TreeMap
- TreeMap 实现了 NavigableMap 接口，而 NavigableMap 接口继承自 SortedMap 接口，所以 TreeMap 是有序的。
- TreeMap 底层是红黑树，所以时间复杂度为 log(n)。
- TreeMap 并不是线程安全的。
- TreeMap 中的映射根据其键的自然顺序进行排序，或者根据传入的 comparator 进行排序。
成员变量
// 比较器
private final Comparator comparator;
//红黑树的根节点
private transient Entry root = null;
//红黑树的大小
/**
* The number of entries in the tree
*/
private transient int size = 0;
//修改的次数，用于线程安全的快速失败
/**
* The number of structural modifications to the tree.
*/
private transient int modCount = 0; put 方法
public V put(K key, V value) {
Entry t = root;
//如果红黑树不存在，先构建一个红黑树
if (t == null) {
compare(key, key); // type (and possibly null) check
root = new Entry<>(key, value, null);
size = 1;
modCount++;
return null;
}
int cmp;
Entry parent;
//通过传入的比较器，找到合适的元素位置插入
// split comparator and comparable paths
Comparator cpr = comparator;
if (cpr != null) {
do {
parent = t;
cmp = cpr.compare(key, t.key);
if (cmp < 0)
t = t.left;
else if (cmp > 0)
t = t.right;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
else {
//如果 comparator 为 null，则使用 key 的自然顺序进行比较，这要求 key 必须实现 comparable 接口
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Comparable k = (Comparable) key;
do {
parent = t;
cmp = k.compareTo(t.key);
if (cmp < 0)
t = t.left;
else if (cmp > 0)
t = t.right;
else
return t.setValue(value);
} while (t != null);
}
Entry e = new Entry<>(key, value, parent);
if (cmp < 0)
parent.left = e;
else
parent.right = e;
//调整红黑树，使得红黑树平衡
fixAfterInsertion(e);
size++;
modCount++;
return null;
} - key 不能为 null，会做 check。
- 如果红黑树的根节点为 null 说明红黑树为空，新建一个红黑数。
- 如果传入的比较器不为空，则通过传入的比较器进行比较。
- 如果传入的比较器为空，则通过自然顺序对 key 进行比较，这就要求 key 必须实现 comparable 接口。
- 调整红黑树，使其平衡。
get 方法
public V get(Object key) {
Entry p = getEntry(key);
return (p==null ? null : p.value);
} 我们直接看 getEntry 方法。
final Entry getEntry(Object key) {
//通过传入的比较器进行比较，比较方法和下面的使用默认比较器没有区别
// Offload comparator-based version for sake of performance
if (comparator != null)
return getEntryUsingComparator(key);
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Comparable k = (Comparable) key;
//使用 compareTo 方法，从根节点开始进行比较
Entry p = root;
while (p != null) {
int cmp = k.compareTo(p.key);
if (cmp < 0)
p = p.left;
else if (cmp > 0)
p = p.right;
else
return p;
}
return null;
} - 如果传入的比较器不为空，通过传入的比较器查找。
- 如果传入的比较器为空，从红黑树的根节点开始，使用 compareTo 方法进行比较查找。
remove 方法
public V remove(Object key) {
//找到需要删除的节点
Entry p = getEntry(key);
if (p == null)
return null;
V oldValue = p.value;
//删除节点并且平衡红黑树
deleteEntry(p);
return oldValue;
} - 找到要删除的节点。
- 如果节点存在，删除节点并平衡红黑树。
ConcurrentSkipListMap
TreeMap 使用红黑树按照 key 的顺序（自然顺序或者自定义顺序）来使得键值对有序存储，但是只能在单线程下使用。多线程环境下想要使键值对按照 key 的顺序来存储，则需要使用 ConcurrentSkipListMap。
ConcrurrentSkipListMap 底层使通过跳表来实现的。跳表是一个链表，通过使用“跳跃式”的查找的方式使得插入，读取数据的时间复杂度变成了 O(longn)。
SkipList
跳表（SkipList）：使用“空间换时间”的算法。在查询上跟平衡树的复杂度一致，因此是平衡数的替代方法。在 redis 的 ZSET 中有应用。因为链表不能像数组那样随机访问，只能从头一个个遍历。跳表为节点设置了快速访问的指针，不同于一个个遍历，而是可以跨节点进行访问，这也是跳表名字的含义。
数据结构如下：
那么问题来了，如何决定每个节点的高度那？
当插入一个数据，随机获得节点的高度，没错，就是随机。每涨一层的概率为 p。这个概率人为设置，一般为 0.25 或者 0.5， 则海洋层数越高的节点就越少。
如何搜索？
可以看到高层级的节点相当于一个快速通道，让搜索进行了节点的跳跃，而不是一个个的遍历。
插入
插入的思路是要找到插入的点，并且在遍历的同时，记录下需要更新的层数，在最后进行处理。
假如插入 17，并且 17 节点随机获得层数是 2。这样节点 9 的第二层需要指向新的节点 17，12 的第一层也要指向 17。
删除
删除方法的思路也是一样，需要记录搜索过程中每一层最后i贝纳利的节点。在找到要删除的节点后，把每一层中指向删除节点的指针指向被删除节点每层的后续指针。
源码分析
了解了 SkipList 的原理之后，我们来分析一下 ConcurrentSkipListMap 的源码。
插入
private V doPut(K kkey, V value, boolean onlyIfAbsent) {
Comparable key = comparable(kkey);
for (;;) {
// 找到key的前继节点
Node b = findPredecessor(key);
// 设置n为“key的前继节点的后继节点”，即n应该是“插入节点”的“后继节点”
Node n = b.next;
for (;;) {
if (n != null) {
Node f = n.next;
// 如果两次获得的b.next不是相同的Node，说明已经被更改了，就跳转到”外层for循环“，重新获得b和n后再遍历。
if (n != b.next)
break;
// v是“n的值”
Object v = n.value;
// 当n的值为null(意味着其它线程删除了n)；此时删除b的下一个节点，然后跳转到”外层for循环“，重新获得b和n后再遍历。
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
// 如果其它线程删除了b；则跳转到”外层for循环“，重新获得b和n后再遍历。
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
// 比较key和n.key
int c = key.compareTo(n.key);
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
continue;
}
if (c == 0) {
if (onlyIfAbsent || n.casValue(v, value))
return (V)v;
else
break; // restart if lost race to replace value
}
// else c < 0; fall through
}
// 新建节点(对应是“要插入的键值对”)
Node z = new Node(kkey, value, n);
// 设置“b的后继节点”为z
if (!b.casNext(n, z))
break; // 多线程情况下，break才可能发生(其它线程对b进行了操作)
// 随机获取一个level，每个节点的层数都是随机的。
// 然后在“第1层”到“第level层”的链表中都插入新建节点
int level = randomLevel();
if (level > 0)
insertIndex(z, level);
return null;
}
}
} 删除
final V doRemove(Object okey, Object value) {
Comparable key = comparable(okey);
for (;;) {
// 找到“key的前继节点”
Node b = findPredecessor(key);
// 设置n为“b的后继节点”(即若key存在于“跳表中”，n就是key对应的节点)
Node n = b.next;
for (;;) {
if (n == null)
return null;
// f是“当前节点n的后继节点”
Node f = n.next;
// 如果两次读取到的“b的后继节点”不同(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
// 如果“当前节点n的值”变为null(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
Object v = n.value;
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
// 如果“前继节点b”被删除(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
int c = key.compareTo(n.key);
if (c < 0)
return null;
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
continue;
}
// 以下是c=0的情况
if (value != null && !value.equals(v))
return null;
// 设置“当前节点n”的值为null
if (!n.casValue(v, null))
break;
// 设置“b的后继节点”为f
if (!n.appendMarker(f) || !b.casNext(n, f))
findNode(key); // Retry via findNode
else {
// 清除“跳表”中每一层的key节点
findPredecessor(key); // Clean index
// 如果“表头的右索引为空”，则将“跳表的层次”-1。
if (head.right == null)
tryReduceLevel();
}
return (V)v;
}
}
} private Node findNode(Comparable key) {
for (;;) {
// 找到key的前继节点
Node b = findPredecessor(key);
// 设置n为“b的后继节点”(即若key存在于“跳表中”，n就是key对应的节点)
Node n = b.next;
for (;;) {
// 如果“n为null”，则跳转中不存在key对应的节点，直接返回null。
if (n == null)
return null;
Node f = n.next;
// 如果两次读取到的“b的后继节点”不同(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
Object v = n.value;
// 如果“当前节点n的值”变为null(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
// 若n是当前节点，则返回n。
int c = key.compareTo(n.key);
if (c == 0)
return n;
// 若“节点n的key”小于“key”，则说明跳表中不存在key对应的节点，返回null
if (c < 0)
return null;
// 若“节点n的key”大于“key”，则更新b和n，继续查找。
b = n;
n = f;
}
}
} 可以发现：ConcurrentSkipListMap 的线程安全原理 与非阻塞队列 ConcurrentBlockingQueue 的原理一样，通过底层的插入，删除的 CAS 原子性操作，通过死循环不断获取最新的节点指针来保证不会出现竞态条件。