图解JAVA容器核心类库
JAVA容器详解
类继承结构图
HashMap
1. 对象的HashCode是用来在散列存储结构中确定对象的存储地址的。
2. 如果两个对象的HashCode相同,即在数组中的地址相同。而数组的元素是链表。这两个对象会放在同一链表上。
3. 如何确定是同一个对象? 通过equals方法。
4. HashMap默认的加载因子是0.75,默认最大容量是16。扩容大小:扩容原来的一倍。
因此可以得出HashMap的默认实际容量是:0.75*16=12,到了12就会扩容。
5. JAVA 7中的HashMap是数组和链表的结合体。
6.JAVA 8中是数组 + 红黑树实现。size小于8时,采用数组+链表;达到8后,采用数组+红黑树。
ConcurrentHashMap
1. JDK1.7版本:ReentrantLock+Segment+HashEntry
JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树,已经接近HashMap,相对而言,ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发。
2. 查询时间复杂度:从原来的遍历链表O(n),变成遍历红黑树O(logN)。
3. 定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作。第一次Hash定位到Segment,第二次Hash定位到元素所在的链表的头部。
TreeSet与TreeMap :可以保证按大小排序。
ConcurrentSkipListSet和ConcurrentSkipListMap :和TreeSet和TreeMap一样,可以保证大小有序。
LinkedHashSet与LinkedHashMap:加了一个双向链表,能保证添加的顺序。
ArrayList与LinkedList:即数组和链表的优缺点。查询前者更高效,添加删除后者更高效。
线程不安全的类
HashMap、HashSet、ArrayList、LinkedList、TreeSet、TreeMap
同步容器
ArrayList -> Vector、Stack
HashMap -> HashTable(key和value不能为空)
- HashMap不是线程安全的,多线程环境容易导致CPU 100%
- HashTable使用synchronized来保证线程安全,效率低下。
Collections.synchronizedXXX(List,Set,Map):原理是直接使用synchronized修饰。一般并发够用,但是高并发情况下需要使用并发容器。
Collections.synchronizedList(l1);
Collections.synchronizedMap(new HashMap<String,String>());
Collections.synchronizedSet(new HashSet<String>());
Collections.synchronizedSortedMap(new TreeMap<String,String>());
Collections.synchronizedSortedSet(new TreeSet<String>());
并发容器 J.U.C(比同步容器更适合高并发)
ArrayList -> CopyOnWriteArrayList
写写才会阻塞,写不阻塞读。 适合大小比较小且读多写少的场景
HashSet -> CopyOnWriteArraySet
适合大小比较小且读多写少的场景
TreeSet(大小顺序) -> ConcurrentSkipListSet(同步+大小顺序)
适合大小比较小且读多写少的场景
HashMap -> ConcurrentHashMap(同步)
锁分段技术-数据分成一段一段存储(一段对应一个hashEntry数组,每个数组是一个链表结构的元素) ,为每一段数据分配一把锁,多线程访问不同数据段时,就不会产生竞争了。
TreeMap(大小顺序) -> ConcurrentSkipListMap(同步+大小顺序)
ConcurrentLinkedQueue 高效的并发队列,是高并发中性能最好的队列,先进先出,使用链表实现。入队了出队都采用CAS算法。(线程安全的LinkedList)
CopyOnWriteArrayList 详解
1. 读不加锁
2. 读写分离:写时复制的容器。
通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候,不直接往当前容器添加, 而是先将当前容器进行Copy,复制出一个新的容器,然后新的容器里添加元素,添加完元素之后,再将原容器的引用指向新的容器。
3. 最终一致:不能保证数据的实时一致性
对CopyOnWriteArrayList
来说,线程1读取集合里面的数据,未必是最新的数据。因为线程2、线程3、线程4四个线程都修改了CopyOnWriteArrayList
里面的数据,但是线程1拿到的还是最老的那个Object[] array
,新添加进去的数据并没有,所以线程1读取的内容未必准确。不过这些数据虽然对于线程1是不一致的,
但是对于之后的线程一定是一致的,它们拿到的Object[] array
一定是三个线程都操作完毕之后的Object array[]
,这就是最终一致。
4. 缺点:
不保证实时一致:在完成写入、删除和修改前,读取到的仍然是旧数据。
非常耗内存,写入和修改操作复制一个数组。数据量大时可能造成频繁的Yong GC和Full GC
Vector、Collections.synchronizedList 和 CopyOnWriteArrayList
Vector
对所有操作进行了synchronized
关键字修饰,性能应该比较差CopyOnWriteArrayList 读不加锁,读性能较好;但是
在写操作时需要进行copy
操作,写性能是三者最差的。适合读操作远远多于写操作Collections.synchronizedList
性能较均衡,但是迭代操作并未加锁,所以需要时需要额外注意- Vector在迭代时进行修改也会有ConcurrentModificationException异常,可以通过加锁或者使用CopyOnWriteArrayList解决。
跳表:ConcurrentSkipListSet和ConcurrentSkipListMap
特点:与HashSet/HashMap相比,所有元素都是有序的。
- 跳跃表结构是拿空间换时间的一种结构,尽管空间占用不是很大。
- 查询、删除,平均时间复杂度都是O(logn),而插入的平均时间复杂度也是O(logn)
- 跳跃表不同于树结构,如红黑树等,它不需要花费过多的精力进行平衡算法,这也是跳跃表的性能优越的一个方面。
1. 多层结构,每一层都是一个有序的链表,
2. 每个节点包含两个指针,一个指向同一链表中的下一个元素,一个指向下面一层的元素。
3. 最底层(Level 1)的链表包含所有元素
4. 如果一个元素出现在 Level i 的链表中,则它在 Level i 之下的链表也都会出现。
阻塞队列
1.ArrayBlockingQueue:数组有界阻塞队列
2.LinkedBlockingQueue:链表有界阻塞队列,默认长度和最大长度都为Integer.MAX_VALUE
3.PriorityBlockingQueue:支持优先级排序的无界阻塞队列,默认情况下自然顺序,支持重现compareTo()方法
4.DelayQueue:使用PriorityQueue实现的支持延时获取元素的无界阻塞队列,元素必须实现Delayed接口,可以指定延迟多久后才能取出元素,期满才能取出。
5.SychronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。每一个Put操作必须等到一个take操作,否则不能继续添加。
6.LinkedTransferQueue:链表无界阻塞队列
7.LinkedBlokingDeque:链表双向阻塞队列-可以从两端插入和移除元素。
队列的底层一般分成三种:数组、链表和堆。其中,堆一般情况下是为了实现带有优先级特性的队列,暂且不考虑。
我们就从数组和链表两种数据结构来看,
1、基于数组线程安全的队列,比较典型的是ArrayBlockingQueue,它主要通过加锁的方式来保证线程安全;
2、基于链表的线程安全队列分成LinkedBlockingQueue和ConcurrentLinkedQueue两大类,前者也通过锁的方式来实现线程安全,而后者以及上面表格中的LinkedTransferQueue都是通过原子变量compare and swap(以下简称“CAS”)这种不加锁的方式来实现的。
通过不加锁的方式实现的队列都是无界的(无法保证队列的长度在确定的范围内);而加锁的方式,可以实现有界队列。在稳定性要求特别高的系统中,为了防止生产者速度过快,导致内存溢出,只能选择有界队列;同时,为了减少Java的垃圾回收对系统性能的影响,会尽量选择array/heap格式的数据结构。这样筛选下来,符合条件的队列就只有ArrayBlockingQueue。然而,ArrayBlockingQueue在实际使用过程中,会因为加锁和伪共享等出现严重的性能问题。
队列总结:如果真的是应对高并发场景,建议使用无锁内存队列Disruptor(单机性能极致)。Log4j 2、 Storm等都有应用。
可以参考:https://tech.meituan.com/2016/11/18/disruptor.html