Java容器
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。
Java中常用的线程安全的集合类有Vector、Hashtable、ConcurrentHashMap、Stack
Set
--TreeSet(有序)：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(无序)：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。
--LinkedHashSet：具有HashSet的查找效率，且内部使用双向链表维护元素的插入顺序。
List
--ArrayList：基于动态数组实现，支持随机访问。（扩容1.5倍）
--Vector：和 ArrayList 类似，但它是线程安全的。底层用Synchronize实现线程安全。（扩容2倍）
--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。
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
--TreeMap(有序)：基于红黑树实现。
--HashMap(无序)：由数组＋链表＋红黑树实现。
--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可以同时写入HashTable并且不会导致数据不一致。它是遗留类，不应该去使用它。现在可以使用ConcurrentHashMap来支持线程安全，并且ConcurrentHashMap的效率会更高，因为ConcurrentHashMap引入了分段锁。
--LinkedHashMap：继承自HashMap，底层仍是由数组和链表或红黑树组成。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。
List、Set、Map的区别
--List：存储的元素是有序的、可重复的。
--Set：存储的元素是无序的、不可重复的。
--Map：使用键值对（kye-value）存储，Key是无序、不可重复的，value是无序、可重复的，每个键最多映射到一个值。
迭代器
Iterator对象称为迭代器（设计模式的一种），迭代器可以对集合进行遍历，但每一个集合内部的数据结构可能是不尽相同的，所以每一个集合存和取都很可能是不一样的，虽然我们可以人为地在每一个类中定义 hasNext() 和 next() 方法，但这样做会让整个集合体系过于臃肿。于是就有了迭代器。
迭代器是将这样的方法抽取出接口，然后在每个类的内部，定义自己迭代方式，这样做就规定了整个集合体系的遍历方式都是 hasNext()和next()方法，使用者不用管怎么实现的，会用即可。
迭代器的定义为：提供一种方法访问一个容器对象中各个元素，而又不需要暴露该对象的内部细节。
Iterator主要是用来遍历集合用的，它的特点是更加安全，因为它可以确保，在当前遍历的集合元素被更改的时候，就会抛出 ConcurrentModificationException异常。
线程不安全的集合
我们常用的Arraylist,LinkedList,Hashmap,HashSet,TreeSet,LinkedHashSet，TreeMap，PriorityQueue都不是线程安全的。解决办法很简单，可以使用线程安全的集合来代替。
如果你要使用线程安全的集合的话， java.util.concurrent 包中提供了很多并发容器供你使用：
--ConcurrentHashMap: 可以看作是线程安全的HashMap。
--CopyOnWriteArrayList:可以看作是线程安全的ArrayList，在读多写少的场合性能非常好，远远好于Vector.
--ConcurrentLinkedQueue:高效的并发队列，使用链表实现。可以看做一个线程安全的 LinkedList，这是一个非阻塞队列。
--BlockingQueue: 这是一个接口，JDK 内部通过链表、数组等方式实现了这个接口。表示阻塞队列，非常适合用于作为数据共享的通道。
--ConcurrentSkipListMap :跳表的实现。这是一个Map，使用跳表的数据结构进行快速查找。
ArrayList源码
--ArrayList 是基于数组实现的，所以支持快速随机访问。
--数组的默认大小为 10。
--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) ，也就是旧容量的1.5倍。
--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)。
--Fail-Fast：modCount用来记录ArrayList结构发生变化的次数。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。
CopyOnWriteArrayList
读写分离，但会导致内存占用和数据不一致
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。
HashMap
1、HashMap自Java1.8起，采用数组＋链表＋红黑树的数据结构
Java1.8以前，采用数组＋链表的结构
2、HashMap初始容量为什么是2的n次幂 以及 扩容为什么是2倍的形式
HashMap计算添加元素的位置时，使用的位运算，这是特别高效的运算；另外，HashMap的初始容量是2的n次幂，扩容也是2倍的形式进行扩容，
是因为容量是2的n次幂，可以使得添加的元素均匀分布在HashMap中的数组上，减少hash碰撞，避免形成链表的结构，使得查询效率降低！
hash = hashCode();
取模运算：hash % 16 = {0 - 15};
位运算：h & (length - 1);
如果要想位运算约等于取模运算，那length必须是2的n次幂。
3、Java7的链表插入，采用头插法。（头插法会造成死锁）
Java8的链表插入，采用尾插法。
4、HashMap的加载因子为什么是0.75
加载因子过高的话，例如1，则查询的时间复杂度增加。
而加载因子过低的话，例如0.5，空间利用率也会降低。
所以为了均衡时间和空间，采用0.75f
5、链表的长度为8时，就马上转红黑树吗
当数组长度小于64时，优先扩容，当大于等于64时，才会转红黑树。
链表转红黑树，阈值等于8，但是链表的实际长度是9。
6、什么是哈希冲突，如何解决？
哈希函数处理后，存在不同的数据对应相同的哈希值，产生哈希冲突。
解决方法：开放地址法、链地址法、再哈希法、建立一个公共溢出区。
7、HashMap底层为什么使用红黑树不用AVL树？
--红黑树牺牲了一些查找性能 但其本身并不是完全平衡的二叉树。因此插入删除操作效率略高于AVL树
--AVL树用于自平衡的计算牺牲了插入删除性能，但是因为最多只有一层的高度差，查询效率会高一些。
--在CurrentHashMap中是加锁了的，实际上是读写锁，如果写冲突就会等待，如果插入时间过长必然等待时间更长，而红黑树相对AVL树他的插入更快！
8、JDK1.8以后的hashmap为什么在链表长度为8的时候变为红黑树
因为树节点所占空间是普通节点的两倍，所以只有当节点足够多的时候，才会使用树节点。
也就是说，节点少的时候，尽管时间复杂度上，红黑树比链表好一点，但是红黑树所占空间比较大，
综合考虑，认为只能在节点太多的时候，红黑树占空间大这一劣势不太明显的时候，才会舍弃链表，使用红黑树。
在理想状态下，受随机分布的hashCode影响，链表中的节点遵循泊松分布，而且根据统计，链表中节点数是8的概率
已经接近千分之一，而且此时链表的性能已经很差了。所以在这种比较罕见和极端的情况下，才会把链表转变为红黑树。
因为链表转换为红黑树也是需要消耗性能的，特殊情况特殊处理，为了挽回性能，权衡之下，才使用红黑树，提高性能。
也就是大部分情况下，hashmap还是使用的链表，如果是理想的均匀分布，节点数不到8，hashmap就自动扩容了。
ConcurrentHashMap
--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。
--默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。
--每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。
--JDK1.7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。JDK1.8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。
