在Java当中，如果有一个**类**专门用来存放其它类的对象，这个类就叫做容器
容器的概念
在Java当中，如果有一个类专门用来存放其它类的对象，这个类就叫做容器，或者就叫做集合，集合就是将若干性质相同或相近的类对象组合在一起而形成的一个整体。
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。
容器与数组的关系
之所以需要容器：
1、数组的长度难以扩充
2、数组中数据的类型必须相同
容器与数组的区别与联系：
1、容器不是数组，不能通过下标的方式访问容器中的元素
2、数组的所有功能通过Arraylist容器都可以实现，只是实现的方式不同
3、如果非要将容器当做一个数组来使用，通过toArray方法返回的就是一个数组
容器常用的几个方法
boolean add(Object obj):向容器中添加指定的元素
Iterator iterator（）：返回能够遍历当前集合中所有元素的迭代器
Object[] toArray():返回包含此容器中所有元素的数组。
Object get（int index）：获取下标为index的那个元素
Object remove（int index）：删除下标为index的那个元素
Object set（int index,Object element）：将下标为index的那个元素置为element
Object add（int index,Object element）：在下标为index的位置添加一个对象element
Object put(Object key,Object value):向容器中添加指定的元素
Object get（Object key）：获取关键字为key的那个对象
int size():返回容器中的元素数
Iterable 接口
Iterable是一个超级接口，被Collection所继承。它只有一个方法： Iterator<T> iterator() //即返回一个迭代器
迭代器是一种设计模式，它是一个对象，它可以遍历并选择序列中的对象，而开发人员不需要了解该序列的底层结构。迭代器通常被称为轻量级对象，因为创建它的代价小。
Java中的Iterator功能比较简单，并且只能单向移动：
(1) 使用方法iterator()要求容器返回一个Iterator。第一次调用Iterator的next()方法时，它返回序列的第一个元素。注意：iterator()方法是java.lang.Iterable接口,被Collection继承。
(2) 使用next()获得序列中的下一个元素。
(3) 使用hasNext()检查序列中是否还有元素。
(4) 使用remove()将迭代器新返回的元素删除。
Iterator是Java迭代器最简单的实现，为List设计的ListIterator具有更多的功能，它可以从两个方向遍历List，也可以从List中插入和删除元素。
//迭代器举例
Iterator iter = l.iterator();
while(iter.hasNext()){
System.out.println((String)iter.next());
}
Collection 接口
文档中写道，JDK 不提供此接口的任何直接 实现：它提供更具体的子接口（如 Set 和 List）实现。也就是一般不会直接使用Collection，而是会使用它的子类，如List或Set。
不同的Collection子类对于有序性、重复性、null、线程同步都有不同的策略。下面就其具体的子类来进行介绍。
List 接口
-
List是有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。
-
用户插入的顺序或者指定的位置就是元素插入的位置。它与Set不同，List允许插入重复的值。
-
List 接口提供了特殊的迭代器，称为
ListIterator，除了允许 Iterator
接口提供的正常操作外，该迭代器还允许元素插入和替换，以及双向访问。还提供了一个方法(如下)来获取从列表中指定位置开始的列表迭代器。java ListIterator <E> listIterator(int index)
返回列表中元素的列表迭代器（按适当顺序），从列表的指定位置开始 -
List 接口提供了两种搜索指定对象的方法。从性能的观点来看，应该小心使用这些方法。在很多实现中，它们将执行高开销的线性搜索。
-
List 接口提供了两种在列表的任意位置高效插入和移除多个元素的方法。
List的子类
List最流行的实现类有Vector、ArrayList、LinkedList。三者的区别将在下文提及。
1.1） ArrayList （类）
源码分析：
- 概览
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。
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;
- 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);
}
- 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;
}
- 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();
}
}
- 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);
ArrayLis是基于数组实现的List类，它封装了一个动态的、增长的、允许再分配的Object[ ]数组.它允许对元素进行快速随机访问当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时，需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此，它适合随机查找和遍历，不适合插入和删除。
1.2）Vector （类）
Vector与ArrayList一样，也是通过数组实现的，不同的是它支持线程的同步，即某一时刻只有一个线程能够写Vector，避免多线程同时写而引起的不一致性，但实现同步需要很高的花费，因此，访问它比访问ArrayList慢。所以现在已经不太常用了。
源码分析：
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);
}
- 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。 - 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。
ArrayList与Vector区别：
1.2.1)Stack （类）
Stack是Vector提供的一个子类，用于模拟"栈"这种数据结构(LIFO后进先出)
1.3）LinkedList （类）
LinkedList是用链表结构存储数据的，很适合数据的动态插入和删除，随机访问和遍历速度比较慢。
另外，它还实现了Deque接口，专门用于操作表头和表尾元素，可以当作堆栈、队列和双向队列使用。
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;
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。
Set接口
Set，顾名思义，集合的意思。java的集合和数学的集合一样，满足集合的无序性，确定性，单一性。所以可以很好的理解，Set是无序、不可重复的。同时，如果有多个null，则不满足单一性了，所以Set只能有一个null。
Set类似于一个罐子，丢进Set的元素没有先后的差别。
Set判断两个对象相同不是使用"=="运算符，而是根据equals方法。也就是说，我们在加入一个新元素的时候，如果这个新元素对象和Set中已有对象进行注意equals比较都返回false，则Set就会接受这个新元素对象，否则拒绝。
——因为Set的这个制约，在使用Set集合的时候，应该注意两点：
为Set集合里的元素的实现类实现一个有效的equals(Object)方法；
对Set的构造函数，传入的Collection参数不能包含重复的元素。
Set的子类
1.1） HashSet （类）
- HashSet是Set接口的典型实现，HashSet使用HASH算法来存储集合中的元素，因此具有良好的存取和查找性能。当向HashSet集合中存入一个元素时，HashSet会调用该对象的
hashCode()方法来得到该对象的hashCode值，然后根据该HashCode值决定该对象在HashSet中的存储位置。 - 值得主要的是，HashSet集合判断两个元素相等的标准是两个对象通过
equals()方法比较相等，并且两个对象的hashCode()方法的返回值相等。 - 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。
1.1.1）LinkedHashSet（类）
LinkedHashSet集合也是根据元素的hashCode值来决定元素的存储位置，但和HashSet不同的是，它同时使用链表维护元素的次序，这样使得元素看起来是以插入的顺序保存的。
当遍历LinkedHashSet集合里的元素时，LinkedHashSet将会按元素的添加顺序来访问集合里的元素。LinkedHashSet需要维护元素的插入顺序，因此性能略低于HashSet的性能，但在迭代访问Set里的**全部元素时(遍历)**将有很好的性能(链表很适合进行遍历)
1.2） SortedSet （接口）:
此接口主要用于排序操作，实现了此接口的子类都属于排序的子类
1.2.1）TreeSet（类）
TreeSet是SortedSet接口的实现类，TreeSet可以确保集合元素处于排序状态。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)。
1.3） EnumSet （类）
EnumSet是一个专门为枚举类设计的集合类，EnumSet中所有元素都必须是指定枚举类型的枚举值，该枚举类型在创建EnumSet时显式、或隐式地指定。EnumSet的集合元素也是有序的
Queue 接口
此接口用于模拟“队列”数据结构（FIFO）。新插入的元素放在队尾，队头存放着保存时间最长的元素。
Queue的子类、子接口
1.1） PriorityQueue—— 优先队列（类）
基于堆结构实现，可以用它来实现优先队列。其实它并没有按照插入的顺序来存放元素，而是按照队列中某个属性的大小来排列的。故而叫优先队列。
1.2） Deque——双端队列（接口）
以下两个对他的实现
1.2.1）ArrayDeque（类）
基于数组的双端队列，类似于ArrayList有一个Object[] 数组。
1.2.2）LinkedList （类）
可以用它来实现双向队列。
Map 接口
Map不是collection的子接口或者实现类。Map是一个接口。
Map用于保存具有“映射关系”的数据。每个Entry都持有键-值两个对象。其中，Value可能重复，但是Key不允许重复（和Set类似）。
Map可以有多个Value为null，但是只能有一个Key为null。
Map的子类、子接口
1） HashMap （类）
和HashSet集合不能保证元素的顺序一样，HashMap也不能保证key-value对的顺序。并且类似于HashSet判断两个key是否相等的标准一样: 两个key通过equals()方法比较返回true、 同时两个key的hashCode值也必须相等
源码分析：
- 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和散列桶取模运算结果相同的 Entry。
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();
}
}
- 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。
- 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;
}
- 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);
}
- 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。
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 = capacity * loadFactor。
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);
}
}
}
- 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。
- 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;
}
- 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。
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。
1.1) LinkedHashMap （类）
LinkedHashMap也使用双向链表来维护key-value对的次序，该链表负责维护Map的迭代顺序，与key-value对的插入顺序一致(注意和TreeMap对所有的key-value进行排序区分）。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：
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]
1.2 ConcurrentHashMap（类）
- 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;
- 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;
}
- 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。
2） HashTable （类）
是一个古老的Map实现类。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。
2.1) Properties（类）
Properties对象在处理属性文件时特别方便（windows平台的.ini文件）。Properties类可以把Map对象和属性文件关联，从而把Map对象的key - value对写入到属性文件中，也可把属性文件中的“属性名-属性值”加载进Map对象中。
3） SortedMap（接口）
如同Set->SortedSet->TreeSet一样，Map也有Map->SortedMap->TreeMap的继承关系。
3.1) TreeMap（类）
TreeMap是一个红黑树结构，每个键值对都作为红黑树的一个节点。TreeMap存储键值对时，需要根据key对节点进行排序，TreeMap可以保证所有的key-value对处于有序状态。 同时，TreeMap也有两种排序方式：自然排序、定制排序（类似于上面List的重写CompareTo()方法）。
4） WeakHashMap（类）
看名字就能发现，这是Weak后的HashMap。但是二者大体差别不大。
区别在于，HashMap的key保留了对实际对象的强引用，这意味着只要该HashMap对象不被销毁，该HashMap所引用的对象就不会被垃圾回收。
但WeakHashMap的key只保留了对实际对象的弱引用，这意味着如果WeakHashMap对象的key所引用的对象没有被其他强引用变量所引用，则这些key所引用的对象可能被垃圾回收，当垃圾回收了该key所对应的实际对象之后，WeakHashMap也可能自动删除这些key所对应的key-value对。
源码分析：
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);
}
}
5） IdentityHashMap（类）
这个类也和HashMap类似（怎么那么多类似的hhhh），区别在于，在IdentityHashMap中，当且仅当两个key严格相等(key1==key2)时，IdentityHashMap才认为两个key相等
6） EnumMap（类）
EnumMap是一个与枚举类一起使用的Map实现，EnumMap中的所有key都必须是单个枚举类的枚举值。创建EnumMap时必须显式或隐式指定它对应的枚举类。EnumMap根据key的自然顺序存储。