本文快速回顾了Java中容器的知识点,用作面试复习,事半功倍。
容器主要包括 Collection 和 Map 两种,Collection 又包含了 List、Set 以及 Queue。
数组和集合的区别:
HashSet:基于HashMap实现,支持快速查找,但不支持有序性操作。
TreeSet:基于红黑树实现,支持有序性操作,但是查找效率不如 HashSet,HashSet 查找时间复杂度为 O(1),TreeSet 则为 O(logN);
LinkedHashSet:具有 HashSet 的查找效率,且内部使用链表维护元素的插入顺序。
ArrayList:基于动态数组实现,支持随机访问;
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。
LinkedList:可以用它来支持双向队列;
PriorityQueue:基于堆结构实现,可以用它来实现优先队列。
HashMap:基于哈希实现;
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。
ConcurrentHashMap: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:使用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。
TreeMap:基于红黑树实现。
https://blog.csdn.net/Kato_op/article/details/80356618
Fail-fast 机制是 java 集合(Collection)中的一种错误机制。 当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生 fail-fast 事件。
迭代器在遍历时直接访问集合中的内容,并且在遍历过程中使用一个modCount变量,
集合中在被遍历期间如果内容发生变化(增删改),就会改变modCount的值,
每当迭代器使用 hashNext()/next()遍历下一个元素之前,都会执行checkForComodification()方法检测,modCount变量和expectedmodCount值是否相等,
如果相等就返回遍历,否则抛出异常,终止遍历.
注意,如果集合发生变化时修改modCount值, 刚好有设置为了expectedmodCount值, 则异常不会抛出.(比如删除了数据,再添加一条数据)
所以,一般来说,存在非同步的并发修改时,不可能作出任何坚决的保证。
迭代器的快速失败行为应该仅用于检测程序错误, 而不是用他来同步。
java.util包下的集合类都是Fail-Fast机制的,不能在多线程下发生并发修改(迭代过程中被修改).
采用安全失败(Fail-Safe)机制的集合容器,在遍历时不是直接在集合内容上访问的,而是先copy原有集合内容,在拷贝的集合上进行遍历。
原理:
由于迭代时是对原集合的拷贝的值进行遍历,所以在遍历过程中对原集合所作的修改并不能被迭代器检测到,所以不会出发ConcurrentModificationException
缺点:
迭代器并不能访问到修改后的内容(简单来说就是, 迭代器遍历的是开始遍历那一刻拿到的集合拷贝,在遍历期间原集合发生的修改迭代器是不知道的)
使用场景:
java.util.concurrent包下的容器都是Fail-Safe的,可以在多线程下并发使用,并发修改
Collection 实现了 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。
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("a");
list.add("b");
for (String item : list) {
System.out.println(item);
}
适配器模式解释:https://www.jianshu.com/p/93821721bf08
java.util.Arrays#asList() 可以把数组类型转换为 List 类型。
@SafeVarargs
public static <T> List<T> asList(T... a)
如果要将数组类型转换为 List 类型,应该注意的是 asList() 的参数为泛型的变长参数,因此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。
Integer[] arr = {1, 2, 3};
List list = Arrays.asList(arr);
也可以使用以下方式生成 List。
List list = Arrays.asList(1,2,3);
实现了 RandomAccess 接口,因此支持随机访问。这是理所当然的,因为 ArrayList 是基于数组实现的。
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable
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。
扩容操作需要调用 Arrays.copyOf()
把原数组整个复制到新数组中
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。
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
}
ensureExplicitCapacity(minCapacity);
}
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
modCount++;
// overflow-conscious code
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length;
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// minCapacity is usually close to size, so this is a win:
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
add(E e)
首先去检查一下数组的容量是否足够
扩容到原来的1.5倍,第一次扩容后,如果容量还是小于minCapacity,就将容量扩充为minCapacity。
add(int index, E element)
步骤:
步骤:
public E remove(int index) {
rangeCheck(index);
modCount++;
E oldValue = elementData(index);
int numMoved = size - index - 1;
if (numMoved > 0)
System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved);
elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
return oldValue;
}
需要调用 System.arraycopy() 将 index+1 后面的元素都复制到 index 位置上,复制的代价很高。
看到arraycopy(),我们可以发现:该方法是由C/C++来编写的
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。
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 behavioural 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();
}
}
ArrayList 提供了三种方式的构造器:
补充:transient讲解
http://www.importnew.com/21517.html
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。
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。
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。
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {
elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
// Read in size, and any hidden stuff
s.defaultReadObject();
// Read in capacity
s.readInt(); // ignored
if (size > 0) {
// be like clone(), allocate array based upon size not capacity
ensureCapacityInternal(size);
Object[] a = elementData;
// Read in all elements in the proper order.
for (int i=0; i<size; i++) {
a[i] = s.readObject();
}
}
}
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 behavioural 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();
}
}
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。
ArrayList list = new ArrayList();
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));
oos.writeObject(list);
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<>();
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;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {
return (E) a[index];
}
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。
所以 CopyOnWriteArrayList 不适合内存敏感以及对实时性要求很高的场景。
基于双向链表实现,内部使用 Node 来存储链表节点信息。
private static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node<E> prev;
}
每个链表存储了 Head 和 Tail 指针:
transient Node<E> first;
transient Node<E> last;
set方法和get方法其实差不多,根据下标来判断是从头遍历还是从尾遍历
LinkedList实现了Deque接口,因此,我们可以操作LinkedList像操作队列和栈一样
LinkedList的方法比ArrayList的方法多太多了,这里我就不一一说明了。具体可参考:
http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashmap.html
源码分析:https://segmentfault.com/a/1190000014293372
hashMap的一个内部类Node:
static class Node implements Map.Entry {
final int hash;
final K key;
V value;
Node next; //链表结构,存储下一个元素
Node内部包含了一个 Entry 类型的数组table,数组中的每个位置被当成一个桶。
transient Entry[] 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相同的 Entry。
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();
}
}
构造时就会调用tableSizeFor():返回一个大于输入参数且最近的2的整数次幂。
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;
}
应该注意到链表的插入是以头插法方式进行的
HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("K1", "V1");
map.put("K2", "V2");
map.put("K3", "V3");
查找需要分成两步进行:
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);
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。
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;
}
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;
}
https://www.cnblogs.com/liujinhong/p/6576543.html
https://note.youdao.com/yws/res/18743/50AADC7BB42845B29CDA293FC409250C?ynotemdtimestamp=1548155508277
设计者将key的哈希值的高位也做了运算(与高16位做异或运算,使得在做&运算时,此时的低位实际上是高位与低位的结合),这就增加了随机性,减少了碰撞冲突的可能性!
为何要这么做?
table的长度都是2的幂,因此index仅与hash值的低n位有关,hash值的高位都被与操作置为0了。
这样做很容易产生碰撞。设计者权衡了speed, utility, and quality,将高16位与低16位异或来减少这种影响。设计者考虑到现在的hashCode分布的已经很不错了,而且当发生较大碰撞时也用树形存储降低了冲突。仅仅异或一下,既减少了系统的开销,也不会造成的因为高位没有参与下标的计算(table长度比较小时),从而引起的碰撞。
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);
}
当 length 总是 2 的 n 次方时,h& (length-1)运算等价于对 length 取模,也就是 h%length,但是 & 比 % 具有更高的效率。这看上去很简单,其实比较有玄机的,我们举个例子来说明:
h & (table.length-1) | hash | table.length-1 | ||
---|---|---|---|---|
8 & (15-1): | 0100 | & | 1110 | = 0100 |
9 & (15-1): | 0101 | & | 1110 | = 0100 |
8 & (16-1): | 0100 | & | 1111 | = 0100 |
9 & (16-1): | 0101 | & | 1111 | = 0101 |
从上面的例子中可以看出:当它们和 15-1(1110)“与”的时候,8 和 9产生了相同的结果,也就是说它们会定位到数组中的同一个位置上去,这就产生了碰撞,8 和 9 会被放到数组中的同一个位置上形成链表,那么查询的时候就需要遍历这个链 表,得到8或者9,这样就降低了查询的效率。
同时,我们也可以发现,当数组长度为 15 的时候,hash 值会与 15-1(1110)进行“与”,那么最后一位永远是 0,而 0001,0011,0101,1001,1011,0111,1101 这几个位置永远都不能存放元素了,空间浪费相当大,数组可以使用的位置比数组长度小了很多,这意味着进一步增加了碰撞的几率。
而当数组长度为16时,即为2的n次方时,2n-1 得到的二进制数的每个位上的值都为 1,这使得在低位上&时,得到的和原 hash 的低位相同,加之 hash(int h)方法对 key 的 hashCode 的进一步优化,加入了高位计算,就使得只有相同的 hash 值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。
所以说,当数组长度为 2 的 n 次幂的时候,不同的 key 算得得 index 相同的几率较小,那么数据在数组上分布就比较均匀,也就是说碰撞的几率小
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,因此平均查找次数的复杂度为 O(N/M)。
为了让查找的成本降低,应该尽可能使得 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 = 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。
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);
}
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 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);
}
}
}
Rehash优化:https://my.oschina.net/u/3568600/blog/1933764
在进行扩容时,需要把键值对重新放到对应的桶上。HashMap 使用了一个特殊的机制,可以降低重新计算桶下标的操作。
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,
总结:
经过rehash之后,元素的位置要么是在原位置,要么是在原位置再移动2次幂的位置
因此,我们在扩充HashMap的时候,不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash,只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了,是0的话索引没变,是1的话索引变成“原索引+oldCap”,可以看看下图为16扩充为32的resize示意图:
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 11111111
mask+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:
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;
}
并不是桶子上有8位元素的时候它就能变成红黑树,它得同时满足我们的键值对大于64才行的
这是为了避免在哈希表建立初期,多个键值对恰好被放入了同一个链表中而导致不必要的转化。
谈谈ConcurrentHashMap1.7和1.8的不同实现:
http://www.importnew.com/23610.html
详细源码分析(还未细看):
https://blog.csdn.net/yan_wenliang/article/details/51029372
https://segmentfault.com/a/1190000014380257
主要针对jdk1.7的实现来介绍
jdk1.7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现
Segment:其继承于 ReentrantLock 类,从而使得 Segment 对象可以充当锁的角色。
Segment 中包含HashBucket的数组,其可以守护其包含的若干个桶。
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
ConcurrentHashMap采用了分段锁,每个分段锁维护着几个桶,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)。
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,并发程度与 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。
1.8中放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node数组 + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现
只让一个线程对散列表进行初始化!
从顶部注释我们可以读到,get方法是不用加锁的,是非阻塞的。
Node节点是重写的,设置了volatile关键字修饰,致使它每次获取的都是最新设置的值
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。
为什么用这么方式删除呢,细心的同学会发现上面定义的HashEntry的key和next都是final类型的,所以不能改变next的指向,所以又复制了一份指向删除的结点的next。
参考:https://blog.csdn.net/lanxiangru/article/details/53495854
ConcurrentHashMap 的高并发性主要来自于三个方面:
http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/linkedhashmap.html
https://segmentfault.com/a/1190000014319445
该 Entry 除了保存当前对象的引用外,还保存了其上一个元素 before 和下一个元素 after的引用,从而在哈希表的基础上又构成了双向链接列表。
/**
* LinkedHashMap的Entry元素。
* 继承HashMap的Entry元素,又保存了其上一个元素before和下一个元素after的引用。
*/
static class Entry extends HashMap.Node {
Entry before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
通过源代码可以看出,在 LinkedHashMap 的构造方法中,实际调用了父类 HashMap 的相关构造方法来构造一个底层存放的 table 数组,但额外可以增加 accessOrder 这个参数,如果不设置
在构建新节点时,构建的是LinkedHashMap.Entry 不再是Node.
LinkedHashMap 重写了父类 HashMap 的 get 方法,实际在调用父类 getEntry() 方法取得查找的元素后,再判断当排序模式 accessOrder 为 true 时,记录访问顺序,将最新访问的元素添加到双向链表的表头,并从原来的位置删除。
由于的链表的增加、删除操作是常量级的,故并不会带来性能的损失。
为啥注释说:初始容量对遍历没有影响?
因为它遍历的是LinkedHashMap内部维护的一个双向链表,而不是散列表(当然了,链表双向链表的元素都来源于散列表)
http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/linkedhashmap-lrucache.html
用这个类有两大好处:
Java里面实现LRU缓存通常有两种选择:
以下是使用 LinkedHashMap 实现的一个 LRU 缓存:
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]
实现详细代码请参考文章:补充知识点-缓存
还可以在插入顺序的LinkedHashMap直接重写下removeEldestEntry方法即可轻松实现一个FIFO缓存
详细看:
https://segmentfault.com/a/1190000014345983#articleHeader4
总结:
删除节点并且平衡红黑树
http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/hashset.html
https://segmentfault.com/a/1190000014391402
默认容量16,扩容两倍,加载因子0.75
允许元素为null
实现Set接口
不保证迭代顺序
非同步
初始容量非常影响迭代性能
底层实际上是一个HashMap实例
public HashSet() {map = new HashMap<>();}
如果添加的是在 HashSet 中不存在的,则返回 true;如果添加的元素已经存在,返回 false。
对于 HashSet 中保存的对象,请注意正确重写其 equals 和 hashCode 方法,以保证放入的对象的唯一性。
重要:
1. HashMap中使用键对象来计算hashcode值
2. HashSet使用成员对象来计算hashcode值,对于两个对象来说hashcode可能相同,所以equals()方法用来判断对象的相等性,如果两个对象不同的话,那么返回false
HashSet:
TreeSet:
LinkedHashSet:
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>
Tomcat 中的 ConcurrentCache 使用了 WeakHashMap 来实现缓存功能。
ConcurrentCache 采取的是分代缓存:
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);
}
}
Iterator替代了Enumeration,Enumeration是一个旧的迭代器了。
与Enumeration相比,Iterator更加安全,因为当一个集合正在被遍历的时候,它会阻止其它线程去修改集合。
区别有三点:
如果是单列的集合,我们考虑用Collection下的子接口ArrayList和Set。
如果是映射,我们就考虑使用Map
是否需要同步:去找线程安全的集合类使用
迭代时是否需要有序(插入顺序有序):去找Linked双向列表结构的
是否需要排序(自然顺序或者手动排序):去找Tree红黑树类型的(JDK1.8)
估算存放集合的数据量有多大,无论是List还是Map,它们实现动态增长,都是有性能消耗的。在初始集合的时候给出一个合理的容量会减少动态增长时的消耗
使用泛型,避免在运行时出现ClassCastException
尽可能使用Collections工具类,或者获取只读、同步或空的集合,而非编写自己的实现。它将会提供代码重用性,它有着更好的稳定性和可维护性
本人目前为后台开发工程师,主要关注Python爬虫,后台开发等相关技术。
原创博客主要内容:
同步更新以下几大博客:
Csdn:
http://blog.csdn.net/qqxx6661
拥有专栏:Leetcode题解(Java/Python)、Python爬虫开发
知乎:
https://www.zhihu.com/people/yang-zhen-dong-1/
拥有专栏:码农面试助攻手册
掘金:
https://juejin.im/user/5b48015ce51d45191462ba55
简书:
https://www.jianshu.com/u/b5f225ca2376
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