java——面试题 基础（中）

目录

• 动态代理是基于什么原理？
  • 典型回答
  • 考点分析
  • 知识扩展
    • 反射机制及其演进
    • 动态代理
• int和Integer有什么区别？
  • 典型回答
  • 考点分析
  • 知识扩展
    • 理解自动装箱、拆箱
    • 源码分析
    • 原始类型线程安全
    • Java 原始数据类型和引用类型局限性
• 对比Vector、ArrayList、LinkedList有何区别？
  • 典型回答
  • 考点分析
  • 知识扩展
• 对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同？
  • 典型回答
  • 考点分析
  • 知识扩展
    • Map 整体结构
    • HashMap 源码分析
    • 容量、负载因子和树化
• 如何保证集合是线程安全的? ConcurrentHashMap如何实现高效地线程安全？
  • 典型回答
  • 考点分析
  • 知识扩展
    • 为什么需要 ConcurrentHashMap？
    • ConcurrentHashMap 分析

动态代理是基于什么原理？

典型回答

反射机制是 Java 语言提供的一种基础功能，赋予程序在运行时自省（introspect，官方用语）的能力。通过反射我们可以直接操作类或者对象，比如获取某个对象的类定义，获取类声明的属性和方法，调用方法或者构造对象，甚至可以运行时修改类定义。

动态代理是一种方便运行时动态构建代理、动态处理代理方法调用的机制，很多场景都是利用类似机制做到的，比如用来包装 RPC 调用、面向切面的编程（AOP）。

实现动态代理的方式很多，比如 JDK 自身提供的动态代理，就是主要利用了上面提到的反射机制。还有其他的实现方式，比如利用传说中更高性能的字节码操作机制，类似 ASM、cglib（基于 ASM）、Javassist 等。

考点分析

这个题目稍微有点诱导的嫌疑，可能会下意识地以为动态代理就是利用反射机制实现的，这么说也不算错但稍微有些不全面。功能才是目的，实现的方法有很多。总的来说，这道题目考察的是 Java 语言的另外一种基础机制： 反射，它就像是一种魔法，引入运行时自省能力，赋予了 Java 语言令人意外的活力，通过运行时操作元数据或对象，Java 可以灵活地操作运行时才能确定的信息。而动态代理，则是延伸出来的一种广泛应用于产品开发中的技术，很多繁琐的重复编程，都可以被动态代理机制优雅地解决。

从考察知识点的角度，这道题涉及的知识点比较庞杂，所以面试官能够扩展或者深挖的内容非常多，比如：

• 考察你对反射机制的了解和掌握程度。
• 动态代理解决了什么问题，在你业务系统中的应用场景是什么？
• JDK 动态代理在设计和实现上与 cglib 等方式有什么不同，进而如何取舍？

知识扩展

反射机制及其演进

对于 Java 语言的反射机制本身，如果你去看一下 java.lang 或 java.lang.reflect 包下的相关抽象，就会有一个很直观的印象了。Class、Field、Method、Constructor 等，这些完全就是我们去操作类和对象的元数据对应。

关于反射，有一点需要特意提一下，就是反射提供的 AccessibleObject.setAccessible(boolean flag)。它的子类也大都重写了这个方法，这里的所谓 accessible 可以理解成修饰成员的 public、protected、private，这意味着我们可以在运行时修改成员访问限制！

setAccessible 的应用场景非常普遍，遍布我们的日常开发、测试、依赖注入等各种框架中。比如，在 O/R Mapping 框架中，我们为一个 Java 实体对象，运行时自动生成 setter、getter 的逻辑，这是加载或者持久化数据非常必要的，框架通常可以利用反射做这个事情，而不需要开发者手动写类似的重复代码。

另一个典型场景就是绕过 API 访问控制。我们日常开发时可能被迫要调用内部 API 去做些事情，比如，自定义的高性能 NIO 框架需要显式地释放 DirectBuffer，使用反射绕开限制是一种常见办法。

但是，在 Java 9 以后，这个方法的使用可能会存在一些争议，因为 Jigsaw 项目新增的模块化系统，出于强封装性的考虑，对反射访问进行了限制。Jigsaw 引入了所谓 Open 的概念，只有当被反射操作的模块和指定的包对反射调用者模块 Open，才能使用 setAccessible；否则，被认为是不合法（illegal）操作。如果我们的实体类是定义在模块里面，我们需要在模块描述符中明确声明：

module MyEntities {
    // Open for reflection
    opens com.mycorp to java.persistence;
}

因为反射机制使用广泛，根据社区讨论，目前，Java 9 仍然保留了兼容 Java 8 的行为，但是很有可能在未来版本，完全启用前面提到的针对 setAccessible 的限制，即只有当被反射操作的模块和指定的包对反射调用者模块 Open，才能使用 setAccessible，我们可以使用下面参数显式设置。

--illegal-access={ permit | warn | deny }

动态代理

前面的问题问到了动态代理，我们一起看看，它到底是解决什么问题？

首先，它是一个代理机制。如果熟悉设计模式中的代理模式，我们会知道，代理可以看作是对调用目标的一个包装，这样我们对目标代码的调用不是直接发生的，而是通过代理完成。其实很多动态代理场景，也可以看作是装饰器（Decorator）模式的应用。

通过代理可以让调用者与实现者之间解耦。比如进行 RPC 调用，框架内部的寻址、序列化、反序列化等，对于调用者往往是没有太大意义的，通过代理，可以提供更加友善的界面。

代理的发展经历了静态到动态的过程，源于静态代理引入的额外工作。类似早期的 RMI 之类古董技术，还需要 rmic 之类工具生成静态 stub 等各种文件，增加了很多繁琐的准备工作，而这又和我们的业务逻辑没有关系。利用动态代理机制，相应的 stub 等类，可以在运行时生成，对应的调用操作也是动态完成，极大地提高了我们的生产力。改进后的 RMI 已经不再需要手动去准备这些了，虽然它仍然是相对古老落后的技术，未来也许会逐步被移除。

这么说可能不够直观，我们可以看 JDK 动态代理的一个简单例子。下面只是加了一句 print，在生产系统中，我们可以轻松扩展类似逻辑进行诊断、限流等。

public class MyDynamicProxy {
    public static  void main (String[] args) {
        HelloImpl hello = new HelloImpl();
        MyInvocationHandler handler = new MyInvocationHandler(hello);
        // 构造代码实例
        Hello proxyHello = (Hello) Proxy.newProxyInstance(HelloImpl.class.getClassLoader(), HelloImpl.class.getInterfaces(), handler);
        // 调用代理方法
        proxyHello.sayHello();
    }
}
interface Hello {
    void sayHello();
}
class HelloImpl implements  Hello {
    @Override
    public void sayHello() {
        System.out.println("Hello World");
    }
}
 class MyInvocationHandler implements InvocationHandler {
    private Object target;
    public MyInvocationHandler(Object target) {
        this.target = target;
    }
    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)
            throws Throwable {
        System.out.println("Invoking sayHello");
        Object result = method.invoke(target, args);
        return result;
    }
}
 

上面的 JDK Proxy 例子，非常简单地实现了动态代理的构建和代理操作。

首先，实现对应的 InvocationHandler；

然后，以接口 Hello 为纽带，为被调用目标构建代理对象，进而应用程序就可以使用代理对象间接运行调用目标的逻辑，代理为应用插入额外逻辑（这里是 println）提供了便利的入口。

从 API 设计和实现的角度，这种实现仍然有局限性，因为它是以接口为中心的，相当于添加了一种对于被调用者没有太大意义的限制。我们实例化的是 Proxy 对象，而不是真正的被调用类型，这在实践中还是可能带来各种不便和能力退化。

如果被调用者没有实现接口，而我们还是希望利用动态代理机制，那么可以考虑其他方式。我们知道 Spring AOP 支持两种模式的动态代理，JDK Proxy 或者 cglib，如果我们选择 cglib 方式，你会发现对接口的依赖被克服了。

cglib 动态代理采取的是创建目标类的子类的方式，因为是子类化，我们可以达到近似使用被调用者本身的效果。在 Spring 编程中，框架通常会处理这种情况，当然我们也可以显式指定。关于类似方案的实现细节，我就不再详细讨论了。

那我们在开发中怎样选择呢？我来简单对比下两种方式各自优势。

JDK Proxy 的优势：

• 最小化依赖关系，减少依赖意味着简化开发和维护，JDK 本身的支持，可能比 cglib 更加可靠。
• 平滑进行 JDK 版本升级，而字节码类库通常需要进行更新以保证在新版 Java 上能够使用。
• 代码实现简单。

基于类似 cglib 框架的优势：

• 有的时候调用目标可能不便实现额外接口，从某种角度看，限定调用者实现接口是有些侵入性的实践，类似 cglib 动态代理就没有这种限制。
• 只操作我们关心的类，而不必为其他相关类增加工作量。
• 高性能。

另外，从性能角度，记得有人曾经得出结论说 JDK Proxy 比 cglib 或者 Javassist 慢几十倍。坦白说，不去争论具体的 benchmark 细节，在主流 JDK 版本中，JDK Proxy 在典型场景可以提供对等的性能水平，数量级的差距基本上不是广泛存在的。而且，反射机制性能在现代 JDK 中，自身已经得到了极大的改进和优化，同时，JDK 很多功能也不完全是反射，同样使用了 ASM 进行字节码操作。

我们在选型中，性能未必是唯一考量，可靠性、可维护性、编程工作量等往往是更主要的考虑因素，毕竟标准类库和反射编程的门槛要低得多，代码量也是更加可控的，如果我们比较下不同开源项目在动态代理开发上的投入，也能看到这一点。

动态代理应用非常广泛，虽然最初多是因为 RPC 等使用进入我们视线，但是动态代理的使用场景远远不仅如此，它完美符合 Spring AOP 等切面编程。简单来说它可以看作是对 OOP 的一个补充，因为 OOP 对于跨越不同对象或类的分散、纠缠逻辑表现力不够，比如在不同模块的特定阶段做一些事情，类似日志、用户鉴权、全局性异常处理、性能监控，甚至事务处理等，你可以参考下面这张图。

AOP 通过（动态）代理机制可以让开发者从这些繁琐事项中抽身出来，大幅度提高了代码的抽象程度和复用度。从逻辑上来说，我们在软件设计和实现中的类似代理，如 Facade、Observer 等很多设计目的，都可以通过动态代理优雅地实现。

int和Integer有什么区别？

典型回答

int 是我们常说的整形数字，是 Java 的 8 个原始数据类型（Primitive Types，boolean、byte 、short、char、int、float、double、long）之一。Java 语言虽然号称一切都是对象，但原始数据类型是例外。

Integer 是 int 对应的包装类，它有一个 int 类型的字段存储数据，并且提供了基本操作，比如数学运算、int 和字符串之间转换等。在 Java 5 中，引入了自动装箱和自动拆箱功能（boxing/unboxing），Java 可以根据上下文，自动进行转换，极大地简化了相关编程。

关于 Integer 的值缓存，这涉及 Java 5 中另一个改进。构建 Integer 对象的传统方式是直接调用构造器，直接 new 一个对象。但是根据实践，我们发现大部分数据操作都是集中在有限的、较小的数值范围，因而，在 Java 5 中新增了静态工厂方法 valueOf，在调用它的时候会利用一个缓存机制，带来了明显的性能改进。按照 Javadoc，这个值默认缓存是 -128 到 127 之间。

考点分析

这个问题涵盖了 Java 里的两个基础要素：原始数据类型、包装类。谈到这里，就可以非常自然地扩展到自动装箱、自动拆箱机制，进而考察封装类的一些设计和实践。坦白说，理解基本原理和用法已经足够日常工作需求了，但是要落实到具体场景，还是有很多问题需要仔细思考才能确定。

面试官可以结合其他方面，来考察面试者的掌握程度和思考逻辑，比如：

• Java 使用的不同阶段：编译阶段、运行时，自动装箱 / 自动拆箱是发生在什么阶段？
• 在前面提到使用静态工厂方法 valueOf 会使用到缓存机制，那么自动装箱的时候，缓存机制起作用吗？
• 为什么我们需要原始数据类型，Java 的对象似乎也很高效，应用中具体会产生哪些差异？
• 阅读过 Integer 源码吗？分析下类或某些方法的设计要点。

知识扩展

理解自动装箱、拆箱

自动装箱实际上算是一种语法糖。什么是语法糖？可以简单理解为 Java 平台为我们自动进行了一些转换，保证不同的写法在运行时等价，它们发生在编译阶段，也就是生成的字节码是一致的。

像前面提到的整数，javac 替我们自动把装箱转换为 Integer.valueOf()，把拆箱替换为 Integer.intValue()，这似乎这也顺道回答了另一个问题，既然调用的是 Integer.valueOf，自然能够得到缓存的好处啊。

如何程序化的验证上面的结论呢？

你可以写一段简单的程序包含下面两句代码，然后反编译一下。当然，这是一种从表现倒推的方法，大多数情况下，我们还是直接参考规范文档会更加可靠，毕竟软件承诺的是遵循规范，而不是保持当前行为。

Integer integer = 1;
int unboxing = integer ++;

反编译输出：

1: invokestatic  #2                  // Method
java/lang/Integer.valueOf:(I)Ljava/lang/Integer;
8: invokevirtual #3                  // Method
java/lang/Integer.intValue:()I

这种缓存机制并不是只有 Integer 才有，同样存在于其他的一些包装类，比如：

• Boolean，缓存了 true/false 对应实例，确切说，只会返回两个常量实例 Boolean.TRUE/FALSE。
• Short，同样是缓存了 -128 到 127 之间的数值。
• Byte，数值有限，所以全部都被缓存。
• Character，缓存范围’u0000’ 到 ‘u007F’。

自动装箱 / 自动拆箱似乎很酷，在编程实践中，有什么需要注意的吗？

原则上，建议避免无意中的装箱、拆箱行为，尤其是在性能敏感的场合，创建 10 万个 Java 对象和 10 万个整数的开销可不是一个数量级的，不管是内存使用还是处理速度，光是对象头的空间占用就已经是数量级的差距了。

我们其实可以把这个观点扩展开，使用原始数据类型、数组甚至本地代码实现等，在性能极度敏感的场景往往具有比较大的优势，用其替换掉包装类、动态数组（如 ArrayList）等可以作为性能优化的备选项。一些追求极致性能的产品或者类库，会极力避免创建过多对象。当然，在大多数产品代码里，并没有必要这么做，还是以开发效率优先。以我们经常会使用到的计数器实现为例，下面是一个常见的线程安全计数器实现。

class Counter {
    private final AtomicLong counter = new AtomicLong();  
    public void increase() {
        counter.incrementAndGet();
    }
}

如果利用原始数据类型，可以将其修改为

 class CompactCounter {
    private volatile long counter;
    private static final AtomicLongFieldUpdater<CompactCounter> updater = AtomicLongFieldUpdater.newUpdater(CompactCounter.class, "counter");
    public void increase() {
        updater.incrementAndGet(this);
    }
}

源码分析

考察是否阅读过、是否理解 JDK 源代码可能是部分面试官的关注点，这并不完全是一种苛刻要求，阅读并实践高质量代码也是程序员成长的必经之路，下面我来分析下 Integer 的源码。

整体看一下 Integer 的职责，

它主要包括各种基础的常量，比如最大值、最小值、位数等；

前面提到的各种静态工厂方法 valueOf()；

获取环境变量数值的方法；

各种转换方法，比如转换为不同进制的字符串，如 8 进制，或者反过来的解析方法等。

我们进一步来看一些有意思的地方。

首先，继续深挖缓存，Integer 的缓存范围虽然默认是 -128 到 127，但是在特别的应用场景，比如我们明确知道应用会频繁使用更大的数值，这时候应该怎么办呢？

缓存上限值实际是可以根据需要调整的，JVM 提供了参数设置：

-XX:AutoBoxCacheMax=N

这些实现，都体现在java.lang.Integer源码之中，并实现在 IntegerCache 的静态初始化块里。

private static class IntegerCache {
        static final int low = -128;
        static final int high;
        static final Integer cache[];
        static {
            // high value may be configured by property
            int h = 127;
            String integerCacheHighPropValue =                VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");
            ...
            // range [-128, 127] must be interned (JLS7 5.1.7)
            assert IntegerCache.high >= 127;
        }
        ...
  }

第二，我们在分析字符串的设计实现时，提到过字符串是不可变的，保证了基本的信息安全和并发编程中的线程安全。如果你去看包装类里存储数值的成员变量“value”，你会发现，不管是 Integer 还 Boolean 等，都被声明为“private final”，所以，它们同样是不可变类型！

这种设计是可以理解的，或者说是必须的选择。想象一下这个应用场景，比如 Integer 提供了 getInteger() 方法，用于方便地读取系统属性，我们可以用属性来设置服务器某个服务的端口，如果我可以轻易地把获取到的 Integer 对象改变为其他数值，这会带来产品可靠性方面的严重问题。

第三，Integer 等包装类，定义了类似 SIZE 或者 BYTES 这样的常量，这反映了什么样的设计考虑呢？如果你使用过其他语言，比如 C、C++，类似整数的位数，其实是不确定的，可能在不同的平台，比如 32 位或者 64 位平台，存在非常大的不同。那么，在 32 位 JDK 或者 64 位 JDK 里，数据位数会有不同吗？或者说，这个问题可以扩展为，我使用 32 位 JDK 开发编译的程序，运行在 64 位 JDK 上，需要做什么特别的移植工作吗？

其实，这种移植对于 Java 来说相对要简单些，因为原始数据类型是不存在差异的，这些明确定义在Java 语言规范里面，不管是 32 位还是 64 位环境，开发者无需担心数据的位数差异。

对于应用移植，虽然存在一些底层实现的差异，比如 64 位 HotSpot JVM 里的对象要比 32 位 HotSpot JVM 大（具体区别取决于不同 JVM 实现的选择），但是总体来说，并没有行为差异，应用移植还是可以做到宣称的“一次书写，到处执行”，应用开发者更多需要考虑的是容量、能力等方面的差异。

原始类型线程安全

前面提到了线程安全设计，你有没有想过，原始数据类型操作是不是线程安全的呢？

这里可能存在着不同层面的问题：

• 原始数据类型的变量，显然要使用并发相关手段，才能保证线程安全。如果有线程安全的计算需要，建议考虑使用类似 AtomicInteger、AtomicLong 这样的线程安全类。
• 特别的是，部分比较宽的数据类型，比如 float、double，甚至不能保证更新操作的原子性，可能出现程序读取到只更新了一半数据位的数值！

Java 原始数据类型和引用类型局限性

前面谈了非常多的技术细节，最后再从 Java 平台发展的角度来看看，原始数据类型、对象的局限性和演进。

对于 Java 应用开发者，设计复杂而灵活的类型系统似乎已经习以为常了。但是坦白说，毕竟这种类型系统的设计是源于很多年前的技术决定，现在已经逐渐暴露出了一些副作用，例如：

• 原始数据类型和 Java 泛型并不能配合使用

这是因为 Java 的泛型某种程度上可以算作伪泛型，它完全是一种编译期的技巧，Java 编译期会自动将类型转换为对应的特定类型，这就决定了使用泛型，必须保证相应类型可以转换为 Object。

• 无法高效地表达数据，也不便于表达复杂的数据结构，比如 vector 和 tuple

我们知道 Java 的对象都是引用类型，如果是一个原始数据类型数组，它在内存里是一段连续的内存，而对象数组则不然，数据存储的是引用，对象往往是分散地存储在堆的不同位置。这种设计虽然带来了极大灵活性，但是也导致了数据操作的低效，尤其是无法充分利用现代 CPU 缓存机制。

Java 为对象内建了各种多态、线程安全等方面的支持，但这不是所有场合的需求，尤其是数据处理重要性日益提高，更加高密度的值类型是非常现实的需求。

针对这些方面的增强，目前正在 OpenJDK 领域紧锣密鼓地进行开发，有兴趣的话你可以关注相关工程：http://openjdk.java.net/projects/valhalla/ 。

对比Vector、ArrayList、LinkedList有何区别？

典型回答

这三者都是实现集合框架中的 List，也就是所谓的有序集合，因此具体功能也比较近似，比如都提供按照位置进行定位、添加或者删除的操作，都提供迭代器以遍历其内容等。但因为具体的设计区别，在行为、性能、线程安全等方面，表现又有很大不同。

Vector 是 Java 早期提供的线程安全的动态数组，如果不需要线程安全，并不建议选择，毕竟同步是有额外开销的。Vector 内部是使用对象数组来保存数据，可以根据需要自动的增加容量，当数组已满时，会创建新的数组，并拷贝原有数组数据。

ArrayList 是应用更加广泛的动态数组实现，它本身不是线程安全的，所以性能要好很多。与 Vector 近似，ArrayList 也是可以根据需要调整容量，不过两者的调整逻辑有所区别，Vector 在扩容时会提高 1 倍，而 ArrayList 则是增加 50%。

LinkedList 顾名思义是 Java 提供的双向链表，所以它不需要像上面两种那样调整容量，它也不是线程安全的。

考点分析

容器类型适合的场景：

• Vector 和 ArrayList 作为动态数组，其内部元素以数组形式顺序存储的，所以非常适合随机访问的场合。除了尾部插入和删除元素，往往性能会相对较差，比如我们在中间位置插入一个元素，需要移动后续所有元素。
• 而 LinkedList 进行节点插入、删除却要高效得多，但是随机访问性能则要比动态数组慢。

所以，在应用开发中，如果事先可以估计到，应用操作是偏向于插入、删除，还是随机访问较多，就可以针对性的进行选择。这也是面试最常见的一个考察角度，给定一个场景，选择适合的数据结构，所以对于这种典型选择一定要掌握清楚。

考察 Java 集合框架，有很多方面需要掌握：

• Java 集合框架的设计结构，至少要有一个整体印象。
• Java 提供的主要容器（集合和 Map）类型，了解或掌握对应的数据结构、算法，思考具体技术选择。
• 将问题扩展到性能、并发等领域。
• 集合框架的演进与发展。

知识扩展

我们先一起来理解集合框架的整体设计，为了有个直观的印象，画了一个简要的类图。注意，为了避免混淆，我这里没有把 java.util.concurrent 下面的线程安全容器添加进来；也没有列出 Map 容器，虽然通常概念上我们也会把 Map 作为集合框架的一部分，但是它本身并不是真正的集合（Collection）。

我们可以看到 Java 的集合框架，Collection 接口是所有集合的根，然后扩展开提供了三大类集合，分别是：

• List，也就是我们前面介绍最多的有序集合，它提供了方便的访问、插入、删除等操作。
• Set，Set 是不允许重复元素的，这是和 List 最明显的区别，也就是不存在两个对象 equals 返回 true。我们在日常开发中有很多需要保证元素唯一性的场合。
• Queue/Deque，则是 Java 提供的标准队列结构的实现，除了集合的基本功能，它还支持类似先入先出（FIFO， First-in-First-Out）或者后入先出（LIFO，Last-In-First-Out）等特定行为。这里不包括 BlockingQueue，因为通常是并发编程场合，所以被放置在并发包里。

每种集合的通用逻辑，都被抽象到相应的抽象类之中，比如 AbstractList 就集中了各种 List 操作的通用部分。这些集合不是完全孤立的，比如，LinkedList 本身，既是 List，也是 Deque 哦。

如果阅读过更多源码，你会发现，其实，TreeSet 代码里实际默认是利用 TreeMap 实现的，Java 类库创建了一个 Dummy 对象“PRESENT”作为 value，然后所有插入的元素其实是以键的形式放入了 TreeMap 里面；同理，HashSet 其实也是以 HashMap 为基础实现的，原来他们只是 Map 类的马甲！

就像前面提到过的，我们需要对各种具体集合实现，至少了解基本特征和典型使用场景，以 Set 的几个实现为例：

• TreeSet 支持自然顺序访问，但是添加、删除、包含等操作要相对低效（log(n) 时间）。
• HashSet 则是利用哈希算法，理想情况下，如果哈希散列正常，可以提供常数时间的添加、删除、包含等操作，但是它不保证有序。
• LinkedHashSet，内部构建了一个记录插入顺序的双向链表，因此提供了按照插入顺序遍历的能力，与此同时，也保证了常数时间的添加、删除、包含等操作，这些操作性能略低于 HashSet，因为需要维护链表的开销。
• 在遍历元素时，HashSet 性能受自身容量影响，所以初始化时，除非有必要，不然不要将其背后的 HashMap 容量设置过大。而对于 LinkedHashSet，由于其内部链表提供的方便，遍历性能只和元素多少有关系。

这些集合类，都不是线程安全的。并不代表这些集合完全不能支持并发编程的场景，在 Collections 工具类中，提供了一系列的 synchronized 方法，比如

static <T> List<T> synchronizedList(List<T> list)

我们完全可以利用类似方法来实现基本的线程安全集合：

List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList());

它的实现，基本就是将每个基本方法，比如 get、set、add 之类，都通过 synchronizd 添加基本的同步支持，非常简单粗暴，但也非常实用。注意这些方法创建的线程安全集合，都符合迭代时 fail-fast 行为，当发生意外的并发修改时，尽早抛出 ConcurrentModificationException 异常，以避免不可预计的行为。

另外一个经常会被考察到的问题，就是理解 Java 提供的默认排序算法，具体是什么排序方式以及设计思路等。

这个问题本身就是有点陷阱的意味，因为需要区分是 Arrays.sort() 还是 Collections.sort() （底层是调用 Arrays.sort()）；什么数据类型；多大的数据集（太小的数据集，复杂排序是没必要的，Java 会直接进行二分插入排序）等。

• 对于原始数据类型，目前使用的是所谓双轴快速排序（Dual-Pivot QuickSort），是一种改进的快速排序算法，早期版本是相对传统的快速排序，你可以阅读源码。
• 而对于对象数据类型，目前则是使用TimSort，思想上也是一种归并和二分插入排序（binarySort）结合的优化排序算法。TimSort 并不是 Java 的独创，简单说它的思路是查找数据集中已经排好序的分区（这里叫 run），然后合并这些分区来达到排序的目的。

另外，Java 8 引入了并行排序算法（直接使用 parallelSort 方法），这是为了充分利用现代多核处理器的计算能力，底层实现基于 fork-join 框架，当处理的数据集比较小的时候，差距不明显，甚至还表现差一点；但是，当数据集增长到数万或百万以上时，提高就非常大了，具体还是取决于处理器和系统环境。

排序算法仍然在不断改进，最近双轴快速排序实现的作者提交了一个更进一步的改进，历时多年的研究，目前正在审核和验证阶段。根据作者的性能测试对比，相比于基于归并排序的实现，新改进可以提高随机数据排序速度提高 10%～20%，甚至在其他特征的数据集上也有几倍的提高，有兴趣的话你可以参考具体代码和介绍：
http://mail.openjdk.java.net/pipermail/core-libs-dev/2018-January/051000.html 。

在 Java 8 之中，Java 平台支持了 Lambda 和 Stream，相应的 Java 集合框架也进行了大范围的增强，以支持类似为集合创建相应 stream 或者 parallelStream 的方法实现，我们可以非常方便的实现函数式代码。

阅读 Java 源代码，你会发现，这些 API 的设计和实现比较独特，它们并不是实现在抽象类里面，而是以默认方法的形式实现在 Collection 这样的接口里！这是 Java 8 在语言层面的新特性，允许接口实现默认方法，理论上来说，我们原来实现在类似 Collections 这种工具类中的方法，大多可以转换到相应的接口上。

在 Java 9 中，Java 标准类库提供了一系列的静态工厂方法，比如，List.of()、Set.of()，大大简化了构建小的容器实例的代码量。根据业界实践经验，我们发现相当一部分集合实例都是容量非常有限的，而且在生命周期中并不会进行修改。但是，在原有的 Java 类库中，我们可能不得不写成：

ArrayList<String>  list = new ArrayList<>();
list.add("Hello");
list.add("World");

而利用新的容器静态工厂方法，一句代码就够了，并且保证了不可变性。

List<String> simpleList = List.of("Hello","world");

更进一步，通过各种 of 静态工厂方法创建的实例，还应用了一些我们所谓的最佳实践，比如，它是不可变的，符合我们对线程安全的需求；它因为不需要考虑扩容，所以空间上更加紧凑等。

如果我们去看 of 方法的源码，你还会发现一个特别有意思的地方：我们知道 Java 已经支持所谓的可变参数（varargs），但是官方类库还是提供了一系列特定参数长度的方法，看起来似乎非常不优雅，为什么呢？这其实是为了最优的性能，JVM 在处理变长参数的时候会有明显的额外开销，如果你需要实现性能敏感的 API，也可以进行参考。

对比Hashtable、HashMap、TreeMap有什么不同？

典型回答

Hashtable、HashMap、TreeMap 都是最常见的一些 Map 实现，是以键值对的形式存储和操作数据的容器类型。

Hashtable 是早期 Java 类库提供的一个哈希表实现，本身是同步的，不支持 null 键和值，由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。

HashMap 是应用更加广泛的哈希表实现，行为上大致上与 HashTable 一致，主要区别在于 HashMap 不是同步的，支持 null 键和值等。通常情况下，HashMap 进行 put 或者 get 操作，可以达到常数时间的性能，所以它是绝大部分利用键值对存取场景的首选，比如，实现一个用户 ID 和用户信息对应的运行时存储结构。

TreeMap 则是基于红黑树的一种提供顺序访问的 Map，和 HashMap 不同，它的 get、put、remove 之类操作都是 O（log(n)）的时间复杂度，具体顺序可以由指定的 Comparator 来决定，或者根据键的自然顺序来判断。

考点分析

上面的回答，只是对一些基本特征的简单总结，针对 Map 相关可以扩展的问题很多，从各种数据结构、典型应用场景，到程序设计实现的技术考量，尤其是在 Java 8 里，HashMap 本身发生了非常大的变化，这些都是经常考察的方面。

源码解读，主要专注于下面几个方面：

• 理解 Map 相关类似整体结构，尤其是有序数据结构的一些要点。
• 从源码去分析 HashMap 的设计和实现要点，理解容量、负载因子等，为什么需要这些参数，如何影响 Map 的性能，实践中如何取舍等。
• 理解树化改造的相关原理和改进原因。

除了典型的代码分析，还有一些有意思的并发相关问题也经常会被提到，如 HashMap 在并发环境可能出现无限循环占用 CPU、size 不准确等诡异的问题。

这是一种典型的使用错误，因为 HashMap 明确声明不是线程安全的数据结构，如果忽略这一点，简单用在多线程场景里，难免会出现问题。

理解导致这种错误的原因，也是深入理解并发程序运行的好办法。对于具体发生了什么，你可以参考这篇很久以前的分析，里面甚至提供了示意图。

知识扩展

Map 整体结构

首先，我们先对 Map 相关类型有个整体了解，Map 虽然通常被包括在 Java 集合框架里，但是其本身并不是狭义上的集合类型（Collection），具体你可以参考下面这个简单类图。

Hashtable 比较特别，作为类似 Vector、Stack 的早期集合相关类型，它是扩展了 Dictionary 类的，类结构上与 HashMap 之类明显不同。

HashMap 等其他 Map 实现则是都扩展了 AbstractMap，里面包含了通用方法抽象。不同 Map 的用途，从类图结构就能体现出来，设计目的已经体现在不同接口上。

大部分使用 Map 的场景，通常就是放入、访问或者删除，而对顺序没有特别要求，HashMap 在这种情况下基本是最好的选择。HashMap 的性能表现非常依赖于哈希码的有效性，请务必掌握 hashCode 和 equals 的一些基本约定，比如：

• equals 相等，hashCode 一定要相等。
• 重写了 hashCode 也要重写 equals。
• hashCode 需要保持一致性，状态改变返回的哈希值仍然要一致。
• equals 的对称、反射、传递等特性。

针对有序 Map 的分析内容比较有限，再补充一些，虽然 LinkedHashMap 和 TreeMap 都可以保证某种顺序，但二者还是非常不同的。

• LinkedHashMap 通常提供的是遍历顺序符合插入顺序，它的实现是通过为条目（键值对）维护一个双向链表。注意，通过特定构造函数，我们可以创建反映访问顺序的实例，所谓的 put、get、compute 等，都算作“访问”。

这种行为适用于一些特定应用场景，例如，我们构建一个空间占用敏感的资源池，希望可以自动将最不常被访问的对象释放掉，这就可以利用 LinkedHashMap 提供的机制来实现，参考下面的示例：

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;  
public class LinkedHashMapSample {
    public static void main(String[] args) {
        LinkedHashMap<String, String> accessOrderedMap = new LinkedHashMap<String, String>(16, 0.75F, true){
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) { // 实现自定义删除策略，否则行为就和普遍 Map 没有区别
                return size() > 3;
            }
        };
        accessOrderedMap.put("Project1", "Valhalla");
        accessOrderedMap.put("Project2", "Panama");
        accessOrderedMap.put("Project3", "Loom");
        accessOrderedMap.forEach( (k,v) -> {
            System.out.println(k +":" + v);
        });
        // 模拟访问
        accessOrderedMap.get("Project2");
        accessOrderedMap.get("Project2");
        accessOrderedMap.get("Project3");
        System.out.println("Iterate over should be not affected:");
        accessOrderedMap.forEach( (k,v) -> {
            System.out.println(k +":" + v);
        });
        // 触发删除
        accessOrderedMap.put("Project4", "Mission Control");
        System.out.println("Oldest entry should be removed:");
        accessOrderedMap.forEach( (k,v) -> {// 遍历顺序不变
            System.out.println(k +":" + v);
        });
    }
}
 

• 对于 TreeMap，它的整体顺序是由键的顺序关系决定的，通过 Comparator 或 Comparable（自然顺序）来决定。

构建一个具有优先级的调度系统的问题，其本质就是个典型的优先队列场景，Java 标准库提供了基于二叉堆实现的 PriorityQueue，它们都是依赖于同一种排序机制，当然也包括 TreeMap 的马甲 TreeSet。

类似 hashCode 和 equals 的约定，为了避免模棱两可的情况，自然顺序同样需要符合一个约定，就是 compareTo 的返回值需要和 equals 一致，否则就会出现模棱两可情况。

我们可以分析 TreeMap 的 put 方法实现：

public V put(K key, V value) {
    Entry<K,V> t = …
    cmp = k.compareTo(t.key);
    if (cmp < 0)
        t = t.left;
    else if (cmp > 0)
        t = t.right;
    else
        return t.setValue(value);
        // ...
   }

从代码里，你可以看出什么呢？ 当我不遵守约定时，两个不符合唯一性（equals）要求的对象被当作是同一个（因为，compareTo 返回 0），这会导致歧义的行为表现。

HashMap 源码分析

HashMap 设计与实现是个非常高频的面试题，所以会在这进行相对详细的源码解读，主要围绕：

• HashMap 内部实现基本点分析。
• 容量（capacity）和负载系数（load factor）。
• 树化 。

首先，我们来一起看看 HashMap 内部的结构，它可以看作是数组（Node<K,V>[] table）和链表结合组成的复合结构，数组被分为一个个桶（bucket），通过哈希值决定了键值对在这个数组的寻址；哈希值相同的键值对，则以链表形式存储，你可以参考下面的示意图。这里需要注意的是，如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD, 8），图中的链表就会被改造为树形结构。

从非拷贝构造函数的实现来看，这个表格（数组）似乎并没有在最初就初始化好，仅仅设置了一些初始值而已。

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor){  
    // ... 
    this.loadFactor = loadFactor;
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

所以，我们深刻怀疑，HashMap 也许是按照 lazy-load 原则，在首次使用时被初始化（拷贝构造函数除外，这里仅介绍最通用的场景）。既然如此，我们去看看 put 方法实现，似乎只有一个 putVal 的调用：

public V put(K key, V value) {
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

看来主要的密码似乎藏在 putVal 里面，到底有什么秘密呢？为了节省空间，我这里只截取了 putVal 比较关键的几部分。

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbent,
               boolean evit) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int , i;
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) = 0)
        n = (tab = resize()).length;
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == ull)
        tab[i] = newNode(hash, key, value, nll);
    else {
        // ...
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for first 
           treeifyBin(tab, hash);
        //  ... 
     }
}

从 putVal 方法最初的几行，我们就可以发现几个有意思的地方：

• 如果表格是 null，resize 方法会负责初始化它，这从 tab = resize() 可以看出。
• resize 方法兼顾两个职责，创建初始存储表格，或者在容量不满足需求的时候，进行扩容（resize）。
• 在放置新的键值对的过程中，如果发生下面条件，就会发生扩容。

if (++size > threshold)
    resize();

• 具体键值对在哈希表中的位置（数组 index）取决于下面的位运算：

i = (n - 1) & hash

仔细观察哈希值的源头，我们会发现，它并不是 key 本身的 hashCode，而是来自于 HashMap 内部的另外一个 hash 方法。注意，为什么这里需要将高位数据移位到低位进行异或运算呢？这是因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位，而 HashMap 里的哈希寻址是忽略容量以上的高位的，那么这种处理就可以有效避免类似情况下的哈希碰撞。

static final int hash(Object kye) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>>16;
}

• 前面提到的链表结构（这里叫 bin），会在达到一定门限值时，发生树化，稍后会分析为什么 HashMap 需要对 bin 进行处理。

  可以看到，putVal 方法本身逻辑非常集中，从初始化、扩容到树化，全部都和它有关，推荐你阅读源码的时候，可以参考上面的主要逻辑。

进一步分析一下身兼多职的 resize 方法，很多朋友都反馈经常被面试官追问它的源码设计。

final Node<K,V>[] resize() {
    // ...
    else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACIY &&
                oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPAITY)
        newThr = oldThr << 1; // double there
       // ... 
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    else {  
        // zero initial threshold signifies using defaultsfults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPAITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_ATOR* DEFAULT_INITIAL_CAPACITY；
    }
    if (newThr ==0) {
        float ft = (float)newCap * loadFator;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    threshold = neThr;
    Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newap];
    table = n；
    // 移动到新的数组结构 e 数组结构 
   }

依据 resize 源码，不考虑极端情况（容量理论最大极限由 MAXIMUM_CAPACITY 指定，数值为 1<<30，也就是 2 的 30 次方），我们可以归纳为：

• 门限值等于（负载因子）x（容量），如果构建 HashMap 的时候没有指定它们，那么就是依据相应的默认常量值。
• 门限通常是以倍数进行调整 （newThr = oldThr << 1），前面提到，根据 putVal 中的逻辑，当元素个数超过门限大小时，则调整 Map 大小。
• 扩容后，需要将老的数组中的元素重新放置到新的数组，这是扩容的一个主要开销来源。

容量、负载因子和树化

前面我们快速梳理了一下 HashMap 从创建到放入键值对的相关逻辑，现在思考一下，为什么我们需要在乎容量和负载因子呢？

这是因为容量和负载系数决定了可用的桶的数量，空桶太多会浪费空间，如果使用的太满则会严重影响操作的性能。极端情况下，假设只有一个桶，那么它就退化成了链表，完全不能提供所谓常数时间存的性能。

既然容量和负载因子这么重要，我们在实践中应该如何选择呢？

如果能够知道 HashMap 要存取的键值对数量，可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估，根据前面的代码分析，我们知道它需要符合计算条件：

 负载因子 * 容量 > 元素数量

所以，预先设置的容量需要满足，大于“预估元素数量 / 负载因子”，同时它是 2 的幂数，结论已经非常清晰了。

而对于负载因子，我建议：

• 如果没有特别需求，不要轻易进行更改，因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。
• 如果确实需要调整，建议不要设置超过 0.75 的数值，因为会显著增加冲突，降低 HashMap 的性能。
• 如果使用太小的负载因子，按照上面的公式，预设容量值也进行调整，否则可能会导致更加频繁的扩容，增加无谓的开销，本身访问性能也会受影响。

我们前面提到了树化改造，对应逻辑主要在 putVal 和 treeifyBin 中。

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 树化改造逻辑
    }
}

上面是精简过的 treeifyBin 示意，综合这两个方法，树化改造的逻辑就非常清晰了，可以理解为，当 bin 的数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 时：

• 如果容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，只会进行简单的扩容。
• 如果容量大于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ，则会进行树化改造。

那么，为什么 HashMap 要树化呢？

本质上这是个安全问题。因为在元素放置过程中，如果一个对象哈希冲突，都被放置到同一个桶里，则会形成一个链表，我们知道链表查询是线性的，会严重影响存取的性能。

而在现实世界，构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情，恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互，导致服务器端 CPU 大量占用，这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击，国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件。

如何保证集合是线程安全的? ConcurrentHashMap如何实现高效地线程安全？

典型回答

Java 提供了不同层面的线程安全支持。在传统集合框架内部，除了 Hashtable 等同步容器，还提供了所谓的同步包装器（Synchronized Wrapper），我们可以调用 Collections 工具类提供的包装方法，来获取一个同步的包装容器（如 Collections.synchronizedMap），但是它们都是利用非常粗粒度的同步方式，在高并发情况下，性能比较低下。

另外，更加普遍的选择是利用并发包提供的线程安全容器类，它提供了：

• 各种并发容器，比如 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList。
• 各种线程安全队列（Queue/Deque），如 ArrayBlockingQueue、SynchronousQueue。
• 各种有序容器的线程安全版本等。

具体保证线程安全的方式，包括有从简单的 synchronize 方式，到基于更加精细化的，比如基于分离锁实现的 ConcurrentHashMap 等并发实现等。具体选择要看开发的场景需求，总体来说，并发包内提供的容器通用场景，远优于早期的简单同步实现。

考点分析

谈到线程安全和并发，可以说是 Java 面试中必考的考点，我上面给出的回答是一个相对宽泛的总结，而且 ConcurrentHashMap 等并发容器实现也在不断演进，不能一概而论。

如果要深入思考并回答这个问题及其扩展方面，至少需要：

• 理解基本的线程安全工具。
• 理解传统集合框架并发编程中 Map 存在的问题，清楚简单同步方式的不足。
• 梳理并发包内，尤其是 ConcurrentHashMap 采取了哪些方法来提高并发表现。
• 最好能够掌握 ConcurrentHashMap 自身的演进，目前的很多分析资料还是基于其早期版本。

知识扩展

为什么需要 ConcurrentHashMap？

Hashtable 本身比较低效，因为它的实现基本就是将 put、get、size 等各种方法加上“synchronized”。简单来说，这就导致了所有并发操作都要竞争同一把锁，一个线程在进行同步操作时，其他线程只能等待，大大降低了并发操作的效率。

前面已经提过 HashMap 不是线程安全的，并发情况会导致类似 CPU 占用 100% 等一些问题，那么能不能利用 Collections 提供的同步包装器来解决问题呢？

看看下面的代码片段，我们发现同步包装器只是利用输入 Map 构造了另一个同步版本，所有操作虽然不再声明成为 synchronized 方法，但是还是利用了“this”作为互斥的 mutex，没有真正意义上的改进！

private static class SynchronizedMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Serializable {
    private final Map<K,V> m;     // Backing Map
    final Object      mutex;        // Object on which to synchronize
    // …
    public int size() {
        synchronized (mutex) {return m.size();}
    }
 // … 
}

所以，Hashtable 或者同步包装版本，都只是适合在非高度并发的场景下。

ConcurrentHashMap 分析

我们再来看看 ConcurrentHashMap 是如何设计实现的，为什么它能大大提高并发效率。

首先，我这里强调，ConcurrentHashMap 的设计实现其实一直在演化，比如在 Java 8 中就发生了非常大的变化（Java 7 其实也有不少更新），所以，这里将比较分析结构、实现机制等方面，对比不同版本的主要区别。

早期 ConcurrentHashMap，其实现是基于：

• 分离锁，也就是将内部进行分段（Segment），里面则是 HashEntry 的数组，和 HashMap 类似，哈希相同的条目也是以链表形式存放。
• HashEntry 内部使用 volatile 的 value 字段来保证可见性，也利用了不可变对象的机制以改进利用 Unsafe 提供的底层能力，比如 volatile access，去直接完成部分操作，以最优化性能，毕竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 优化过的。

你可以参考下面这个早期 ConcurrentHashMap 内部结构的示意图，其核心是利用分段设计，在进行并发操作的时候，只需要锁定相应段，这样就有效避免了类似 ·整体同步的问题，大大提高了性能。

在构造的时候，Segment 的数量由所谓的 concurrentcyLevel 决定，默认是 16，也可以在相应构造函数直接指定。注意，Java 需要它是 2 的幂数值，如果输入是类似 15 这种非幂值，会被自动调整到 16 之类 2 的幂数值。

具体情况，我们一起看看一些 Map 基本操作的源码，这是 JDK 7 比较新的 get 代码。针对具体的优化部分，为方便理解，我直接注释在代码段里，get 操作需要保证的是可见性，所以并没有什么同步逻辑。

public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key.hashCode());
       // 利用位操作替换普通数学运算
       long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        // 以 Segment 为单位，进行定位
        // 利用 Unsafe 直接进行 volatile access
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
            (tab = s.table) != null) {
           // 省略
          }
        return null;
    }

而对于 put 操作，首先是通过二次哈希避免哈希冲突，然后以 Unsafe 调用方式，直接获取相应的 Segment，然后进行线程安全的 put 操作：

 public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        // 二次哈希，以保证数据的分散性，避免哈希冲突
        int hash = hash(key.hashCode());
        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);
    }
 

其核心逻辑实现在下面的内部方法中：

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            // scanAndLockForPut 会去查找是否有 key 相同 Node
            // 无论如何，确保获取锁
            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;
                        // 更新已有 value...
                    }
                    else {
                        // 放置 HashEntry 到特定位置，如果超过阈值，进行 rehash
                        // ...
                    }
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

所以，从上面的源码清晰的看出，在进行并发写操作时：

• ConcurrentHashMap 会获取再入锁，以保证数据一致性，Segment 本身就是基于 ReentrantLock 的扩展实现，所以，在并发修改期间，相应 Segment 是被锁定的。
• 在最初阶段，进行重复性的扫描，以确定相应 key 值是否已经在数组里面，进而决定是更新还是放置操作，你可以在代码里看到相应的注释。重复扫描、检测冲突是 ConcurrentHashMap 的常见技巧。
• HashMap 可能发生的扩容问题，在 ConcurrentHashMap 中同样存在。不过有一个明显区别，就是它进行的不是整体的扩容，而是单独对 Segment 进行扩容，细节就不介绍了。

另外一个 Map 的 size 方法同样需要关注，它的实现涉及分离锁的一个副作用。

试想，如果不进行同步，简单的计算所有 Segment 的总值，可能会因为并发 put，导致结果不准确，但是直接锁定所有 Segment 进行计算，就会变得非常昂贵。其实，分离锁也限制了 Map 的初始化等操作。

所以，ConcurrentHashMap 的实现是通过重试机制（RETRIES_BEFORE_LOCK，指定重试次数 2），来试图获得可靠值。如果没有监控到发生变化（通过对比 Segment.modCount），就直接返回，否则获取锁进行操作。

下面我来对比一下，在 Java 8 和之后的版本中，ConcurrentHashMap 发生了哪些变化呢？

• 总体结构上，它的内部存储变得和 HashMap 结构非常相似，同样是大的桶（bucket）数组，然后内部也是一个个所谓的链表结构（bin），同步的粒度要更细致一些。
• 其内部仍然有 Segment 定义，但仅仅是为了保证序列化时的兼容性而已，不再有任何结构上的用处。
• 因为不再使用 Segment，初始化操作大大简化，修改为 lazy-load 形式，这样可以有效避免初始开销，解决了老版本很多人抱怨的这一点。
• 数据存储利用 volatile 来保证可见性。
• 使用 CAS 等操作，在特定场景进行无锁并发操作。
• 使用 Unsafe、LongAdder 之类底层手段，进行极端情况的优化。

先看看现在的数据存储内部实现，我们可以发现 Key 是 final 的，因为在生命周期中，一个条目的 Key 发生变化是不可能的；与此同时 val，则声明为 volatile，以保证可见性。

 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;
        volatile Node<K,V> next;
        // … 
    }

我这里就不再介绍 get 方法和构造函数了，相对比较简单，直接看并发的 put 是如何实现的。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh; K fk; V fv;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 利用 CAS 去进行无锁线程安全操作，如果 bin 是空的
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
                break; 
        }
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else if (onlyIfAbsent // 不加锁，进行检查
                 && fh == hash
                 && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk)))
                 && (fv = f.val) != null)
            return fv;
        else {
            V oldVal = null;
            synchronized (f) {
                   // 细粒度的同步修改操作... 
                }
            }
            // Bin 超过阈值，进行树化java
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

初始化操作实现在 initTable 里面，这是一个典型的 CAS 使用场景，利用 volatile 的 sizeCtl 作为互斥手段：如果发现竞争性的初始化，就 spin 在那里，等待条件恢复；否则利用 CAS 设置排他标志。如果成功则进行初始化；否则重试。

请参考下面代码：

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 如果发现冲突，进行 spin 等待
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); 
        // CAS 成功返回 true，则进入真正的初始化逻辑
        else if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}
 

当 bin 为空时，同样是没有必要锁定，也是以 CAS 操作去放置。

你有没有注意到，在同步逻辑上，它使用的是 synchronized，而不是通常建议的 ReentrantLock 之类，这是为什么呢？现代 JDK 中，synchronized 已经被不断优化，可以不再过分担心性能差异，另外，相比于 ReentrantLock，它可以减少内存消耗，这是个非常大的优势。

与此同时，更多细节实现通过使用 Unsafe 进行了优化，例如 tabAt 就是直接利用 getObjectAcquire，避免间接调用的开销。

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
    return (Node<K,V>)U.getObjectAcquire(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

再看看，现在是如何实现 size 操作的。阅读代码你会发现，真正的逻辑是在 sumCount 方法中， 那么 sumCount 做了什么呢？

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

我们发现，虽然思路仍然和以前类似，都是分而治之的进行计数，然后求和处理，但实现却基于一个奇怪的 CounterCell。 难道它的数值，就更加准确吗？数据一致性是怎么保证的？

static final class CounterCell {
    volatile long value;
    CounterCell(long x) { value = x; }
}

其实，对于 CounterCell 的操作，是基于 java.util.concurrent.atomic.LongAdder 进行的，是一种 JVM 利用空间换取更高效率的方法，利用了Striped64内部的复杂逻辑。这个东西非常小众，大多数情况下，建议还是使用 AtomicLong，足以满足绝大部分应用的性能需求。