基於JDK1.8，Java容器源碼分析

容器源碼分析

若是沒有特別說明，如下源碼分析基於 JDK 1.8。

在 IDEA 中 double shift 調出 Search EveryWhere，查找源碼文件，找到以後就能夠閱讀源碼。

List

ArrayList

1. 概覽

實現了 RandomAccess 接口，所以支持隨機訪問。這是理所固然的，由於 ArrayList 是基於數組實現的。

public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
        implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable複製代碼

數組的默認大小爲 10。

private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;複製代碼

2. 擴容

添加元素時使用 ensureCapacityInternal() 方法來保證容量足夠， 若是不夠時，須要使用 grow() 方法進行擴容， 新容量的大小爲 oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，也就是舊容量的 1.5 倍。

擴容操做須要調用 Arrays.copyOf() 把原數組整個複製到新數組中，這個操做代價很高，所以最好在建立 ArrayList 對象時就指定大概的容量大小，減小擴容操做的次數。

public boolean add(E e) {
    //添加元素時使用 ensureCapacityInternal() 方法來保證容量足夠，
    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:
    //這個操做代價很高，所以最好在建立 ArrayList 對象時就指定大概的容量大小，減小擴容操做的次數。
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}複製代碼

3. 刪除元素

須要調用 System.arraycopy() 將 index+1 後面的元素都複製到 index 位置上，該操做的時間複雜度爲 O(N)，能夠看出 ArrayList 刪除元素的代價是很是高的。

public E remove(int index) {
    rangeCheck(index);
    modCount++;
    E oldValue = elementData(index);
    //index+1 後面的元素都向左移動一位 即index+1位置的後面元素個數 (size-1)-(index+1)+1
    int numMoved = size - index - 1;
    if (numMoved > 0)
        //將 index+1後面的元素都向左移動一位，原來的 （index+1）位置元素就移到 index位置
        System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved);
    elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
    return oldValue;
}複製代碼

4. Fail-Fast

modCount 用來記錄 ArrayList 結構發生變化的次數。結構發生變化是指添加或者刪除至少一個元素的全部操做，或者是調整內部數組的大小，僅僅只是設置元素的值不算結構發生變化。

在進行序列化或者迭代等操做時，須要比較操做先後 modCount 是否改變， 若是改變了須要拋出 ConcurrentModificationException。

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
    throws java.io.IOException{
    // Write out element count, and any hidden stuff
    //這裏 記錄操做前的 modCount
    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]);//操做
    }

    //這裏的modCount是操做後的 modCount與以前的做比較
    if (modCount != expectedModCount) {
        throw new ConcurrentModificationException();
    }
}複製代碼

5. 序列化

ArrayList 基於數組實現，而且具備動態擴容特性，所以保存元素的數組不必定都會被使用，那麼就不必所有進行序列化。

保存元素的數組 elementData 使用 transient 修飾，該關鍵字聲明數組默認不會被序列化。

transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access複製代碼

ArrayList 實現了 writeObject() 和 readObject() 來控制只序列化數組中有元素填充那部份內容。

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
        //根據size來分配內存，來控制只序列化數組中有元素填充那部份內容
        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();
    }
}複製代碼

序列化時須要使用 ObjectOutputStream 的 writeObject() 將對象轉換爲字節流並輸出。而 writeObject() 方法在傳入的對象存在 writeObject() 的時候會去反射調用該對象的 writeObject() 來實現序列化。反序列化使用的是 ObjectInputStream 的 readObject() 方法，原理相似。

ArrayList list = new ArrayList();
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));
oos.writeObject(list);複製代碼

6.System.arraycopy()和Arrays.copyOf()方法

Arrays.copyOf()的源代碼內部調用了System.arraycopy()方法。可是System.arraycopy()方法須要目標數組， 將原數組拷貝到你本身定義的數組裏，並且能夠選擇拷貝的起點和長度以及放入新數組中的位置； Arrays.copyOf()是系統自動在內部建立一個數組，並返回這個新建立的數組。

Vector

1. 同步

它的實現與 ArrayList 相似，可是使用了 synchronized 進行同步。

public synchronized boolean add(E e) {
    modCount++;
    ensureCapacityHelper(elementCount + 1);
    elementData[elementCount++] = e;
    return true;
}

public synchronized E get(int index) {
    if (index >= elementCount)
        throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index);

    return elementData(index);
}複製代碼

2. 與 ArrayList 的比較

• Vector 是同步的，所以開銷就比 ArrayList 要大，訪問速度更慢。 最好使用 ArrayList 而不是 Vector，由於同步操做徹底能夠由程序員本身來控制；
• Vector 每次擴容請求其大小的 2 倍空間，而 ArrayList 是 1.5 倍。

3. 替代方案

可使用 Collections.synchronizedList(); 獲得一個線程安全的 ArrayList。

List<String> list = new ArrayList<>();
List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);複製代碼

也可使用 concurrent 併發包下的 CopyOnWriteArrayList 類。

List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();複製代碼

CopyOnWriteArrayList

讀寫分離

寫操做在一個複製的數組上進行，讀操做仍是在原始數組中進行，讀寫分離，互不影響。

寫操做須要加鎖，防止併發寫入時致使寫入數據丟失。

寫操做結束以後須要把原始數組指向新的複製數組。

public boolean add(E e) {
   //加鎖
    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;
        //寫操做在一個複製的數組上進行
        setArray(newElements);
        return true;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {
    //讀取操做仍然在原始的數組中
    return (E) a[index];
}複製代碼

適用場景

CopyOnWriteArrayList 在寫操做的同時容許讀操做，大大提升了讀操做的性能，所以很適合讀多寫少的應用場景。

可是 CopyOnWriteArrayList 有其缺陷：

• 內存佔用：在寫操做時須要複製一個新的數組，使得內存佔用爲原來的兩倍左右；
• 數據不一致：讀操做不能讀取實時性的數據，由於部分寫操做的數據還未同步到讀數組中。

因此 CopyOnWriteArrayList 不適合內存敏感以及對實時性要求很高的場景。

LinkedList

1. 概覽

基於雙向鏈表實現，使用 Node 存儲鏈表節點信息。

private static class Node<E> {
    E item;
    Node<E> next;
    Node<E> prev;
}複製代碼

每一個鏈表存儲了 first 和 last 指針：

transient Node<E> first;
transient Node<E> last;複製代碼

2. 添加元素

• 將元素添加到鏈表尾部

public boolean add(E e) {
    linkLast(e);//這裏就只調用了這一個方法
    return true;
}
/**
 * e做爲最後一個元素。
 */
void linkLast(E e) {
    final Node<E> l = last;
    final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
    last = newNode;//新建節點,尾指針指向新節點
    //若是是空的雙向鏈表，則該節點既是尾節點，又是頭節點
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;//指向後繼元素也就是指向下一個元素
    size++;
    modCount++;
}複製代碼

• 將元素添加到鏈表頭部

public void addFirst(E e) {
    linkFirst(e);
}
/**
* e元素做爲頭元素
*/
private void linkFirst(E e) {
    final Node<E> f = first;
    final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);//新建節點，以頭節點爲後繼節點
    first = newNode;
    //若是鏈表爲空，last節點也指向該節點
    if (f == null)
        last = newNode;
    //不然，將頭節點的前驅指針指向新節點，也就是指向前一個元素
    else
        f.prev = newNode;
    size++;
    modCount++;
}複製代碼

3. 刪除指定元素

public boolean remove(Object o) {
    //若是刪除對象爲null
    if (o == null) {
        //從頭開始遍歷
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            //找到元素
            if (x.item == null) {
               //從鏈表中移除找到的元素
                unlink(x);
                return true;
            }
        }
    } else {
        //從頭開始遍歷
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            //找到元素
            if (o.equals(x.item)) {
                //從鏈表中移除找到的元素
                unlink(x);
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}
/**
* 雙向鏈表先刪除前驅，再刪除後繼
* 注意：這個待刪除的節點是否是頭節點或者只爲尾節點
*/
E unlink(Node<E> x) {
    // assert x != null;
    final E element = x.item;
    final Node<E> next = x.next;//獲得後繼節點
    final Node<E> prev = x.prev;//獲得前驅節點

    /**
    * 刪除前驅指針 
    */
    //若是刪除的節點是頭節點,令頭節點指向該節點的後繼節點
    if (prev == null) {
        first = next; 
    } else {
        prev.next = next;//將前驅節點的後繼節點指向後繼節點
        x.prev = null; //TODO:十分重要
    }

    /**
    * 刪除後繼指針 
    */
    //若是刪除的節點是尾節點,令尾節點指向該節點的前驅節點
    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev;
        x.next = null;
    }

    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}複製代碼

4. 與 ArrayList 的比較

• ArrayList 基於動態數組實現，LinkedList 基於雙向鏈表實現；
• ArrayList 支持隨機訪問，LinkedList 不支持；
• LinkedList 在任意位置添加刪除元素更快。

Map

HashMap

爲了便於理解，如下源碼分析以 JDK 1.7 爲主。

1. 存儲結構

內部包含了一個 Entry 類型的數組 table。

transient Entry[] table;複製代碼

Entry 存儲着鍵值對。它包含了四個字段，從 next 字段咱們能夠看出 Entry 是一個鏈表。 即數組中的每一個位置被當成一個桶，一個桶存放一個鏈表。HashMap 使用拉鍊法來解決衝突， 同一個鏈表中存放哈希值相同的 Entry。

static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    //包含了四個字段
    final K key;
    V value;
    //next指向下一個節點，說明是鏈表結構
    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();
        // k1==k2比較的是hashcode值，k1.equals(k2)比較的是k1和k2的內容
        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();
    }
}複製代碼

2. 拉鍊法的工做原理

HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("K1", "V1");
map.put("K2", "V2");
map.put("K3", "V3");複製代碼

• 新建一個 HashMap，默認大小爲 16；
• 插入 <K1,V1> 鍵值對，先計算 K1 的 hashCode 爲 115，使用除留餘數法獲得所在的桶下標 115%16=3。
• 插入 <K2,V2> 鍵值對，先計算 K2 的 hashCode 爲 118，使用除留餘數法獲得所在的桶下標 118%16=6。
• 插入 <K3,V3> 鍵值對，先計算 K3 的 hashCode 爲 118，使用除留餘數法獲得所在的桶下標 118%16=6，插在 <K2,V2> 前面。

應該注意到鏈表的插入是以頭插法方式進行的，例如上面的 <K3,V3> 不是插在 <K2,V2> 後面，而是插入在鏈表頭部。

查找須要分紅兩步進行：

• 計算鍵值對所在的桶；
• 在鏈表上順序查找，時間複雜度顯然和鏈表的長度成正比。

3. put 操做

public V put(K key, V value) {
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    // 鍵爲 null 單獨處理
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    // 肯定桶下標
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 先找出是否已經存在鍵爲 key 的鍵值對，若是存在的話就更新這個鍵值對的值爲 value
    // 時間複雜度顯然和鏈表的長度成正比。
    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++;
    // 插入新鍵值對
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}複製代碼

HashMap 容許插入鍵爲 null 的鍵值對。可是由於沒法調用 null 的 hashCode() 方法，也就沒法肯定該鍵值對的桶下標，只能經過強制指定一個桶下標來存放。HashMap 使用第 0 個桶存放鍵爲 null 的鍵值對。

private V putForNullKey(V value) {
    //HashMap 使用第 0 個桶 table[0] 存放鍵爲 null 的鍵值對。
    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++;
    //void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
    addEntry(0, null, value, 0);
    return null;
}複製代碼

使用鏈表的頭插法，也就是新的鍵值對插在鏈表的頭部，而不是鏈表的尾部。

//TODO:使用鏈表的頭插法，也就是新的鍵值對插在鏈表的頭部，而不是鏈表的尾部。
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];
    // 頭插法，鏈表頭部指向新的鍵值對
    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;
}複製代碼

4. 肯定桶下標

不少操做都須要先肯定一個鍵值對所在的桶下標。

int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);複製代碼

4.1 計算 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);
}複製代碼

4.2 取模

令 x = 1<<4，即 x 爲 2 的 4 次方，它具備如下性質：

x   : 00010000
x-1 : 00001111複製代碼

令一個數 y 與 x-1 作與運算，能夠去除 y 位級表示的第 4 位以上數：

y       : 10110010
x-1     : 00001111
y&(x-1) : 00000010複製代碼

這個性質和 y 對 x 取模效果是同樣的：

y   : 10110010
x   : 00010000
y%x : 00000010複製代碼

咱們知道，位運算的代價比求模運算小的多，所以在進行這種計算時用位運算的話能帶來更高的性能。

肯定桶下標的最後一步是將 key 的 hash 值對桶個數取模： hash%capacity，若是能保證 capacity 爲 2 的 n 次方，那麼就能夠將這個操做轉換爲位運算。

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}複製代碼

就等價於

static int indexFor(int h, int length) {
    return h % length;
}複製代碼

可是效率會更高。

5. 擴容-基本原理

設 HashMap 的 table 長度爲 M，須要存儲的鍵值對數量爲 N，若是哈希函數知足均勻性的要求，那麼每條鏈表的長度大約爲 N/M，所以平均查找次數的複雜度爲 O(N/M)。

爲了讓查找的成本下降，應該儘量使得 N/M 儘量小，所以須要保證 M 儘量大，也就是說 table 要儘量大。 HashMap 採用動態擴容來根據當前的 N 值來調整 M 值，使得空間效率和時間效率都能獲得保證。

和擴容相關的參數主要有：capacity、size、threshold 和 load_factor。

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; 
//保證 capacity 爲 2 的 n 次方，那麼就能夠將indexFor方法中操做轉換爲位運算

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;  
//保證 capacity 爲 2 的 n 次方，那麼就能夠將indexFor方法中操做轉換爲位運算

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

transient Entry[] table;

transient int size;

int threshold;

final float loadFactor;

transient int modCount;複製代碼

從下面的添加元素代碼中能夠看出，當須要擴容時，令 capacity 爲原來的兩倍。

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);//令 capacity 爲原來的兩倍
}複製代碼

擴容使用 resize() 實現，須要注意的是，擴容操做一樣須要把 oldTable 的全部鍵值對從新插入 newTable 中，所以這一步是很費時的。

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);
        }
    }
}複製代碼

6. 擴容-從新計算桶下標

在進行擴容時，須要把鍵值對從新放到對應的桶上。HashMap 使用了一個特殊的機制，能夠下降從新計算桶下標的操做。

假設原數組長度 capacity 爲 16，擴容以後 new capacity 爲 32：

capacity     : 00010000
new capacity : 00100000複製代碼

對於一個 Key，

• 它的哈希值若是在第 5 位上爲 0，那麼取模獲得的結果和以前同樣；
• 若是爲 1，那麼獲得的結果爲原來的結果 +16。

7. 計算數組容量

HashMap 構造函數容許用戶傳入的容量不是 2 的 n 次方，由於它能夠自動地將傳入的容量轉換爲 2 的 n 次方。

先考慮如何求一個數的掩碼，對於 10010000，它的掩碼爲 11111111，可使用如下方法獲得：

mask |= mask >> 1    11011000
mask |= mask >> 2    11111110
mask |= mask >> 4    11111111複製代碼

mask+1 是大於原始數字的最小的 2 的 n 次方。

num     10010000
mask+1 100000000複製代碼

如下是 HashMap 中計算數組容量的代碼：

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;
    //獲得n的掩碼
    return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}複製代碼

8. 鏈表轉紅黑樹

從 JDK 1.8 開始，一個桶存儲的鏈表長度大於 8 時會將鏈表轉換爲紅黑樹。

9. 與 HashTable 的比較

• HashMap 是非線程安全的，HashTable 使用 synchronized 來進行同步，是線程安全的。
• HashMap 要比 HashTable 效率高一點。HashTable 基本被淘汰，不要在代碼中使用它。
• HashMap 能夠插入鍵爲 null 的 Entry；HashTable 中插入的鍵只要有一個爲 null，直接拋出 NullPointerException。
• HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。
• HashMap 不能保證隨着時間的推移 Map 中的元素次序是不變的。
• HashMap 在解決哈希衝突時有了較大的變化，當鏈表長度大於閾值（默認爲8）時，將鏈表轉化爲紅黑樹，以減小搜索時間；Hashtable 沒有這樣的機制。
• HashMap 默認的初始化大小爲16。以後每次擴充，容量變爲原來的2倍；Hashtable 容量默認的初始大小爲11，以後每次擴充，容量變爲原來的2n+1。 在初始化時若是給定了容量初始值，HashMap 會將其擴充爲2的冪次方大小；Hashtable 會直接使用初始值。

10. 與 HashSet 的比較

HashSet 底層就是基於HashMap實現的。 (HashSet 的源碼很是很是少，由於除了 clone() 方法、writeObject()方法、readObject()方法是 HashSet 本身不得不實現以外， 其餘方法都是直接調用 HashMap 中的方法。)

ConcurrentHashMap

1. 存儲結構

static final class HashEntry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    volatile HashEntry<K,V> next;
}複製代碼

ConcurrentHashMap 和 HashMap 實現上相似，最主要的差異是 ConcurrentHashMap 採用了分段鎖（Segment）， 每一個分段鎖維護着幾個桶（HashEntry），多個線程能夠同時訪問不一樣分段鎖上的桶， 從而使其併發度更高（併發度就是 Segment 的個數）。

Segment 繼承自 ReentrantLock。

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;

    static final int MAX_SCAN_RETRIES =
        Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;

    transient volatile HashEntry<K,V>[] table;

    transient int count;

    transient int modCount;

    transient int threshold;

    final float loadFactor;
}
final Segment<K,V>[] segments;複製代碼

默認的併發級別爲 16，也就是說默認建立 16 個 Segment。

static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;複製代碼

2. size 操做

每一個 Segment 維護了一個 count 變量來統計該 Segment 中的鍵值對個數。

/**
 * The number of elements. Accessed only either within locks
 * or among other volatile reads that maintain visibility.
 */
transient int count;複製代碼

在執行 size 操做時，須要遍歷全部 Segment 而後把 count 累計起來。

ConcurrentHashMap 在執行 size 操做時先嚐試不加鎖，若是連續兩次不加鎖操做獲得的結果一致，那麼能夠認爲這個結果是正確的。

嘗試次數使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定義，該值爲 2，retries 初始值爲 -1，所以嘗試次數爲 3。

若是嘗試的次數超過 3 次，就須要對每一個 Segment 加鎖。

/**
 * Number of unsynchronized retries in size and containsValue
 * methods before resorting to locking. This is used to avoid
 * unbounded retries if tables undergo continuous modification
 * which would make it impossible to obtain an accurate result.
 */
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;

public int size() {
    // Try a few times to get accurate count. On failure due to
    // continuous async changes in table, resort to locking.
    final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
    int size;
    boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
    long sum;         // sum of modCounts
    long last = 0L;   // previous sum
    int retries = -1; // first iteration isn't retry try { for (;;) { // 超過嘗試次數，則對每一個 Segment 加鎖 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation } sum = 0L; size = 0; overflow = false; for (int j = 0; j < segments.length; ++j) { Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j); if (seg != null) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c < 0 || (size += c) < 0) overflow = true; } } // 連續兩次獲得的結果一致，則認爲這個結果是正確的 if (sum == last) break; last = sum; } } finally { if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) segmentAt(segments, j).unlock(); } } return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size; }複製代碼

3. JDK 1.8 的改動

JDK 1.7 使用分段鎖機制來實現併發更新操做，核心類爲 Segment，它繼承自重入鎖 ReentrantLock，併發度與 Segment 數量相等。

JDK 1.8 使用了 CAS 操做來支持更高的併發度，在 CAS 操做失敗時使用內置鎖 synchronized。

而且 JDK 1.8 的實現也在鏈表過長時會轉換爲紅黑樹。

4. 和 Hashtable 的區別

底層數據結構：

• JDK1.7 的ConcurrentHashMap底層採用分段的數組+鏈表實現， JDK1.8 的ConcurrentHashMap底層採用的數據結構與JDK1.8 的HashMap的結構同樣，數組+鏈表/紅黑二叉樹。
• Hashtable和JDK1.8 以前的HashMap的底層數據結構相似都是採用數組+鏈表的形式， 數組是 HashMap 的主體，鏈表則是主要爲了解決哈希衝突而存在的

實現線程安全的方式

• JDK1.7的ConcurrentHashMap（分段鎖）對整個桶數組進行了分割分段(Segment)， 每一把鎖只鎖容器其中一部分數據，多線程訪問容器裏不一樣數據段的數據，就不會存在鎖競爭，提升併發訪問率。 JDK 1.8 採用數組+鏈表/紅黑二叉樹的數據結構來實現，併發控制使用synchronized和CAS來操做。
• Hashtable:使用 synchronized 來保證線程安全，效率很是低下。 當一個線程訪問同步方法時，其餘線程也訪問同步方法，可能會進入阻塞或輪詢狀態， 如使用 put 添加元素，另外一個線程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，競爭會愈來愈激烈。

HashTable全表鎖

ConcurrentHashMap分段鎖

LinkedHashMap

存儲結構

繼承自 HashMap，所以具備和 HashMap 同樣的快速查找特性。

public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>複製代碼

內部維護了一個雙向鏈表，用來維護插入順序或者 LRU 順序。

/**
 * The head (eldest) of the doubly linked list.
 */
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;

/**
 * The tail (youngest) of the doubly linked list.
 */
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;複製代碼

accessOrder 決定了順序，默認爲 false，此時維護的是插入順序。

final boolean accessOrder;複製代碼

LinkedHashMap 最重要的是如下用於維護順序的函數，它們會在 put、get 等方法中調用。

void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }複製代碼

afterNodeAccess()

當一個節點被訪問時，若是 accessOrder 爲 true，則會將該節點移到鏈表尾部。也就是說指定爲 LRU 順序以後，在每次訪問一個節點時，會將這個節點移到鏈表尾部，保證鏈表尾部是最近訪問的節點，那麼鏈表首部就是最近最久未使用的節點。

void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
    if (accessOrder && (last = tail) != e) {
        LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
            (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
        p.after = null;
        if (b == null)
            head = a;
        else
            b.after = a;
        if (a != null)
            a.before = b;
        else
            last = b;
        if (last == null)
            head = p;
        else {
            p.before = last;
            last.after = p;
        }
        tail = p;
        ++modCount;
    }
}複製代碼

afterNodeInsertion()

在 put 等操做以後執行，當 removeEldestEntry() 方法返回 true 時會移除最晚的節點，也就是鏈表首部節點 first。

evict 只有在構建 Map 的時候才爲 false，在這裏爲 true。

void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
    LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
    if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
        K key = first.key;
        removeNode(hash(key), key, null, false, true);
    }
}複製代碼

removeEldestEntry() 默認爲 false，若是須要讓它爲 true，需 要繼承 LinkedHashMap 而且覆蓋這個方法的實現， 這在實現 LRU 的緩存中特別有用，經過移除最近最久未使用的節點， 從而保證緩存空間足夠，而且緩存的數據都是熱點數據。

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
    return false;
}複製代碼

LRU 緩存

如下是使用 LinkedHashMap 實現的一個 LRU 緩存：

• 設定最大緩存空間 MAX_ENTRIES 爲 3；
• 使用 LinkedHashMap 的構造函數將 accessOrder 設置爲 true，開啓 LRU 順序；
• 覆蓋 removeEldestEntry() 方法實現，在節點多於 MAX_ENTRIES 就會將最近最久未使用的數據移除。

public class LRUCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V>{
    private static final int MAX_ENTRIES = 3;

    LRUCache(){
        super(MAX_ENTRIES,0.75f,true);
    }
    
    /**
     * removeEldestEntry() 默認爲 false，
     * 若是須要讓它爲 true，須要繼承 LinkedHashMap 而且覆蓋這個方法的實現，
     * 這在實現 LRU 的緩存中特別有用，經過移除最近最久未使用的節點，
     * 從而保證緩存空間足夠，而且緩存的數據都是熱點數據。
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > MAX_ENTRIES;
    }
    
    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); 
        //LRU  鍵值1被訪問過了，則最近最久未訪問的就是2
        cache.put(4, "d");
        System.out.println(cache.keySet());
    }
}
[3, 1, 4]複製代碼

WeakHashMap

存儲結構

WeakHashMap 的 Entry 繼承自 WeakReference，被 WeakReference 關聯的對象在下一次垃圾回收時會被回收。

WeakHashMap 主要用來實現緩存，經過使用 WeakHashMap 來引用緩存對象，由 JVM 對這部分緩存進行回收。

private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V>複製代碼

ConcurrentCache

Tomcat 中的 ConcurrentCache 使用了 WeakHashMap 來實現緩存功能。

ConcurrentCache 採起的是分代緩存：

• 常用的對象放入 eden 中，eden 使用 ConcurrentHashMap 實現，不用擔憂會被回收（伊甸園）；
• 不經常使用的對象放入 longterm，longterm 使用 WeakHashMap 實現，這些老對象會被垃圾收集器回收。
• 當調用 get() 方法時，會先從 eden 區獲取，若是沒有找到的話再到 longterm 獲取，當從 longterm 獲取到就把對象放入 eden 中，從而保證常常被訪問的節點不容易被回收。
• 當調用 put() 方法時，若是 eden 的大小超過了 size，那麼就將 eden 中的全部對象都放入 longterm 中，利用虛擬機回收掉一部分不常用的對象。

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);
    }
}複製代碼