容器

概况

容器主要包括 Collection 和 Map 两种，Collection 存储着对象的集合，而 Map 存储着键值对（两个对象）的映射表。

Collection

image.png

1. Set

• TreeSet：基于红黑树实现，支持有序性操作，例如根据一个范围查找元素的操作。但是查找效率不如 HashSet，HashSet 查找的时间复杂度为 O(1)，TreeSet 则为 O(logN)。

• HashSet：基于哈希表实现，支持快速查找，但不支持有序性操作。 并且失去了元素的插入顺序信息，也就是说使用 Iterator 遍历 HashSet 得到的结果是不确定的。

• LinkedHashSet：具有 HashSet 的查找效率，并且内部使用双向链表维护元素的插入顺序。

2. List

• 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。

3. Queue

• LinkedList：基于双向链表实现，可以用它来实现双向队列。
• PriorityQueue：基于堆结构实现，可以用它来实现优先队列。

Map

image.png

• TreeMap：基于红黑树实现。
• HashMap：基于哈希表实现。
• 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同时写入 HashTable 不会导致数据不一致。它是遗留类，不应该去使用它，而是使用 ConcurrentHashMap 来支持线程安全，ConcurrentHashMap 的效率会更高，因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。
• LinkedHashMap：使用双向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。

源码分析

ArrayList

1. 概况

因为 ArrayList 是基于数组实现的，所以支持快速随机访问。RandomAccess 接口标识着该类支持快速随机访问。

数组的默认大小为 10。

2. 扩容

添加元素时使用 ensureCapacityInternal() 方法来保证容量足够，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，这个操作代价很高，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); //扩容1.5倍
    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);
}

3. 删除元素

需要调用 System.arraycopy() 将 index+1 后面的元素都复制到 index 位置上，该操作的时间复杂度为 O(N)，可以看到 ArrayList 删除元素的代价是非常高的。

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;
}

4. 序列化

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。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。

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

5. Fail-Fast

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。

if (modCount != expectedModCount) {
        throw new ConcurrentModificationException();
    }

Vector

与ArrayList类似，不同之处如下

• Vector 是同步的，因此开销就比 ArrayList 要大，访问速度更慢。最好使用 ArrayList 而不是 Vector，因为同步操作完全可以由程序员自己来控制；
• Vector 每次扩容请求默认其大小的 2 倍（也可以通过构造函数设置增长的容量），而 ArrayList 是 1.5 倍。

线程安全替代方案

• 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<>();

CopyOnWriteArrayList

1. 读写分离

• 写操作在一个复制的数组上进行，读操作还是在原始数组中进行，读写分离，互不影响。
• 写操作需要加锁，防止并发写入时导致写入数据丢失。
• 写操作结束之后需要把原始数组指向新的复制数组。

2. 适用场景

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。

但是 CopyOnWriteArrayList 有其缺陷：

• 内存占用：在写操作时需要复制一个新的数组，使得内存占用为原来的两倍左右；
• 数据不一致：读操作不能读取实时性的数据，因为部分写操作的数据还未同步到读数组中。

所以 CopyOnWriteArrayList 不适合内存敏感以及对实时性要求很高的场景。

LinkedList

基于双向链表实现，使用 Node 存储链表节点信息。每个链表存储了 first 和 last 指针

transient Node<E> first;
transient Node<E> last;

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

ArrayList 基于动态数组实现，LinkedList 基于双向链表实现。ArrayList 和 LinkedList 的区别可以归结为数组和链表的区别：

• 数组支持随机访问，但插入删除的代价很高，需要移动大量元素；
• 链表不支持随机访问，但插入删除只需要改变指针。

HahsMap

1. 存储结构

内部包含了一个 Entry 类型的数组 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和散列桶取模运算结果相同的 Entry。

默认初始大小为16，最大为2^30，扩容必须为2的倍数

transient Entry[] table;

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 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();
    }
}

2. 拉链法工作原理

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

• 新建一个 HashMap，默认大小为 16；
• 插入 <K1,V1> 键值对，先计算 K1 的 hashCode 为 115，使用除留余数法得到所在的桶下标 115%16=3。
• 插入 <K2,V2> 键值对，先计算 K2 的 hashCode 为 118，使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6。
• 插入 <K3,V3> 键值对，先计算 K3 的 hashCode 为 118，使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6，插在 <K2,V2> 前面。

应该注意到链表的插入是以头插法方式进行的，例如上面的 <K3,V3> 不是插在 <K2,V2> 后面，而是插入在链表头部。

查找需要分成两步进行：

• 计算键值对所在的桶；
• 在链表上顺序查找，时间复杂度显然和链表的长度成正比。

3. put操作

• 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。
• 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。

4. 确定桶下标

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);

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，那么就可以将取模这个操作转换为位运算。

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1); //相当于h%length
}

5. 扩容-基本原理

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，因此查找的复杂度为 O(N/M)。

为了让查找的成本降低，应该使 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 = (int)(capacity* loadFactor)。

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; //初始默认容量 16

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //最大容量 2的30次方

static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //装载因子，即size达到容量0.75倍后要扩容

当需要扩容时，令 capacity 为原来的两倍。

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。

6. 计算数组容量

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。

7. 链表转红黑树

以上分析基于Java1.7，从 JDK 1.8 开始，一个桶存储的链表长度大于等于 8 时会将链表转换为红黑树。

8. 与 Hashtable 的比较

• HashMap线程不安全。Hashtable 使用 synchronized 来进行同步，线程安全。
• HashMap可以插入键/值为 null 的 Entry，Hashtable 不可以。
• HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。
• HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的。

ConcurrentHashMap

1. 存储结构

• ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），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）
• Segment 继承自 ReentrantLock。
• 默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。

2. size 操作

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。

3. JDK1.8改动

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。

LinkedHashMap

1. 存储结构

继承自 HashMap，因此具有和 HashMap 一样的快速查找特性。

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

内部维护了一个双向链表，用来维护插入顺序或者 LRU 顺序。
accessOrder 决定了顺序，默认为 false，此时维护的是插入顺序，否则是维护LRU。

LinkedHashMap 最重要的是以下用于维护顺序的函数，它们会在 put、get 等方法中调用。

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

2. afterNodeAccess()

当一个节点被访问时，如果 accessOrder 为 true，则会将该节点移到链表尾部。也就是说指定为 LRU 顺序之后，在每次访问一个节点时，会将这个节点移到链表尾部，保证链表尾部是最近访问的节点，那么链表首部就是最近最久未使用的节点。

3. afterNodeInsertion()

在 put 等操作之后执行，当 removeEldestEntry() 方法返回 true 时会移除最晚的节点，也就是链表首部节点 first。

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);
    }
}

removeEldestEntry() 默认为 false，如果需要让它为 true，需要继承 LinkedHashMap 并且覆盖这个方法的实现，这在实现 LRU 的缓存中特别有用，通过移除最近最久未使用的节点，从而保证缓存空间足够，并且缓存的数据都是热点数据。

4. LRU缓存

以下是使用 LinkedHashMap 实现的一个 LRU 缓存：

• 设定最大缓存空间 MAX_ENTRIES 为 3；
• 使用 LinkedHashMap 的构造函数将 accessOrder 设置为 true，开启 LRU 顺序；
• 覆盖 removeEldestEntry() 方法实现，在节点多于 MAX_ENTRIES 就会将最近最久未使用的数据移除。

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; //大于MAX_ENTRIES时删除最晚使用结点
    }

    LRUCache() {
        super(MAX_ENTRIES, 0.75f, true);//将 accessOrder 设置为 true
    }
}

WeakHashMap

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>

参考链接：

https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/notes/Java%20容器.md