java容器(java面试二)

容器主要包括Collection和Map两种,Collection存储着对象的集合,而Map存储着键值对(KV)的映射表。

Collection:

  • Set
    • SortedSet(Interface)--->TreeSet
      • 基于红黑树实现,支持有序性操作,查找时间复杂度O(logn)
    • HashSet
      • 基于哈希表实现,支持快速查找,时间复杂度O(1),但不支持有序性操作,散列表无序
    • LinkedHashSet
      • 具有hashSet的查找效率,内部使用双向链表维护元素的插入顺序。
  • List
    • ArrayList
      • 基于动态数组实现,但它是线程不安全。支持随机访问。
    • Vector
      • 跟ArrayList类似,线程安全,是java遗留类,性能太低。
    • LinkedList
      • 基于双向链表实现,只能顺序访问,可以快速插入删除元素,还可以实现队列,栈,双向队列。
  • Queue
    • LinkedList
      • 可以实现双向队列
    • PriorityQueue
      • 基于优先级堆的无界队列,分为大顶堆,小顶堆

Map

  • TreeMap
    • 基于红黑树实现。
  • HashMap
    • 基于哈希表实现
  • HashTable
    • 跟HashMap类似,但线程安全,遗留类。可以使用Collections的Synchronized的方法
    • ConcurrentHashMap也可以解决线程安全问题
  • LinkedHashMap
    • 基于双向链表,来维护元素的顺序,顺序一般为插入顺序,或者LRU(最近最少未使用)顺序。

容器中的设计模式

  • 迭代器模式
    • Collections继承了Iteatable接口,其中iteator方法能够产生一个iteator对象,通过这个对象可以迭代遍历Collection中的元素。
    • 使用foreach可以遍历实现了Iteatable集合中的对象
  • 适配器模式
    • java.util.Arrays#asList()
    • 将数组类型转换成List类型
    • 一般建议这样
      • List list=new ArrayList<>(Arrays.asList("a","b"));

ArrayList详解

  • ArrayList基于动态数组实现,支持快速随机访问,RandomAccess接口标识着支持随机访问。
  • 数组默认大小为10
    • private static final int DEFAULT_CAPACITY=10
  • 扩容
    • 添加元素时使用ensureCapacityInternal(),保证容量足够。如果不够,使用grow进扩容
    • 新容量是oldCapacity+oldCapacity<<1也就是原来的1.5倍。
    • 扩容需要调用Arrays.copyOf,把原数组整个复制到新数组中,这个操作代价很高,因此最好在创建ArrayList就指定大小。
  • 删除元素
    • 需要调用System.arraycopy(),将index+1后面的元素都复制到index上,时间复杂度O(N)
    • 可以看到ArrayList删除元素的代价贼大。
  • 序列化
    • ArrayList基于数组实现,并且具有动态扩容,因此保存元素的数组不一定都会被使用。么必要全部序列化
    • 保存元素的数组elementData使用transient修饰,该关键字声明数组不会被序列化。
    • ArrayList实现了WriteObject和ReadObject来控制序列化的内容。
    • 序列化时需要使用ObjectOutputStream中的WriteObject将对象转为字节流输出,而writeObject方法在传入对象存在writeObject()时,会去反射调用该对象的writeObject。
    • 反序列化readObject一样。
  • Fail-Fast
    • ArrayList是快速失败的。modcount用来记录ArrayList结构发生变化的次数,在进行序列化或者迭代等操作时,需要比较操作前后modcount是否改变,如果改变了需要抛出ConcurrentModificationException.并发修改异常。
  • ArrayList安全方案
    • Collections.synchronizedList()
    • ConcurrentHashMap()

Vector详解

  • 同步
    • 他的实现跟ArrayList类似,但是使用了synchronized同步。
  • 扩容
    • 每次扩容是原来的二倍。

CopyOnWriteArrayList

  • 读写分离
    • 写操作在一个复制数组上进行,读操作还是在原来数组进行,读写分离。
    • 写操作需要加锁,防止并发写入,导致数据丢失。
    • 写操作结束之后需要把原始数组指向新的复制数组。
  • 适用场景
    • CopyOnWriteArrayList在写操作的同时,允许读操作,大大提高读操作的性能
    • 适用于读多写少的场景
    • 缺点
      • 内存占用:复制数组,双倍内存
      • 实时性得不到保障
    • 不适合在内存敏感以及对实时性要求很高的场景。

LinkedList详解

  • 双向链表使用Node存储节点信息
  • 每个链表节点存储着first指针,last指针。
  • 与ArrayList比较
    • ArrayList基于动态数组,LinkedList基于双向链表实现。
    • 数组支持随机访问,插入删除代价大
    • 链表不支持随机访问,插入删除代价小,改变指针。

HashMap详解

  • JDK1.7版本
  • 存储结构:数组+链表:内部包含了一个Entry类型的数组table,Entry存储着键值对,它包含了四个字段,Entry是一个链表,即数组中的每个位置被当成一个桶,一个桶存放一个链表。
  • HashMap使用拉链法来解决冲突,同一个链表中存储着哈希值和散列桶取模相等的Entry
  • 拉链法的工作原理:
    • 新建HashMap,默认大小是16
    • 插入键值对,先计算hashCode值,使用除留余数法得到桶下标
    • 若桶内有元素,使用头插法插入到链表头部。
    • 查找需要分两步
      • 计算键值对所在的桶
      • 在链表上顺序查找。JDK1.8以后优化成了红黑树
  • put操作
    • 需要注意的是HashMap允许插入键为null的键值对,但是因为无法调用null的hashcode方法,也就无法确定下标,只能通过强制指定一个桶下标来存放。hashmap使用第0个桶存放键为null的键值对。
    • 判空完之后确定桶的下标
      • int hash=hash(key)
      • int i=indexFor(hash,table.length)
    • 计算hash值
    • h&(length-1),位运算速度更快。只要能确定capacity是2的次数。
  • 扩容
    • 为什么要动态扩容?
      • HashMap的table长度M,需要存储的键值对N,如果哈希函数满足均匀性要求,则每条链表长度为N/M,查找复杂度O(N/M),为了让查找速度快,尽可能是M大,所以要动态扩容。
    • 和扩容相关的主要参数有:
      • capacity:table容量大小,默认16,2的n次方。
      • size:键值对的数量
      • threshold:size的临界值,当size大于等于threshold就必须进行扩容。
      • loadFactor:装载因子,threshold=capacity*loadFactor.默认0.75.
    • 扩容,变为原来的两倍。
      • 使用resize,需要把原来的数据全部移入到新表中,很耗时。
      • 需要重新计算桶的下标,由于容量都是2的n次方,所以原来是16的现在是32
    • 计算数组容量
      • HashMap允许传入容量不是2的n次方,他可以自动变成2次方。
    • 链表转红黑树
      • 当链表长度大于等于8,就会将链表转成红黑树,小于等于6就会将红黑树转成链表。
    • HashTable比较
      • hashTable使用synchronized同步,线程安全。
      • HashMap可以插入键为null的entry
      • HashMap是fail-fast
      • HashMap不能保证map中元素次序不变。
    • ConcurrentHashMap
      • ConcurrentHashMap和 HashMap类似,最主要的差别是使用了分段锁
      • Segment,每个分段锁维护几个桶,多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶,并发度更高,并发度取决于segment的个数。
      • segment继承与ReentrantLock,因此具有锁的特性。
      • 默认并发级别16,默认创建16个分段锁。
      • 每个Segment维护一个count来统计该segment上的键值对个数。
      • 在执行size操作时,需要遍历segment然后把count加起来。
      • ConcurrentHashMap在进行size操作时,先尝试不加锁,如果连续两次不加锁操作得到的结果一致,那就说明结果正确。
      • 尝试次数可以用RETRIES_BEFORE_LOCKS定义初始值-1,若该值为2,次数为3.
      • 如果尝试次数超过三次就加锁。
  • JDK1.8的改动
  • 1.7采用的是分段锁机制,核心类为Segment
  • 1.8采用的是CAS+synchronized,在CAS失败后,采用内置锁synchronized。
  • 链表长度超过8,采用红黑树。

LinkedHashMap

  • 继承自HashMap,因此具有快速查找的特性。
  • 内部维护了一个双向链表,用来维护插入顺序,或者LRU顺序。
  • accessOrder决定了顺序,默认为false,此时维护的是插入顺序。
  • LinkedHashMap用以下两个函数维护顺序。
    • void afterNodeAccess(Node<K,V> p){}
    • void afterNodeInsertion(boolean evict){}
  • afterNodeAccess()
    • 当AccessOrder为true,就会将节点移到链表尾部,也就是说指定LRU顺序以后,每次访问一个节点,就将这个节点移动到链表尾部,保证链表尾部是最近访问的节点,那么链表首部就是最近最久未访问。
  • afterNodeInsertion()
    • 在put操作后,当removeEldestEntry()方***返回true,会移除最晚的节点,也就是链表首部的节点。
  • LRU缓存
    • 需要继承LinkedHashMap实现LRU缓存,通过移除最近最久未使用达到缓存空间释放,存储的都是热点数据。
    • 实现如下:
      • 设定最大缓存空间,MAX_ENTRIES=3
      • 使用LinkedHashMap的构造函数将AccessOrder设置为true,开启LRU顺序。
      • 覆盖removeEldestEntry,在节点多余最大空间数,就LRU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); } }

WeakHashMap

  • weakHashMap的Entry继承自weakReference,被weakReference关联的对象在下一次垃圾回收会被回收。
  • WeakHashMap主要用来实现缓存,通过WeakHashMap来缓存对象,JVM回收缓存。

ConcurrentCache

  • Tomcat中的ConcurrentCache使用了WeakHashMap来进行缓存。
  • ConcurrentCache 使用的是分代缓存。
    • 经常使用的对象放入Eden区,Eden区使用的是ConcurrentHashMap实现,不同担心被回收
    • 不经常使用的放到longterm,使用WeakHashMap实现,这些老对象被垃圾回收。
    • 当调用get方法,先从Eden找,找不到去longterm找,然后放入Eden,保证Eden是经常被访问的
    • 如果Eden大小超过size,就将Eden所有对象放入longterm,然后利用虚拟机回收一部分。

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); } }

 

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