Java 容器的那些事儿

前言

• 主要是在 javaGuide 以及 CYC2018 的基础上做了修改以及补充。
• 其它参考资料都在文末给出，建议阅读。
• ⭐️内容较多，点赞收藏不迷路 ⭐️

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在学习一个新的事物时，要始终思考四个问题：

• 为什么存在（解决了什么问题）

• 基本原理

• 使用场景

• 和其它技术的对比

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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。

Collenction

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

一个有序的容器，使用这个接口的人，可以精确地控制数据存放在列表的什么位置，用户还可以通过一个整型的索引去检索容器里的某个元素，还有，List和Set最大的不同就是， List中允许元素是重复的。

List继承自Collection，和Collection比较，List 还添加了以下操作方法:

• 增删改查：add(index,object)、remove(index)、set(index,object)、get(index);
• 搜索：indexOf(),lastIndexOf();
• 迭代器：listIterator();
• 获取列表中的小列表：subList(int fromIndex, int toIndex);

List 具体实现类：

• 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

• 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。

容器中的设计模式

迭代器模式

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);Copy to clipboardErrorCopied

也可以使用以下方式调用 asList()：

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

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

以数组实现。节约空间，但数组有容量限制。超出限制时会增加50%容量，用System.arraycopy()复制到新的数组，因此最好能给出数组大小的预估值。默认第一次插入元素时创建大小为10的数组。

按照数组索引访问元素：get(int index)/set(int index)的性能很高，这是数组的优势。直接在数组末尾加入元素：add(e)的性能也高，但如果按索引插入、删除元素：add(i,e)、remove(i)、remove(e)，则要用System.arraycopy()来移动部分受影响的元素，性能就变差了，这是数组的劣势。

ArrayList不是线程安全的，只能在单线程环境下，多线程环境下可以考虑用Collections.synchronizedList(List list)方法返回一个线程安全的ArrayList对象，也可以使用concurrent并发包下的CopyOnWriteArrayList类。

ArrayList实现了Serializable接口，因此它支持序列化，能够通过序列化传输，实现了RandomAccess接口，支持快速随机访问，实际上根据源码我们知道就是通过索引序号进行快速访问，实现了Cloneable接口，能被克隆。

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

	//***版本
    private static final long serialVersionUID = 8683452581122892189L;
    
    //默认初始容量为10
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

    //共享空数组实例用于空实例
    private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {};

    //共享空数组实例用于默认大小的空实例
    private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};

    //ArrayList基于该数组实现，用该数组保存数据
    transient Object[] elementData; 

    //ArrayList中实际数据的数量
    private int size;

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。

	//添加元素
	//根据传入的最小需要容量minCapacity来和数组的容量长度对比，若minCapactity大于或等于数组容量，则需要进行扩容。
    public boolean add(E e) {
        //确定ArrayList的容量大小
        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        //添加e到ArrayList中
        elementData[size++] = e;
        return true;
    }
	//确定ArrayList的容量。(指定最小容量)
    public void ensureCapacity(int minCapacity) {
        //最小扩容，默认是10
        int minExpand = (elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) ? 0: DEFAULT_CAPACITY;
        //如果用户指定的最小容量>最小扩容10，就以用户指定为准
        if (minCapacity > minExpand) {
            //确定明确的容量
            ensureExplicitCapacity(minCapacity);
        }
    }

    //私有方法：确定ArrayList的容量大小
    private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
        //确保容量大小>=默认大小
        if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
            minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
        }
        //确定明确容量
        ensureExplicitCapacity(minCapacity);
    }

    //确定ArrayList的具体大小
    private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
        //将“修改统计数”+1，该变量主要是用来实现fail-fast机制
        modCount++;
        // 超出了数组可容纳的长度，需要进行动态扩展
        if (minCapacity - elementData.length > 0)
            grow(minCapacity);
    }

private void grow(int minCapacity) {
        int oldCapacity = elementData.length;
        //得到数组的旧容量，进行oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，将oldCapacity右移一位，相当于oldCapacity/2
        //这样的结果便是将新数组的容量扩展到原来数组的1.5倍
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        //判断新数组的容量够不够，够了就直接使用这个大小创建新的数组
        //不够就将数组大小设置为需要的大小
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        //在判断有没有超过上面的最大容量限制，超出限制就调hugeCapacity（）方法进行处理
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        //将原来数组的值copy新数组中去，ArrayList的引用指向新数组
        //这儿会新创建数组，如果数据量很大，重复的创建数组，会影响效率
        //因此最好在合适的时候通过构造方法指定默认的capaticy大小
        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) {
        if (index >= size)
            throw new IndexOutOfBoundsException(outOfBoundsMsg(index));
        modCount++;
        E oldValue = (E) 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

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。

可以通过将数组的值取出来进行序列化。elementData 数组自动扩容，所以容量会比实际用到的大，取值逐个序列化可以提高利用率。

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

//java.io.Serializable的写入方法
    //将ArrayList的容量，所有的元素值都写入到输出流中
    private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws java.io.IOException{
        // Write out element count, and any hidden stuff
        int expectedModCount = modCount;
        //使用默认的序列化方法
        s.defaultWriteObject();

        //写入数组的容量
        s.writeInt(size);

        //对数组中的有值的元素逐个进行了序列化操作
        for (int i=0; i<size; i++) {
            s.writeObject(elementData[i]);
        }

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

    //java.io.Serializable的读取方法：根据写入方式读出
    //先将ArrayList的容量读出，再将所有的元素值读出
    private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
        throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {
        elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;

        // Read in size, and any hidden stuff
        s.defaultReadObject();

        // 从输入流中读取ArrayList的容量
        s.readInt(); // ignored

        if (size > 0) {
            // be like clone(), allocate array based upon size not capacity
            ensureCapacityInternal(size);

            Object[] a = elementData;
            //从输入流中将所有的元素值读出
            for (int i=0; i<size; i++) {
                a[i] = s.readObject();
            }
        }
    }

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重写的 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);

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。

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. 扩容

Vector 的构造函数可以传入 capacityIncrement 参数，它的作用是在扩容时使容量 capacity 增长 capacityIncrement。如果这个参数的值小于等于 0，扩容时每次都令 capacity 为原来的两倍。

    //指定Vector容量大小和增长系数的构造方法
    public Vector(int initialCapacity, int capacityIncrement) {
        super();
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: " +
                    initialCapacity);
        //新建一个数组，数组容量是 initialCapacity
        this.elementData = new Object[initialCapacity];
        //设置容量的增长系数
        this.capacityIncrement = capacityIncrement;
    }

    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        //如果容量增量系数（capacityIncrement） > 0，就把容量增大到capacityIncrement
        //否则，将容量增大一倍
        int newCapacity = oldCapacity + ((capacityIncrement > 0) ?
                capacityIncrement : oldCapacity);
        //下面的处理方法与ArrayList一致
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }

调用没有 capacityIncrement 的构造函数时，capacityIncrement 值被设置为 0，也就是说默认情况下 Vector 每次扩容时容量都会翻倍。

public Vector(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, 0);
}

public Vector() {
    this(10);
}

3. 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（也可以通过构造函数设置增长的容量），而 ArrayList 是 1.5 倍。

4. 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);Copy to clipboardErrorCopied

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。

    public boolean add(E e) {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock(); //上锁，只允许一个线程进入
        try {
            Object[] elements = getArray(); // 获得当前数组对象
            int len = elements.length;
            Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);//拷贝到一个新的数组中
            newElements[len] = e;//插入数据元素
            setArray(newElements);//将新的数组对象设置回去
            return true;
        } finally {
            lock.unlock();//释放锁
        }
    }
final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}

@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {
    return (E) a[index];
}

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

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;

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 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。

HashMap

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。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。

在1.8 以及以后，当一个桶的大小超过8之后，链表就会转成红黑树。

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 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. 拉链法工作原理

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

• 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。

注：数组上的点本身就为一个 Entry。

3. put 操作

1. 接收需存储的键值对 x。
2. 计算 key 的 hash 值 （hashcode() 的相关操作）。
3. 若无 hash 冲突则放入对应的位置，如有冲突：将原先位置的数据放入链表，再将 x 放入数组。

注：HashMap 在第一次放入元素时才真正确定了 HashMap 的大小。

    public V put(K key, V value)
（分析1）// 1. 若 哈希表未初始化（即 table为空) 
        // 则使用 构造函数时设置的阈值(即初始容量) 初始化 数组table  
        if (table == EMPTY_TABLE) { 
        inflateTable(threshold); 
    }  
        // 2. 判断key是否为空值null
（分析2）// 2.1 若key == null，则将该键-值 存放到数组table 中的第1个位置，即table [0]
        // （本质：key = Null时，hash值 = 0，故存放到table[0]中）
        // 该位置永远只有1个value，新传进来的value会覆盖旧的value
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);

（分析3） // 2.2 若 key ≠ null，则计算存放数组 table 中的位置（下标、索引）
        // a. 根据键值key计算hash值
        int hash = hash(key);
        // b. 根据hash值 最终获得 key对应存放的数组Table中位置
        int i = indexFor(hash, table.length);

        // 3. 判断该key对应的值是否已存在（通过遍历 以该数组元素为头结点的链表 逐个判断）
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
（分析4）// 3.1 若该key已存在（即 key-value已存在 ），则用 新value 替换 旧value
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue; //并返回旧的value
            }
        }

        modCount++;

（分析5）// 3.2 若 该key不存在，则将“key-value”添加到table中
        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

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;

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;Copy to clipboardErrorCopied

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，需要把键值对重新计算桶下标，从而放到对应的桶上。在前面提到，HashMap 使用 hash%capacity 来确定桶下标。HashMap capacity 为 2 的 n 次方这一特点能够极大降低重新计算桶下标操作的复杂度。

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 hash 在第 5 位：

• 为 0，那么 hash%00010000 = hash%00100000，桶位置和原来一致；
• 为 1，hash%00010000 = hash%00100000 + 16，桶位置是原位置 + 16（原下标+原容量）。

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。

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等于 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（扩容后重新计算下标）。

10. 总结

数据结构

数组 + 头插法链表

下标处理：提高数组下标的随机性和分布均匀性

• 1.7 中，使用使用hashCode() + 4次位运算 + 5次异或运算（9次扰动）
• 1.8 中，将 键key 转换成 哈希码（hash值）操作 = 使用hashCode() + 1次位运算 + 1次异或运算（2次扰动）

2.1 为什么不直接使用 hashCode() ？

哈希码的范围比 HashMap 的范围大，容易出现范围不匹配。

2.3 为什么采用 哈希码 与运算(&) （数组长度-1） 计算数组下标？

根据HashMap的容量大小（数组长度），按需取 哈希码一定数量的低位 作为存储的数组下标位置，从而 解决 “哈希码与数组大小范围不匹配” 的问题。

2.4 为什么在计算数组下标前，需对哈希码进行二次处理：扰动处理？

加大哈希码低位的随机性，使得分布更均匀，从而提高对应数组存储下标位置的随机性 & 均匀性，最终减少Hash冲突。

扩容

• 插入后检查容量是否达到阈值，发现已达到
• 保存旧数组
• 遍历旧数组的每个数据
• 重新计算每个数据在新数组中的存储位置
• 将旧数据逐一转移到新数组
• 新数组 table 重新引用新数组
• 重新设置阈值 threshold
• 扩容结束。

1.8 的变化

• Hashmap中的链表大小超过 8 个时会自动转化为红黑树，当长度小于 6 时重新变为链表。
• 1.7 中节点是 Entry、1.8是 Node

哈希表如何解决Hash冲突

为什么HashMap具备下述特点：键-值（key-value）都允许为空、线程不安全、不保证有序、存储位置随时间变化

为什么 HashMap 中 String、Integer 这样的包装类适合作为 key 键

HashMap 中的 key 若为 Object 类型， 则需实现哪些方法？

1.7 中HashMap 多线程下容易出现死循环

两个线程同时需要扩容，扩容下 transfer() 转移部分容易出现死循环。

线程一已经扩容完毕，此时线程一的新 HashMap 的链表是倒序的。线程二开始扩容，但是它的初始指针指向的内容以及顺序还是旧链表的，但是此时这些东西已经到了线程一创建的新链表，所以后面线程二会去改变线程一的新链表结构，按照头插法的特点，最后线程二形成的链表会形成一个死循环，而且可能会造成数据丢失。

当执行 get 时，当key 正好被分到那个 table[i] 上时，遍历链表就会产生循环。

因此多线程情况下建议使用ConcurrentHashMap。

循环的产生是因为新链表的顺序跟旧的链表是完全相反的，所以只要保证建新链时还是按照原来的顺序的话就不会产生循环。

JDK8是用 head 和 tail 来保证链表的顺序和之前一样，这样就不会产生循环引用。但 1.8 还是没有解决数据丢失的问题。

为什么 HashMap 1.8 都不是线程安全的？

• 会出现数据覆盖情况。
• 假设两个线程A、B都在进行put操作，并且hash函数计算出的插入下标是相同的，当线程A执行完第六行代码后由于时间片耗尽导致被挂起，而线程B得到时间片后在该下标处插入了元素，完成了正常的插入，然后线程A获得时间片，由于之前已经进行了hash碰撞的判断，所有此时不会再进行判断，而是直接进行插入，这就导致了线程B插入的数据被线程A覆盖了，从而线程不安全。

ConcurrentHashMap

1. 存储结构

与 HashMap 一样。

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）。1.8 抛弃了原有的 Segment 分段锁，而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。

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;

2. size

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。

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

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>Copy to clipboardErrorCopied

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;Copy to clipboardErrorCopied

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

final boolean accessOrder;Copy to clipboardErrorCopied

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);
    }
}Copy to clipboardErrorCopied
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);
    }
}
mcat 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。

```java
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
《HashMap 多线程下死循环分析及JDK8修复》
《Java 8系列之重新认识HashMap》
《老生常谈，HashMap的死循环》
《Java：手把手带你源码分析 HashMap 1.7》

⭐️ 如果对你有帮助，麻烦点个 ????