如果没有特别声明，以下源码分析基于JDK8。
ArrayList
1. 概述
应为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;
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newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);，也就是旧容量的1.5倍。
扩容操作需要调用Arrays.copyOf()方法，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 == 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);
}
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;
}
4. Fail-Fast
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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删除至少一个元素的所有的操作，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 class Itr implements Iterator<E> {
int cursor; // index of next element to return
int lastRet = -1; // index of last element returned; -1 if no such
int expectedModCount = modCount;
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();
}
}
final void checkForComodification() {
if (modCount != expectedModCount)
throw new 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();
}
}
5. 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。
private transient Object[] elementData;
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 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();
}
}
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();
}
}
}
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。
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. 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。
- 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<String> list = new ArrayList<>();
List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);
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;
}
public E get(int index) {
return get(getArray(), index);
}
final Object[] getArray() {
return array;
}
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. 概述
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;
Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
this.item = element;
this.next = next;
this.prev = 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支持随机访问，LinkedList不支持
- LinkedList在任意位置添加和删除元素更快。
HashMap
1. 存储结构
内部包含了一个Node类型的数组table。
transient Node<K,V>[] table;
Node存储着键值对。它包含了四个字段，从next字段我们可以看出Node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Node。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}
2. put 操作
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
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;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
HashMap允许插入键为null的键值对，null的hash为0，也就是会放在第0个桶中。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
使用链表的尾插法，也就是新的键值对插在链表的尾部，而不是链表的头部。
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null); // 尾插法，放在尾部
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
3. 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
3.1 计算 hash 值
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
3.2 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
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就是将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为运算。
i = (n - 1) & hash
4. 扩容
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，因此需要保持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loadFactor
| 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 = 1 << 4; // aka 16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
transient Node<K,V>[] table;
transient int size;
int threshold;
final float loadFactor;
当需要扩容时，capacity为原来的2倍
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
当capacity从16扩容到32时，hash值为5和21的情况是如何变化的呢
扩容前如下：
101 & 111 = 101 = 5
10101 & 01111 = 101 = 5
扩容后如下：
101 & 111 = 101 = 5
10101 & 11111 = 10101 = 21
可以发现，把hash值与原来capacity值相与，如果结果为0，那么桶位置不变；如果结果为1，那么桶位置为“原位置+旧capacity”。
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) { // 与旧容量相与
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
5. 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;
}
6. 链表转为红黑树
当一个桶中至少有TREEIFY_THRESHOLD个节点，并且table的capacity大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY，才会将这个桶中的链表转化为红黑树，否则扩容。
// 当节点数大于等于此阈值时，普通链表转为红黑树（前提是capacity大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY）
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 当节点数小于等于此阈值时，红黑树转化为普通链表
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 只有当capacity大于等于此阈值时，才会真正的把普通链表转化为红黑树（即使节点数大于等于TREEIFY_THRESHOLD）
// 否则只是扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
7. 与HashTable的比较
- HashTable 使用 synchronized 来进行同步
- HashMap允许插入键为null的节点，HashTable只能插入key不为null并且value也为null的节点
8. 与JDK7的HashMap的比较
- JDK7用的是头插法，JDK8采用的是尾插法
- 扩容时存储位置的计算方式不一样：JDK7是直接用hash值与新容量进行按位与；而JDK8采用hash值与旧容量按位与得到的值，判断是在原来桶位置，还是原来桶位置+旧容量
- JDK7采用数组+链表的数据结构；而JDK8采用的是数组+链表+红黑树的数据结构。
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>
内部维护了一个双向链表，用来维护插入顺序或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。
/**
* 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;
LinkedHashMap最重要的是以下维护顺序的函数，它们会在put、get等方法调用。
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
afterNodeAccess()
当一个节点被访问后，如果accessOrder为true，则会将该节点移到链表尾部。也就是说LRU顺序之后，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时会移出最晚的节点，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，通过移出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出。
public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private static final int MAX_ENTRIES = 3;
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
public 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]
}
}
ConcurrentHashMap
1. JDK7 实现
1.1 数据结构
JDK7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现
final Segment<K,V>[] segments;
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;
}
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
Segment在实现上继承了ReentrantLock，这样就自带了锁的功能。
1.2 put实现
必须插入key不为null，并且value也不为null。
当执行put方法插入数据时，根据key 的hash值，在Segment数组中找到相应的位置，如果相应位置的Segment还未初始化，则通过CAS进行赋值，接着执行Segment对象的put方法通过加锁机制插入数据。
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // recheck
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
1.3 size实现
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。
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 (;;) {
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;
}
}
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;
}
2. JDK8实现
2.1 数据结构
词用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
}
transient volatile Node<K,V>[] table;
2.2 put实现
必须插入key不为null，并且value也不为null。
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
......
}
当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Node数组中找到相应的位置。
如果相应位置的Node还未初始化，则通过CAS插入相应的数据
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
如果相应位置的Node不为空，且当前该节点不处于移动状态，则对该节点加synchronized锁，如果该节点的hash不小于0，则遍历链表更新节点或插入新节点，如果该节点是TreeBin类型的节点，说明是红黑树结构，则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
2.3 size实现
JDK8中使用一个volatile类型的变量baseCount记录元素的个数，当插入新数据或删除数据时，会通过addCount()方法更新baseCount。
private transient volatile long baseCount;
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
初始化时counterCells为空，在并发量很高时，如果存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值，则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑，使用counterCells记录元素个数的变化。
所以在JDK8，元素个数保存到baseCount中，部分元素的变化个数保存在CounterCell数组中。
通过累加baseCount和CounterCell数组中的数量，即可得到元素的总个数。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
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，有JVM对这部分缓存进行回收。
private final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>();
private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V> {
V value;
final int hash;
Entry<K,V> next;
/**
* Creates new entry.
*/
Entry(Object key, V value,
ReferenceQueue<Object> queue,
int hash, Entry<K,V> next) {
super(key, queue);
this.value = value;
this.hash = hash;
this.next = next;
}
}
参考
CS-Notes
HashMap详解 基于jdk1.7
最新JDK8HashMamp实现过程源码分析（二）
Java8源码-HashMap
Hashmap的结构，1.7和1.8有哪些区别
ConcurrentHashMap1.8源码源码分析（2）
谈谈ConcurrentHashMap1.7和1.8的不同实现
ConcurrentHashMap源码分析(1.8)
WeakHashMap详细介绍(源码解析)和使用示例
WeakReference 学习和使用