09、java集合类----Map集合

对比 Hashtable、HashMap、TreeMap 、LinkedHashMap有什么不同？

（1）元素特性

Hashtable、HashMap、TreeMap 都是最常见的一些 Map 实现，是以键值对的形式存储和操作数据的容器类型。

Hashtable 是早期 Java 类库提供的一个哈希表实现，本身是同步的，不支持 null 键和值，由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。

HashMap 是应用更加广泛的哈希表实现，行为上大致上与 HashTable 一致，主要区别在于 HashMap 不是同步的，支持 null 键和值等。通常情况下，HashMap 进行 put 或者 get 操作，可以达到常数时间的性能，所以它是绝大部分利用键值对存取场景的首选，比如，实现一个用户 ID 和用户信息对应的运行时存储结构。

TreeMap TreeMap实现SortMap接口，是基于红黑树的一种提供顺序访问的 Map，能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序（自然顺序），也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。不允许key值为空，非线程安全的；

TreeMap 和 HashMap 不同，它的 get、put、remove 之类操作都是 O（log(n)）的时间复杂度，具体顺序可以由指定的 Comparator 来决定，或者根据键的自然顺序来判断。TreeMap中当未实现 Comparator 接口时，key 不可以为null；当实现 Comparator 接口时，若未对null情况进行判断，则key不可以为null，反之亦然。

LinkedHashMap保存了记录的插入顺序，在用Iteraor遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，在遍历的时候会比HashMap慢，有HashMap的全部特性。

用法：

1、一般情况下，我们用的最多的是HashMap。HashMap里面存入的键值对在取出的时候是随机的，它根据键的HashCode值存储数据，根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。在Map 中插入、删除和定位元素，HashMap 是最好的选择。

2、TreeMap取出来的是排序后的键值对。但如果您要按自然顺序或自定义顺序遍历键，那么TreeMap会更好。

3、LinkedHashMap是HashMap的一个子类，如果需要输出的顺序和输入的相同,那么用LinkedHashMap可以实现,它还可以按读取顺序来排列，像连接池中可以应用。

（2）顺序特性

HashTable、HashMap具有无序特性。

TreeMap是利用红黑树来实现的（树中的每个节点的值，都会大于或等于它的左子树种的所有节点的值，并且小于或等于它的右子树中的所有节点的值），实现了SortMap接口，能够对保存的记录根据键进行排序。所以一般需要排序的情况下是选择TreeMap来进行，默认为升序排序方式（深度优先搜索），可自定义实现Comparator接口实现排序方式。

（3）初始化与增长方式

初始化时：

HashTable在不指定容量的情况下的默认容量为11，且不要求底层数组的容量一定要为2的整数次幂；
HashMap默认容量为16，且要求容量一定为2的整数次幂。

扩容时：

Hashtable将容量变为原来的2倍加1；
HashMap扩容将容量变为原来的2倍。

（4）线程安全性

HashTable其方法函数都是同步的（采用synchronized修饰），由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。
HashMap不支持线程的同步，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap;可能会导致数据的不一致。如果需要同步

（1）可以用 Collections的synchronizedMap方法；

（2）使用ConcurrentHashMap类，相较于HashTable锁住的是对象整体， ConcurrentHashMap基于lock实现锁分段技术。首先将Map存放的数据分成一段一段的存储方式，然后给每一段数据分配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段的数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。ConcurrentHashMap不仅保证了多线程运行环境下的数据访问安全性，而且性能上有长足的提升。

（4）一段话HashMap

HashMap基于哈希思想，实现对数据的读写。当我们将键值对传递给put()方法时，它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode，然后找到bucket（桶）位置来储存值对象。当获取对象时，通过键对象的equals()方法找到正确的键值对，然后返回值对象。

HashMap使用链表来解决碰撞问题，当发生碰撞了，对象将会储存在链表的下一个节点中。 HashMap在每个链表节点中储存键值对对象。当两个不同的键对象的hashcode相同时，它们会储存在同一个bucket位置的链表中，可通过键对象的equals()方法用来找到键值对。

如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD, 8），链表就会被改造为树形结构。

1.Map 整体结构

首先，我们先对 Map 相关类型有个整体了解，Map 虽然通常被包括在 Java 集合框架里，但是其本身并不是狭义上的集合类型（Collection），具体你可以参考下面这个简单类图。

Hashtable 比较特别，作为类似 Vector、Stack 的早期集合相关类型，它是扩展了 Dictionary 类的，类结构上与 HashMap 之类明显不同。

HashMap 等其他 Map 实现则是都扩展了 AbstractMap，里面包含了通用方法抽象。不同 Map 的用途，从类图结构就能体现出来，设计目的已经体现在不同接口上。

大部分使用 Map 的场景，通常就是放入、访问或者删除，而对顺序没有特别要求，HashMap 在这种情况下基本是最好的选择。HashMap 的性能表现非常依赖于哈希码的有效性，请务必掌握 hashCode 和 equals 的一些基本约定，比如：

equals 相等，hashCode 一定要相等。
重写了 hashCode 也要重写 equals。
hashCode 需要保持一致性，状态改变返回的哈希值仍然要一致。
equals 的自反、对称、传递、一致等特性。

针对有序 Map 的分析内容比较有限，我再补充一些，虽然 LinkedHashMap 和 TreeMap 都可以保证某种顺序，但二者还是非常不同的。

LinkedHashMap 通常提供的是遍历顺序符合插入顺序，它的实现是通过为条目（键值对）维护一个双向链表。注意，通过特定构造函数，我们可以创建反映访问顺序的实例，所谓的 put、get、compute 等，都算作“访问”。

这种行为适用于一些特定应用场景，例如，我们构建一个空间占用敏感的资源池，希望可以自动将最不常被访问的对象释放掉，这就可以利用 LinkedHashMap 提供的机制来实现，参考下面的示例：

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;  
public class LinkedHashMapSample {
    public static void main(String[] args) {
        LinkedHashMap<String, String> accessOrderedMap = new LinkedHashMap<>(16, 0.75F, true){
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) { // 实现自定义删除策略，否则行为就和普遍 Map 没有区别
                return size() > 3;
            }
        };
        accessOrderedMap.put("Project1", "Valhalla");
        accessOrderedMap.put("Project2", "Panama");
        accessOrderedMap.put("Project3", "Loom");
        accessOrderedMap.forEach( (k,v) -> {
            System.out.println(k +":" + v);
        });
        // 模拟访问
        accessOrderedMap.get("Project2");
        accessOrderedMap.get("Project2");
        accessOrderedMap.get("Project3");
        System.out.println("Iterate over should be not affected:");
        accessOrderedMap.forEach( (k,v) -> {
            System.out.println(k +":" + v);
        });
        // 触发删除
        accessOrderedMap.put("Project4", "Mission Control");
        System.out.println("Oldest entry should be removed:");
        accessOrderedMap.forEach( (k,v) -> {// 遍历顺序不变
            System.out.println(k +":" + v);
        });
    }
}

对于 TreeMap，它的整体顺序是由键的顺序关系决定的，通过 Comparator 或 Comparable（自然顺序）来决定。

我们可以分析 TreeMap 的 put 方法实现：

public V put(K key, V value) {
    Entry<K,V> t = …
    cmp = k.compareTo(t.key);
    if (cmp < 0)
        t = t.left;
    else if (cmp > 0)
        t = t.right;
    else
        return t.setValue(value);
        // ...
   }

从代码里，你可以看出什么呢？当我不遵守约定时，两个不符合唯一性（equals）要求的对象被当作是同一个（因为，compareTo 返回 0），这会导致歧义的行为表现。

2.HashMap 源码分析

前面提到，HashMap 设计与实现是个非常高频的面试题，所以我会在这进行相对详细的源码解读，主要围绕：

HashMap 内部实现基本点分析。
容量（capacity）和负载系数（load factor）。
树化。

首先，我们来一起看看 HashMap 内部的结构，它可以看作是数组（Node<K,V>[] table）和链表结合组成的复合结构，数组被分为一个个桶（bucket），通过哈希值决定了键值对在这个数组的寻址；哈希值相同的键值对，则以链表形式存储，你可以参考下面的示意图。这里需要注意的是，如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD, 8），图中的链表就会被改造为树形结构。

从非拷贝构造函数的实现来看，这个表格（数组）似乎并没有在最初就初始化好，仅仅设置了一些初始值而已。

// 默认的初始容量（容量为HashMap中槽的数目）是16，且实际容量必须是2的整数次幂。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;

// 最大容量（必须是2的幂且小于2的30次方，传入容量过大将被这个值替换）
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认加载因子为0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 树阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

// 非树的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

// 最小树容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

// 指定“容量大小”和“加载因子”的构造函数 
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        
        // HashMap的最大容量只能是MAXIMUM_CAPACITY
        // 最大容量（必须是2的幂且小于2的30次方，传入容量过大将被这个值替换）  
        // static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        

        // 加载因此不能小于0
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);
        
        // 设置“加载因子” 
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

所以，我们深刻怀疑，HashMap 也许是按照 lazy-load 原则，在首次使用时被初始化（拷贝构造函数除外，我这里仅介绍最通用的场景）。既然如此，我们去看看 put 方法实现，似乎只有一个 putVal 的调用：

public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

看来主要的密码似乎藏在 putVal 里面，到底有什么秘密呢？为了节省空间，我这里只截取了 putVal 比较关键的几部分。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbent,
               boolean evit) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int , i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) = 0)
        n = (tab = resize()).legth;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == ull)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, nll);
    else {
        // ...
        
        // 树化改造
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for first 
           treeifyBin(tab, hash);
        //  ... 
     }
     ++modCount;

     // 在放置新的键值对的过程中，如果发生下面条件，就会发生扩容
     if (++size > threshold)
         resize();
     afterNodeInsertion(evict);
     return null;
}

从 putVal 方法最初的几行，我们就可以发现几个有意思的地方：

如果表格是 null，resize 方法会负责初始化它，这从 tab = resize() 可以看出。
resize 方法兼顾两个职责，创建初始存储表格，或者在容量不满足需求的时候，进行扩容（resize）。
在放置新的键值对的过程中，如果发生下面条件，就会发生扩容。

if (++size > threshold)
    resize();

具体键值对在哈希表中的位置（数组 index）取决于下面的位运算：

i = (n - 1) & hash

仔细观察哈希值的源头，我们会发现，它并不是 key 本身的 hashCode，而是来自于 HashMap 内部的另外一个 hash 方法。注意，为什么这里需要将高位数据移位到低位进行异或运算呢？这是因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位，而 HashMap 里的哈希寻址是忽略容量以上的高位的，那么这种处理就可以有效避免类似情况下的哈希碰撞。

static final int hash(Object kye) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>>16;
}

我前面提到的链表结构（这里叫 bin），会在达到一定门限值时，发生树化，我稍后会分析为什么 HashMap 需要对 bin 进行处理。

可以看到，putVal 方法本身逻辑非常集中，从初始化、扩容到树化，全部都和它有关，推荐你阅读源码的时候，可以参考上面的主要逻辑。

我进一步分析一下身兼多职的 resize 方法，很多朋友都反馈经常被面试官追问它的源码设计。

final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {

            //如果就容量已经达到了最大值，则不能再扩容，直接返回
            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);
        }
        threshold = newThr;
        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
            Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
        table = newTab;
        
        // 移动到新的数组结构 e 数组结构
        ......
        return newTab;
    }

依据 resize 源码，不考虑极端情况（容量理论最大极限由 MAXIMUM_CAPACITY 指定，数值为 1<<30，也就是 2 的 30 次方），我们可以归纳为：

门限值等于（负载因子）x（容量），如果构建 HashMap 的时候没有指定它们，那么就是依据相应的默认常量值。
门限通常是以倍数进行调整（newThr = oldThr << 1），我前面提到，根据 putVal 中的逻辑，当元素个数超过门限大小时，则调整 Map 大小。
扩容后，需要将老的数组中的元素重新放置到新的数组，这是扩容的一个主要开销来源。

3. 容量、负载因子和树化

前面我们快速梳理了一下 HashMap 从创建到放入键值对的相关逻辑，现在思考一下，为什么我们需要在乎容量和负载因子呢？

这是因为容量和负载系数决定了可用的桶的数量，空桶太多会浪费空间，如果使用的太满则会严重影响操作的性能。极端情况下，假设只有一个桶，那么它就退化成了链表，完全不能提供所谓常数时间存的性能。

既然容量和负载因子这么重要，我们在实践中应该如何选择呢？

如果能够知道 HashMap 要存取的键值对数量，可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估，根据前面的代码分析，我们知道它需要符合计算条件：

 负载因子 * 容量 > 元素数量

所以，预先设置的容量需要满足，大于“预估元素数量 / 负载因子”，同时它是 2 的幂数，结论已经非常清晰了。

而对于负载因子，我建议：

如果没有特别需求，不要轻易进行更改，因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。
如果确实需要调整，建议不要设置超过 0.75 的数值，因为会显著增加冲突，降低 HashMap 的性能。
如果使用太小的负载因子，按照上面的公式，预设容量值也进行调整，否则可能会导致更加频繁的扩容，增加无谓的开销，本身访问性能也会受影响。

我们前面提到了树化改造，对应逻辑主要在 putVal 和 treeifyBin 中

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
        int n, index; Node<K,V> e;
        // 如果容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，只会进行简单的扩容
        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            resize();
        
        // 如果容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，进行树化改造逻辑
        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);
        }
    }

上面是 treeifyBin 示意，综合这两个方法，树化改造的逻辑就非常清晰了，可以理解为，当 bin 的数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 时：

如果容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，只会进行简单的扩容。如果容量已经达到了最大值（MAXIMUM_CAPACITY= 1<<30），则不能再扩容，直接返回。
如果容量大于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ，则会进行树化改造。

那么，为什么 HashMap 要树化呢？

本质上这是个安全问题。因为在元素放置过程中，如果一个对象哈希冲突，都被放置到同一个桶里，则会形成一个链表，我们知道链表查询是线性的，会严重影响存取的性能。

而在现实世界，构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情，恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互，导致服务器端 CPU 大量占用，这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击，国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件。

解决哈希冲突的常用方法有：

开放定址法

基本思想是：当关键字key的哈希地址p=H（key）出现冲突时，以p为基础，产生另一个哈希地址p1，如果p1仍然冲突，再以p为基础，产生另一个哈希地址p2，…，直到找出一个不冲突的哈希地址pi ，将相应元素存入其中。

再哈希法

这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：
Hi=RH1（key） i=1，2，…，k
当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。

链地址法

这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

建立公共溢出区

这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。

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09、java集合类----Map集合

对比 Hashtable、HashMap、TreeMap 、LinkedHashMap有什么不同？

（1）元素特性

用法：

（2）顺序特性

（3）初始化与增长方式

（4）线程安全性

（4）一段话HashMap

1.Map 整体结构

2.HashMap 源码分析

3. 容量、负载因子和树化

我们前面提到了树化改造，对应逻辑主要在 putVal 和 treeifyBin 中

那么，为什么 HashMap 要树化呢？

解决哈希冲突的常用方法有：

14、談談你知道的設計模式？

15、synchronized和ReentrantLock有什麼區別呢？（高併發編程----1）

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11、BIO、NIO、AIO（1）

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（3）初始化与增长方式

（4）线程安全性

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2.HashMap 源码分析

3. 容量、负载因子和树化

我们前面提到了树化改造，对应逻辑主要在 putVal 和 treeifyBin 中

那么，为什么 HashMap 要树化呢？

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（1）元素特性