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一. 概覽

Java中的容器主要包括 Collection 和 Map 兩種，Collection 存儲着對象的集合，而 Map 存儲着鍵值對（兩個對象）的映射表。

Collection

1. Set

TreeSet：基於紅黑樹實現，支持有序性操作，例如根據一個範圍查找元素的操作。但是查找效率不如 HashSet，HashSet 查找的時間複雜度爲 O(1)，TreeSet 則爲 O(logN)。
HashSet：基於哈希表實現，支持快速查找，但不支持有序性操作。並且失去了元素的插入順序信息，也就是說使用 Iterator 遍歷 HashSet 得到的結果是不確定的。
LinkedHashSet：具有 HashSet 的查找效率，且內部使用雙向鏈表維護元素的插入順序。

2. List

ArrayList：基於動態數組實現，支持隨機訪問。
Vector：和 ArrayList 類似，但它是線程安全的。
LinkedList：基於雙向鏈表實現，只能順序訪問，但是可以快速地在鏈表中間插入和刪除元素。不僅如此，LinkedList 還可以用作棧、隊列和雙向隊列。

3. Queue

LinkedList：可以用它來實現雙向隊列。
PriorityQueue：基於堆結構實現，可以用它來實現優先隊列。

Map

TreeMap：基於紅黑樹實現。
HashMap：基於哈希表實現。
HashTable：和 HashMap 類似，但它是線程安全的，這意味着同一時刻多個線程可以同時寫入 HashTable，並且不會導致數據不一致。它是遺留類，不應該去使用它。現在可以使用 ConcurrentHashMap 來支持線程安全，並且ConcurrentHashMap 的效率會更高，因爲 ConcurrentHashMap 引入了分段鎖。
LinkedHashMap：使用雙向鏈表來維護元素的順序，順序爲插入順序或者最近最少使用（LRU）順序。

二. 容器中的設計模式

迭代器模式

Collection 繼承了 Iterable 接口，其中的 iterator() 方法能夠產生一個 Iterator 對象，通過這個對象就可以迭代遍歷 Collection 中的元素。

從 JDK 1.5 之後可以使用 foreach 方法來遍歷實現了 Iterable 接口的聚合對象。

List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("a");
list.add("b");
for (String item : list) {
    System.out.println(item);
}

適配器模式

java.util.Arrays#asList() 可以把數組類型轉換爲 List 類型。

@SafeVarargs
public static <T> List<T> asList(T... a)

應該注意的是 asList() 的參數爲泛型的變長參數，不能使用基本類型數組作爲參數，只能使用相應的包裝類型數組。

Integer[] arr = {1, 2, 3};
List list = Arrays.asList(arr);

也可以使用以下方式調用 asList()：

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

三. 源碼分析

如果沒有特別說明，以下源碼分析基於 JDK 1.8。
在 IDEA 中 double shift 調出 Search EveryWhere，查找源碼文件，找到之後就可以閱讀源碼。

ArrayList

1. 概覽

因爲 ArrayList 是基於數組實現的，所以支持快速隨機訪問。RandomAccess 接口標識着該類支持快速隨機訪問。

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

數組的默認大小爲 10。

private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;

2. 擴容

添加元素時使用 ensureCapacityInternal() 方法來保證容量足夠，如果不夠時，需要使用 grow() 方法進行擴容，新容量的大小爲 oldCapacity + (oldCapacity >> 1)，也就是舊容量的 1.5 倍。

擴容操作需要調用 Arrays.copyOf() 把原數組整個複製到新數組中，這個操作代價很高，因此最好在創建 ArrayList 對象時就指定大概的容量大小，減少擴容操作的次數。

public boolean add(E e) {
    ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
    elementData[size++] = e;
    return true;
}

private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
    if (elementData == DEFAULTCAPACITY_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. 刪除元素

需要調用 System.arraycopy() 將 index+1 後面的元素都複製到 index 位置上，該操作的時間複雜度爲 O(N)，可以看出 ArrayList 刪除元素的代價是非常高的。

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

modCount 用來記錄 ArrayList 結構發生變化的次數。結構發生變化是指添加或者刪除至少一個元素的所有操作，或者是調整內部數組的大小，僅僅只是設置元素的值不算結構發生變化。

在進行序列化或者迭代等操作時，需要比較操作前後 modCount 是否改變，如果改變了需要拋出 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 基於數組實現，並且具有動態擴容特性，因此保存元素的數組不一定都會被使用，那麼就沒必要全部進行序列化。

保存元素的數組 elementData 使用 transient 修飾，該關鍵字聲明數組默認不會被序列化。

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

ArrayList 實現了 writeObject() 和 readObject() 來控制只序列化數組中有元素填充的那部分內容。

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();
        }
    }
}
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();
    }
}

序列化時需要使用 ObjectOutputStream 的 writeObject() 將對象轉換爲字節流並輸出。而 writeObject() 方法在傳入的對象存在 writeObject() 的時候，會去反射調用該對象的 writeObject() 來實現序列化。反序列化使用的是 ObjectInputStream 的 readObject() 方法，原理類似。

ArrayList list = new ArrayList();
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));
oos.writeObject(list);

Vector

1. 同步

它的實現與 ArrayList 類似，但是使用了 synchronized 進行同步。

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. 與 ArrayList 的比較

Vector 是同步的，因此開銷就比 ArrayList 要大，訪問速度更慢。最好使用 ArrayList 而不是 Vector，因爲同步操作完全可以由程序員自己來控制；
Vector 每次擴容請求其大小的 2 倍空間，而 ArrayList 是 1.5 倍。

3. 替代方案

可以使用 Collections.synchronizedList(); 得到一個線程安全的 ArrayList。

List<String> list = new ArrayList<>();
List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);

也可以使用 concurrent 併發包下的 CopyOnWriteArrayList 類。

List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();

CopyOnWriteArrayList

1. 讀寫分離

寫操作在一個複製的數組上進行，讀操作還是在原始數組中進行，讀寫分離，互不影響。

寫操作需要加鎖，防止併發寫入時導致寫入數據丟失。

寫操作結束之後需要把原始數組指向新的複製數組。

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];
}

2. 適用場景

CopyOnWriteArrayList 在寫操作的同時允許讀操作，大大提高了讀操作的性能，因此很適合讀多寫少的應用場景。

但是 CopyOnWriteArrayList 有其缺陷：

內存佔用：在寫操作時需要複製一個新的數組，使得內存佔用爲原來的兩倍左右；
數據不一致：讀操作不能讀取實時性的數據，因爲部分寫操作的數據還未同步到讀數組中。

所以 CopyOnWriteArrayList 不適合內存敏感以及對實時性要求很高的場景。

LinkedList

1. 概覽

基於雙向鏈表實現，使用 Node 存儲鏈表節點信息。

private static class Node<E> {
    E item;
    Node<E> next;
    Node<E> prev;
}

每個鏈表存儲了 first 和 last 指針：

transient Node<E> first;
transient Node<E> last;

2. 與 ArrayList 的比較

ArrayList 基於動態數組實現，LinkedList 基於雙向鏈表實現；
ArrayList 支持隨機訪問，LinkedList 不支持；
LinkedList 在任意位置添加刪除元素更快。

HashMap

爲了便於理解，以下源碼分析以 JDK 1.7 爲主。

1. 存儲結構

內部包含了一個 Entry 類型的數組 table。

transient Entry[] table;

Entry 存儲着鍵值對。它包含了四個字段，從 next 字段我們可以看出 Entry 是一個鏈表。即數組中的每個位置被當成一個桶，一個桶存放一個鏈表。HashMap 使用拉鍊法來解決衝突，同一個鏈表中存放哈希值和散列桶取模運算結果相同的 Entry。

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. 拉鍊法的工作原理

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

新建一個 HashMap，默認大小爲 16；
插入 <K1,V1> 鍵值對，先計算 K1 的 hashCode 爲 115，使用除留餘數法得到所在的桶下標 115%16=3。
插入 <K2,V2> 鍵值對，先計算 K2 的 hashCode 爲 118，使用除留餘數法得到所在的桶下標 118%16=6。
插入 <K3,V3> 鍵值對，先計算 K3 的 hashCode 爲 118，使用除留餘數法得到所在的桶下標 118%16=6，插在 <K2,V2> 前面。

應該注意到鏈表的插入是以頭插法方式進行的，例如上面的 <K3,V3> 不是插在 <K2,V2> 後面，而是插入在鏈表頭部。

查找需要分成兩步進行：

計算鍵值對所在的桶；
在鏈表上順序查找，時間複雜度顯然和鏈表的長度成正比。

3. put 操作

public V put(K key, V value) {
    if (table == EMPTY_TABLE) {
        inflateTable(threshold);
    }
    // 鍵爲 null 單獨處理
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key);
    // 確定桶下標
    int i = indexFor(hash, table.length);
    // 先找出是否已經存在鍵爲 key 的鍵值對，如果存在的話就更新這個鍵值對的值爲 value
    for (Entry<K,V> 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++;
    // 插入新鍵值對
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

HashMap 允許插入鍵爲 null 的鍵值對。但是因爲無法調用 null 的 hashCode() 方法，也就無法確定該鍵值對的桶下標，只能通過強制指定一個桶下標來存放。HashMap 使用第 0 個桶存放鍵爲 null 的鍵值對。

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;
}

使用鏈表的頭插法，也就是新的鍵值對插在鏈表的頭部，而不是鏈表的尾部。

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];
    // 頭插法，鏈表頭部指向新的鍵值對
    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. 確定桶下標

很多操作都需要先確定一個鍵值對所在的桶下標。

int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);

4.1 計算 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

令 x = 1<<4，即 x 爲 2 的 4 次方，它具有以下性質：

x   : 00010000
x-1 : 00001111

令一個數 y 與 x-1 做與運算，可以去除 y 位級表示的第 4 位以上數：

y       : 10110010
x-1     : 00001111
y&(x-1) : 00000010

這個性質和 y 對 x 取模效果是一樣的：

y   : 10110010
x   : 00010000
y%x : 00000010

我們知道，位運算的代價比求模運算小的多，因此在進行這種計算時用位運算的話能帶來更高的性能。

確定桶下標的最後一步是將 key 的 hash 值對桶個數取模：hash%capacity，如果能保證 capacity 爲 2 的 n 次方，那麼就可以將這個操作轉換爲位運算。

static int indexFor(int h, int length) {
    return h & (length-1);
}

5. 擴容-基本原理

設 HashMap 的 table 長度爲 M，需要存儲的鍵值對數量爲 N，如果哈希函數滿足均勻性的要求，那麼每條鏈表的長度大約爲 N/M，因此平均查找次數的複雜度爲 O(N/M)。

爲了讓查找的成本降低，應該儘可能使得 N/M 儘可能小，因此需要保證 M 儘可能大，也就是說 table 要儘可能大。HashMap 採用動態擴容來根據當前的 N 值來調整 M 值，使得空間效率和時間效率都能得到保證。

和擴容相關的參數主要有：capacity、size、threshold 和 load_factor。

capacity：table 的容量大小，默認爲 16。需要注意的是 capacity 必須保證爲 2 的 n 次方。
size：鍵值對數量。
threshold ：size 的臨界值，當 size 大於等於 threshold 就必須進行擴容操作。
loadFactor：裝載因子，table 能夠使用的比例，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;

從下面的添加元素代碼中可以看出，當需要擴容時，令 capacity 爲原來的兩倍。

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);
}

擴容使用 resize() 實現，需要注意的是，擴容操作同樣需要把 oldTable 的所有鍵值對重新插入 newTable 中，因此這一步是很費時的。

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. 擴容-重新計算桶下標

在進行擴容時，需要把鍵值對重新放到對應的桶上。HashMap 使用了一個特殊的機制，可以降低重新計算桶下標的操作。

假設原數組長度 capacity 爲 16，擴容之後 new capacity 爲 32：

capacity     : 00010000
new capacity : 00100000

對於一個 Key，

它的哈希值如果在第 5 位上爲 0，那麼取模得到的結果和之前一樣；
如果爲 1，那麼得到的結果爲原來的結果 +16。

7. 計算數組容量

HashMap 構造函數允許用戶傳入的容量不是 2 的 n 次方，因爲它可以自動地將傳入的容量轉換爲 2 的 n 次方。

先考慮如何求一個數的掩碼，對於 10010000，它的掩碼爲 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 是大於原始數字的最小的 2 的 n 次方。

num     10010000
mask+1 100000000

以下是 HashMap 中計算數組容量的代碼：

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. 鏈表轉紅黑樹

從 JDK 1.8 開始，一個桶存儲的鏈表長度大於 8 時會將鏈表轉換爲紅黑樹。應該是：從 JDK 1.8 開始， table的長度也就是HashMap的capacity(不是size)不能小於64而且在桶存儲的鏈表長度爲8時(準確的說是長度爲7並且在繼續塞第8個時),轉換成紅黑樹,而不是超過8。

9. 與 HashTable 的比較

HashTable 使用 synchronized 來進行同步。
HashMap 可以插入鍵爲 null 的 Entry。
HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。
HashMap 不能保證隨着時間的推移 Map 中的元素次序是不變的。

ConcurrentHashMap

1. 存儲結構

static final class HashEntry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    volatile HashEntry<K,V> next;
}

ConcurrentHashMap 和 HashMap 實現上類似，最主要的差別是 ConcurrentHashMap 採用了分段鎖（Segment），每個分段鎖維護着幾個桶（HashEntry），多個線程可以同時訪問不同分段鎖上的桶，從而使其併發度更高（併發度就是 Segment 的個數）。

Segment 繼承自 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;

默認的併發級別爲 16，也就是說默認創建 16 個 Segment。

static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

2. size 操作

每個 Segment 維護了一個 count 變量來統計該 Segment 中的鍵值對個數。

/**
 * The number of elements. Accessed only either within locks
 * or among other volatile reads that maintain visibility.
 */
transient int count;

在執行 size 操作時，需要遍歷所有 Segment 然後把 count 累計起來。

ConcurrentHashMap 在執行 size 操作時先嚐試不加鎖，如果連續兩次不加鎖操作得到的結果一致，那麼可以認爲這個結果是正確的。

嘗試次數使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定義，該值爲 2，retries 初始值爲 -1，因此嘗試次數爲 3。

如果嘗試的次數超過 3 次，就需要對每個 Segment 加鎖。

/**
 * 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<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 (;;) {
            // 超過嘗試次數，則對每個 Segment 加鎖
            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;
                }
            }
            // 連續兩次得到的結果一致，則認爲這個結果是正確的
            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 的改動

JDK 1.7 使用分段鎖機制來實現併發更新操作，核心類爲 Segment，它繼承自重入鎖 ReentrantLock，併發度與 Segment 數量相等。

JDK 1.8 使用了 CAS 操作來支持更高的併發度，在 CAS 操作失敗時使用內置鎖 synchronized。

並且 JDK 1.8 的實現也在鏈表過長時會轉換爲紅黑樹。

LinkedHashMap

1. 存儲結構

繼承自 HashMap，因此具有和 HashMap 一樣的快速查找特性。

public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>

內部維護了一個雙向鏈表，用來維護插入順序或者 LRU 順序。

/**
 * 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 決定了順序，默認爲 false，此時維護的是插入順序。

final boolean accessOrder;

LinkedHashMap 最重要的是以下用於維護順序的函數，它們會在 put、get 等方法中調用。

void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }

2. afterNodeAccess()

當一個節點被訪問時，如果 accessOrder 爲 true，則會將該節點移到鏈表尾部。也就是說指定爲 LRU 順序之後，在每次訪問一個節點時，會將這個節點移到鏈表尾部，保證鏈表尾部是最近訪問的節點，那麼鏈表首部就是最近最久未使用的節點。

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;
    }
}

3. afterNodeInsertion()

在 put 等操作之後執行，當 removeEldestEntry() 方法返回 true 時會移除最晚的節點，也就是鏈表首部節點 first。

evict 只有在構建 Map 的時候才爲 false，在這裏爲 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() 默認爲 false，如果需要讓它爲 true，需要繼承 LinkedHashMap 並且覆蓋這個方法的實現，這在實現 LRU 的緩存中特別有用，通過移除最近最久未使用的節點，從而保證緩存空間足夠，並且緩存的數據都是熱點數據。

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
    return false;
}

4. LRU 緩存

以下是使用 LinkedHashMap 實現的一個 LRU 緩存：

設定最大緩存空間 MAX_ENTRIES 爲 3；
使用 LinkedHashMap 的構造函數將 accessOrder 設置爲 true，開啓 LRU 順序；
覆蓋 removeEldestEntry() 方法實現，在節點多於 MAX_ENTRIES 就會將最近最久未使用的數據移除。

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);
    }
}
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

1. 存儲結構

WeakHashMap 的 Entry 繼承自 WeakReference，被 WeakReference 關聯的對象在下一次垃圾回收時會被回收。

WeakHashMap 主要用來實現緩存，通過使用 WeakHashMap 來引用緩存對象，由 JVM 對這部分緩存進行回收。

private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V>

2. ConcurrentCache

Tomcat 中的 ConcurrentCache 使用了 WeakHashMap 來實現緩存功能。

ConcurrentCache 採取的是分代緩存：

經常使用的對象放入 eden 中，eden 使用 ConcurrentHashMap 實現，不用擔心會被回收（伊甸園）；
不常用的對象放入 longterm，longterm 使用 WeakHashMap 實現，這些老對象會被垃圾收集器回收。
當調用 get() 方法時，會先從 eden 區獲取，如果沒有找到的話再到 longterm 獲取，當從 longterm
獲取到就把對象放入 eden 中，從而保證經常被訪問的節點不容易被回收。
當調用 put() 方法時，如果 eden 的大小超過了 size，那麼就將 eden 中的所有對象都放入 longterm
中，利用虛擬機回收掉一部分不經常使用的對象。

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);
    }
}

結語

相信經過這篇長文的敘述，大家應該能對Java中的容器集合有一個較深入的理解，本文是博主通過閱讀一些書籍結合自己的實踐寫成的，所以可能會有一些錯誤和不足之處，如果您發現了文章的錯誤歡迎留言糾正。

Java容器集合，看這一篇就夠了

一. 概覽

Collection

1. Set

2. List

3. Queue

Map

二. 容器中的設計模式

迭代器模式

適配器模式

三. 源碼分析

ArrayList

1. 概覽

2. 擴容

3. 刪除元素

4. Fail-Fast

5. 序列化

Vector

1. 同步

2. 與 ArrayList 的比較

3. 替代方案

CopyOnWriteArrayList

1. 讀寫分離

2. 適用場景

LinkedList

1. 概覽

2. 與 ArrayList 的比較

HashMap

1. 存儲結構

2. 拉鍊法的工作原理

3. put 操作

4. 確定桶下標

4.1 計算 hash 值

4.2 取模

5. 擴容-基本原理

6. 擴容-重新計算桶下標

7. 計算數組容量

8. 鏈表轉紅黑樹

9. 與 HashTable 的比較

ConcurrentHashMap

1. 存儲結構

2. size 操作

3. JDK 1.8 的改動

LinkedHashMap

1. 存儲結構

2. afterNodeAccess()

3. afterNodeInsertion()

4. LRU 緩存

WeakHashMap

1. 存儲結構

2. ConcurrentCache

結語