java集合框架总结（List、Set、Map）

从上面的集合框架图可以看到，Java集合框架主要包括两种类型的容器，一种是集合（Collection），存储一个元素集合，另一种是图（Map），存储键/值对映射。Collection接口又有3种子类型，List、Set和Queue。**Set的集合里不允许对象有重复的值，List允许有重复，Map不允许key重复。**常用的集合框架有ArrayList、LinkedList、Vector、HashSet、HashMap、Hashtable。

#List

• ArrayList

• 底层是动态数组。

• 默认无参构造函数会初始化大小为10，向集合中添加元素至集合满的时候，会生成一个大小为原来1.5倍的新集合，然后将集合中元素拷贝到新集合。

• 线程不安全。

• Vector

• 底层是动态数组。

• 默认无参构造函数会初始化大小为10，向集合中添加元素至集合满的时候，会默认生成一个大小为原来2倍的新集合（vector支持自定义增加系数），然后将集合中元素拷贝到新集合。

• 线程安全。

• LinkedList

• 底层是双向链表。

• 不需要考虑大小。

• 线程不安全。

使用：若需要对集合频繁的查找，则使用ArrayList或Vector，若需要考虑线程安全，则选择Vector；若需要频繁的插入或删除，则使用LinkedList。

#Set

• HashSet

• 底层是HashMap。（区别是没有key-value对）

• 默认无参构造函数会初始化大小为16，向集合中添加元素至集合大小的0.75倍时，会生成一个大小为原来2倍的新集合，然后重新计算元素的地址，将集合中元素插入到新集合。

• 线程不安全。

#Map

• HashMap

• 底层是数组+链表+红黑树。JDK8中，链表长度不小于8时，将链表转化为红黑树。

• 默认无参构造函数会初始化大小为16，向集合中添加元素至集合大小的0.75倍时，会生成一个大小为原来2倍的新集合，然后重新计算元素的地址，将集合中元素插入到新集合，届时效率很低。

• 线程不安全。（例如：put的时候导致的数据覆盖、集合扩展时(resize方法)会出现死循环）

• Hashtable

• 底层是数组+链表。（拉链法）

• 默认无参构造函数会初始化大小为11，向集合中添加元素至集合大小的0.75时，会生成一个大小为原来（2倍+1）的新集合，然后重新计算元素的地址，将集合中元素插入到新集合，届时效率很低。

• 线程安全。

• key和value都不允许为null（HashSet允许一个null，HashMap允许一个key为null）。

• LinkedHashMap

• 底层是HashMap+双向循环链表。

• 线程不安全。

• ConcurrentHashMap

通过分析Hashtable可知，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。它使用了多个锁来控制对hash表的不同部分进行的修改。
　　并发度可以理解为程序运行时能够同时更新ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数，实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数，即Segment[]的数组长度。ConcurrentHashMap默认的并发度为16，但用户也可以在构造函数中设置并发度。当用户设置并发度时，ConcurrentHashMap　会使用大于等于该值的最小2幂指数作为实际并发度（假如用户设置并发度为17，实际并发度则为32）。运行时通过将key的高n位（n = 32 – segmentShift）和并发度减1（segmentMask）做位与运算定位到所在的Segment。segmentShift与segmentMask都是在构造过程中根据concurrency level被相应的计算出来。
　　如果并发度设置的过小，会带来严重的锁竞争问题；如果并发度设置的过大，原本位于同一个Segment内的访问会扩散到不同的Segment中，CPU cache命中率会下降，从而引起程序性能下降。
　　ConcurrentHashMap和Hashtable主要区别就是围绕着锁的粒度以及如何锁,可以简单理解成把一个大的HashTable分解成多个，形成了锁分离。
　　ConcurrentHashMap的弱一致性主要是为了提升效率，是一致性与效率之间的一种权衡。要成为强一致性，就得到处使用锁，甚至是全局锁，这就与Hashtable和同步的HashMap一样了。

JDK7与JDK8中HashMap的实现
https://my.oschina.net/hosee/blog/618953

ConcurrentHashMap总结
https://my.oschina.net/hosee/blog/675884

ConcurrentHashMap能完全替代HashTable吗？　
https://my.oschina.net/hosee/blog/675423

ConcurrentHashMap原理分析
https://my.oschina.net/hosee/blog/639352

LinkedHashmap源码剖析
http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/37867985