【直通BAT】java容器考点总结和源码剖析

傷城~ 2022-02-15 12:51 176阅读 0赞

*  一、概览
 *  Collection
 *  Map
 *  二、容器中的设计模式
 *  迭代器模式
 *  适配器模式
 *  三、源码分析
 *  ArrayList
 *  Vector
 *  CopyOnWriteArrayList
 *  LinkedList
 *  HashMap
 *  ConcurrentHashMap
 *  LinkedHashMap
 *  WeakHashMap
 *  参考资料

# 一、概览 #

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 ##

![1240][]

### 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，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：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 ##

![1240 1][]

*  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可以同时写入 HashTable 并且不会导致数据不一致。它是遗留类，不应该去使用它。现在可以使用 ConcurrentHashMap 来支持线程安全，并且 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。

# 二、容器中的设计模式 #

## 迭代器模式 ##

![1240 2][]

Collection 继承了 Iterable 接口，其中的 iterator() 方法能够产生一个 Iterator 对象，通过这个对象就可以迭代遍历 Collection 中的元素。

从 JDK 1.5 之后可以使用 foreach 方法来遍历实现了 Iterable 接口的聚合对象。

List<String> list = new ArrayList<>();
    list.add("a");
    list.add("b");
    for (String item : list) { 
        System.out.println(item);
    }

## 适配器模式 ##

java.util.Arrays\#asList() 可以把数组类型转换为 List 类型。

@SafeVarargs
    public static <T> List<T> asList(T... a)

应该注意的是 asList() 的参数为泛型的变长参数，不能使用基本类型数组作为参数，只能使用相应的包装类型数组。

Integer[] arr = { 1, 2, 3};
    List list = Arrays.asList(arr);

也可以使用以下方式调用 asList()：

List list = Arrays.asList(1, 2, 3);

# 三、源码分析 #

如果没有特别说明，以下源码分析基于 JDK 1.8。

在 IDEA 中 double shift 调出 Search EveryWhere，查找源码文件，找到之后就可以阅读源码。

## ArrayList ##

### 1. 概览 ###

实现了 RandomAccess 接口，因此支持随机访问。这是理所当然的，因为 ArrayList 是基于数组实现的。

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

数组的默认大小为 10。

private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

![1240 3][]

### 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);
        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)，可以看出 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. 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。

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();
        }
    }

### 5. 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。

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

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。

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
            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();
        }
    }

序列化时需要使用 ObjectOutputStream 的 writeObject() 将对象转换为字节流并输出。而 writeObject() 方法在传入的对象存在 writeObject() 的时候会去反射调用该对象的 writeObject() 来实现序列化。反序列化使用的是 ObjectInputStream 的 readObject() 方法，原理类似。

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

## Vector ##

### 1. 同步 ###

它的实现与 ArrayList 类似，但是使用了 synchronized 进行同步。

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);
    }

### 2. 与 ArrayList 的比较 ###

*  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 每次扩容请求其大小的 2 倍空间，而 ArrayList 是 1.5 倍。

### 3. 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 ##

### 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。

public boolean add(E e) { 
        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;
            setArray(newElements);
            return true;
        } finally { 
            lock.unlock();
        }
    }
    
    final void setArray(Object[] a) { 
        array = a;
    }
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private E get(Object[] a, int index) { 
        return (E) a[index];
    }

### 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 ##

### 1. 概览 ###

基于双向链表实现，使用 Node 存储链表节点信息。

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

每个链表存储了 first 和 last 指针：

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

![1240 4][]

### 2. 与 ArrayList 的比较 ###

*  ArrayList 基于动态数组实现，LinkedList 基于双向链表实现；
 *  ArrayList 支持随机访问，LinkedList 不支持；
 *  LinkedList 在任意位置添加删除元素更快。

## HashMap ##

为了便于理解，以下源码分析以 JDK 1.7 为主。

### 1. 存储结构 ###

内部包含了一个 Entry 类型的数组 table。

transient Entry[] 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相同的 Entry。

![1240 5][]

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 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();
            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. 拉链法的工作原理 ###

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。

![1240 6][]

### 3. put 操作 ###

public V put(K key, V value) { 
        if (table == EMPTY_TABLE) { 
            inflateTable(threshold);
        }
        // 键为 null 单独处理
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);
        // 确定桶下标
        int i = indexFor(hash, table.length);
        // 先找出是否已经存在键为 key 的键值对，如果存在的话就更新这个键值对的值为 value
        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++;
        // 插入新键值对
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

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。

private V putForNullKey(V value) { 
        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++;
        addEntry(0, null, value, 0);
        return null;
    }

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。

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];
        // 头插法，链表头部指向新的键值对
        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;
    }

### 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);

**4.1 计算 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);
    }

**4.2 取模**

令 x = 1<<4，即 x 为 2 的 4 次方，它具有以下性质：

x   : 00010000
    x-1 : 00001111

令一个数 y 与 x-1 做与运算，可以去除 y 位级表示的第 4 位以上数：

y       : 10110010
    x-1     : 00001111
    y&(x-1) : 00000010

这个性质和 y 对 x 取模效果是一样的：

y   : 10110010
    x   : 00010000
    y%x : 00000010

我们知道，位运算的代价比求模运算小的多，因此在进行这种计算时用位运算的话能带来更高的性能。

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，那么就可以将这个操作转换为位运算。

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

### 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，因此平均查找次数的复杂度为 O(N/M)。

为了让查找的成本降低，应该尽可能使得 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。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>参数</th> 
   <th>含义</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>capacity</td> 
   <td>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。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>size</td> 
   <td>键值对数量。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>threshold</td> 
   <td>size 的临界值，当 size 大于等于 threshold 就必须进行扩容操作。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>loadFactor</td> 
   <td>装载因子，table 能够使用的比例，threshold = capacity * loadFactor。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    
    transient Entry[] table;
    
    transient int size;
    
    int threshold;
    
    final float loadFactor;
    
    transient int modCount;

从下面的添加元素代码中可以看出，当需要扩容时，令 capacity 为原来的两倍。

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);
    }

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。

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);
            }
        }
    }

### 6. 扩容-重新计算桶下标 ###

在进行扩容时，需要把键值对重新放到对应的桶上。HashMap 使用了一个特殊的机制，可以降低重新计算桶下标的操作。

假设原数组长度 capacity 为 16，扩容之后 new capacity 为 32：

capacity     : 00010000
    new capacity : 00100000

对于一个 Key，

*  它的哈希值如果在第 5 位上为 0，那么取模得到的结果和之前一样；
 *  如果为 1，那么得到的结果为原来的结果 +16。

### 7. 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。

先考虑如何求一个数的掩码，对于 10010000，它的掩码为 11111111，可以使用以下方法得到：

mask |= mask >> 1    11011000
    mask |= mask >> 2    11111110
    mask |= mask >> 4    11111111

mask+1 是大于原始数字的最小的 2 的 n 次方。

num     10010000
    mask+1 100000000

以下是 HashMap 中计算数组容量的代码：

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;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

### 8. 链表转红黑树 ###

从 JDK 1.8 开始，一个桶存储的链表长度大于 8 时会将链表转换为红黑树。

### 9. 与 HashTable 的比较 ###

*  HashTable 使用 synchronized 来进行同步。
 *  HashMap 可以插入键为 null 的 Entry。
 *  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 ###

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

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。

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;

默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。

static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

![1240 7][]

### 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。

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

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。

/** * 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 (;;) { 
                // 超过尝试次数，则对每个 Segment 加锁
                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;
                    }
                }
                // 连续两次得到的结果一致，则认为这个结果是正确的
                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;
    }

### 3. JDK 1.8 的改动 ###

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 ##

### 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。

/** * 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;

accessOrder 决定了顺序，默认为 false，此时维护的是插入顺序。

final boolean accessOrder;

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) {  }

### 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。

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;
        }
    }

### 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。

evict 只有在构建 Map 的时候才为 false，在这里为 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);
        }
    }

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。

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

### 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;
        }
    
        LRUCache() { 
            super(MAX_ENTRIES, 0.75f, true);
        }
    }
    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);
        cache.put(4, "d");
        System.out.println(cache.keySet());
    }
    [3, 1, 4]

## WeakHashMap ##

### 存储结构 ###

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>

### ConcurrentCache ###

Tomcat 中的 ConcurrentCache 使用了 WeakHashMap 来实现缓存功能。

ConcurrentCache 采取的是分代缓存：

*  经常使用的对象放入 eden 中，eden 使用 ConcurrentHashMap 实现，不用担心会被回收（伊甸园）；
 *  不常用的对象放入 longterm，longterm 使用 WeakHashMap 实现，这些老对象会被垃圾收集器回收。
 *  当调用  get() 方法时，会先从 eden 区获取，如果没有找到的话再到 longterm 获取，当从 longterm 获取到就把对象放入 eden 中，从而保证经常被访问的节点不容易被回收。
 *  当调用 put() 方法时，如果 eden 的大小超过了 size，那么就将 eden 中的所有对象都放入 longterm 中，利用虚拟机回收掉一部分不经常使用的对象。

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);
        }
    }

# 参考资料 #

*  Eckel B. Java 编程思想 \[M\]. 机械工业出版社, 2002.
 *  Java Collection Framework
 *  Iterator 模式
 *  Java 8 系列之重新认识 HashMap
 *  What is difference between HashMap and Hashtable in Java?
 *  Java 集合之 HashMap
 *  The principle of ConcurrentHashMap analysis
 *  探索 ConcurrentHashMap 高并发性的实现机制
 *  HashMap 相关面试题及其解答
 *  Java 集合细节（二）：asList 的缺陷
 *  Java Collection Framework – The LinkedList Class

--------------------

扫描下方二维码，**及时**获取更多**互联网求职面经**、**java**、**python**、**爬虫**、**大数据**等技术，和**海量资料分享**：  
公众号\*\*`菜鸟名企梦`**后台发送“csdn”即可免费领取【csdn】和【百度文库】下载服务；  
公众号**`菜鸟名企梦`**后台发送“资料”:即可领取**5T精品学习资料\*\*、**java面试考点**和**java面经总结**，以及**几十个java、大数据项目**，**资料很全，你想找的几乎都有**  
![扫码关注，及时获取更多精彩内容。（博主今日头条大数据工程师）][1240 8]

**推荐阅读**

[**☞11份大佬的真实简历**][11]

[1240]: /images/20220215/e946ad6b215343d3ad8e91bdc09762dc.png
[1240 1]: /images/20220215/79bd1b17fea748a1a254bede7fecf758.png
[1240 2]: /images/20220215/ab34c8add1fd408b80c696009c68f1e0.png
[1240 3]: /images/20220215/028946ca58a1404a88060f7855f7683c.png
[1240 4]: /images/20220215/8695647f84a64dac8570cba8097e6851.png
[1240 5]: /images/20220215/e284fb01cc86497b9a49ec8e1ad7e707.png
[1240 6]: /images/20220215/e5af746f18e047508b1da275440acaeb.png
[1240 7]: /images/20220215/409b226b4df34ae9a94b78c6dc8e0903.png
[1240 8]: /images/20220215/bba1cc8bc32e4dadbb7e3f8b977441d3.png
[11]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3ODg2OTY1OQ==&mid=2247485193&idx=1&sn=8a87b62d3728a2136698cb39b2c5707f&chksm=eb5124fddc26adeb3786d13e68b5f74f82ef09fe9e7046c47c8c776ebbaced8b493fc139cbb7&scene=21#wechat_redirect