一、知识总览

1.1 常用集合

1.2 速览

1）Collection

• List

  • ArrayList： 底层数据结构是数组，查询快，增删慢；线程不安全，效率高；
  • Vector： 底层数据结构是数组，查询快，增删慢；线程安全，效率低（几乎不会使用）；
  • LinkedList： 底层数据结构是链表，查询慢，增删快；线程不安全，效率高；

• Set

  • HashSet：
    1. 不能保证元素顺序，不可重复，不是线程安全，元素可以为null；
    2. 底层其实是一个数组，为了加快查询速度。索引就是通过hash值转换，即index=hash(hashCode)；
  • LinkedHashSet：不可重复，有序；
  • TreeSet： 有序，不可重复，底层使用红黑树算法，擅长范围查询；

  注：实现线程安全的方法： Set set = Collections.synchronizedSet(setObj);

2）Map

• HashMap
• TreeMap
• Hashtable
• ConcurrentHashMap
• Properties

二、源码分析

2.1 ArrayList 和 Vector

1）相同点

• ArrayList 和 Vector 都是继承了相同的父类和实现了相同的接口（都实现了List，有序、允许重复和null）
• 底层都是数组（Object[]）实现的
• 初始默认长度都为10

2）不同点

• 同步性：Vector 中的 public 方法多数添加了 synchronized 关键字、以确保方法同步、也即是 Vector 线程安全、ArrayList 线程不安全

• 性能：Vector 存在 synchronized 的锁等待情况、需要等待释放锁这个过程、所以性能相对较差

• 扩容大小：ArrayList在底层数组不够用时在原来的基础上扩展 0.5 倍，Vector 默认是扩展 1 倍 扩容机制，扩容方法其实就是新创建一个数组，然后将旧数组的元素都复制到新数组里面。其底层的扩容方法都在 grow() 中（基于JDK8）

  • ArrayList 的 grow()，在满足扩容条件时、ArrayList以1.5 倍的方式在扩容（oldCapacity >> 1 ，右移运算，相当于除以 2，结果为二分之一的 oldCapacity）

  // ArrayList grow()方法源码
  
  	/**
       * Increases the capacity to ensure that it can hold at least the
       * number of elements specified by the minimum capacity argument.
       *
       * @param minCapacity the desired minimum capacity
       * @throws OutOfMemoryError if minCapacity is less than zero
       */
      private Object[] grow(int minCapacity) {
          int oldCapacity = elementData.length;
          // 注意：此处使用DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA判断空数组而不是EMPTY_ELEMENTDATA
          if (oldCapacity > 0 || elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
              int newCapacity = ArraysSupport.newLength(oldCapacity,
                      minCapacity - oldCapacity, /* minimum growth */
                      oldCapacity >> 1           /* preferred growth */);
              return elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
          } else {
              return elementData = new Object[Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity)];
          }
      }
  

  • Vector 的 grow()，Vector 比 ArrayList多一个属性 capacityIncrement，可以指定扩容大小。当扩容容量增量大于 0 时、新数组长度为 原数组长度**+**扩容容量增量、否则新数组长度为原数组长度的 2 倍

  // Vector 带初始容量和递增容量的构造函数和grow()方法源码
  
  	/**
       * Constructs an empty vector with the specified initial capacity and
       * capacity increment.
       *
       * @param   initialCapacity     the initial capacity of the vector
       * @param   capacityIncrement   the amount by which the capacity is
       *                              increased when the vector overflows
       * @throws IllegalArgumentException if the specified initial capacity
       *         is negative
       */
      public Vector(int initialCapacity, int capacityIncrement) {
          super();
          if (initialCapacity < 0)
              throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                                 initialCapacity);
          this.elementData = new Object[initialCapacity];
          this.capacityIncrement = capacityIncrement;
      }
  
  	/**
       * Increases the capacity to ensure that it can hold at least the
       * number of elements specified by the minimum capacity argument.
       *
       * @param minCapacity the desired minimum capacity
       * @throws OutOfMemoryError if minCapacity is less than zero
       */
      private Object[] grow(int minCapacity) {
          int oldCapacity = elementData.length;
          int newCapacity = ArraysSupport.newLength(oldCapacity,
                  minCapacity - oldCapacity, /* minimum growth */
                  capacityIncrement > 0 ? capacityIncrement : oldCapacity
                                             /* preferred growth */);
          return elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
      }
  

2.2 ArrayList 与 LinkedList

ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的，也就是不保证线程安全；

两者最大的区别就是使用的底层数据结构不同。Arraylist 底层使用的是 Object 数组；LinkedList 底层使用的是双向循环链表数据结构；

• 插入和删除是否受元素位置的影响：

• • ArrayList 采用数组存储，所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。
  • LinkedList 采用链表存储，所以插入，删除元素时间复杂度不受元素位置的影响。
  • ArrayList 一般应用于查询较多但插入以及删除较少情况，如果插入以及从删除较多则建议使用 LinkedList

• 是否支持快速随机访问：LinkedList 不支持高效的随机元素访问，而 ArrayList 实现了 RandomAccess 接口，所以有随机访问功能。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于 get(intindex)方法)。

• 内存空间占用：ArrayList 的空间浪费主要体现在在 list 列表的结尾会预留一定的容量空间，而 LinkedList 的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比 ArrayList 更多的空间（因为要存放直接后继和直接前驱以及数据）

1）ArrayList

构造方法

	/**
     * The array buffer into which the elements of the ArrayList are stored.
     * The capacity of the ArrayList is the length of this array buffer. Any
     * empty ArrayList with elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA
     * will be expanded to DEFAULT_CAPACITY when the first element is added.
     */
    transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access

	/**
     * Constructs an empty list with the specified initial capacity.
     *
     * @param  initialCapacity  the initial capacity of the list
     * @throws IllegalArgumentException if the specified initial capacity
     *         is negative
     */
    public ArrayList(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity > 0) {
            // 初始容量大于0，则创建一个大小为初始容量大小的数组
            this.elementData = new Object[initialCapacity];
        } else if (initialCapacity == 0) {
            // 初始容量为0，则创建一个大小为空数组
            this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
        } else {
            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
                                               initialCapacity);
        }
    }

    /**
     * Constructs an empty list with an initial capacity of ten.
     */
    public ArrayList() {
        // 创建默认空数组，此处不使用EMPTY_ELEMENTDATA是为了后面添加元素扩容做判断
        this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
    }

    /**
     * Constructs a list containing the elements of the specified
     * collection, in the order they are returned by the collection's
     * iterator.
     *
     * @param c the collection whose elements are to be placed into this list
     * @throws NullPointerException if the specified collection is null
     */
    public ArrayList(Collection<? extends E> c) {
        Object[] a = c.toArray();
        if ((size = a.length) != 0) {
            if (c.getClass() == ArrayList.class) {
                // 是ArrayList对象，则直接传递引用
                elementData = a;
            } else {
                // 非ArrayList对象，则调用copyOf复制集合
                elementData = Arrays.copyOf(a, size, Object[].class);
            }
        } else {
            // replace with empty array.
            elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
        }
    }

这里需要注意：

DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA和EMPTY_ELEMENTDATA的区别：

• EMPTY_ELEMENTDATA是在用户输入初始容量initialCapacity为0时使用的空数组。是用户指定的。
• DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA是调用空参数构造方法时使用的默认空数组。是ArrayList自己指定的。

区别在于EMPTY_ELEMENTDATA仅仅只是空数组，DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA是为了当ArrayList添加第一个元素时知道需要扩容多大的大小。可以从这几个属性定义的注释以及上面提到的扩容方法grow()中的判断条件使用的是DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA看出。

	/**
     * Shared empty array instance used for empty instances.
     */
    private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {};

    /**
     * Shared empty array instance used for default sized empty instances. We
     * distinguish this from EMPTY_ELEMENTDATA to know how much to inflate when
     * first element is added.
     */
    private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {};

    /**
     * The array buffer into which the elements of the ArrayList are stored.
     * The capacity of the ArrayList is the length of this array buffer. Any
     * empty ArrayList with elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA
     * will be expanded to DEFAULT_CAPACITY when the first element is added.
     */
    transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access

add、remove和get

	/**
     * Appends the specified element to the end of this list.
     *
     * @param e element to be appended to this list
     * @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add})
     */
    public boolean add(E e) {
        modCount++;
        add(e, elementData, size);
        return true;
    }

    /**
     * Inserts the specified element at the specified position in this
     * list. Shifts the element currently at that position (if any) and
     * any subsequent elements to the right (adds one to their indices).
     *
     * @param index index at which the specified element is to be inserted
     * @param element element to be inserted
     * @throws IndexOutOfBoundsException {@inheritDoc}
     */
    public void add(int index, E element) {
        // 检查index是否在容量范围，没有则抛出IndexOutOfBoundsException异常
        rangeCheckForAdd(index);
        modCount++;
        final int s;
        Object[] elementData;
        if ((s = size) == (elementData = this.elementData).length)
            elementData = grow();
        System.arraycopy(elementData, index,
                         elementData, index + 1,
                         s - index);
        elementData[index] = element;
        size = s + 1;
    }


    /**
     * Removes the element at the specified position in this list.
     * Shifts any subsequent elements to the left (subtracts one from their
     * indices).
     *
     * @param index the index of the element to be removed
     * @return the element that was removed from the list
     * @throws IndexOutOfBoundsException {@inheritDoc}
     */
    public E remove(int index) {
        // 检查index是否在容量范围，没有则抛出outOfBoundsCheckIndex异常
        Objects.checkIndex(index, size);
        final Object[] es = elementData;

        @SuppressWarnings("unchecked") E oldValue = (E) es[index];
        fastRemove(es, index);

        return oldValue;
    }

    /**
     * Private remove method that skips bounds checking and does not
     * return the value removed.
     */
    private void fastRemove(Object[] es, int i) {
        modCount++;
        final int newSize;
        if ((newSize = size - 1) > i)
            System.arraycopy(es, i + 1, es, i, newSize - i);
        es[size = newSize] = null;
    }


    /**
     * Returns the element at the specified position in this list.
     *
     * @param  index index of the element to return
     * @return the element at the specified position in this list
     * @throws IndexOutOfBoundsException {@inheritDoc}
     */
    public E get(int index) {
        Objects.checkIndex(index, size);
        return elementData(index);
    }

从上面可以看出插入元素到指定index会有一个移动数组元素的过程。这个也是数组做插入或删除操作性能较低的原因。

这里的modCount的意义是为了做快速失败（fail-fast），当集合被修改后会改变modCount，每当迭代器iterator在调用hasNext()和next()遍历下一个元素之前，都会检测 modCount 变量是否为 expectedmodCount 值，是的话就返回遍历；否则抛出异常，终止遍历。后面在讲“快速失败（fail-fast）和安全失败（fail-safe）区别”时解释如何作用。

2）LinkedList

构造方法

    /**
     * Constructs an empty list.
     */
    public LinkedList() {
    }

    /**
     * Constructs a list containing the elements of the specified
     * collection, in the order they are returned by the collection's
     * iterator.
     *
     * @param  c the collection whose elements are to be placed into this list
     * @throws NullPointerException if the specified collection is null
     */
    public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
        this();
        addAll(c);
    }

LinkedList 提供了 2 个构造器，因为基于链表，所以也就没有初始化大小，也没有扩容的机制，直接在前面或者后面插入即可。

add、remove和get

    /**
     * Appends the specified element to the end of this list.
     *
     * <p>This method is equivalent to {@link #addLast}.
     *
     * @param e element to be appended to this list
     * @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add})
     */
    public boolean add(E e) {
        linkLast(e);
        return true;
    }

    /**
     * Inserts the specified element at the specified position in this list.
     * Shifts the element currently at that position (if any) and any
     * subsequent elements to the right (adds one to their indices).
     *
     * @param index index at which the specified element is to be inserted
     * @param element element to be inserted
     * @throws IndexOutOfBoundsException {@inheritDoc}
     */
    public void add(int index, E element) {
        checkPositionIndex(index);

        if (index == size)
            linkLast(element);
        else
            linkBefore(element, node(index));
    }

    /**
     * Links e as last element.
     */
    void linkLast(E e) {
        final Node<E> l = last;
        final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
        last = newNode;
        if (l == null)
            first = newNode;
        else
            l.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }

    /**
     * Removes the first occurrence of the specified element from this list,
     * if it is present.  If this list does not contain the element, it is
     * unchanged.  More formally, removes the element with the lowest index
     * {@code i} such that
     * {@code Objects.equals(o, get(i))}
     * (if such an element exists).  Returns {@code true} if this list
     * contained the specified element (or equivalently, if this list
     * changed as a result of the call).
     *
     * @param o element to be removed from this list, if present
     * @return {@code true} if this list contained the specified element
     */
    public boolean remove(Object o) {
        if (o == null) {
            for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
                if (x.item == null) {
                    unlink(x);
                    return true;
                }
            }
        } else {
            for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
                if (o.equals(x.item)) {
                    unlink(x);
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }

    /**
     * Returns the element at the specified position in this list.
     *
     * @param index index of the element to return
     * @return the element at the specified position in this list
     * @throws IndexOutOfBoundsException {@inheritDoc}
     */
    public E get(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return node(index).item;
    }


    /**
     * Returns the (non-null) Node at the specified element index.
     */
    Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);

        // index 在 [0, size/2) 时从头部往后遍历
        if (index < (size >> 1)) {
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else {
            // 否则从尾部往前遍历
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }

从node(index)方法看出，每次取指定index时需要遍历链表。

得益于LinkedList是双向链表，所以每次通过index查找元素时会判断index区间，在前半部分就从头部往后遍历，在后半部分就从尾部往前遍历。

由于是双向链表，所以可以将LinkedList作为队列Queue来使用。从class定义出可以看到LinkedList实现了Deque双向队列接口。

public class LinkedList<E>
    extends AbstractSequentialList<E>
    implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
    ...
    /**
     * Adds the specified element as the tail (last element) of this list.
     *
     * @param e the element to add
     * @return {@code true} (as specified by {@link Queue#offer})
     * @since 1.5
     */
    public boolean offer(E e) {
        return add(e);
    }
    
    /**
     * Retrieves and removes the head (first element) of this list.
     *
     * @return the head of this list, or {@code null} if this list is empty
     * @since 1.5
     */
    public E poll() {
        final Node<E> f = first;
        return (f == null) ? null : unlinkFirst(f);
    }
}

2.3 HashMap

1）HashMap的一些概念

1. initialCapacity：初始容量。指的是 HashMap 集合初始化的时候自身的容量。可以在构造方法中指定；如果不指定的话，总容量默认值是 16 。需要注意的是初始容量必须是 2 的幂次方。（1.7中，已知HashMap中将要存放的 KV 个数的时候，设置一个合理的初始化容量可以有效的提高性能）

   static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
   

2. size：当前 HashMap 中已经存储着的键值对数量，即 HashMap.size()

3. loadFactor：加载因子。所谓的加载因子就是 HashMap (当前的容量/总容量) 到达一定值的时候，HashMap 会实施扩容。加载因子也可以通过构造方法中指定，默认的值是 0.75 。举个例子，假设有一个 HashMap 的初始容量为 16 ，那么扩容的阀值就是 0.75 * 16 = 12 。也就是说，在你打算存入第 13 个值的时候，HashMap 会先执行扩容。

4. threshold：扩容阀值。即 扩容阀值 = HashMap 总容量 * 加载因子。当前 HashMap 的容量大于或等于扩容阀值的时候就会去执行扩容。扩容的容量为当前 HashMap 总容量的两倍。比如，当前 HashMap 的总容量为 16 ，那么扩容之后为 32 。

5. table：Entry 数组。我们都知道 HashMap 内部存储 key/value 是通过 Entry 这个介质来实现的。而 table 就是 Entry 数组。

2）HashMap实现原理

HashMap 在 JDK 7 和 JDK8 中的实现方式略有不同。先来了解下这两个版本的实现。

JDK1.7 版本的HashMap

JDK1.7 中 HashMap 由 数组+链表 组成（“链表散列” 即数组和链表的结合体），数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的（HashMap 采用 “拉链法也就是链地址法” 解决冲突），如果定位到的数组位置不含链表（当前 entry 的 next 指向 null ）,那么对于查找，添加等操作很快，仅需一次寻址即可；如果定位到的数组包含链表，对于添加操作，其时间复杂度依然为 O(1)，因为最新的 Entry 会插入链表头部，即需要简单改变引用链即可，而对于查找操作来讲，此时就需要遍历链表，然后通过 key 对象的 equals 方法逐一比对查找。

所谓 “拉链法” 就是将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。

// JDK 1.7 HashMap

    /**
     * Associates the specified value with the specified key in this map.
     * If the map previously contained a mapping for the key, the old
     * value is replaced.
     *
     * @param key key with which the specified value is to be associated
     * @param value value to be associated with the specified key
     * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
     *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
     *         (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
     *         previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
     */
    public V put(K key, V value) {
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key);
        // 根据hash(key)和当前数组的长度计算在数组中的index
        int i = indexFor(hash, table.length);
        // 先遍历数组在index中整条链表，如果key在这条链表中存储了，则直接替换对应的value即可
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            // 先判断hash是否相同，如果相同再看key是否相同，因为不同对象的hash值可能相同
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
        modCount++;
        // 如果key没有被存储过，则调用addEntry方法
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

    /**
     * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to
     * the specified bucket.  It is the responsibility of this
     * method to resize the table if appropriate.
     *
     * Subclass overrides this to alter the behavior of put method.
     */
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        // 判断是否需要扩容
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            // 扩容为原来容量的2倍
            resize(2 * table.length);
            // 重新计算hash值
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            // 重新计算新数组的index
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
        // 创建节点
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }

    /**
     * Like addEntry except that this version is used when creating entries
     * as part of Map construction or "pseudo-construction" (cloning,
     * deserialization).  This version needn't worry about resizing the table.
     *
     * Subclass overrides this to alter the behavior of HashMap(Map),
     * clone, and readObject.
     */
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }

    /**
     * Returns the value to which the specified key is mapped,
     * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
     *
     * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
     * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
     * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
     * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
     *
     * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
     * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
     * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
     * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
     * distinguish these two cases.
     *
     * @see #put(Object, Object)
     */
    public V get(Object key) {
        if (key == null)
            return getForNullKey();
        Entry<K,V> entry = getEntry(key);

        return null == entry ? null : entry.getValue();
    }

    /**
     * Returns the entry associated with the specified key in the
     * HashMap.  Returns null if the HashMap contains no mapping
     * for the key.
     */
    final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        // 计算key的hash值
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        // 通过hash(key)作为index查找对应链表头做遍历查找对应key的value
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return e;
        }
        return null;
    }

JDK1.8 版本的HashMap

JDK 1.7 中，如果哈希碰撞过多，拉链过长，极端情况下，所有值都落入了同一个桶内，这就退化成了一个链表。通过 key 值查找要遍历链表，效率较低。JDK1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

TreeMap、TreeSet以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。

/**
     * Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
     * to lower.  Because the table uses power-of-two masking, sets of
     * hashes that vary only in bits above the current mask will
     * always collide. (Among known examples are sets of Float keys
     * holding consecutive whole numbers in small tables.)  So we
     * apply a transform that spreads the impact of higher bits
     * downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
     * quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
     * are already reasonably distributed (so don't benefit from
     * spreading), and because we use trees to handle large sets of
     * collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
     * cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
     * to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
     * never be used in index calculations because of table bounds.
     */
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        // 第一步：取hashCode，h = key.hashCode()
        // 第二步：高位运算，h ^ (h >>> 16)
        // 第三步：取模运算，h & (length - 1)。该步不在此方法内，而是放在了其他方法，比如putVal()方法
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }


    /**
     * Associates the specified value with the specified key in this map.
     * If the map previously contained a mapping for the key, the old
     * value is replaced.
     *
     * @param key key with which the specified value is to be associated
     * @param value value to be associated with the specified key
     * @return the previous value associated with {@code key}, or
     *         {@code null} if there was no mapping for {@code key}.
     *         (A {@code null} return can also indicate that the map
     *         previously associated {@code null} with {@code key}.)
     */
    public V put(K key, V value) {
        return putVal(hash(key), key, value, false, true);
    }

    /**
     * Implements Map.put and related methods.
     *
     * @param hash hash for key
     * @param key the key
     * @param value the value to put
     * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value
     * @param evict if false, the table is in creation mode.
     * @return previous value, or null if none
     */
    final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                   boolean evict) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
        // table为空则创建
        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
            n = (tab = resize()).length;
        // 此处的 i = (n - 1) & hash 即hash的第三步：取模运算
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            // 数组在index处为null则新建node节点
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
        else {
            // 链表情况
            Node<K,V> e; K k;
            // 节点已存在，则直接覆盖value
            if (p.hash == hash &&
                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                e = p;
            // 如果节点是红黑树，则将改值添加到树中
            else if (p instanceof TreeNode)
                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
            else {
                // 遍历链表
                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                    if ((e = p.next) == null) {
                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
                        // 链表长度大于等于TREEIFY_THRESHOLD - 1，也就是>= 7，则转为红黑树
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                            treeifyBin(tab, hash);
                        break;
                    }
                    // 节点已存在，则直接覆盖value
                    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;
        // 超过最大容量就扩容
        if (++size > threshold)
            resize();
        afterNodeInsertion(evict);
        return null;
    }

    /**
     * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
     * accord with initial capacity target held in field threshold.
     * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
     * elements from each bin must either stay at same index, or move
     * with a power of two offset in the new table.
     *
     * @return the table
     */
    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) {
            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
                // 超过最大容量，设置阈值为int的最大值，这样以后就不会再扩容了
                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);
        }
        // 阈值为0，则计算新的阈值
        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;
        if (oldTab != null) {
            // 把每个bucket都移动到新的buckets中
            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
                Node<K,V> e;
                if ((e = oldTab[j]) != null) {
                    oldTab[j] = null;
                    // 单节点
                    if (e.next == null)
                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
                    // 节点为红黑树
                    else if (e instanceof TreeNode)
                        ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                    else { // preserve order
                        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) {
                                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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return newTab;
    }

    /**
     * Returns the value to which the specified key is mapped,
     * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
     *
     * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
     * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
     * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
     * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
     *
     * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
     * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
     * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
     * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
     * distinguish these two cases.
     *
     * @see #put(Object, Object)
     */
    public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        return (e = getNode(key)) == null ? null : e.value;
    }

    /**
     * Implements Map.get and related methods.
     *
     * @param key the key
     * @return the node, or null if none
     */
    final Node<K,V> getNode(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n, hash; K k;
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (first = tab[(n - 1) & (hash = hash(key))]) != null) {
            // 是否为数组第一个元素，是则直接返回
            if (first.hash == hash && // always check first node
                ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                return first;
            if ((e = first.next) != null) {
                // 是红黑树，则从查找树
                if (first instanceof TreeNode)
                    return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
                // 是链表，则遍历链表
                do {
                    if (e.hash == hash &&
                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
        }
        return null;
    }

HashMap定位数组索引位置，直接决定了hash方法的离散性能。Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。

2.4 Hashtable

Hashtable 和 HashMap 都是散列表，也是用”拉链法“实现的哈希表。保存数据和 JDK7 中的 HashMap 一样，是 Entity 对象，只是 Hashtable 中的几乎所有的 public 方法都是 synchronized 的，而有些方法也是在内部通过 synchronized 代码块来实现，效率肯定会降低。且 put() 方法不允许空值。

1）HashMap 和 Hashtable 的区别

1. 线程是否安全： HashMap 是非线程安全的，HashTable 是线程安全的；HashTable 内部的方法基本都经过 synchronized 修饰。（如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧！）；

2. 效率： 因为线程安全的问题，HashMap 要比 HashTable 效率高一点。另外，HashTable 基本被淘汰，不要在代码中使用它；

3. 对Null key 和Null value的支持： HashMap 中，null 可以作为键，这样的键只有一个，可以有一个或多个键所对应的值为 null。。但是在 HashTable 中 put 进的键值只要有一个 null，直接抛出 NullPointerException。

4. 初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 ：

5. • 创建时如果不指定容量初始值，Hashtable 默认的初始大小为11，之后每次扩充，容量变为原来的2n+1。HashMap 默认的初始化大小为16。之后每次扩充，容量变为原来的2倍。
   • 创建时如果给定了容量初始值，那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小，而 HashMap 会将其扩充为2的幂次方大小。也就是说 HashMap 总是使用2的幂次方作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是2的幂次方。

6. 底层数据结构： JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。

7. HashMap的迭代器（Iterator）是fail-fast迭代器，但是 Hashtable的迭代器（enumerator）不是 fail-fast的。如果有其它线程对HashMap进行的添加/删除元素，将会抛出ConcurrentModificationException，但迭代器本身的remove方法移除元素则不会抛出异常。这条同样也是 Enumeration 和 Iterator 的区别。

2.5 ConcurrentHashMap

HashMap在多线程情况下，在put的时候，插入的元素超过了容量（由负载因子决定）的范围就会触发扩容操作，就是rehash，这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中，在多线程的环境下，存在同时其他的元素也在进行put操作，如果hash值相同，可能出现同时在同一数组下用链表表示，造成闭环，导致在get时会出现死循环，所以HashMap是线程不安全的。

Hashtable是线程安全的，它在所有涉及到多线程操作的都加上了synchronized关键字来锁住整个table，这就意味着所有的线程都在竞争一把锁，在多线程的环境下，它是安全的，但是无疑是效率低下的。

1）JDK1.7 版本

Hashtable 容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问 Hashtable 的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。

在 JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap 的数据结构是由一个 Segment 数组和多个 HashEntry 组成。Segment 数组的意义就是将一个大的 table 分割成多个小的 table 来进行加锁。每一个 Segment 元素存储的是 HashEntry数组+链表，这个和 HashMap 的数据存储结构一样。

ConcurrentHashMap 类中包含两个静态内部类 HashEntry 和 Segment。HashEntry 用来封装映射表的键值对，Segment 用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护整个散列映射表的若干个桶。每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。一个 ConcurrentHashMap 实例中包含由若干个 Segment 对象组成的数组。每个 Segment 守护着一个 HashEntry 数组里的元素，当对 HashEntry 数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的 Segment 锁。

Segment 类

Segment 类继承于 ReentrantLock 类，从而使得 Segment 对象能充当可重入锁的角色。一个 Segment 就是一个子哈希表，Segment 里维护了一个 HashEntry 数组，并发环境下，对于不同 Segment 的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {

        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;

        Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
            this.loadFactor = lf;
            this.threshold = threshold;
            this.table = tab;
        }

        final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            // tryLock()成功开始put，失败则自旋
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
           // ....
        }
    ...
}

从源码可以看到，Segment 内部类和我们上边看到的 HashMap 很相似。也有负载因子，阈值等各种属性。

HashEntry 类

HashEntry 是目前我们最小的逻辑处理单元。一个ConcurrentHashMap 维护一个 Segment 数组，一个Segment维护一个 HashEntry 数组。

	/**
     * ConcurrentHashMap list entry. Note that this is never exported
     * out as a user-visible Map.Entry.
     */
    static final class HashEntry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V value;
        volatile HashEntry<K,V> next;
        // ...
    }

ConcurrentHashMap 类

默认的情况下，每个ConcurrentHashMap 类会创建16个并发的 segment，每个 segment 里面包含多个 Hash表，每个 Hash 链都是由 HashEntry 节点组成的。

public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
        implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
    // 默认初始容量为16， 即初始为16个桶
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 默认并发级别为16
    static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;
    static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16; // slightly conservative
    static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
    
    // segment掩码，主要为了定位segment
    final int segmentMask;

    final int segmentShift;

    // 主要就是这个分段锁数组
    final Segment<K,V>[] segments;

    transient Set<K> keySet;
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    transient Collection<V> values;
   
    // ...
    
    /**
     * Creates a new, empty map with the specified initial
     * capacity, load factor and concurrency level.
     *
     * @param initialCapacity the initial capacity. The implementation
     * performs internal sizing to accommodate this many elements.
     * @param loadFactor  the load factor threshold, used to control resizing.
     * Resizing may be performed when the average number of elements per
     * bin exceeds this threshold.
     * @param concurrencyLevel the estimated number of concurrently
     * updating threads. The implementation performs internal sizing
     * to try to accommodate this many threads.
     * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is
     * negative or the load factor or concurrencyLevel are
     * nonpositive.
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
            concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
        // Find power-of-two sizes best matching arguments
        int sshift = 0;
        // ssize为segment数组长度，根据concurrencyLevel算出
        int ssize = 1;
        while (ssize < concurrencyLevel) {
            ++sshift;
            ssize <<= 1;
        }
        this.segmentShift = 32 - sshift;
        this.segmentMask = ssize - 1;
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        int c = initialCapacity / ssize;
        if (c * ssize < initialCapacity)
            ++c;
        int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
        while (cap < c)
            cap <<= 1;
        // create segments and segments[0]
        Segment<K,V> s0 =
            new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                             (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
        Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
        UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
        this.segments = ss;
    }
   

    /**
     * Maps the specified key to the specified value in this table.
     * Neither the key nor the value can be null.
     *
     * <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method
     * with a key that is equal to the original key.
     *
     * @param key key with which the specified value is to be associated
     * @param value value to be associated with the specified key
     * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
     *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>
     * @throws NullPointerException if the specified key or value is null
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        // key/value 均不能为空
        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);
    }
    
    /**
     * Returns the value to which the specified key is mapped,
     * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
     *
     * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
     * {@code k} to a value {@code v} such that {@code key.equals(k)},
     * then this method returns {@code v}; otherwise it returns
     * {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
     *
     * @throws NullPointerException if the specified key is null
     */
    public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
            (tab = s.table) != null) {
            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
                 e != null; e = e.next) {
                K k;
                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                    return e.value;
            }
        }
        return null;
    }

2）JDK1.8 版本

ConcurrentHashMap 在 JDK8 中进行了巨大改动，光是代码量就从1000多行增加到6000行！1.8摒弃了Segment(锁段)的概念，采用了 CAS + synchronized 来保证并发的安全性。

可以看到，和HashMap 1.8的数据结构很像。底层数据结构改变为采用数组+链表+红黑树的数据形式。

和 HashMap1.8 相同的一些地方

• 底层数据结构一致
• HashMap初始化是在第一次put元素的时候进行的，而不是init
• HashMap的底层数组长度总是为2的整次幂
• 默认树化的阈值为 8，而链表化的阈值为 6
• hash算法也很类似，但多了一步& HASH_BITS，该步是为了消除最高位上的负符号，hash的负在ConcurrentHashMap中有特殊意义表示在扩容或者是树节点

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {

    // 数组最大大小
    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    // 默认数组大小为16
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
  
    static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    // 链表转树阈值
    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    // 树转链表阈值
    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

    private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

    private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

    private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

    private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

    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
    static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash

    /** Number of CPUS, to place bounds on some sizings */
    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();


    /**
     * The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
     * Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
     */
    transient volatile Node<K,V>[] table;

    /**
     * The next table to use; non-null only while resizing.
     */
    private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

    /**
     * Base counter value, used mainly when there is no contention,
     * but also as a fallback during table initialization
     * races. Updated via CAS.
     */
    private transient volatile long baseCount;

    /**
     * Table initialization and resizing control.  When negative, the
     * table is being initialized or resized: -1 for initialization,
     * else -(1 + the number of active resizing threads).  Otherwise,
     * when table is null, holds the initial table size to use upon
     * creation, or 0 for default. After initialization, holds the
     * next element count value upon which to resize the table.
     */
    private transient volatile int sizeCtl;
    
    
    /** Implementation for put and putIfAbsent */
    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        // key,value不允许为空，否则抛出空指针异常
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        // 根据可以计算hash
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            // 判断是否需要初始化
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                // 如果当前位置为空，则通过CAS的方式写入数据
                if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            // 如果当前位置在MOVED，即当前位置正在扩容，则进行help transfer
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                // 此处将开始通过synchronized锁来写入数据
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        // 当前为链表时
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                // 如果key存在则覆盖value
                                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;
                                // 如果key不存在，则直接加入到尾节点
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            // 当前为红黑树时，则加入到树中
                            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;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) {
                    // 如果超过链表转树的阈值，则转换为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 对点给钱容量进行检查，超过临界值（实际大小 * 负载因子）则需要扩容
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }
   
    
    /**
     * Returns the value to which the specified key is mapped,
     * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
     *
     * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
     * {@code k} to a value {@code v} such that {@code key.equals(k)},
     * then this method returns {@code v}; otherwise it returns
     * {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
     *
     * @throws NullPointerException if the specified key is null
     */
    public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        // 计算数组索引
        int h = spread(key.hashCode());
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            // 是否为node节点的第一个元素，是则直接返回
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            // hash < 0表示该节点为特殊节点（TreeBin或ForwardingNode），则调用find来查找
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            // 非以上情况，则为链表，遍历链表查找
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

put()方法

1. 首先会判断 key、value是否为空，如果为空就抛异常！

2. spread()方法获取hash，减小hash冲突

3. 判断是否初始化table数组，没有的话调用initTable()方法进行初始化

4. 判断是否能直接将新值插入到table数组中

5. 判断当前是否在扩容，MOVED为-1说明当前ConcurrentHashMap正在进行扩容操作，正在扩容的话就进行协助扩容

6. 当table[i]为链表的头结点，在链表中插入新值，通过synchronized (f)的方式进行加锁以实现线程安全性。

7. 1. 在链表中如果找到了与待插入的键值对的key相同的节点，就直接覆盖
   2. 如果没有找到的话，就直接将待插入的键值对追加到链表的末尾

8. 当table[i]为红黑树的根节点，在红黑树中插入新值/覆盖旧值

9. 根据当前节点个数进行调整，否需要转换成红黑树(个数大于等于8，就会调用treeifyBin方法将tabel[i]第i个散列桶拉链转换成红黑树)

10. 对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就进行扩容

我们可以发现 JDK8 中的实现也是锁分离的思想，只是锁住的是一个 Node，而不是 JDK7 中的 Segment，而锁住Node 之前的操作是无锁的并且也是线程安全的，建立在原子操作上。

get() 方法

get 方法无需加锁，由于其中涉及到的共享变量都使用 volatile 修饰，volatile 可以保证内存可见性，所以不会读取到过期数据

3）Hashtable 和 ConcurrentHashMap 的区别

ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。

• 底层数据结构： JDK1.7的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现，JDK1.8 采用的数据结构和HashMap1.8的结构类似，数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的；

• 实现线程安全的方式（重要）：

• • 在JDK1.7的时候，ConcurrentHashMap（分段锁） 对整个桶数组进行了分割分段(Segment)，每一把锁只锁容器其中一部分数据，多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问率。（默认分配16个Segment，比Hashtable效率提高16倍。） 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了Segment的概念，而是直接用 Node 数组+链表/红黑树的数据结构来实现，并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。（JDK1.6以后 对 synchronized锁做了很多优化） 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap，虽然在 JDK1.8 中还能看到 Segment 的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本；
  • Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全，效率非常低下。当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态，如使用 put 添加元素，另一个线程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，竞争越激烈效率越低。

2.6）HashSet

HashSet是用来存储没有重复元素的集合类，并且它是无序的。HashSet 内部实现是基于 HashMap ，实现了 Set 接口。

从 HahSet 提供的构造器可以看出，除了最后一个 HashSet 的构造方法外，其他所有内部就是去创建一个 Hashap 。没有其他的操作。而最后一个构造方法不是 public 的，所以不对外公开。

public class HashSet<E>
    extends AbstractSet<E>
    implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
    static final long serialVersionUID = -5024744406713321676L;

    private transient HashMap<E,Object> map;

    // Dummy value to associate with an Object in the backing Map
    private static final Object PRESENT = new Object();

    public HashSet() {
        map = new HashMap<>();
    }

    public HashSet(Collection<? extends E> c) {
        map = new HashMap<>(Math.max((int) (c.size()/.75f) + 1, 16));
        addAll(c);
    }

    public HashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
        map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor);
    }

    public HashSet(int initialCapacity) {
        map = new HashMap<>(initialCapacity);
    }

    HashSet(int initialCapacity, float loadFactor, boolean dummy) {
        map = new LinkedHashMap<>(initialCapacity, loadFactor);
    }
    
    public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT)==null;
    }

	// ...
}

HashSet如何检查重复

HashSet的底层其实就是HashMap，只不过我们HashSet是实现了Set接口并且把数据作为K值，而V值一直使用一个相同的虚值来保存，HashMap的K值本身就不允许重复，并且在HashMap中如果K/V相同时，会用新的V覆盖掉旧的V，然后返回旧的V。

三、集合中使用的技术点

3.1 Java快速失败（fail-fast）和安全失败（fail-safe）

1）快速失败（fail—fast）

在用迭代器遍历一个集合对象时，如果遍历过程中对集合对象的内容进行了修改（增加、删除、修改），则会抛出ConcurrentModificationException。

原理：迭代器在遍历时直接访问集合中的内容，并且在遍历过程中使用一个 modCount 变量。集合在被遍历期间如果内容发生变化，就会改变 modCount 的值。每当迭代器使用 hashNext()/next() 遍历下一个元素之前，都会检测 modCount 变量是否为 expectedmodCount 值，是的话就返回遍历；否则抛出异常，终止遍历。

注意：这里异常的抛出条件是检测到 modCount!=expectedmodCount 这个条件。如果集合发生变化时修改modCount 值刚好又设置为了 expectedmodCount 值，则异常不会抛出。因此，不能依赖于这个异常是否抛出而进行并发操作的编程，这个异常只建议用于检测并发修改的bug。

场景：java.util包下的集合类都是快速失败的，不能在多线程下发生并发修改（迭代过程中被修改）。

2）安全失败（fail—safe）

采用安全失败机制的集合容器，在遍历时不是直接在集合内容上访问的，而是先复制原有集合内容，在拷贝的集合上进行遍历。

原理：由于迭代时是对原集合的拷贝进行遍历，所以在遍历过程中对原集合所作的修改并不能被迭代器检测到，所以不会触发 Concurrent Modification Exception。

缺点：基于拷贝内容的优点是避免了Concurrent Modification Exception，但同样地，迭代器并不能访问到修改后的内容，即：迭代器遍历的是开始遍历那一刻拿到的集合拷贝，在遍历期间原集合发生的修改迭代器是不知道的。

场景：java.util.concurrent包下的容器都是安全失败，可以在多线程下并发使用，并发修改。

快速失败和安全失败是对迭代器而言的。快速失败：当在迭代一个集合的时候，如果有另外一个线程在修改这个集合，就会抛出ConcurrentModification异常，java.util下都是快速失败。安全失败：在迭代时候会在集合二层做一个拷贝，所以在修改集合上层元素不会影响下层。在java.util.concurrent下都是安全失败

3）如何避免fail-fast ？

使用并发包(java.util.concurrent)中的类来代替 ArrayList 和 hashMap

• • CopyOnWriterArrayList 代替 ArrayList
  • ConcurrentHashMap 代替 HashMap

3.2 Iterater 和 ListIterator 之间有什么区别？

• 我们可以使用Iterator来遍历Set和List集合，而ListIterator只能遍历List
• ListIterator有add方法，可以向List中添加对象，而Iterator不能
• ListIterator和Iterator都有hasNext()和next()方法，可以实现顺序向后遍历，但是ListIterator有hasPrevious()和previous()方法，可以实现逆向（顺序向前）遍历。Iterator不可以
• ListIterator可以定位当前索引的位置，nextIndex()和previousIndex()可以实现。Iterator没有此功能
• 都可实现删除操作，但是 ListIterator可以实现对象的修改，set()方法可以实现。Iterator仅能遍历，不能修改

3.3 Iterator 和 Enumeration 区别

在Java集合中，我们通常都通过 “Iterator(迭代器)” 或 “Enumeration(枚举类)” 去遍历集合。

public interface Enumeration<E> {
    boolean hasMoreElements();
    E nextElement();
}

public interface Iterator<E> {
    boolean hasNext();
    E next();
    void remove();
}

• 函数接口不同，Enumeration只有2个函数接口。通过Enumeration，我们只能读取集合的数据，而不能对数据进行修改。Iterator只有3个函数接口。Iterator除了能读取集合的数据之外，也能数据进行删除操作。
• Iterator支持 fail-fast机制，而Enumeration不支持。Enumeration 是JDK 1.0添加的接口。使用到它的函数包括Vector、Hashtable等类，这些类都是JDK 1.0中加入的，Enumeration存在的目的就是为它们提供遍历接口。Enumeration本身并没有支持同步，而在Vector、Hashtable实现Enumeration时，添加了同步。而Iterator 是JDK 1.2才添加的接口，它也是为了HashMap、ArrayList等集合提供遍历接口。Iterator是支持fail-fast机制的：当多个线程对同一个集合的内容进行操作时，就可能会产生fail-fast事件

3.4 Comparable 和 Comparator接口有何区别？

Java中对集合对象或者数组对象排序，有两种实现方式：

• 对象实现Comparable 接口

• • Comparable 在 java.lang 包下，是一个接口，内部只有一个方法 compareTo()

• public interface Comparable<T> {
      public int compareTo(T o);
  }
  

• • Comparable 可以让实现它的类的对象进行比较，具体的比较规则是按照 compareTo 方法中的规则进行。这种顺序称为自然顺序**。
  • 实现了 Comparable 接口的类的对象，可以通过Collections.sort(list) 或者 Arrays.sort(arr)实现排序。

• 定义比较器，实现 Comparator接口

• • Comparator 在 java.util 包下，也是一个接口，JDK 1.8 以前只有两个方法：

• 
  public interface Comparator<T> {
      int compare(T o1, T o2);
      boolean equals(Object obj);
  }
  

• comparable相当于内部比较器。comparator相当于外部比较器

区别：

• Comparator 位于 java.util 包下，而 Comparable 位于 java.lang 包下
• Comparable 接口的实现是在类的内部（如 String、Integer已经实现了 Comparable 接口，自己就可以完成比较大小操作），Comparator 接口的实现是在类的外部（可以理解为一个是自已完成比较，一个是外部程序实现比较）
• 实现 Comparable 接口要重写 compareTo 方法, 在 compareTo 方法里面实现比较。一个已经实现Comparable 的类的对象或数据，可以通过 Collections.sort(list) 或者 Arrays.sort(arr)实现排序。通过Collections.sort(list,Collections.reverseOrder()) 对list进行倒序排列。
• 实现Comparator需要重写 compare 方法

	// Comparator的示例	
    public void sortByComparator(ArrayList<String> list) {
        Collections.sort(list, new Comparator<String>() {
            @Override
            public int compare(String o1, String o2) {
                // do compare logic
                return 0;
            }
        });
    }

	// Comparable的示例
    static class Person implements Comparable<Person> {
        @Override
        public int compareTo(Person o) {
            // do compare logic
            return 0;
        }
    }

    public void sortByComparable(ArrayList<Person> list) {
        Collections.sort(list);
    }

3.5 队列（Queue）

LinkedBlockingQueue的容量是没有上限的（说的不准确，在不指定时容量为Integer.MAX_VALUE，不然的话在put时怎么会受阻呢），但是也可以选择指定其最大容量，它是基于链表的队列，此队列按 FIFO（先进先出）排序元素。

ArrayBlockingQueue在构造时需要指定容量， 并可以选择是否需要公平性，如果公平参数被设置true，等待时间最长的线程会优先得到处理（其实就是通过将ReentrantLock设置为true来达到这种公平性的：即等待时间最长的线程会先操作）。通常，公平性会使你在性能上付出代价，只有在的确非常需要的时候再使用它。它是基于数组的阻塞循环队列，此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。

PriorityBlockingQueue是一个带优先级的 队列，而不是先进先出队列。元素按优先级顺序被移除，该队列也没有上限（看了一下源码，PriorityBlockingQueue是对 PriorityQueue的再次包装，是基于堆数据结构的，而PriorityQueue是没有容量限制的，与ArrayList一样，所以在优先阻塞队列上put时是不会受阻的。虽然此队列逻辑上是无界的，但是由于资源被耗尽，所以试图执行添加操作可能会导致 OutOfMemoryError），但是如果队列为空，那么取元素的操作take就会阻塞，所以它的检索操作take是受阻的。另外，进入该队列中的元素要具有比较能力。

DelayQueue（基于PriorityQueue来实现的）是一个存放Delayed 元素的无界阻塞队列，只有在延迟期满时才能从中提取元素。该队列的头部是延迟期满后保存时间最长的 Delayed 元素。如果延迟都还没有期满，则队列没有头部，并且poll将返回null。当一个元素的 getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) 方法返回一个小于或等于零的值时，则出现期满，poll就以移除这个元素了。此队列不允许使用 null 元素。