大致分类:List、Set、Queue、Map
Iterable
Collection 接口中继承 Iterable 接口。这个接口为 for each 循环设计、接口方法中有返回 Iterator 对象
public interface Iterable<T> {Iterator<T> iterator();
default void forEach(Consumer<? super T> action) {Objects.requireNonNull(action);
for (T t : this) {action.accept(t);
}
}
default Spliterator<T> spliterator() {return Spliterators.spliteratorUnknownSize(iterator(), 0);
}
}
我们看个例子来理解一下上面的话
LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
linkedList.add(1);
linkedList.add(2);
linkedList.add(3);
for (Integer integer : linkedList) {System.out.println(integer);
}
反编译之后
LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList();
linkedList.add(1);
linkedList.add(2);
linkedList.add(3);
Iterator var4 = linkedList.iterator();
while(var4.hasNext()) {Integer integer = (Integer)var4.next();
System.out.println(integer);
}
Iterator
在 Iterable 接口中出现了这么一个迭代器
public interface Iterator<E> {boolean hasNext();
E next();
default void remove() {throw new UnsupportedOperationException("remove");
}
default void forEachRemaining(Consumer<? super E> action) {Objects.requireNonNull(action);
while (hasNext())
action.accept(next());
}
}
主要是为了统一遍历方式、使集合的数据结构和访问方式解耦
我们来看看最常见的 ArrayList 类中的内部类
private class Itr implements Iterator<E> {
int cursor; // 下一次要返回的下标
int lastRet = -1; // 这一次 next 要返回的下标
int expectedModCount = modCount; // 修改次数
public boolean hasNext() {return cursor != size;}
@SuppressWarnings("unchecked")
public E next() {checkForComodification();
int i = cursor;
if (i >= size)
throw new NoSuchElementException();
Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
if (i >= elementData.length)
throw new ConcurrentModificationException();
cursor = i + 1;
return (E) elementData[lastRet = i];
}
public void remove() {if (lastRet < 0)
throw new IllegalStateException();
checkForComodification();
try {ArrayList.this.remove(lastRet);
cursor = lastRet;
lastRet = -1;
expectedModCount = modCount;
} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {throw new ConcurrentModificationException();
}
}
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public void forEachRemaining(Consumer<? super E> consumer) {Objects.requireNonNull(consumer);
final int size = ArrayList.this.size;
int i = cursor;
if (i >= size) {return;}
final Object[] elementData = ArrayList.this.elementData;
if (i >= elementData.length) {throw new ConcurrentModificationException();
}
while (i != size && modCount == expectedModCount) {consumer.accept((E) elementData[i++]);
}
// update once at end of iteration to reduce heap write traffic
cursor = i;
lastRet = i - 1;
checkForComodification();}
final void checkForComodification() {if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();}
}
我们都知道在 ArrayList 中 forEach 中的时候 remove 会导致 ConcurrentModificationException
ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>();
arrayList.add(1);
arrayList.add(1);
arrayList.add(1);
for (Integer integer : arrayList) {arrayList.remove(integer);
}
Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException
而我们使用 Iterator 进行 remove 的时候就不会有这个问题、
public void remove() {if (lastRet < 0)
throw new IllegalStateException();
checkForComodification();
try {ArrayList.this.remove(lastRet);
cursor = lastRet;
lastRet = -1;
expectedModCount = modCount;
} catch (IndexOutOfBoundsException ex) {throw new ConcurrentModificationException();
}
}
List
ArrayList
- 动态数组
- 线程不安全
- 元素允许为 null
- 实现了 List、RandomAccess、Cloneable、Serializable
- 连续的内存空间
- 增加和删除都会导致 modCount 的值改变
- 默认扩容为一半
Vector
- 线程安全
- 扩容是上一次的一倍
- 存在 modCount
- 每个操作数组的方法都加上了 synchronized
CopyOnWriteArrayList
- 写时复制、加锁
- 耗内存
- 实时性不高
- 不存在 ConcurrentModificationException
- 数据量最好不要太大
- 使用 ReentrantLock 进行加锁
Collections.synchronizedList
- synchronized 代码块
- 对象锁可以参数传进去、或者当前对象
- 需要传 List 对象进去
SynchronizedList(List<E> list) {super(list);
this.list = list;
}
SynchronizedList(List<E> list, Object mutex) {super(list, mutex);
this.list = list;
}
LinkedList
- ArrayList 增删效率低、改查效率高、而 LinkedList 刚刚相反
- 链表实现
- for 循环的时候、根据 index 是靠近前半段还是后半段来决定是顺序还是逆序
- 增删的时候会改变 modCount
Map
常见的四个实现类
- HashMap
- HashTable
- LinkedHashMap
- TreeMap
HashMap
HashMap 是数组 + 链表 + 红黑树(JDK1.8 增加了红黑树部分)实现的,如下如所示。
transient Node<K,V>[] table;
// 实际存储的 key-value 的数量
transient int size;
// 阈值、当存放在 table 中的 key-value 大于这个值的时候需要进行扩容
int threshold;
// 负载因子 因为 threshold = loadFactor * table.length
final float loadFactor;
table 的长度默认是 16、loadFactor 的默认值是 0.75
继续看看 Node 的数据结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
}
确定哈希桶数组索引的位置
方法一:static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取 hashCode 值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
方法二:static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7 的源码,jdk1.8 直接使用里面的方法体、没有定义这个方法
return h & (length-1); // 第三步 取模运算
}
JDK 1.8 的
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// 这里
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
.....................
....................
}
这里的 Hash 算法本质上就是三步:取 key 的 hashCode 值 、 高位运算 、 取模运算
取模运算就是 h & (length - 1)
、其实它是等价于 h%length
、因为 length 总是 2 的 n 次方。因为 & 比 % 具有更高的效率
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)
将 key 的 hashCode 与 它的高 16 位进行 异或的操作
其实为啥这么操作呢、是因为当 table 的数组的大小比较小的时候、key 的 hashCode 的高位信息就会直接被丢弃掉、这个时候就会增加了低位的冲突、所以将高位的信息通过异或保留下来
那其实为啥要异或呢?双目运算不是还有 & || 吗
来自知乎的解答
方法一其实叫做一个扰动函数、hashCode 的高位和低位做异或、就是为了混合原始哈希码的高位和低位、以此加大低位的随机性、而且混合后的低位掺杂了高位的部分特征、这样高位的信息也被变相地保留下来、经过扰动之后、有效减少了哈希冲突
至于这里为什么使用异或运行、因为在双目运算 & || ^ 中 异或是混洗效果最好的、结果占双目运算两个数的 50%、混洗性是比较好的
https://www.zhihu.com/questio…
https://codeday.me/bug/201709…
关于 JDK 1.7 扩容导致循环链表问题
下面是 JDK 1.7 的扩容代码
void resize(int newCapacity) { // 传入新的容量
2 Entry[] oldTable = table; // 引用扩容前的 Entry 数组
3 int oldCapacity = oldTable.length;
4 if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {// 扩容前的数组大小如果已经达到最大 (2^30) 了
5 threshold = Integer.MAX_VALUE; // 修改阈值为 int 的最大值(2^31-1),这样以后就不会扩容了
6 return;
7 }
8
9 Entry[] newTable = new Entry[newCapacity]; // 初始化一个新的 Entry 数组
10 transfer(newTable); //!!将数据转移到新的 Entry 数组里
11 table = newTable; //HashMap 的 table 属性引用新的 Entry 数组
12 threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);// 修改阈值
13 }
void transfer(Entry[] newTable) {2 Entry[] src = table; //src 引用了旧的 Entry 数组
3 int newCapacity = newTable.length;
4 for (int j = 0; j < src.length; j++) { // 遍历旧的 Entry 数组
5 Entry<K,V> e = src[j]; // 取得旧 Entry 数组的每个元素
6 if (e != null) {7 src[j] = null;// 释放旧 Entry 数组的对象引用(for 循环后,旧的 Entry 数组不再引用任何对象)8 do {
9 Entry<K,V> next = e.next;
10 int i = indexFor(e.hash, newCapacity); //!!重新计算每个元素在数组中的位置
11 e.next = newTable[i]; // 标记[1]
12 newTable[i] = e; // 将元素放在数组上
13 e = next; // 访问下一个 Entry 链上的元素
14 } while (e != null);
15 }
16 }
17 }
我们先看看美团博客上面的例子
单线程环境下是正常完成扩容的、但是有没有发现、倒置了、key7 在 key3 前面了。这个很关键
我们再来看看多线程下、导致循环链表的问题
其实出现循环链表这种情况、就是因为扩容的时候、链表倒置了
而 JDK1.8 中、使用两个变量解决链表倒置而发生了循环链表的问题
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
通过 head 和 tail 两个变量、将扩容时链表倒置的问题解决了、循环链表的问题就解决了
但是无论如何、在并发的情况下、都会发生丢失数据的问题、就比如说上面的例子就丢失了 key5
HashTable
遗留类、很多功能和 HashMap 类似、但是它是线程安全的、但是任意时刻只能有一个线程写 HashTable、并发性不如 ConcurrentHashMap,因为 ConcurrentHashMap 使用分段锁。不建议使用
LinkedHashMap
LinkedHashMap 继承自 HashMap、在 HashMap 基础上、通过维护一条双向链表、解决了 HashMap 不能随时保持遍历顺序和插入顺序一致的问题
重写了 HashMap 的 newNode 方法
并且重写了 afterNodeInsertion 方法、这个方法本来在 HashMap 中是空方法
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);
}
}
而方法 removeEldestEntry 在 LinkedHashMap 中返回 false、我们可以通过重写此方法来实现一个 LRU 队列的
/**
* The iteration ordering method for this linked hash map: <tt>true</tt>
* for access-order, <tt>false</tt> for insertion-order.
*
* @serial
*/
final boolean accessOrder;
默认为 false 遍历的时候控制顺序
TreeMap
static final class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
K key;
V value;
Entry<K,V> left;
Entry<K,V> right;
Entry<K,V> parent;
boolean color = BLACK;
TreeMap 底层基于红黑树实现
Set
没啥好说的
Queue
PriorityQueue
默认小顶堆、可以看看关于堆排序的实现 八种常见的排序算法
public boolean offer(E e) {if (e == null)
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);
size = i + 1;
if (i == 0)
queue[0] = e;
else
siftUp(i, e);
return true;
}
public boolean add(E e) {return offer(e);
}
强烈推荐文章参考的美团的这篇文章、关于 HashMap 的
https://tech.meituan.com/2016…