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.lengthfinal 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...