Java集合概述（上）
前言
先說說，爲什麼要寫這麼一篇博客（我總是喜歡寫原因）。因爲最近到年底了，正好又要準備面試，所以在做各方面的技術總結。而Java集合是Java非常重要的一部分，自己前前後後也花了不少時間學習，但是一直比較零散。所以，打算趁着這個機會，來寫一個總結。
由於能力有限，這方面沒有足夠積累，如果有什麼問題，還請指出。謝謝。
集合分類，主要分爲：
- Collection（繼承Iterable接口）：按照單個元素存儲的集合
- List：一種線性數據結構的主要體現。有序，可重複
- Set：一種不允許出現重複元素的集合。無序（插入順序與輸出順序不一致），不可重複
- Queue：一種先進先出（FIFO）的數據結構。有序，可重複，先進先出
- Map（無繼承接口）：按照K-V存儲的Map
- keySet：可以查看所有的Key。底層實現各不相同。ConcurrentHashMap則是採用的自定義實現的KeySetView內部靜態類（實現了Set接口），而HashMap這樣的AbstractMap子類，則是是Set接口
- values：同上，ConcurrentHashMap採用ValueSetView，HashMap採用Set接口
- entrySet：同上，ConcurrentHashMap採用EntrySetView，HashMap採用Set接口
原本Map是打算按照 AbstractMap；SortedMap；ConcurrentMap；來分類，但是發現這個分類屬於理論價值，大於使用價值，也可能是我現在層次不夠吧。最後還是學着孤盡大佬在《碼處高效》中那樣，通過三個視圖，來觀察Map。具體後面闡述，我也只是闡述其中部分的Map。
論述方面，我主要會從數據組織方式（底層數據存儲方式），數據處理方式（如HashMap的put操作等），特點小結結三個方面進行闡述。但是由於內容量的問題，這裏並不會非常細緻地闡述代碼實現。
最後，由於內容量的緣故，這部分內容，我將分爲兩個部分。這篇博客主要論述List與Map，而Set與Queue放在另外一篇博客。
一，List
ArrayList
數據組織方式
transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access
ArrayList的底層是一個Object類型的數組。那麼ArrayList就有着和數組一樣的特點：隨機查詢快，但數據的插入，刪除慢（因爲很可能需要移動其他元素）。
數據處理方式
add
public void add(int index, E element) {
// 校驗index是否在0-size範圍內，如果不是，拋出異常IndexOutOfBoundsException
rangeCheckForAdd(index);
// 這個操作後面有多個操作，總結一下，就是校驗，判斷是否需要擴容，擴容。
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
// 通過System.arraycopy操作，爲新添加的元素element，在elementData數組的對應index位置，騰出空間
System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
size - index);
// 緊跟着上面的操作elementData數組的index位置，賦值爲element
elementData[index] = element;
// 數組元素數量+1
size++;
}
grow
// 簡單來說， 就是根據所給的minCapacity，計算對應容量（2的冪次方），然後校驗容量，最後擴容
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);
}
小結
根據其數據組織方式，與數據處理方式，可以明確：
- ArrayList隨機查詢快（直接通過index定位數據中具體元素）
- ArrayList插入與刪除操作慢（涉及數組元素移動操作System.arraycopy，還可能涉及擴容操作）
- ArrayList是容量可變的（自帶擴容操作，初始化，默認爲DEFAULT_CAPACITY=10）
- ArrayList是非線程安全的（沒有線程安全措施）
補充：
- ArrayList的默認容量爲10（即無參構造時）
- 出於性能考慮，避免多次擴容，最好在初始化時設置對應size（即使後面不夠了，它也可以自動擴容）
LinkedList
數據組織方式
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;
}
}
LinkedList的底層是自定義的Node雙向鏈表。那麼LinkedList就有着和鏈表一樣的特點：數據的插入與刪除快，但是隨機訪問慢。
數據處理方式
add
public void add(int index, E element) {
// 數據校驗，index是否超出0-size範圍
checkPositionIndex(index);
if (index == size)
// 如果插入的元素是放在最後一個，那就執行尾插入操作（因爲LinkedList是有保存first與last兩個Node的，所以可以直接操作）
linkLast(element);
else
// 首先通過node(index)方法，獲取到當前index位置的Node元素（內部實現，依舊是遍歷。不過會根據index與列表中值的比較結果，判斷是從first開始遍歷，還是從last開始遍歷），再通過linkBefore方法，進行插入操作
linkBefore(element, node(index));
}
peek
// LinkedList實現了Deque接口，所以需要實現其中的peek方法。獲取當前數組的第一個元素，但不進行刪除操作
public E peek() {
final Node<E> f = first;
return (f == null) ? null : f.item;
}
小結
根據其數據組織方式，與數據處理方式，可以明確：
-
LinkedList隨機查詢慢（需要進行遍歷查詢，雖然通過列表中值，降低了一半的遍歷範圍，但其數據組織方式決定了它的速度慢）：
測試表明，10W條數據，LinkedList的隨即提取速度與ArrayList相比，存在數百倍的差距（引自《碼出高效》）
-
LinkedList插入與刪除操作快（依舊需要靠遍歷來定位目標元素，但只需要修改鏈表節點的前後節點引用）
-
LinkedList是容量可變的（鏈表可以隨意鏈接）
-
LinkedList是非線程安全的（沒有線程安全措施）
補充：
- 通過鏈表，可以有效地將零散的內存單元通過引用的方式串聯起來，形成按鏈路順序查找的線性結構，內存利用率較高（引用自《碼出高效》）
Vector
Vector本質與ArrayList沒太大區別，底層同樣是Object數組，默認大小依舊爲10（不過Vector採用的是不推薦的魔法數字）。
唯一的區別，就是Vector在關鍵方法上添加了Sychronized關鍵字，來確保線程安全。
但是，由於處理得較爲粗糙，以及其特點，所以性能很差，基本已經被拋棄。
這裏就不再贅述了。
CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList，作爲COW容器的一員，其思想就是空間換時間，主要針對讀多寫少的場景。當有元素寫入時，會新建一個數組，將原有數組的元素複製過來，然後進行寫操作（此時數組的讀操作，還是針對原數組）。在寫操作完成後，會將讀操作針對的數組引用，從原數組指向新數組。這樣就可以在寫操作進行時，不影響讀操作的進行。
數據組織方式
/** The array, accessed only via getArray/setArray. */
// 一方面通過transient避免序列化，另一方面通過volatile確保可見性，從而確保單個屬性（這裏是引用變量）的線程安全
private transient volatile Object[] array;
數據處理方式
add
public void add(int index, E element) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
// 進行加鎖，同時只能有一個寫操作
// 另外，加鎖操作放在try塊外，一方面是try規範（lock操作並不會發生異常，並且可以減少try塊大小），另一方面是避免加鎖失敗，finally的釋放鎖出現IllegalMonitorStateException異常
lock.lock();
try {
// 獲取原有數組，並賦值給elements（引用變量）
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
// 數據校驗
if (index > len || index < 0)
throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index+
", Size: "+len);
// 下面的操作，就是對原有數組進行復制，並賦值給newElements（並且留出index位置）
Object[] newElements;
int numMoved = len - index;
if (numMoved == 0)
newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
else {
newElements = new Object[len + 1];
System.arraycopy(elements, 0, newElements, 0, index);
System.arraycopy(elements, index, newElements, index + 1,
numMoved);
}
// 設置新數組index位置的值爲element，完成賦值操作
newElements[index] = element;
// 將數組引用（讀操作正在讀的數組引用）改爲newElements
setArray(newElements);
} finally {
// 無論是否異常，都需要釋放鎖，
lock.unlock();
}
}
最大的特色，就是這部分了。至於remove操作，都是類似的。故不再贅述。
小結
由於CopyOnWriteArrayList的數據組織方式與ArrayList一致，也是採用的數組，故：
- CopyOnWriteArrayList隨機查詢快
- CopyOnWriteArrayList插入與讀寫慢
- CopyOnWriteArrayList是容量可變的（每次進行增刪的寫操作，都會新建一個數組，進而進行替換）
補充：
- CopyOnWriteArrayList是線程安全的（讀寫操作隔離，寫操作通過ReentrantLock確保線程安全）
- CopyOnWriteArrayList的寫操作不直接影響讀操作（兩者在內存上針對的不是同一個數組）
- CopyOnWriteArrayList只適用於讀多寫少場景（畢竟寫操作是需要複製數組）
- CopyOnWriteArrayList佔據雙倍內存（因爲寫操作的時候需要複製數組）
- CopyOnWriteArrayList的性能會隨着寫入頻次與數組大小上升，而快速下降（寫入頻次m x 數組大小n）
推薦：高併發請求下，可以攢一下要進行的寫操作（如添加，或刪除，可以分開保存），然後進行addAll或removeAll操作。這樣可以有效減低資源消耗。但是這個攢的度需要好好把握，就和請求合併一樣，需要好好權衡。
二，Map
###TreeMap
數據組織方式
數據處理方式
小結
HashMap
HashMap一方面是工作中用的非常多的集合，另一方面是面試的高頻（我每次面試幾乎都會被人問這個）。
而HashMap，與ConcurrentHashMap一樣，都存在Jdk8之前與Jdk8之後的區別。不過，我應該會以Jdk8之後爲重點，畢竟現在SpringBoot2.x都要求Jdk8了。
數據組織方式
Jdk8之前
// jdk8之前，其底層是數組+鏈表
// 鏈表底層Entry是Map的內部接口
transient Entry<K, V>[] table;
Jdk8之後
transient Node<K, V>[] table;
static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K, V> next;
}
數據處理方式
Jdk8之前的put方法（註釋並不多，因爲我沒有源碼，我是按照筆記圖片，手擼的這段）
public V put (K key, V value) {
// HashMap採用延遲創建。判斷當前table是否爲空。如果爲空，就根據默認值15，創建一個數組，並賦值給table
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 數據校驗
if ( key == null)
return putForNullKey(value);
// 根據key，計算哈希值
int hash = hash(key);
// 通過indexFor（內部貌似採用位運算），根據key的哈希值與數組長度，計算該K-V鍵值對在數組中的下標i
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K, V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash = hash && ((k = e.key) || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
// 記錄修改次數+1，類似版本號
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
Jdk8之後的put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
// 計算key的哈希值（數據校驗，key的哈希值，即其hashCode）
static final int hash(Object key) {
int h;
// 通過其hashCode的高16位與其低16位的異或運算，既降低系統性能開銷，又避免高位不參加下標運算造成的碰撞
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
// 執行主要put操作
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
// 從下面這個代碼塊，可以看出Java8後的HashMap等，代碼晦澀不少
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
// 如果table爲null，或table.length爲0（其中混雜了賦值語句），就進行進行初始化操作（通過resize()操作，這點與Spring的refresh()應用是一致的），並將其長度賦值給n（注意這裏，都賦值給了局部變量，而非全局變量）
n = (tab = resize()).length;
// 根據key的hash值，計算其下標，並判斷數組中對應下標位置是否爲null
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
// 如果對應位置爲null，直接通過newNode方法（生成Node），設置數組對應i位置爲對應新Node
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// 如果對應位置不爲null，那就需要進行鏈表操作，進而判斷是否樹化（紅黑樹），是否擴容等
Node<K,V> e; K k;
// 通過hash與equals等，判斷新添加值的key與已存在值的key是否真正相等
// 這裏擴展兩點：第一，判斷對象是否相等，必須hashcode與equals都判斷相等。前者避免兩個對象只是值，但不是同一個對象（兩位都是p9大佬，不代表兩位就是同一個人）。後者避免哈希碰撞問題（即使是兩個不同的對象的內存地址，也可能哈希值相等）
// 第二，我看到這裏的時候，比較擔心，會不會出現value相等，但是hashCode不同，導致這裏判斷爲false。然後我發現包裝類型，早就重寫了hashCode方法，如Integer的hashCode就直接返回value
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 如果相等，就直接更新對應Node即可
e = p;
// 如果上面判斷失敗，則判斷原有的數組元素，是不是已經樹化（不再是Node類型，而是TreeNode，當然TreeNode依舊是由Node構成的）
else if (p instanceof TreeNode)
// 如果原有數組元素已經樹化，那麼就進行調用putTreeVal方法，將當前元素，置入目標紅黑樹中（其中涉及紅黑樹的旋轉等操作）
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
// 如果不是空，也不是相同元素，更不是紅黑樹，那說明那已經是一個鏈表（已經由多個元素），或即將成爲鏈表（已經有一個元素，並即將添加一個新的元素）
else {
// 遍歷對應鏈表元素，並通過binCount記錄鏈表已存在的元素數
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果e=p.next()爲null，說明達到了鏈表的最後（e的前一個值爲當前鏈表的最後一個元素）
if ((e = p.next) == null) {
// 通過newNode獲得對應p的Node，並將其設置爲鏈表的最後一個元素
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 通過binCount，判斷鏈表的長度是否達到了樹化的閾值
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 達到閾值，則通過當前table數組與hash值，以及treefyBin方法，將當前數組位置的鏈表樹化
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 在遍歷過程中，找到了相同的元素，即跳過（因爲內容相同）
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
// 該賦值操作，屬於鏈表的操作，從而繼續鏈表遍歷
p = e;
}
}
// 下面這段代碼，就涉及到HashMap的putIfAbsent（也是調用putVal，只是第四個參數onlyIfAbsent不同）
// 簡單來說，就是遇到key相同的元素，怎麼處理。put操作是直接賦值，而putIfAbsent則是判斷對應key的value是否爲null，如果是null，纔會賦值。否則就不變（類似Redis）
// 只不過，這個過程通過新增的第四個參數控制，從而確保同一套代碼（putVal方法），實現兩種不同功能（put與putIfAbsent）
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
// 版本號
++modCount;
// 一方面size前綴自增，另一方面，判斷自增後的size是否超過閾值（默認16*0.75=12，數組容量*負載因子）
if (++size > threshold)
// 擴容（擴容2倍後，重排）
resize();
// 空方法，爲子類保留的，如LinkedHashMap
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
這個方法可以算是HashMap的核心，畢竟通過這個方法，也算是摸到了HashMap的運行機制了。
流程簡述：
- 如果HashMap的底層數組沒有初始化，則通過resize()方法進行構建
- 對key計算hash值，然後再計算下標
- 如果數組對應下標位置爲null（這裏我認爲不該用哈希碰撞），則直接放入對應位置
- 如果數組對應下標位置爲TreeNode（即對應位置已經樹化），則通過putTreeVal方法，將對應Node置入樹中
- 否則遍歷數組對應下標位置的鏈表，將對應Node置入
- 如果鏈表的長度超過閾值，則進行樹化操作
- 如果節點存在舊值，直接替換
- 如果數組的元素數量超過閾值（數組容量*負載因子），則進行擴容（擴容2倍，重排）
Jdk8之後的get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
// 這裏我覺得沒什麼說的。根據不同情況，分別從數組，紅黑樹，數組來獲取目標元素
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
小結
就使用場景而言，《碼出高效》給出這樣一句話：
除局部方法或絕對線程安全的情形外，優先推薦ConcurrentHashMap。兩者雖然性能相差無幾，但後者解決了高併發下的線程安全問題。HashMap的死鏈問題及擴容數據丟失問題是慎用HashMap的兩個主要原因。
這裏，我忍不住站在Java工程師的角度，推薦《碼出高效》以及配套的《阿里Java開發手冊》。作爲一名也算看過不少技術書籍的開發者，這兩本書在我這兒，也算得上是優秀書籍了。
不過，文中也提到，這種情形，在Jdk8之後有所修復，改善。具體的，可以看看書籍（主要內容有點多）。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap部分，我將只描述Jdk8之後的版本。
而Jdk8之前的版本，其實底層就是類似HashTable的Segament組成的數組。通過分段鎖，達成線程安全。算是HashTable與HashMap的折中方案。複雜度並不是很高，不過Jdk8之後的版本，就較爲複雜。首先，引入紅黑樹，優化存儲結構。其次，取消原有的分段鎖設計，採用了更高效的線程安全設計方案（利用了無鎖操作CAS與頭節點同步鎖等）。最後，使用了更優化的方式統計集合內的元素數量（引用自《碼出高效》，我還真沒注意到這點）。
數據組織方式
transient volatile Node<K,V>[] table;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
// 此處省略其內部方法，感興趣的，可以自行查看
}
從上述來看，ConcurrentHashMap的底層數據組織爲數組+鏈表。依據Jdk8後的HashMap，可以推測，在對應條件下，鏈表會轉爲紅黑樹結構。事實也是如此，請看下代碼。
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,
TreeNode<K,V> parent) {
super(hash, key, val, next);
this.parent = parent;
}
// 此處省略其內部方法，感興趣的，可以自行查看
}
ConcurrentHashMap，與HashMap一樣，其內部也有專門爲紅黑樹服務的TreeNode。
所以，從數據組織方面來看，其實ConcurrentHashMap與同版本的HashMap，可以說就是一個模子刻出來的（畢竟都是Doug Lea帶着擼的）。
兩者的區別，或者說ConcurrentHashMap的精妙之處，就在於ConcurrentHashMap對多線程的考慮與處理。
其中的細節挺多的，我只闡述我對其中一些大頭的理解（因爲很多細節，我也不知道，也是看了大佬的總結，才發現）。
數據處理方式
put
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 數據校驗，如果key或value爲Null，直接NPE
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 通過spread方法，計算hash值（本質還是與HashMap一樣，針對hashCode進行高低16位異或計算等）
int hash = spread(key.hashCode());
// 記錄鏈表長度
int binCount = 0;
// 這裏的循環操作是爲了之後的CAS操作（就是CAS的自旋操作）
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 同HashMap一樣，如果數組爲空或長度爲0，則進行數組初始化操作（循環頭中已經完成賦值操作）
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果數組對應位置爲null，則通過CAS操作，進行值的插入操作
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果對應節點的Node.hash值爲MOVED=-1
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 進行resize協助操作（具體協助方式，還沒研究）
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 如果數組對應位置（即首節點）的哈希值大於等於零（樹化後等情況下，對應位置哈希值小於零）
// static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes
// static final int TREEBIN = -2; // hash for roots of trees
// static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations
if (fh >= 0) {
// 說明此情況下，數組對應位置，存儲的是鏈表。進行鏈表插入，遍歷操作（具體參照HashMap的put操作）
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;
}
}
}
// 如果數組對應位置的元素，是樹化節點（即爲TreeBin實例）
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 調用putTreeVal方法，進行紅黑樹的值插入操作
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
// 判斷onlylfAbsent參數，進行val設置。具體參照HashMap的put方法的對應位置解釋
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// 前面的各類操作，都會計算binCount（數組當前位置存儲的節點數）
if (binCount != 0) {
// 如果對應節點數超過了樹化閾值TREEIFY_THRESHOLD=8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 對數組當前位置，進行樹化操作
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 計數
addCount(1L, binCount);
return null;
}
小結
ConcurrentHashMap的魅力在於其線程安全的實現，有機會好好研究研究，專門寫一個相關的博客。
三，總結
其實，Java集合主要從兩個維度分析。一個是底層數據組織方式，如鏈表與數組（基本就這兩種，或者如HashMap那樣組合兩種）。另一個是線程安全方式，就是線程安全與非線程安全。
最後就是由於一些底層數據組織方式的調整，帶來的循環，有序等特性。
