hashtable/hashmap/ConcurrentHashMap
一、HashTable
- 底层数组+链表实现，无论key还是value都不能为null，线程安全，实现线程安全的方式是在修改数据时synchronized锁住整个HashTable，效率低，ConcurrentHashMap做了相关优化
- 初始size为11，扩容：newsize = olesize*2+1
- 计算index的方法：index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length
二、HashMap
- 底层数组+链表实现，可以存储null键和null值，线程不安全
- 初始size为16，扩容：newsize = oldsize*2，size一定为2的n次幂
- 扩容针对整个Map，每次扩容时，原来数组中的元素依次重新计算存放位置，并重新插入
- 插入元素后才判断该不该扩容，有可能无效扩容（插入后如果扩容，如果没有再次插入，就会产生无效扩容）
- 当Map中元素总数超过Entry数组的75%，触发扩容操作，为了减少链表长度，元素分配更均匀
- 计算index方法：index = hash & (tab.length – 1)
HashMap的初始值还要考虑加载因子:
- 哈希冲突：若干Key的哈希值按数组大小取模后，如果落在同一个数组下标上，将组成一条Entry链，对Key的查找需要遍历Entry链上的每个元素执行equals()比较。
注意：hash冲突的时候链表中的数据存放老的被放到链表的表尾部，新的放在链表的头部（靠近数组的地方。如上图的最上方）- 加载因子：为了降低哈希冲突的概率，默认当HashMap中的键值对达到数组大小的75%时，即会触发扩容。因此，如果预估容量是100，即需要设定100/0.75＝134的数组大小。
- 空间换时间：如果希望加快Key查找的时间，还可以进一步降低加载因子，加大初始大小，以降低哈希冲突的概率。
- 补充：那么hashmap什么时候进行扩容呢？当hashmap中的元素个数超过数组大小*loadFactor时，就会进行数组扩容，loadFactor的默认值为0.75，也就是说，默认情况下，数组大小为16，那么当hashmap中元素个数超过16*0.75=12的时候，就把数组的大小扩展为2*16=32，即扩大一倍，然后重新计算每个元素在数组中的位置，而这是一个非常消耗性能的操作，所以如果我们已经预知hashmap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高hashmap的性能。比如说，我们有1000个元素new HashMap(1000), 但是理论上来讲new HashMap(1024)更合适，不过上面annegu已经说过，即使是1000，hashmap也自动会将其设置为1024。 但是new HashMap(1024)还不是更合适的，因为0.75*1000 < 1000, 也就是说为了让0.75 * size > 1000, 我们必须这样new HashMap(2048)才最合适，既考虑了&的问题，也避免了resize的问题。
- hashMap高并发下的死循环，本质上SUN公司hashMap并不支持多线程，但是如果我们在多线程上使用了hashMap比较严重的情况会引发死循环，这个死循环是在数据插入的时候，多线程同时扩容，可能会出现循环链表，然后get的时候就会发生死循环。
HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储，因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性：
- 容量（capacity）：hash表中桶的数量
- 初始化容量（initial capacity）：创建hash表时桶的数量，HashMap允许在构造器中指定初始化容量
- 尺寸（size）：当前hash表中记录的数量
- 负载因子（load factor）：负载因子等于“size/capacity”。负载因子为0，表示空的hash表，0.5表示半满的散列表，依此类推。轻负载的散列表具有冲突少、适宜插入与查询的特点（但是使用Iterator迭代元素时比较慢）
除此之外，hash表里还有一个“负载极限”，“负载极限”是一个0～1的数值，“负载极限”决定了hash表的最大填满程度。当hash表中的负载因子达到指定的“负载极限”时，hash表会自动成倍地增加容量（桶的数量），并将原有的对象重新分配，放入新的桶内，这称为rehashing。
HashMap和Hashtable的构造器允许指定一个负载极限，HashMap和Hashtable默认的“负载极限”为0.75，这表明当该hash表的3/4已经被填满时，hash表会发生rehashing。
“负载极限”的默认值（0.75）是时间和空间成本上的一种折中：
- 较高的“负载极限”可以降低hash表所占用的内存空间，但会增加查询数据的时间开销，而查询是最频繁的操作（HashMap的get()与put()方法都要用到查询）
- 较低的“负载极限”会提高查询数据的性能，但会增加hash表所占用的内存开销
hashMap扩展：JDK 1.8
HashMap存储的是key-value的键值对，允许key为null，也允许value为null。HashMap内部为数组+链表的结构，会根据key的hashCode值来确定数组的索引(确认放在哪个桶里)，如果遇到索引相同的key，桶的大小是2，如果一个key的hashCode是7，一个key的hashCode是3，那么他们就会被分到一个桶中(hash冲突)，如果发生hash冲突，HashMap会将同一个桶中的数据以链表的形式存储，但是如果发生hash冲突的概率比较高，就会导致同一个桶中的链表长度过长，遍历效率降低，所以在JDK1.8中如果链表长度到达阀值(默认是8)，就会将链表转换成红黑二叉树。
hashMap存储的时候首先是一个数组，然后每个数组的元素是一个Node类，Node本质是一个Map实现了Map.Entry接口，
三、ConcurrentHashMap
- 底层采用分段的数组+链表实现，线程安全
- 通过把整个Map分为N个Segment，可以提供相同的线程安全，但是效率提升N倍，默认提升16倍。(读操作不加锁，由于HashEntry的value变量是 volatile的，也能保证读取到最新的值。)
- Hashtable的synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行，其关键在于使用了锁分离技术
- 有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁
- 扩容：段内扩容（段内元素超过该段对应Entry数组长度的75%触发扩容，不会对整个Map进行扩容），插入前检测需不需要扩容，有效避免无效扩容
HashTable在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁。HashMap在并发执行put操作时会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环,一旦成环,Entry的next节点永远不为空,产生死循环. ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术， 首先将数据分成一段一段地存储 ，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他线程访问。ConcurrentHashMap是由Segment数组和HashEntry数组组成. Segment是一种可重入锁,在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色; HashEntry则用于存储键值对数据. 一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组. Segment的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构. 一个Segment里包含一个HashEntry数组,每个HashEntry是一个链表结构的元素,每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时, 必须首先获得与它对应的Segment锁。
在多线程并发访问一个共享变量时，为了保证逻辑的正确，可以采用以下方法：
- 加锁，性能最低，能保证原子性、可见性，防止指令重排；
- volatile修饰，性能中等，能保证可见性，防止指令重排；
- 使用getObjectVolatile，性能最好，可防止指令重排；currenthashmap的get()方法，ConcurrentHashMap选择了使用Unsafe的getObjectVolatile来读取segments中的元素
源码解析：segments是Segment的原生数组，其默认值为DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL=16 ，使用segment来锁定不同数据，那么我么读取数据时候又是怎么读取的呢额？
Segment的get操作实现非常简单和高效. - 先经过一次再散列
- 然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment - 再通过散列算法定位到元素.整个get方法不需要加锁，只需要计算两次hash值，然后遍历一个单向链表（此链表长度平均小于2），因此get性能很高。 高效之处在于整个过程不需要加锁,除非读到的值是空才会加锁重读. HashTable容器的get方法是需要加锁的,那ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢?
原因是它的get方法将要使用的共享变量都定义成了volatile类型, 如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value.定义成volatile的变量,能够在线程之间保持可见性,能够被多线程同时读,并且保证不会读到过期的值,但是只能被单线程写(有一种情况可以被多线程写,就是写入的值不依赖于原值), 在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value,所以可以不用加锁. 之所以不会读到过期的值,是因为根据Java内存模型的happen before原则,对volatile字段的写操作先于读操作,即使两个线程同时修改和获取 volatile变量,get操作也能拿到最新的值, 这是用volatile替换锁的经典应用场景.
Segment的put操作，由于需要对共享变量进行写操作,所以为了线程安全,在操作共享变量时必须加锁.
put方法首先定位到Segment,然后在Segment里进行插入操作.
插入操作需要经历两个步骤
判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容
定位添加元素的位置,然后将其放在HashEntry数组里
是否需要扩容
在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量(threshold),如果超过阈值,则对数组进行扩容.
值得一提的是,Segment的扩容判断比HashMap更恰当,因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的,如果到达了就进行扩容,但是很有可能扩容之后没有新元素插入,这时HashMap就进行了一次无效的扩容.
如何扩容
在扩容的时候,首先会创建一个容量是原来两倍的数组,然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里.
为了高效,ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容,而只对某个segment扩容.
Segment的size操作，要统计整个ConcurrentHashMap里元素的数量,就必须统计所有Segment里元素的数量后计总.
Segment里的全局变量count是一个volatile,在并发场景下,是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢?不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值,但是可能累加前使用的count发生了变化,那么统计结果就不准了. 所以,最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put、remove和clean方法全部锁住,但是这种做法显然非常低效.因为在累加count操作过程中,之前累加过的count发生变化的几率非常小,所以
ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁Segment的方式来统计各个Segment大小,如果统计的过程中,count发生了变化,则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小.那么ConcurrentHashMap又是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢? 使用modCount变量,在put、remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1,那么在统计size前后比较modCount是否发生变化,从而得知容器的大小是否发生变化.
参考博客：
https://www.cnblogs.com/heyonggang/p/9112731.html
hashmap原理：https://blog.csdn.net/qq_37149569/article/details/82842365
hashMap原理讲解：https://www.cnblogs.com/williamjie/p/9358291.html
currentHashMap:https://blog.csdn.net/qq_33589510/article/details/79962152