集合类和接口之间的关系图，能够比较清楚的展示各个类和接口之间的关系（其中：点框为接口（...） 短横线框为抽象类（---） 实线为类）
List和Set
Collection接口下面直接继承的有抽象类 AbstractCollection和两个接口：List、Set 相同点： 1、提供大致相同的操作数据集合的方法，例如：add()、remove()、congtains()、size()等 不同点： 1、List元素可重复、元素有序（和添加顺序一致）、元素可为空2、Set元素不可重复、元素无序、元素可为空 思考:可空和不可为空的限定条件是什么？ List子类：ArrayList、LinkedList、Vector ArrayList底层数据结构是数组，LinkedList底层数据结构是链表。Vecotor和ArrayList差不多，但是线程安全，这也就意味着它速率比ArrayList慢。 数组和链表的数据结构特点： 数组：下标访问，所以访问速度比较快，TC为O(1),插入的时候需要移动数据元素，插入慢。TC为O(n) 链表：插入速度快T(1)。只需要改变指针指向。访问慢O(n)，需要从头开始一个一个查找。 Set子类：HashSet、TreeSet HashSet基于HashMap的key实现，元素不重复。TreeSet实现了SortedSet，基于TreeSet的key实现，意味着有序，当然也是不重复。HashSet唯一性保证：基于HashMap的key实现，当通过hash()方法计算出要插入的Entry[]数组的位置后，通过equals()方法来进行比较，equals()方法比较的是两个对象的引用是否相等，如果不相等，则插入，如果相等，则把这个值覆盖上一个。TreeSet有序性保证：如果简单类型，由于他们继承了Comparable，直接比较，如果为自定义对象，则需要显示实现Comparable，实现comparableTo()方法，方法内规则自己定义。
Map之HashMap和TreeMap
HashMap key和value值允许为空，key相同时，前者会覆盖后者，保持最新。Comparable和Comparator可以看到在TreeMap里面有两套比较的方法，分别使用了Comparable和Comparator。if...else分别使用两种方式。所以对于集合排序，二者都可以使用。1 Comparator<? super K> cpr = comparator;Comparable是在集合内部定义的方法的排序，像Integer,String等都会实现Comparable接口，所以天生具有可比较的属性。Comparator是在集合外部定义的方法，如果排序规则不能满足需要，可以显示实现该接口，然后重写方法定义规则，当然重写Comparable也是可以的。使用Comparator是策略模式，就是不改变策略本身，而是通过一个策略对象来改变他的行为。（策略模式需要复习）比较两个对象的值，使用两种接口的实现方式如下：Comparable
2 if (cpr != null) {
3 do {
4 parent = t;
5 cmp = cpr.compare(key, t.key);
6 if (cmp < 0)
7 t = t.left;
8 else if (cmp > 0)
9 t = t.right;
10 else
11 return t.setValue(value);
12 } while (t != null);
13 }
14 else {
15 if (key == null)
16 throw new NullPointerException();
17 @SuppressWarnings("unchecked")
18 Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
19 do {
20 parent = t;
21 cmp = k.compareTo(t.key);
22 if (cmp < 0)
23 t = t.left;
24 else if (cmp > 0)
25 t = t.right;
26 else
27 return t.setValue(value);
28 } while (t != null);
29 }
int result = person1.comparTo(person2)Comparator
PersonComparator comparator= new PersonComparator();
comparator.compare(person1,person2);
Collections
Collections是一个类，区别于Collection接口。Collections提供了几个操作集合对象的方法，同时提供了几个静态共有常量。常量如下：
这些常量可以在参数判断时使用。例如：1 Map getMap(String key){几个比较常用的方法：sort()、addAll()、isEmpty()等，重点看sort()方法
2 if(StringUtil.isEmpty(key)){
3 return Collections.EMPTY_MAP;
4 }
5 ... ...
6 }
1 public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(List<T> list) {sort()方法主要用来对List排序，因为Set无序。这里主要看对于ArrayList的排序。因为它比较常用。
2 list.sort(null);
3 }
1 public void sort(Comparator<? super E> c) {这里面调用了Arrays.sort（）方法，点进去看到函数是这样的：
2 final int expectedModCount = modCount;
3 Arrays.sort((E[]) elementData, 0, size, c);
4 if (modCount != expectedModCount) {
5 throw new ConcurrentModificationException();
6 }
7 modCount++;
8 }
1 public static <T> void sort(T[] a, int fromIndex, int toIndex,这里看到，如果是LegacyMergeSort.userRequested
2 Comparator<? super T> c) {
3 if (c == null) {
4 sort(a, fromIndex, toIndex);
5 } else {
6 rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
7 if (LegacyMergeSort.userRequested)
8 legacyMergeSort(a, fromIndex, toIndex, c);
9 else
10 TimSort.sort(a, fromIndex, toIndex, c, null, 0, 0);
11 }
12 }
1 static final class LegacyMergeSort {这里理解为是一个配置，通过传参数来设置使用传统的归并排序。否则的话，使用TimSort排序，这个是归并排序的优化版，也就是说，默认使用TimSort排序。归并排序：大致思路就是先把待排序数组依次分解，然后递归两两组合排序，直至整个数组有序。时间复杂度O(N*logN).下面两个图就比较直观反映了数据处理过程
2 private static final boolean userRequested =
3 java.security.AccessController.doPrivileged(
4 new sun.security.action.GetBooleanAction(
5 "java.util.Arrays.useLegacyMergeSort")).booleanValue();
6 }
源码-HashMap
HashMap源码关键点：- 数组+链表（JDK1.7及以前）
- 数组+红黑树（JDK1.8）
- 一个元素的添加过程
- 线程不安全的解释
这里画一个图，有点不恰当的是Entry[]里面应该存放链表的第一个元素。这里直接画到了外面。Entry数组结构如下：1 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {2、数组+红黑树（JDK1.8）
2 final K key;
3 V value;
4 Entry<K,V> next;
5 int hash;
6 }
3、一个元素的添加过程HashMap的特点是key不能重复，key-value值均可为空，如果key为null,hash值返回0。有一个地方需要注意的是：key相等和key通过hash之后相等的区别。也就是说，如果key1=key2，那么通过hash之后的值也相等，插入同一个Entry数组对应的下标中。然后会通过equals()方法判断二者是否相等，如果相等，则后者覆盖前者保持最新。如果不相等，则把该元素插入到Entry元素根节点位置，原节点往后移动作为该节点的下一个节点或者子节点（对于树）。4、线程不安全的地方(1)put操作当有A、B两个线程Hash之后同时到达Entry数组的下表 i 时，就有可能出现问题。先来看一下一个线程hash之后的插入操作，其实就是一个链表的插入过程。
详细步骤： 1.oldValue = Entity[4]; 2.Entity[4] = newValue; 3.newValue.next = oldValue;那么在多线程操作情况下，可能线程1在“2”步执行完成后，还没执行“3”步时，线程2执行了containsKey方法，这时就取不到"oldValue"。再过几毫秒去看，又有"oldValue"了。(2)resize操作一个线程在hash找下标，一个在扩容，出现问题。源码-ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap源码关键点：- 它是线程安全的，如何保证
- 分段锁相比Hashtable整个Synchronized方法的优势
- 分段锁的时候，size()方法的处理
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();Hashtable是线程安全的，保证线程安全的方法是在每个方法上面加上Synchronize。
synchronized int size();相比Hashtable，ConcurrentHashMap采用了分段锁（Segment）来保证线程安全性。每个段相当于是一个小的Hashtable。但同时会存在多个Segment(默认16)，这样，每个段之间的操作是真正的并发而彼此之间不受影响。
synchronized boolean isEmpty();
... ...
从上图可以看到：一个ConcurrentHashMap包含多个segment，每个segment都是一把锁，对应一段table（这个table就是HashMap的结构，由HashBucket【hash桶】和HashEntry组成）。各个segment之间是彼此独立的。每个Segment均继承了可重复锁ReetrantLockstatic final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements SerializableSegment下面包含很多歌HashEntry列表数组。对于一个key,需要经过三次hash操作，才能最终定位这个元素的位置。三次hash分别是：1、对于一个key，先进行一次hash操作，得到hash值h1，即h1=hash1(key);2、将得到的h1的高几位进行第二次hash，得到hash值h2，即h2=hash2(h1高几位)，通过h2能确定该元素放在哪个Segment中；3、将得到的h1进行hash，得到hash值h3，即h3=hash3（h1）,通过h3能够确定该元素放置在哪个HashEntry。CoucurrentHashMap中主要实体类就三个：ConcurrentHashMap(整个Hash表)，Segment(片段)，HashEntry(节点)不变（Immutable）和易变（Volatile）ConcurrentHashMap允许多个读操作并发进行，读操作不需要加锁。如果使用传统的技术，如HashMap中的实现，如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素，读操作将得到不一致的数据。ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。HashEntry代表每个hash链中的一个节点，结构如下：
1 static final class HashEntry<K,V> {在JDK1.6中，HashEntry中的next指针也定义为final，并且每次插入将添加新节点作为链的头节点，每次删除节点时，会将删除节点之前（这里指时间的前后，不是指位置）的所有节点拷贝一份组成一个新的链，而将当前节点的上一个节点的next指针指向当前节点的下一个节点，从而在删除之后有两条链存在，因而可以保证即使在同一条链中，有一个线程正在删除，而另一个线程正在遍历，他们都能工作良好，因为遍历的线程能继续使用原有的链。因而这是一种更加细粒度的happens-before关系，即如果遍历线程在删除线程结果后开始，则它能看到删除后的变化，如果它发生在删除线程正在执行中间，则它会使用原有的链，而不会等到删除线程结束执行后再执行，也就是说，这种情况下遍历线程看不到删除线程的影响。而HashMap中的Entry只有key是final的
2 final K key;
3 final int hash;
4 volatile V value;
5 volatile HashEntry<K,V> next;
6 }
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {不变模式是多线程安全里最简单的一种保障方式。因为你拿他没有办法，想改变它也没有机会。不变模式主要通过final关键字来限定。Final域使得确保初始化安全性成为可能。下面主要通过对ConcurrentHashMap的初始化、put操作、get操作、size操作和containsValue操作进行分析和学习。 初始化构造函数的源码如下：
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
}
1 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,传入的参数有initialCapacity（初始容量）,loadFactor（负载因子）,concurrencyLevel（并发级别）三个参数。1、initialCapacity指的是ConcurrentHashMap中每条链中的Entry的数量。默认值static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;2、loadFactor表示负载因子，当ConcurrentHashMap中元素大于loadFactor*最大容量时需要扩容。（最大容量=每条链的entry格式*Entry的数组长度）3、concurrencyLevel（并发级别）用来确定Segment的个数，Segment的个数是大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数。比如，如果concurrencyLevel为12,13,14，则segment的数目就为16（2的四次方）。默认值static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16。理想情况下ConcurrentHashMap的真正的并发访问量能够达到concurrencyLevel（这种情况就是访问的数据恰好分别落在不同的Segment中，而这些线程能够无竞争的*访问） put操作put操作的源码如下：
2 float loadFactor, int concurrencyLevel) {
3 if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
4 throw new IllegalArgumentException();
5 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
6 concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
7 // Find power-of-two sizes best matching argumentsint sshift = 0;
8 int ssize = 1;
9 while (ssize < concurrencyLevel) {
10 ++sshift;
11 ssize <<= 1;
12 }
13 this.segmentShift = 32 - sshift;
14 this.segmentMask = ssize - 1;
15 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
16 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
17 int c = initialCapacity / ssize;
18 if (c * ssize < initialCapacity)
19 ++c;
20 int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
21 while (cap < c)
22 cap <<= 1;
23 // create segments and segments[0]
24 Segment<K,V> s0 =
25 new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
26 (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
27 Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
28 UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]this.segments = ss;
29 }
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);
}
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {put操作需要加锁。 get操作get操作不需要加锁（如果value为null，会调用readValueUnderLock，只有这个步骤会加锁），通过volatile和final来确保数据安全。 size()操作size()操作与put和get操作的最大区别在于，size操作需要遍历所有的Segment才能算出整个Map的大小，而put和get只关系一个Segment。假设我们当前遍历的Segment为SA，那么在遍历SA过程中其他的Segment比如SB可能会被修改，于是这一次运算出来的size值可能并不是Map当前的真正大小。一个比较简单的办法就是计算Map大小的时候所有的Segment都LOCK住，不能更新（包括put，removed等）数据，计算完之后再UNLOCK。这是普通人所能想到的方案，但是牛逼的作者还有一个更好的Idea:先给3次机会，不lock所有的segment,遍历所有segment,累加各个segment的大小得到整个Map大小，如果某相邻的两次计算获取的所有Segment的更新次数（每个Segment都有一个modCount变量，这个变量在Segment中的Entry被修改时会加1，通过这个值可以得到每个Segment的更新操作的次数）是一样的，说明计算过程中没有更新操作（至少从查看Map的大小方向来看没有变化），则直接返回这个值。如果这三次不加锁的计算过程中Map的更新次数有变化，则之后的计算先对所有的Segment加锁，再遍历所有Segment计算Map的大小，最后再解锁所有的Segment。源代码如下：
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
elsesetEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
public int size() {举个栗子：一个Map中有四个Segment,标记为S1,S2,S3,S4。现在我们要获取Map的size。计算过程是这样的：
// 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 bitslong sum; // sum of modCountslong last = 0L; // previous sumint retries = -1; // first iteration isn't retrytry {
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;
}
- 第一次计算，不对S1,S2,S3,S4加锁，遍历所有的Segment,假设每个Segment的大小分别为1,2,3,4，更新操作次数分为别2,2,3,1,则这次计算可以得到Map的总大小为1+2+3+4=10，总共更新次数为8；
- 第二次计算，不对S1,S2,S3,S4加锁，遍历所有的Segment,假设这次每个Segemnt的大小变成了2，2,3,4，更新次数分别为3,2,3,1，因为两次计算得到的Map更新次数不一致（第一次是8，第二次是9），则可以断定这段时间Map数据被更新。
- 第三次计算，不对S1,S2，S3,S4加锁，遍历所有的Segment，假设每个Segment的更新操作次数还是3,2,3，1，则因为第二次计算和第三次计算得到的Map更新次数是一致的，就能说明第二次计算和第三次计算这段时间内Map数据没有被更新，此时可以直接返回第三次计算得到的Map大小。