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 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 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 不是插在 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.png


3. put 操作

  1. public V put(K key, V value) {
  2.     if (table == EMPTY_TABLE) {
  3.         inflateTable(threshold);
  4.     }
  5.     // 键为 null 单独处理
  6.     if (key == null)
  7.         return putForNullKey(value);
  8.     int hash = hash(key);
  9.     // 确定桶下标
  10.     int i = indexFor(hash, table.length);
  11.     // 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
  12.     for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
  13.         Object k;
  14.         if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
  15.             V oldValue = e.value;
  16.             e.value = value;
  17.             e.recordAccess(this);
  18.             return oldValue;
  19.         }
  20.     }
  22.     modCount++;
  23.     // 插入新键值对
  24.     addEntry(hash, key, value, i);
  25.     return null;
  26. }

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。

  1. private V putForNullKey(V value) {
  2.     for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
  3.         if (e.key == null) {
  4.             V oldValue = e.value;
  5.             e.value = value;
  6.             e.recordAccess(this);
  7.             return oldValue;
  8.         }
  9.     }
  10.     modCount++;
  11.     addEntry(0, null, value, 0);
  12.     return null;
  13. }

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。

  1. void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
  2.     if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
  3.         resize(2 * table.length);
  4.         hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
  5.         bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
  6.     }
  8.     createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
  9. }
  11. void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
  12.     Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
  13.     // 头插法，链表头部指向新的键值对
  14.     table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
  15.     size++;
  16. }
  1. Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
  2.     value = v;
  3.     next = n;
  4.     key = k;
  5.     hash = h;
  6. }

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。

  1. int hash = hash(key);
  2. int i = indexFor(hash, table.length);

4.1 计算 hash 值

  1. final int hash(Object k) {
  2.     int h = hashSeed;
  3.     if (0 != h && k instanceof String) {
  4.         return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
  5.     }
  7.     h ^= k.hashCode();
  9.     // This function ensures that hashCodes that differ only by
  10.     // constant multiples at each bit position have a bounded
  11.     // number of collisions (approximately 8 at default load factor).
  12.     h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
  13.     return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
  14. }
  1. public final int hashCode() {
  2.     return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
  3. }

4.2 取模
令 x = 1<<4，即 x 为 2 的 4 次方，它具有以下性质：

  1. x   : 00010000
  2. 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：

  1. y       : 10110010
  2. x-1     : 00001111
  3. y&(x-1) : 00000010

这个性质和 y 对 x 取模效果是一样的：

  1. y   : 10110010
  2. x   : 00010000
  3. 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。

  1. static int indexFor(int h, int length) {
  2.     return h & (length-1);
  3. }

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)。 
  1. static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
  3. static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
  5. static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
  7. transient Entry[] table;
  9. transient int size;
  11. int threshold;
  13. final float loadFactor;
  15. 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。

  1. void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
  2.     Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
  3.     table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
  4.     if (size++ >= threshold)
  5.         resize(2 * table.length);
  6. }

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。

  1. void resize(int newCapacity) {
  2.     Entry[] oldTable = table;
  3.     int oldCapacity = oldTable.length;
  4.     if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
  5.         threshold = Integer.MAX_VALUE;
  6.         return;
  7.     }
  8.     Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
  9.     transfer(newTable);
  10.     table = newTable;
  11.     threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
  12. }
  14. void transfer(Entry[] newTable) {
  15.     Entry[] src = table;
  16.     int newCapacity = newTable.length;
  17.     for (int j = 0; j < src.length; j++) {
  18.         Entry<K,V> e = src[j];
  19.         if (e != null) {
  20.             src[j] = null;
  21.             do {
  22.                 Entry<K,V> next = e.next;
  23.                 int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
  24.                 e.next = newTable[i];
  25.                 newTable[i] = e;
  26.                 e = next;
  27.             } while (e != null);
  28.         }
  29.     }
  30. }

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：

  1. capacity     : 00010000
  2. 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：

    1. mask |= mask >> 1    11011000
    2. mask |= mask >> 2    11111110
    3. mask |= mask >> 4    11111111

    mask+1 是大于原始数字的最小的 2 的 n 次方。

    1. num     10010000
    2. mask+1 100000000

    以下是 HashMap 中计算数组容量的代码：

    1. static final int tableSizeFor(int cap) {
    2.   int n = cap - 1;
    3.   n |= n >>> 1;
    4.   n |= n >>> 2;
    5.   n |= n >>> 4;
    6.   n |= n >>> 8;
    7.   n |= n >>> 16;
    8.   return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    9. }

    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。

  • 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

    1.png

    1. static final class HashEntry<K,V> {
    2.   final int hash;
    3.   final K key;
    4.   volatile V value;
    5.   volatile HashEntry<K,V> next;
    6. }

    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。

    1. static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
    3.   private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
    5.   static final int MAX_SCAN_RETRIES =
    6.       Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
    8.   transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
    10.   transient int count;
    12.   transient int modCount;
    14.   transient int threshold;
    16.   final float loadFactor;
    17. }
    1. final Segment<K,V>[] segments;

    默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。

    1. 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。

    1. /**
    2. * The number of elements. Accessed only either within locks
    3. * or among other volatile reads that maintain visibility.
    4. */
    5. transient int count;

    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。 ```java /**

    • Number of unsynchronized retries in size and containsValue
    • methods before resorting to locking. This is used to avoid
    • unbounded retries if tables undergo continuous modification
    • which would make it impossible to obtain an accurate result. */ 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[] 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 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; }

  1. <a name="igP8j"></a>
  2. #### 3. JDK 1.8 的改动
  3. 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。<br />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。<br />并且 JDK 1.8 的实现也在链表过长时会转换为红黑树。
  4. <a name="hlkL6"></a>
  5. ### LinkedHashMap
  6. <a name="oDou9"></a>
  7. #### 存储结构
  8. 继承自 HashMap，因此具有和 HashMap 一样的快速查找特性。
  9. ```java
  10. 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 顺序。

  1. /**
  2.  * The head (eldest) of the doubly linked list.
  3.  */
  4. transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
  6. /**
  7.  * The tail (youngest) of the doubly linked list.
  8.  */
  9. transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;

accessOrder 决定了顺序，默认为 false，此时维护的是插入顺序。

  1. 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。

  1. void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
  2. 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。

  1. void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
  2.     LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
  3.     if (accessOrder && (last = tail) != e) {
  4.         LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
  5.             (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
  6.         p.after = null;
  7.         if (b == null)
  8.             head = a;
  9.         else
  10.             b.after = a;
  11.         if (a != null)
  12.             a.before = b;
  13.         else
  14.             last = b;
  15.         if (last == null)
  16.             head = p;
  17.         else {
  18.             p.before = last;
  19.             last.after = p;
  20.         }
  21.         tail = p;
  22.         ++modCount;
  23.     }
  24. }

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。

  1. void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
  2.     LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
  3.     if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
  4.         K key = first.key;
  5.         removeNode(hash(key), key, null, false, true);
  6.     }
  7. }

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。

  1. protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
  2.     return false;
  3. }

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。

    1. class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    2.   private static final int MAX_ENTRIES = 3;
    4.   protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
    5.       return size() > MAX_ENTRIES;
    6.   }
    8.   LRUCache() {
    9.       super(MAX_ENTRIES, 0.75f, true);
    10.   }
    11. }
    1. public static void main(String[] args) {
    2.   LRUCache<Integer, String> cache = new LRUCache<>();
    3.   cache.put(1, "a");
    4.   cache.put(2, "b");
    5.   cache.put(3, "c");
    6.   cache.get(1);
    7.   cache.put(4, "d");
    8.   System.out.println(cache.keySet());
    9. }
    1. [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。

    1. 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。

    1. public final class ConcurrentCache<K, V> {
    3.   private final int size;
    5.   private final Map<K, V> eden;
    7.   private final Map<K, V> longterm;
    9.   public ConcurrentCache(int size) {
    10.       this.size = size;
    11.       this.eden = new ConcurrentHashMap<>(size);
    12.       this.longterm = new WeakHashMap<>(size);
    13.   }
    15.   public V get(K k) {
    16.       V v = this.eden.get(k);
    17.       if (v == null) {
    18.           v = this.longterm.get(k);
    19.           if (v != null)
    20.               this.eden.put(k, v);
    21.       }
    22.       return v;
    23.   }
    25.   public void put(K k, V v) {
    26.       if (this.eden.size() >= size) {
    27.           this.longterm.putAll(this.eden);
    28.           this.eden.clear();
    29.       }
    30.       this.eden.put(k, v);
    31.   }
    32. }