}
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
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);复制代码
}
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 list = new ArrayList<>();
List synList = Collections.synchronizedList(list);
也可以使用 concurrent 并发包下的 CopyOnWriteArrayList 类。
List 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
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 item;
Node next;
Node prev;
}
每个链表存储了 first 和 last 指针：
transient Node first;
transient Node 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 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。
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。
static class Entry implements Map.Entry {
final K key;
V value;
Entry next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry 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();
}复制代码
}
2. 拉链法的工作原理
HashMap 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 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 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 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 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 不是插在 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。
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 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;复制代码
}
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 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);复制代码
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry 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 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.stringHash42((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);复制代码
}
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。
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 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 e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry 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。
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
存储结构
static final class HashEntry {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry 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 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[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;复制代码
}
final Segment[] 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 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。
/**
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[] 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 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 extends HashMap implements Map
内部维护了一个双向链表，用来维护插入顺序或者 LRU 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 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 e) { // move node to last
LinkedHashMap.Entry last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry p =
(LinkedHashMap.Entry)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 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 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 extends LinkedHashMap {
private static final int MAX_ENTRIES = 3;
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
LRUCache() {
super(MAX_ENTRIES, 0.75f, true);
}复制代码}
public static void main(String[] args) {
LRUCache 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 extends WeakReference implements Map.Entry
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 {
private final int size;
private final Map eden;
private final Map 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);
}复制代码
}
分享名称：【直通BAT】java容器考点总结和源码剖析
文章网址：http://bzwzjz.com/article/piihsj.html
