集合框架—常用的map集合

1、Collections.synchronizedMap()

实现上在调用map所有方法时，都对整个map进行同步，而ConcurrentHashMap的实现却更加精细，它对map中的所有桶加了锁。所以，只要要有一个线程访问map，其他线程就无法进入map，而如果一个线程在访问ConcurrentHashMap某个桶时，其他线程，仍然可以对map执行某些操作。这样，ConcurrentHashMap在性能以及安全性方面，明显比Collections.synchronizedMap()更加有优势。同时，同步操作精确控制到桶，所以，即使在遍历map时，其他线程试图对map进行数据修改，也不会抛出ConcurrentModificationException。

ConcurrentHashMap从类的命名就能看出，它必然是个HashMap。Collections.synchronizedMap()可以接收任意Map实例作为封装。

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下面的例子显示java.util.Collections.synchronizedMap()方法的使用

package com.yiibai;

import java.util.*;

public class CollectionsDemo {

public static void main(String[] args) {

// create map

Map<String,String> map = new HashMap<String,String>();

// populate the map

map.put("1","TP");

map.put("2","IS");

map.put("3","BEST");

// create a synchronized map

Map<String,String> synmap = Collections.synchronizedMap(map);

System.out.println("Synchronized map is :"+synmap);

}

}

现在编译和运行上面的代码示例，将产生以下结果。

Synchronized map is :{3=BEST, 2=IS, 1=TP}

也不会抛出ConcurrentModificationException。

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2、ConcurrentHashMap

1：线程安全,

2：Iterator的迭代方式采用的是fail-safe的错误机制

ConcurrentHashMap在线程安全的基础上提供了更好的写并发能力，但同时降低了对读一致性的要求,ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，final，CAS等lock-free技术来减少锁竞争对于性能的影响.

3：而ConcurrentHashMap的实现却更加精细，它对map中的所有桶加了锁。

4：同时，同步操作精确控制到桶，所以，即使在遍历map时，其他线程试图对map进行数据修改，也不会抛出ConcurrentModificationException。

ConcurrentHashMap采用了分段锁的设计，只有在同一个分段内才存在竞态关系，不同的分段锁之间没有锁竞争。相比于对整个Map加锁的设计，分段锁大大的提高了高并发环境下的处理能力。但同时，由于不是对整个Map加锁，导致一些需要扫描整个Map的方法（如size(), containsValue()）需要使用特殊的实现，另外一些方法（如clear()）甚至放弃了对一致性的要求（ConcurrentHashMap是弱一致性的，

ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap（JDK7与JDK8中HashMap的实现）的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表；同时又是一个ReentrantLock（Segment继承了ReentrantLock）。

源代码：

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

并发度

并发度可以理解为程序运行时能够同时更新ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数，实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数，即Segment[]的数组长度。ConcurrentHashMap默认的并发度为16，但用户也可以在构造函数中设置并发度。当用户设置并发度时，ConcurrentHashMap会使用大于等于该值的最小2幂指数作为实际并发度（假如用户设置并发度为17，实际并发度则为32）。运行时通过将key的高n位（n = 32 – segmentShift）和并发度减1（segmentMask）做位与运算定位到所在的Segment。segmentShift与segmentMask都是在构造过程中根据concurrency level被相应的计算出来。

如果并发度设置的过小，会带来严重的锁竞争问题；如果并发度设置的过大，原本位于同一个Segment内的访问会扩散到不同的Segment中，CPU cache命中率会下降，从而引起程序性能下降。（文档的说法是根据你并发的线程数量决定，太多会导性能降低）

JDK8中的实现

ConcurrentHashMap在JDK8中进行了巨大改动，很需要通过源码来再次学习下Doug Lea的实现方法。

它摒弃了Segment（锁段）的概念，而是启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。它沿用了与它同时期的HashMap版本的思想，底层依然由"数组"+链表+红黑树的方式思想(JDK7与JDK8中HashMap的实现)，但是为了做到并发，又增加了很多辅助的类，例如TreeBin，Traverser等对象内部类。

重要的属性

首先来看几个重要的属性，与HashMap相同的就不再介绍了，这里重点解释一下sizeCtl这个属性。可以说它是ConcurrentHashMap中出镜率很高的一个属性，因为它是一个控制标识符，在不同的地方有不同用途，而且它的取值不同，也代表不同的含义。

• 负数代表正在进行初始化或扩容操作
• -1代表正在初始化
• -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
• 正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小，这一点类似于扩容阈值的概念。还后面可以看到，它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍，这与loadfactor是对应的。

总结

JDK6,7中的ConcurrentHashmap主要使用Segment来实现减小锁粒度，把HashMap分割成若干个Segment，在put的时候需要锁住Segment，get时候不加锁，使用volatile来保证可见性，当要统计全局时（比如size），首先会尝试多次计算modcount来确定，这几次尝试中，是否有其他线程进行了修改操作，如果没有，则直接返回size。如果有，则需要依次锁住所有的Segment来计算。

jdk7中ConcurrentHashmap中，当长度过长碰撞会很频繁，链表的增改删查操作都会消耗很长的时间，影响性能,所以jdk8 中完全重写了concurrentHashmap,代码量从原来的1000多行变成了 6000多 行，实现上也和原来的分段式存储有很大的区别。

主要设计上的变化有以下几点:

1. 不采用segment而采用node，锁住node来实现减小锁粒度。
2. 设计了MOVED状态 当resize的中过程中 线程2还在put数据，线程2会帮助resize。
3. 使用3个CAS操作来确保node的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。
4. sizeCtl的不同值来代表不同含义，起到了控制的作用。

至于为什么JDK8中使用synchronized而不是ReentrantLock，我猜是因为JDK8中对synchronized有了足够的优化吧。

3、LinkedHashMap

是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的.也可以在构造时用带参数，按照应用次数排序。在遍历的时候会比HashMap慢，不过有种情况例外，当HashMap容量很大，实际数据较少时，遍历起来可能会比 LinkedHashMap慢，因为LinkedHashMap的遍历速度只和实际数据有关，和容量无关，而HashMap的遍历速度和他的容量有关。

Map<Integer,String> map = new LinkedHashMap<Integer,String>();

map.put(6, "apple");

map.put(3, "banana");

map.put(2,"pear");

for (Iterator it =  map.keySet().iterator();it.hasNext();)

{

Object key = it.next();

System.out.println( key+"="+ map.get(key));

}

运行结果如下:

*************************LinkedHashMap*************

6=apple

3=banana

2=pear

4、TreeMap

1：TreeMap 类不仅实现了 Map 接口，还实现了 Map 接口的子接口 java.util.SortedMap。

2：TreeMap 类中不允许键对象为 null 或是基本数据类型，这是因为 TreeMap 中的对象必须是可排序的（即对象需要实现 java.lang.Comparable 接口）

3：在创建 TreeMap 对象时，如果使用参数为空的构造方法，则根据 Map 对象的 key 进行排序；如果使用参数为 Comparator 的构造方法，则根据 Comparator 进行排序。

4：在添加、删除和定位映射关系上，TreeMap类要比HashMap类的性能差一些，

5：在需要排序时，利用现有的 HashMap，创建一个 TreeMap 类型的实例

Java代码  

1. import java.util.Collections;  
2. import java.util.HashMap;  
3. import java.util.Iterator;  
4. import java.util.Map;  
5. import java.util.TreeMap;  
6. public class TestCollection {  
7. public static void main(String[] args) {
8. System.out.println("开始：");
9. Person person1 = new Person("马先生", 220181);
10. Person person2 = new Person("李先生", 220193);
11. Person person3 = new Person("王小姐", 220186);
12. Map<Number, Person> map = new HashMap<Number, Person>();
13. map.put(person1.getId_card(), person1);
14. map.put(person2.getId_card(), person2);
15. map.put(person3.getId_card(), person3);
16. // HashMap
17. System.out.println("HashMap，无序：");
18. for (Iterator<Number> it = map.keySet().iterator(); it.hasNext();) {
19. Person person = map.get(it.next());
20. System.out.println(person.getId_card() + " " + person.getName());
21. }
22. // TreeMap
23. System.out.println("TreeMap，升序：");
24. //创建 TreeMap 时，如果使用参数为空的构造方法，则根据 Map 对象的 key 进行排序
25. TreeMap<Number, Person> treeMap = new TreeMap<Number, Person>();
26. //将指定映射中的所有映射关系复制到此映射中。
27. treeMap.putAll(map);           for (Iterator<Number> it = treeMap.keySet().iterator(); it.hasNext();) {
28. Person person = treeMap.get(it.next());
29. System.out.println(person.getId_card() + " " + person.getName());
30. }
31. System.out.println("TreeMap，降序：");
32. //Collections.reverseOrder()返回一个比较器，它强行逆转指定比较器顺序
33. //如果使用参数为 Comparator 的构造方法，则根据 Comparator 进行排序。
34. TreeMap<Number, Person> treeMap2 =
35. new TreeMap<Number, Person>(Collections.reverseOrder());
36. treeMap2.putAll(map);
37. for (Iterator it = treeMap2.keySet().iterator(); it.hasNext();) {
38. Person person = (Person) treeMap2.get(it.next());
39. System.out.println(person.getId_card() + " " + person.getName());
40. }
41. System.out.println("结束！");
42. }
43. }