CS-Notes/notes/Java 容器.md
2018-07-12 15:15:06 +08:00

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* [一、概览](#一概览)
* [Collection](#collection)
* [Map](#map)
* [二、容器中的设计模式](#二容器中的设计模式)
* [迭代器模式](#迭代器模式)
* [适配器模式](#适配器模式)
* [三、源码分析](#三源码分析)
* [ArrayList](#arraylist)
* [Vector](#vector)
* [LinkedList](#linkedlist)
* [HashMap](#hashmap)
* [ConcurrentHashMap](#concurrenthashmap)
* [参考资料](#参考资料)
<!-- GFM-TOC -->
# 一、概览
容器主要包括 Collection 和 Map 两种Collection 又包含了 List、Set 以及 Queue。
## Collection
<div align="center"> <img src="../pics//java-collections.png"/> </div><br>
### 1. Set
- HashSet基于哈希实现支持快速查找但不支持有序性操作例如根据一个范围查找元素的操作。并且失去了元素的插入顺序信息也就是说使用 Iterator 遍历 HashSet 得到的结果是不确定的;
- TreeSet基于红黑树实现支持有序性操作但是查找效率不如 HashSetHashSet 查找时间复杂度为 O(1)TreeSet 则为 O(logN)
- LinkedHashSet具有 HashSet 的查找效率,且内部使用链表维护元素的插入顺序。
### 2. List
- ArrayList基于动态数组实现支持随机访问
- Vector和 ArrayList 类似,但它是线程安全的;
- LinkedList基于双向链表实现只能顺序访问但是可以快速地在链表中间插入和删除元素。不仅如此LinkedList 还可以用作栈、队列和双向队列。
### 3. Queue
- LinkedList可以用它来支持双向队列
- PriorityQueue基于堆结构实现可以用它来实现优先队列。
## Map
<div align="center"> <img src="../pics//java-collections1.png"/> </div><br>
- HashMap基于哈希实现
- HashTable和 HashMap 类似,但它是线程安全的,这意味着同一时刻多个线程可以同时写入 HashTable 并且不会导致数据不一致。它是遗留类,不应该去使用它。现在可以使用 ConcurrentHashMap 来支持线程安全,并且 ConcurrentHashMap 的效率会更高,因为 ConcurrentHashMap 引入了分段锁。
- LinkedHashMap使用链表来维护元素的顺序顺序为插入顺序或者最近最少使用LRU顺序。
- TreeMap基于红黑树实现。
# 二、容器中的设计模式
## 迭代器模式
<div align="center"> <img src="../pics//Iterator-1.jpg"/> </div><br>
Collection 实现了 Iterable 接口,其中的 iterator() 方法能够产生一个 Iterator 对象,通过这个对象就可以迭代遍历 Collection 中的元素。
从 JDK 1.5 之后可以使用 foreach 方法来遍历实现了 Iterable 接口的聚合对象。
```java
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("a");
list.add("b");
for (String item : list) {
System.out.println(item);
}
```
## 适配器模式
java.util.Arrays#asList() 可以把数组类型转换为 List 类型。
```java
@SafeVarargs
public static <T> List<T> asList(T... a)
```
如果要将数组类型转换为 List 类型,应该注意的是 asList() 的参数为泛型的变长参数,因此不能使用基本类型数组作为参数,只能使用相应的包装类型数组。
```java
Integer[] arr = {1, 2, 3};
List list = Arrays.asList(arr);
```
也可以使用以下方式生成 List。
```java
List list = Arrays.asList(1,2,3);
```
# 三、源码分析
如果没有特别说明,以下源码分析基于 JDK 1.8。
在 IDEA 中 double shift 调出 Search EveryWhere查找源码文件找到之后就可以阅读源码。
## ArrayList
### 1. 概览
实现了 RandomAccess 接口,因此支持随机访问,这是理所当然的,因为 ArrayList 是基于数组实现的。
```java
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable
```
数组的默认大小为 10。
```java
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
```
### 2. 序列化
基于数组实现,保存元素的数组使用 transient 修饰该关键字声明数组默认不会被序列化。ArrayList 具有动态扩容特性因此保存元素的数组不一定都会被使用那么就没必要全部进行序列化。ArrayList 重写了 writeObject() 和 readObject() 来控制只序列化数组中有元素填充那部分内容。
```java
transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access
```
### 3. 扩容
添加元素时使用 ensureCapacityInternal() 方法来保证容量足够,如果不够时,需要使用 grow() 方法进行扩容,新容量的大小为 `oldCapacity + (oldCapacity >> 1)`,也就是旧容量的 1.5 倍。
扩容操作需要调用 `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 对象时就指定大概的容量大小,减少扩容操作的次数。
```java
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}
private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
}
ensureExplicitCapacity(minCapacity);
}
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
modCount++;
// overflow-conscious code
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length;
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// minCapacity is usually close to size, so this is a win:
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}
```
### 4. 删除元素
需要调用 System.arraycopy() 将 index+1 后面的元素都复制到 index 位置上。
```java
public E remove(int index) {
rangeCheck(index);
modCount++;
E oldValue = elementData(index);
int numMoved = size - index - 1;
if (numMoved > 0)
System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved);
elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
return oldValue;
}
```
### 5. Fail-Fast
modCount 用来记录 ArrayList 结构发生变化的次数。结构发生变化是指添加或者删除至少一个元素的所有操作,或者是调整内部数组的大小,仅仅只是设置元素的值不算结构发生变化。
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。
```java
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
throws java.io.IOException{
// Write out element count, and any hidden stuff
int expectedModCount = modCount;
s.defaultWriteObject();
// Write out size as capacity for behavioural compatibility with clone()
s.writeInt(size);
// Write out all elements in the proper order.
for (int i=0; i<size; i++) {
s.writeObject(elementData[i]);
}
if (modCount != expectedModCount) {
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
```
## Vector
### 1. 同步
它的实现与 ArrayList 类似,但是使用了 synchronized 进行同步。
```java
public synchronized boolean add(E e) {
modCount++;
ensureCapacityHelper(elementCount + 1);
elementData[elementCount++] = e;
return true;
}
public synchronized E get(int index) {
if (index >= elementCount)
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index);
return elementData(index);
}
```
### 2. ArrayList 与 Vector
- Vector 是同步的,因此开销就比 ArrayList 要大,访问速度更慢。最好使用 ArrayList 而不是 Vector因为同步操作完全可以由程序员自己来控制
- Vector 每次扩容请求其大小的 2 倍空间,而 ArrayList 是 1.5 倍。
### 3. Vector 替代方案
为了获得线程安全的 ArrayList可以使用 `Collections.synchronizedList();` 得到一个线程安全的 ArrayList。
```java
List<String> list = new ArrayList<>();
List<String> synList = Collections.synchronizedList(list);
```
也可以使用 concurrent 并发包下的 CopyOnWriteArrayList 类。
```java
List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
```
扩展
CopyOnWriteArrayList是一种CopyOnWrite容器从以下源码看出添加元素是在复制的新数组上进行的然后将原数组的引用指向新数组读取元素是从原数组读取。这样可以进行并发的且不需加锁的读取读取效率高适用于读操作远大于写操作的场景中。
```java
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
newElements[len] = e;
setArray(newElements);
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
final void setArray(Object[] a) {
array = a;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {
return (E) a[index];
}
```
## LinkedList
### 1. 概览
基于双向链表实现,内部使用 Node 来存储链表节点信息。
```java
private static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node<E> prev;
}
```
每个链表存储了 Head 和 Tail 指针:
```java
transient Node<E> first;
transient Node<E> last;
```
<div align="center"> <img src="../pics//5158bc2f-83a6-4351-817e-c9b07f955d76.png"/> </div><br>
### 2. ArrayList 与 LinkedList
- ArrayList 基于动态数组实现LinkedList 基于双向链表实现;
- ArrayList 支持随机访问LinkedList 不支持;
- LinkedList 在任意位置添加删除元素更快。
## HashMap
为了便于理解,以下源码分析以 JDK 1.7 为主。
### 1. 存储结构
内部包含了一个 Entry 类型的数组 table。
```java
transient Entry[] table;
```
其中Entry 就是存储数据的键值对,它包含了四个字段。从 next 字段我们可以看出 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,链表中存放哈希值相同的 Entry。也就是说HashMap 使用拉链法来解决冲突。
<div align="center"> <img src="../pics//8fe838e3-ef77-4f63-bf45-417b6bc5c6bb.png" width="600"/> </div><br>
```java
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
/**
* This method is invoked whenever the value in an entry is
* overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already
* in the HashMap.
*/
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
}
/**
* This method is invoked whenever the entry is
* removed from the table.
*/
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
}
}
```
### 2. 拉链法的工作原理
```java
HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("K1", "V1");
map.put("K2", "V2");
map.put("K3", "V3");
```
- 新建一个 HashMap默认大小为 16
- 插入 &lt;K1,V1> 键值对,先计算 K1 的 hashCode 为 115使用除留余数法得到所在的桶下标 115%16=3。
- 插入 &lt;K2,V2> 键值对,先计算 K2 的 hashCode 为 118使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6。
- 插入 &lt;K3,V3> 键值对,先计算 K3 的 hashCode 为 118使用除留余数法得到所在的桶下标 118%16=6插在 &lt;K2,V2> 前面。
应该注意到链表的插入是以头插法方式进行的,例如上面的 &lt;K3,V3> 不是插在 &lt;K2,V2> 后面,而是插入在链表头部。
查找需要分成两步进行:
- 计算键值对所在的桶;
- 在链表上顺序查找,时间复杂度显然和链表的长度成正比。
<div align="center"> <img src="../pics//49d6de7b-0d0d-425c-9e49-a1559dc23b10.png" width="600"/> </div><br>
### 3. put 操作
```java
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 键为 null 单独处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
// 确定桶下标
int i = indexFor(hash, table.length);
// 先找出是否已经存在键为 key 的键值对,如果存在的话就更新这个键值对的值为 value
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
// 插入新键值对
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
```
HashMap 允许插入键为 null 的键值对。因为无法调用 null 的 hashCode()也就无法确定该键值对的桶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。
```java
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}
```
使用链表的头插法,也就是新的键值对插在链表的头部,而不是链表的尾部。
```java
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 头插法,链表头部指向新的键值对
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
```
```java
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
```
### 4. 确定桶下标
很多操作都需要先确定一个键值对所在的桶下标。
```java
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
```
(一)计算 hash 值
```java
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// This function ensures that hashCodes that differ only by
// constant multiples at each bit position have a bounded
// number of collisions (approximately 8 at default load factor).
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}
```
```java
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
```
(二)取模
令 x = 1<<4 x 2 4 次方它具有以下性质
```
x : 00010000
x-1 : 00001111
```
令一个数 y x-1 做与运算可以去除 y 位级表示的第 4 位以上数
```
y : 10110010
x-1 : 00001111
y&(x-1) : 00000010
```
这个性质和 y x 取模效果是一样的
```
x : 00010000
y : 10110010
y%x : 00000010
```
我们知道位运算的代价比求模运算小的多因此在进行这种计算时用位运算的话能带来更高的性能
确定桶下标的最后一步是将 key hash 值对桶个数取模hash%capacity如果能保证 capacity 2 n 次方那么就可以将这个操作转换为位运算
```java
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}
```
### 5. 扩容-基本原理
HashMap table 长度为 M需要存储的键值对数量为 N如果哈希函数满足均匀性的要求那么每条链表的长度大约为 N/M因此平均查找次数的复杂度为 O(N/M)。
为了让查找的成本降低应该尽可能使得 N/M 尽可能小因此需要保证 M 尽可能大也就是说 table 要尽可能大HashMap 采用动态扩容来根据当前的 N 值来调整 M 使得空间效率和时间效率都能得到保证
和扩容相关的参数主要有capacitysizethreshold load_factor
| 参数 | 含义 |
| :--: | :-- |
| capacity | table 的容量大小默认为 16需要注意的是 capacity 必须保证为 2 n 次方。|
| size | table 的实际使用量 |
| threshold | size 的临界值size 必须小于 threshold如果大于等于就必须进行扩容操作 |
| load_factor | 装载因子table 能够使用的比例threshold = capacity * load_factor。|
```java
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
transient Entry[] table;
transient int size;
int threshold;
final float loadFactor;
transient int modCount;
```
从下面的添加元素代码中可以看出当需要扩容时 capacity 为原来的两倍
```java
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
```
扩容使用 resize() 实现需要注意的是扩容操作同样需要把旧 table 的所有键值对重新插入新的 table 因此这一步是很费时的
```java
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
void transfer(Entry[] newTable) {
Entry[] src = table;
int newCapacity = newTable.length;
for (int j = 0; j < src.length; j++) {
Entry<K,V> e = src[j];
if (e != null) {
src[j] = null;
do {
Entry<K,V> next = e.next;
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
} while (e != null);
}
}
}
```
### 6. 扩容-重新计算桶下标
在进行扩容时需要把键值对重新放到对应的桶上HashMap 使用了一个特殊的机制可以降低重新计算桶下标的操作
假设原数组长度 capacity 8扩容之后 new capacity 16
```html
capacity : 00010000
new capacity : 00100000
```
对于一个 Key它的哈希值如果在第 6 位上为 0那么取模得到的结果和之前一样如果为 1那么得到的结果为原来的结果 + 8
### 7. 扩容-计算数组容量
HashMap 构造函数允许用户传入的容量不是 2 n 次方因为它可以自动地将传入的容量转换为 2 n 次方
先考虑如何求一个数的掩码对于 10010000它的掩码为 11111111可以使用以下方法得到
```
mask |= mask >> 1 11011000
mask |= mask >> 2 11111100
mask |= mask >> 4 11111111
```
mask+1 是大于原始数字的最小的 2 n 次方
```
num 10010000
mask+1 100000000
```
以下是 HashMap 中计算数组容量的代码
```java
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
```
### 8. 链表转红黑树
JDK 1.8 开始一个桶存储的链表长度大于 8 时会将链表转换为红黑树
### 9. HashMap 与 HashTable
- HashTable 使用 synchronized 来进行同步
- HashMap 可以插入键为 null Entry
- HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器
- HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的
## ConcurrentHashMap
### 1. 存储结构
```java
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
```
ConcurrentHashMap HashMap 实现上类似最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁Segment每个分段锁维护着几个桶HashEntry多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶从而使其并发度更高并发度就是 Segment 的个数)。
Segment 继承自 ReentrantLock
```java
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
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;
}
```
```java
final Segment<K,V>[] segments;
```
默认的并发级别为 16也就是说默认创建 16 Segment
```java
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
```
<div align="center"> <img src="../pics//3fdfc89d-719e-4d93-b518-29fa612b3b18.png"/> </div><br>
### 2. size 操作
每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。
```java
/**
* The number of elements. Accessed only either within locks
* or among other volatile reads that maintain visibility.
*/
transient int count;
```
在执行 size 操作时,需要遍历所有 Segment 然后把 count 累计起来。
ConcurrentHashMap 在执行 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,那么可以认为这个结果是正确的。
尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义,该值为 2retries 初始值为 -1因此尝试次数为 3。
如果尝试的次数超过 3 次,就需要对每个 Segment 加锁。
```java
/**
* Number of unsynchronized retries in size and containsValue
* methods before resorting to locking. This is used to avoid
* unbounded retries if tables undergo continuous modification
* which would make it impossible to obtain an accurate result.
*/
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
public int size() {
// Try a few times to get accurate count. On failure due to
// continuous async changes in table, resort to locking.
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
int size;
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
long sum; // sum of modCounts
long last = 0L; // previous sum
int retries = -1; // first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
// 超过尝试次数,则对每个 Segment 加锁
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
// 连续两次得到的结果一致,则认为这个结果是正确的
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}
```
### 3. JDK 1.8 的改动
JDK 1.7 使用分段锁机制来实现并发更新操作,核心类为 Segment它继承自重入锁 ReentrantLock并发程度与 Segment 数量相等。
JDK 1.8 使用了 CAS 操作来支持更高的并发度,在 CAS 操作失败时使用内置锁 synchronized。
并且 JDK 1.8 的实现也在链表过长时会转换为红黑树。
# 参考资料
- Eckel B. Java 编程思想 [M]. 机械工业出版社, 2002.
- [Java Collection Framework](https://www.w3resource.com/java-tutorial/java-collections.php)
- [Iterator 模式](https://openhome.cc/Gossip/DesignPattern/IteratorPattern.htm)
- [Java 8 系列之重新认识 HashMap](https://tech.meituan.com/java-hashmap.html)
- [What is difference between HashMap and Hashtable in Java?](http://javarevisited.blogspot.hk/2010/10/difference-between-hashmap-and.html)
- [Java 集合之 HashMap](http://www.zhangchangle.com/2018/02/07/Java%E9%9B%86%E5%90%88%E4%B9%8BHashMap/)
- [The principle of ConcurrentHashMap analysis](http://www.programering.com/a/MDO3QDNwATM.html)
- [探索 ConcurrentHashMap 高并发性的实现机制](https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-concurrenthashmap/)
- [HashMap 相关面试题及其解答](https://www.jianshu.com/p/75adf47958a7)
- [Java 集合细节asList 的缺陷](http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-enhancement/java-thirtysix.html)
- [Java Collection Framework The LinkedList Class](http://javaconceptoftheday.com/java-collection-framework-linkedlist-class/)