LinkedList lists = new LinkedList<>();
lists.addFirst(1);
lists.push(2);
lists.addLast(3);
lists.add(4);
lists.addFirst(5);
lists.forEach(System.out::println);
// 5 2 1 3 4
addFirst和addLast 方法很清楚 ,
push 方法的话 ,默认是andFirst实现
add 方法默认是addLast 实现 …
所以上面总结一下就是 add和last , push和first ,
其实我们要明白一下 , 链表相对于数组来说, 链表的添加和删除速度很快 , 是顺序添加删除很快,因为一个linkedList会保存第一个节点和最后一个节点,时间复杂度为O(1) , 但是你要指定位置添加add(int index, E element) , 那么此时他会先遍历, 然后找到改位置的节点, 将你的节点添加到他前面 , 此时时间复杂度最大值为 O(n) ,
数组呢 , 我们知道ArrayList底层实现就是数组 , 数组优点就是由于内存地址是顺序的, 属于一块整的 , 此时遍历起来很快 , 添加删除的话 ,他会复制数组, 当数组长度特别大时,所消耗的时间会很长
这是一张图 , 大家可以看一下 ,
List integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
integers.set(2, 5); // 这个操作可以
//integers.add(6); 这个会抛出异常
integers.forEach(System.out::println); // 1 2 5 4 5
1. 很显然我们是可以修改 list集合的 可以使用set方法
2. 但是当我们尝试去使用add() 方法时,会抛出 java.lang.UnsupportedOperationException 的异常,
不支持操作的异常
3.当我们使用 java9+时 可以使用 List.of()方法 ,他就是彻彻底底的不可修改的
1. 使用 Collections这个工具类
List integers1 = Collections.synchronizedList(integers);
2. java5+ 变成 CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList integers2 = (CopyOnWriteArrayList) integers;
3. java9+ ,使用 List.of() 变成只读对象
1. 创建一个安全的空集合,防止NullPointerException异常
List list = Collections.emptyList();
2. 拷贝集合
Collections.addAll(list, 2,3, 4, 5, 6);
3. 构建一个安全的集合
List safeList = Collections.synchronizedList(list);
4. 二分查找
Collections.binarySearch(list, 2);
5.翻转数组
Collections.reverse(list);
TreeSet的元素必须是实现了java.lang.Comparable 接口 , 所以他是根据此个接口的方法compareTo方法进行判断重复的, 当返回值一样的时,认定重复
我们看源码 会发现 他里面有一个 HashMap ,那为什么要用(用transient关键字标记的成员变量不参与序列化过程。) 为什么呢 ,因为 HashMap 已经实现了Serializable,
怎么实现一个 ConcurrentHashSet
package com.alibaba.dubbo.common.utils;
import java.util.AbstractSet;
import java.util.ConcurrentModificationException;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
public class ConcurrentHashSet extends AbstractSet implements Set, java.io.Serializable {
private static final long serialVersionUID = -8672117787651310382L;
private static final Object PRESENT = new Object();
private final ConcurrentMap map;
public ConcurrentHashSet() {
map = new ConcurrentHashMap();
}
public ConcurrentHashSet(int initialCapacity) {
map = new ConcurrentHashMap(initialCapacity);
}
...............
}
很显然跟我说的好像 一模一样 ,哈哈哈 ,我也是看别人学的,只是看你用的巧不巧,他继承了AbstractSet这个抽象类,重写了 他部分想要改的方法, 同时也实现了 set接口
public CopyOnWriteArraySet() {
al = new CopyOnWriteArrayList();
}
很显然翻源码我们发现 他实现了 CopyOnWriteArrayList();
HashTable容器使用synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时,其他线程访问HashTable的同步方法时,可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素,线程2不但不能使用put方法添加元素,并且也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。
其中部分信息咱们还能聊聊,不会的我就算了
内部节点分为 Node
存储结构是数组+链表 或者 数组+ 红黑树 实现,有个阈值,当链表长度大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,
当小于等于6时会自动转成链表
原因: (反正我看不懂,只是解决碰撞概率的问题,数学问题这个是)
红黑树的平均查找长度是log(n),长度为8,查找长度为log(8)=3,链表的平均查找长度为n/2,当长度为8时,平均查找长度为8/2=4,这才有转换成树的必要;链表长度如果是小于等于6,6/2=3,虽然速度也很快的,但是转化为树结构和生成树的时间并不会太短。
还有选择6和8的原因是:
中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换。假设一下,如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构,链表个数小于8则树结构转换成链表,如果一个HashMap不停的插入、删除元素,链表个数在8左右徘徊,就会频繁的发生树转链表、链表转树,效率会很低。
Node[] table的初始化长度length(默认值是16),LoadFactor为负载因子(默认值是0.75), 例如为1,虽然减少了空间开销,提高了空间利用率,但同时也增加了查询时间成本;加载因子过低,例如0.5,虽然可以减少查询时间成本,但是空间利用率很低,同时提高了rehash操作的次数
实现链接,大家不会写可以看看
HashMap是非synchronized ,线程不安全
大家可以看看高能讲解:
队列在于你走向高级工程师必须走的一步 . 一开始我们对于他并不了解,但是你会发现并发包里面一堆关于队列的类,你就知道了他的关键所在,先进先出的使用场景很常见的
通过我这段时间的学习,我发现在线程池这块,还有这消息队列,还有在数据库连接池这块都需要队列.这些中间件对于队列的依赖性太过于强烈.
所以学会队列是很重要的一步.这些内容我会慢慢补充的.
我们都知道队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的数据结构,Java中定义了java.util.Queue接口用来表示队列。Java中的Queue与List、Set属于同一个级别接口,它们都是实现了Collection接口。注意: HashMap没有实现Collection接口
LinkedList是链表结构,队列呢也是一个列表结构,继承关系上 , LinkedList实现了Queue , 所以对于Queue来说 ,
添加是 offer(obj) , 删除是 poll() , 获取队头(不删除)是 peek() .
public static void main(String[] args) {
Queue queue = new LinkedList<>();
queue.offer(1);
queue.offer(2);
queue.offer(3);
System.out.println(queue.poll());
System.out.println(queue.poll());
System.out.println(queue.poll());
}
// 1, 2 , 3
PriorityQueue维护了一个有序列表,插入或者移除对象会进行Heapfy操作,默认情况下可以称之为小顶堆。当然,我们也可以给它指定一个实现了 java.util.Comparator 接口的排序类来指定元素排列的顺序。
PriorityQueue 是一个无界队列 , 当你设置初始化大小还是不设置 , 都不影响他继续添加元素
ConcurrentLinkedQueue 是基于链接节点的并且线程安全的队列。因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们,所以只要不需要知道队列的大小 ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢,需要遍历队列。
ArrayBlockingQueue 是有界队列
LinkedBlockingQueue 看构造方法区分 , 默认构造方法最大值是 2^31-1
但是当 take 和 put操作时 ,ArrayBlockingQueue速度要快于 LinkedBlockingQueue原因是什么
1.队列中的锁的实现不同
ArrayBlockingQueue中的锁是没有分离的,即生产和消费用的是同一个锁;
LinkedBlockingQueue中的锁是分离的,即生产用的是putLock,消费是takeLock
2.在生产或消费时操作不同
ArrayBlockingQueue基于数组,在生产和消费的时候,是直接将枚举对象插入或移除的,不会产生或销毁任何额外的对象实例;
LinkedBlockingQueue基于链表,在生产和消费的时候,需要把枚举对象转换为Node进行插入或移除,会生成一个额外的Node对象,这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中,其对于GC的影响还是存在一定的区别。
- 在使用LinkedBlockingQueue时,若用默认大小且当生产速度大于消费速度时候,有可能会内存溢出。
- 在使用ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue分别对1000000个简单字符做入队操作时,
LinkedBlockingQueue的消耗是ArrayBlockingQueue消耗的10倍左右,
即LinkedBlockingQueue消耗在1500毫秒左右,而ArrayBlockingQueue只需150毫秒左右。- 按照实现原理来分析,ArrayBlockingQueue完全可以采用分离锁,从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea之所以没这样去做,也许是因为ArrayBlockingQueue的数据写入和获取操作已经足够轻巧,以至于引入独立的锁机制,除了给代码带来额外的复杂性外,其在性能上完全占不到任何便宜。
BlockingQueue 可以是限定容量的。
BlockingQueue 实现主要用于生产者-使用者队列,但它另外还支持collection接口。
BlockingQueue 实现是线程安全的
BlockingQueue 是阻塞队列 (看你使用的方法) , ConcurrentLinkedQueue是非阻塞队列
区别
LinkedBlockingQueue是一个线程安全的阻塞队列,基于链表实现,一般用于生产者与消费者模型的开发中。采用锁机制来实现多线程同步,提供了一个构造方法用来指定队列的大小,如果不指定大小,队列采用默认大小(Integer.MAX_VALUE,即整型最大值)。
ConcurrentLinkedQueue是一个线程安全的非阻塞队列,基于链表实现。java并没有提供构造方法来指定队列的大小,因此它是无界的。为了提高并发量,它通过使用更细的锁机制,使得在多线程环境中只对部分数据进行锁定,从而提高运行效率。他并没有阻塞方法,take和put方法.注意这一点
有一个是 JDK1.7才加入的, 所以常见的就六个
构造函数必须传入指定大小, 所以他是一个有界队列
分为两种情况 , 第一种构造函数指定大小, 他是一个有界队列 , 第二种情况,不指定大小他可以称之为无界队列, 队列最大值为Integer.MAX_VALUE
他是一个无界队列 , 不管你使用什么构造函数 …
一个内部由优先级堆支持的、基于时间的调度队列。队列中存放Delayed元素,只有在延迟期满后才能从队列中提取元素。当一个元素的getDelay()方法返回值小于等于0时才能从队列中poll中元素,否则poll()方法会返回null。
这个队列类似于Golang的channel , 也就是chan ,跟无缓冲区的chan很相似. 比如take和put操作就跟chan一模一样. 但是区别在于他的poll和offer操作可以设置等待时间.
如果你学过golang的话. 应该理解 . 我写个例子
func main() {
ch := make(chan int, 0)
start := time.Now().UnixNano()
go func() {
time.Sleep(time.Millisecond * 500)
ch <- 1
}()
x := <-ch
fmt.Printf("msg : %d , spend : %dms\n", x, (time.Now().UnixNano()-start)/1e6)
}
// 输出
// msg : 1 , spend : 500ms
那么换而言之 , Java呢
public class TestSync {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
SynchronousQueue queue = new SynchronousQueue<>();
long start = System.currentTimeMillis();
new Thread(() -> {
try {
Integer poll = queue.take();
System.out.printf("receive : %d , spend : %dms.\n", poll, System.currentTimeMillis() - start);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
new Thread(() -> {
try {
//sleep 2000ms
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
queue.put(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}
// 输出
//receive : 1 , spend : 2060ms.
但是他和chan不同的是, 他的poll操作吧, (类似于golang的 select case 操作) , 等不到放弃, 返回一个null.
但是唯一不同的是 他可以指定等待时间.超过等待时间再放弃.
Integer poll = queue.poll(1000,TimeUnit.MILLISECONDS);
这个就是等待1000ms , 等不到放弃了 .
像线程池中用 SynchronousQueue 使用的是 offer(obj)操作, 也就是说干脆插入不进去.因为他懒得等 , 但是offer可以指定等待时间的.
总结一下. take 和 put 一对,是死等待 , poll和offer灵活, 活着来
Java延迟队列提供了在指定时间才能获取队列元素的功能,队列头元素是最接近过期的元素。没有过期元素的话,使用poll()方法会返回null值,超时判定是通过getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS)方法的返回值小于等于0来判断。延时队列不能存放空元素。
添加的元素必须实现 java.util.concurrent.Delayed 接口
@Test
public void testLinkedList() throws InterruptedException {
DelayQueue queue = new DelayQueue<>();
queue.add(new Person());
System.out.println("queue.poll() = " + queue.poll(200,TimeUnit.MILLISECONDS));
}
static class Person implements Delayed {
@Override
public long getDelay(TimeUnit unit) {
// 这个对象的过期时间
return 100L;
}
@Override
public int compareTo(Delayed o) {
//比较
return o.hashCode() - this.hashCode();
}
}
输出 :
queue.poll() = null
JDK1.7 加入的无界队列 , 亮点就是无锁实现的,性能高 .
Doug Lea 说这个是最有用的 BlockingQueue 了 , 性能最好的一个 . Doug Lea说从功能角度来讲,LinkedTransferQueue实际上是ConcurrentLinkedQueue、SynchronousQueue(公平模式)和LinkedBlockingQueue的超集。
他的 transfer方法 表示生产必须等到消费者消费才会停止阻塞. 生产者会一直阻塞直到所添加到队列的元素被某一个消费者所消费(不仅仅是添加到队列里就完事)
同时我们知道 上面那些BlockingQueue使用了大量的 condition和 lock , 这样子效率很低 , 而LinkedTransferQueue则是无锁队列.
他的核心方法其实就是 xfer()方法,基本所有方法都是围绕着这个进行的 , 一般就是 SYNC ,ASYNC,NOW ,来区分状态量. 像put,offer,add 都是 ASYNC , 所以不会阻塞. 下面几个状态对应的变量.
private static final int NOW = 0; // for untimed poll, tryTransfer(不阻塞)
private static final int ASYNC = 1; // for offer, put, add(不阻塞)
private static final int SYNC = 2; // for transfer, take(阻塞)
private static final int TIMED = 3; // for timed poll, tryTransfer (waiting)
小顶堆是什么 : 任意一个非叶子节点的权值,都不大于其左右子节点的权值
PriorityQueue是非线程安全的,PriorityBlockingQueue是线程安全的
两者都使用了堆,算法原理相同
PriorityQueue 的逻辑结构是一棵完全二叉树,就是因为完全二叉树的特点, 他实际存储确实可以为一个数组的, 所以他的存储结构其实是一个数组。
1. 首先java 中的 PriorityQueue 是优先队列,使用的是小顶堆实现
2.什么是小顶堆 (父节点,永远小于左右子节点) ,因此结果不一定是完全升序
3.什么是大顶堆 跟 小顶堆相反,
4.优先队列中 对于当offer操作,当插入的元素此时长度大于默认长度会进行数组扩容(system.copyarr()方法)所以他其实是一个无界数列
5.所以 优先队列 是数组实现,他不需要占用太大的物理空间,而是进行了深度的排序
/**
* 构建一个 大顶堆
*
* @param tree
* @param n
*/
static void build_heap(int[] tree, int n) {
// 最后一个节点
int last_node = n - 1;
// 开始遍历的位置是 : 最后一个堆的堆顶 , (以最小堆为单位)
int parent = (last_node - 1) / 2;
// 递减向上遍历
for (int i = parent; i >= 0; i--) {
heapify(tree, n, i);
}
}
/**
* 递归操作
* @param tree 代表一棵树
* @param n 代表多少个节点
* @param i 对哪个节点进行 heapify
*/
static void heapify(int[] tree, int n, int i) {
// 如果当前值 大于 n 直接返回了 ,一般不会出现这种问题 .....
if (i >= n) {
return;
}
// 子节点
int c1 = 2 * i + 1;
int c2 = 2 * i + 2;
// 假设最大的节点 为 i (父节点)
int max = i;
// 如果大于 赋值给 max
if (c1 < n && tree[c1] > tree[max]) {
max = c1;
}
// 如果大于 赋值给 max
if (c2 < n && tree[c2] > tree[max]) {
max = c2;
}
// 如果i所在的就是最大值我们没必要去做交换
if (max != i) {
// 交换最大值 和 父节点 的位置
swap(tree, max, i);
// 交换完以后 , 此时的max其实就是 i原来的数 ,就是最小的数字 ,所以需要递归遍历
heapify(tree, n, max);
}
}
// 交换操作
static void swap(int[] tree, int max, int i) {
int temp = tree[max];
tree[max] = tree[i];
tree[i] = temp;
}
栈结构属于一种先进者后出,类似于一个瓶子 , 先进去的会压到栈低(push操作) , 出去的时候只有一个出口就是栈顶 , 返回栈顶元素,这个操作称为pop ,
stack 继承自Vector , 所有方法都加入了 sync 修饰, 使得效率很低 ,线程安全.
@Test
public void testStack() {
Stack stack = new Stack<>();
// push 添加
stack.push(1);
stack.push(2);
// pop 返回栈顶元素 , 并移除
System.out.println("stack.pop() = " + stack.pop());
System.out.println("stack.pop() = " + stack.pop());
}
输出 :
2 , 1
但是LInkedList很好的实现了这个 , 同时他是个线程不安全的类.
@Test
public void testStack() {
LinkedList stack = new LinkedList<>();
stack.push(1);
stack.push(2);
System.out.println("stack.pop() = " + stack.pop());
System.out.println("stack.pop() = " + stack.pop());
}
输出
2 , 1
需要以下面试资料的加群:238558356
ZooKeeper面试题(2020最新版)
Netty面试题(2020最新版)
MySQL数据库面试题(2020最新版)
Java并发编程面试题(2020最新版)
Redis面试题(2020最新版)
Tomcat面试题(2020最新版)
Spring Cloud面试题(2020最新版)
Java虚拟机(JVM)面试题(2020最新版)
消息中间件MQ与RabbitMQ面试题(2020最新版)