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这是一个创建于 的文章,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

List

1. 为什么 arraylist 不安全?

我们查看源码发现 arraylist 的 CRUD 操作,并没有涉及到锁之类的东西。底层是数组,初始大小为 10。插入时会判断数组容量是否足够,不够的话会进行扩容。所谓扩容就是新建一个新的数组,然后将老的数据里面的元素复制到新的数组里面(所以增加较慢)。

2. CopyOnWriteArrayList 有什么特点?

它是 List 接口的一个实现类,在 java.util.concurrent(简称 JUC,后面我全部改成 juc,大家注意下)。

内部持有一个 ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); 对于增删改操作都是先加锁再释放锁,线程安全。并且锁只有一把,而读操作不需要获得锁,支持并发。

读写分离,写时复制出一个新的数组,完成插入、修改或者移除操作后将新数组赋值给 array。

3. CopyOnWriteArrayList 与 Vector 的选择?

Vector 是增删改查方法都加了 synchronized,保证同步,但是每个方法执行的时候都要去获得锁,性能就会大大下降,而 CopyOnWriteArrayList 只是在增删改上加锁,但是读不加锁,在读方面的性能就好于 Vector,CopyOnWriteArrayList 支持读多写少的并发情况。

Vector 和 CopyOnWriteArrayList 都是 List 接口的一个实现类。

4. CopyOnWriteArrayList 适用于什么情况?

我们看源码不难发现他每次增加一个元素都要进行一次拷贝,此时严重影响了增删改的性能,其中和 arraylist 差了好几百倍。

所以对于读多写少的操作 CopyOnWriteArrayList 更加适合,而且线程安全。

DriverManager 这个类就使用到了CopyOnWriteArrayList。

5. LinkedList 和 ArrayList 对比?

 LinkedList<Integer> lists = new LinkedList<>();
 
 lists.addFirst(1);
 lists.push(2);
 lists.addLast(3);
 lists.add(4);
 lists.addFirst(5);
 
 lists.forEach(System.out::println);
// 5 2 1 3 4

addFirst 和 addLast 方法很清楚。push 方法默认是 addFirst 实现。add 方法默认是 addLast 实现。所以总结一下就是 add 和 last,push 和 first。

其实我们要明白一下,链表相对于数组来说,链表的添加和删除速度很快,是顺序添加删除很快,因为一个 linkedList 会保存第一个节点和最后一个节点,时间复杂度为O(1),但是你要指定位置添加 add(int index, E element) ,那么此时他会先遍历,然后找到改位置的节点,将你的节点添加到他前面,此时时间复杂度最大值为 O(n)。

数组呢?我们知道 ArrayList 底层实现就是数组,数组优点就是由于内存地址是顺序的,属于一块整的,此时遍历起来很快,添加删除的话,他会复制数组,当数组长度特别大时所消耗的时间会很长。这是一张图,大家可以看一下:

6. Arrays.asList() 方法返回的数组是不可变得吗?


List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
integers.set(2, 5); // 这个操作可以
//integers.add(6);  这个会抛出异常
integers.forEach(System.out::println); // 1 2 5 4 5

1. 很显然我们是可以修改 list集合的 可以使用set方法
2. 但是当我们尝试去使用add() 方法时,会抛出 java.lang.UnsupportedOperationException 的异常,
不支持操作的异常
3.当我们使用 java9+时  可以使用 List.of()方法 ,他就是彻彻底底的不可修改的

7. 怎么将一个不安全数组换成安全数组?

1. 使用 Collections这个工具类
List<Integer> integers1 = Collections.synchronizedList(integers);

2. java5+ 变成 CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList<Integer> integers2 = (CopyOnWriteArrayList<Integer>) integers;

3. java9+ ,使用 List.of() 变成只读对象

8. Collections 工具类?

 1. 创建一个安全的空集合,防止NullPointerException异常
 List<String> list = Collections.<String>emptyList();
 
 2. 拷贝集合
 Collections.addAll(list, 2,3, 4, 5, 6);
 
 3. 构建一个安全的集合
 List<Integer> safeList = Collections.synchronizedList(list);
 
 4. 二分查找
 Collections.binarySearch(list, 2);

 5.翻转数组
 Collections.reverse(list);

Set

1. HashSet、TreeSet 和 LinkedHashSet 三种类型什么时候使用它们?

如你的需求是要一个能快速访问的 Set,那么就要用 HashSet,HashSet 底层是 HashMap 实现的,其中的元素没有按顺序排列。

如果你要一个可排序 Set,那么你应该用 TreeSet,TreeSet 的底层实现是 TreeMap。

如果你要记录下插入时的顺序时,你应该使用 LinedHashSet。

Set 集合中不能包含重复的元素,每个元素必须是唯一的,你只要将元素加入 set 中,重复的元素会自动移除。所以可以去重,很多情况下都需要使用(但是去重方式不同)。

LinkedHashSet 正好介于 HashSet 和 TreeSet 之间,它也是一个基于 HashMap 和双向链表的集合,但它同时维护了一个双链表来记录插入的顺序,基本方法的复杂度为 O(1)。

三者都是线程不安全的,需要使用 Collections.synchronizedSet(new HashSet(…));。

2. HashSet 和 LinkedHashSet 判定元素重复的原则是相同的?

会先去执行 hashCode() 方法,判断是否重复。如果 hashCode() 返回值相同,就会去判断 equals 方法。如果 equals() 方法还是相同,那么就认为重复。

3. TreeSet 判断元素重复原则?

TreeSet 的元素必须是实现了 java.lang.Comparable<T> 接口,所以他是根据此个接口的方法 compareTo 方法进行判断重复的,当返回值一样的时认定重复。

4. 怎么实现一个线程安全的 hashset?

我们看源码会发现他里面有一个 HashMap(用 transient 关键字标记的成员变量不参与序列化过程,因为 HashMap 已经实现 Serializable)。

5. CopyOnWriteArraySet 的实现?

1 public CopyOnWriteArraySet() {
2     al = new CopyOnWriteArrayList<E>();
3 }

很显然翻源码我们发现他实现了 CopyOnWriteArrayList()。

Map

1. Hashtable 特点?

Hashtable 和 ConcurrentHashMap 以及 ConcurrentSkipListMap 以及 TreeMap 不允许 key 和 value 值为空,但是 HashMap 可以 key 和 value 值都可以为空。

Hashtable 的方法都加了 Synchronized 关键字修饰,所以线程安全。

它是数组+链表的实现。

2. ConcurrentHashMap 问题?

取消 segments 字段,直接采用 transient volatile HashEntry<K,V>[] table 保存数据。

采用 table 数组元素作为锁,从而实现了对每一行数据进行加锁,进一步减少并发冲突的概率。

把 Table 数组+单向链表的数据结构变成为 Table 数组 + 单向链表 + 红黑树的结构。

当链表长度超过 8 以后,单向链表变成了红黑数;在哈希表扩容时,如果发现链表长度小于 6,则会由红黑树重新退化为链表。

对于其他详细我不吹,看懂的么几个,他比 HashMap 还要难。

对于线程安全环境下介意使用 ConcurrentHashMap 而不去使用 Hashtable。

3. 为什么不去使用 Hashtable 而去使用 ConcurrentHashMap?

HashTable 容器使用 synchronized 来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下 HashTable 的效率非常低下。因为当一个线程访问 HashTable 的同步方法时,其他线程访问 HashTable 的同步方法时,可能会进入阻塞或轮询状态。如线程 1 使用 put 进行添加元素,线程 2 不但不能使用 put 方法添加元素,并且也不能使用 get 方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。

4. ConcurrentSkipListMap 与 TreeMap 的选择?

ConcurrentSkipListMap 提供了一种线程安全的并发访问的排序映射表。内部是 SkipList(跳表)结构实现,利用底层的插入、删除的 CAS 原子性操作,通过死循环不断获取最新的结点指针来保证不会出现竞态条件。在理论上能够在 O(log(n)) 时间内完成查找、插入、删除操作。调用 ConcurrentSkipListMap 的 size 时,由于多个线程可以同时对映射表进行操作,所以映射表需要遍历整个链表才能返回元素个数,这个操作是个 O(log(n)) 的操作。

在 JDK1.8 中,ConcurrentHashMap 的性能和存储空间要优于 ConcurrentSkipListMap,但是 ConcurrentSkipListMap 有一个功能:它会按照键的自然顺序进行排序。

故需要对键值排序,则我们可以使用 TreeMap,在并发场景下可以使用 ConcurrentSkipListMap。

所以我们并不会去纠结 ConcurrentSkipListMap 和 ConcurrentHashMap 两者的选择。

5. LinkedHashMap 的使用?

主要是为了解决读取的有序性。基于 HashMap 实现的。

Queue

1. 队列是什么?

我们都知道队列 (Queue) 是一种先进先出 (FIFO) 的数据结构,Java 中定义了 java.util.Queue 接口用来表示队列。Java 中的 Queue 与 List、Set 属于同一个级别接口,它们都是实现了 Collection 接口。

注意:HashMap 没有实现 Collection 接口。

2. Deque 是什么?

它是一个双端队列。我们用到的 linkedlist 就是实现了 deque 的接口。支持在两端插入和移除元素。

3. 常见的几种队列实现?

LinkedList 是链表结构,队列呢也是一个列表结构,继承关系上 LinkedList 实现了 Queue,所以对于 Queue 来说,添加是 offer(obj),删除是 poll(),获取队头(不删除)是 peek() 。

 1public static void main(String[] args) {
 2    Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
 3
 4    queue.offer(1);
 5    queue.offer(2);
 6    queue.offer(3);
 7
 8    System.out.println(queue.poll());
 9    System.out.println(queue.poll());
10    System.out.println(queue.poll());
11}
12// 1, 2 , 3 

PriorityQueue 维护了一个有序列表,插入或者移除对象会进行 Heapfy 操作,默认情况下可以称之为小顶堆。当然,我们也可以给它指定一个实现了 java.util.Comparator 接口的排序类来指定元素排列的顺序。PriorityQueue 是一个无界队列,当你设置初始化大小还是不设置都不影响他继续添加元素。

ConcurrentLinkedQueue 是基于链接节点的并且线程安全的队列。因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们,所以只要不需要知道队列的大小 ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢,需要遍历队列。

4. ArrayBlockingQueue 与 LinkedBlockingQueue 的区别,哪个性能好呢?

ArrayBlockingQueue 是有界队列。LinkedBlockingQueue 看构造方法区分,默认构造方法最大值是 2^31-1。但是当 take 和 put 操作时,ArrayBlockingQueue 速度要快于 LinkedBlockingQueue。

ArrayBlockingQueue 中的锁是没有分离的,即生产和消费用的是同一个锁。LinkedBlockingQueue 中的锁是分离的,即生产用的是 putLock,消费是 takeLock;ArrayBlockingQueue 基于数组,在生产和消费的时候,是直接将枚举对象插入或移除的,不会产生或销毁任何额外的对象实例;LinkedBlockingQueue 基于链表,在生产和消费的时候,需要把枚举对象转换为 Node 进行插入或移除,会生成一个额外的 Node 对象,这在长时间内需要高效并发地处理大批量数据的系统中,其对于 GC 的影响还是存在一定的区别。

LinkedBlockingQueue 的消耗是 ArrayBlockingQueue 消耗的 10 倍左右,即 LinkedBlockingQueue 消耗在 1500 毫秒左右,而 ArrayBlockingQueue 只需 150 毫秒左右。

按照实现原理来分析,ArrayBlockingQueue 完全可以采用分离锁,从而实现生产者和消费者操作的完全并行运行。Doug Lea 之所以没这样去做,也许是因为 ArrayBlockingQueue 的数据写入和获取操作已经足够轻巧,以至于引入独立的锁机制,除了给代码带来额外的复杂性外,其在性能上完全占不到任何便宜。

在使用 LinkedBlockingQueue 时,若用默认大小且当生产速度大于消费速度时候,有可能会内存溢出。

在使用 ArrayBlockingQueue 和 LinkedBlockingQueue 分别对 1000000 个简单字符做入队操作时,我们测试的是 ArrayBlockingQueue 会比 LinkedBlockingQueue 性能好 , 好差不多 50% 起步。

5. BlockingQueue 的问题以及 ConcurrentLinkedQueue 的问题?

BlockingQueue 可以是限定容量的。

BlockingQueue 实现主要用于生产者-使用者队列,但它另外还支持 collection 接口。

BlockingQueue 实现是线程安全的。

BlockingQueue 是阻塞队列(看你使用的方法),ConcurrentLinkedQueue 是非阻塞队列。

LinkedBlockingQueue 是一个线程安全的阻塞队列,基于链表实现,一般用于生产者与消费者模型的开发中。采用锁机制来实现多线程同步,提供了一个构造方法用来指定队列的大小,如果不指定大小,队列采用默认大小(Integer.MAX_VALUE,即整型最大值)。

ConcurrentLinkedQueue 是一个线程安全的非阻塞队列,基于链表实现。java 并没有提供构造方法来指定队列的大小,因此它是无界的。为了提高并发量,它通过使用更细的锁机制,使得在多线程环境中只对部分数据进行锁定,从而提高运行效率。他并没有阻塞方法,take 和 put 方法,注意这一点。

6. 简要概述 BlockingQueue 常用的七个实现类?

ArrayBlockingQueue 构造函数必须传入指定大小,所以他是一个有界队列。

LinkedBlockingQueue 分为两种情况,第一种构造函数指定大小,他是一个有界队列,第二种情况不指定大小他可以称之为无界队列,队列最大值为 Integer.MAX_VALUE。

PriorityBlockingQueue(还有一个双向的 LinkedBlockingDeque)他是一个无界队列,不管你使用什么构造函数。一个内部由优先级堆支持的、基于时间的调度队列。队列中存放 Delayed 元素,只有在延迟期满后才能从队列中提取元素。当一个元素的 getDelay() 方法返回值小于等于 0 时才能从队列中 poll 中元素,否则 poll() 方法会返回 null。

SynchronousQueue 这个队列类似于 Golang的channel,也就是 chan,跟无缓冲区的 chan 很相似。比如 take 和 put 操作就跟 chan 一模一样。但是区别在于他的 poll 和 offer 操作可以设置等待时间。

DelayQueue 延迟队列提供了在指定时间才能获取队列元素的功能,队列头元素是最接近过期的元素。没有过期元素的话,使用 poll() 方法会返回 null 值,超时判定是通过 getDelay(TimeUnit.NANOSECONDS) 方法的返回值小于等于 0 来判断。延时队列不能存放空元素。

添加的元素必须实现 java.util.concurrent.Delayed 接口:

 1@Test
 2public void testLinkedList() throws InterruptedException {
 3
 4    DelayQueue<Person> queue = new DelayQueue<>();
 5
 6    queue.add(new Person());
 7
 8    System.out.println("queue.poll() = " + queue.poll(200,TimeUnit.MILLISECONDS));
 9}
10
11
12static class Person implements Delayed {
13
14    @Override
15    public long getDelay(TimeUnit unit) {
16        // 这个对象的过期时间
17        return 100L;
18    }
19
20    @Override
21    public int compareTo(Delayed o) {
22        //比较
23        return o.hashCode() - this.hashCode();
24    }
25}
26
27输出 : 
28queue.poll() = null

LinkedTransferQueue 是 JDK1.7 加入的无界队列,亮点就是无锁实现的,性能高。Doug Lea 说这个是最有用的 BlockingQueue 了,性能最好的一个。Doug Lea 说从功能角度来讲,LinkedTransferQueue 实际上是 ConcurrentLinkedQueue、SynchronousQueue(公平模式)和 LinkedBlockingQueue 的超集。他的 transfer 方法表示生产必须等到消费者消费才会停止阻塞。生产者会一直阻塞直到所添加到队列的元素被某一个消费者所消费(不仅仅是添加到队列里就完事)。同时我们知道上面那些 BlockingQueue 使用了大量的 condition 和 lock,这样子效率很低,而 LinkedTransferQueue 则是无锁队列。他的核心方法其实就是 xfer() 方法,基本所有方法都是围绕着这个进行的,一般就是 SYNC、ASYNC、NOW 来区分状态量。像 put、offer、add 都是 ASYNC,所以不会阻塞。下面几个状态对应的变量。

1private static final int NOW   = 0; // for untimed poll, tryTransfer(不阻塞)
2private static final int ASYNC = 1; // for offer, put, add(不阻塞)
3private static final int SYNC  = 2; // for transfer, take(阻塞)
4private static final int TIMED = 3; // for timed poll, tryTransfer (waiting)

7. (小顶堆) 优先队列 PriorityQueue 的实现?

小顶堆是什么:任意一个非叶子节点的权值都不大于其左右子节点的权值。

PriorityQueue 是非线程安全的,PriorityBlockingQueue 是线程安全的。

两者都使用了堆,算法原理相同。

PriorityQueue 的逻辑结构是一棵完全二叉树,就是因为完全二叉树的特点,他实际存储确实可以为一个数组的,所以他的存储结构其实是一个数组。

首先 java 中的 PriorityQueue 是优先队列,使用的是小顶堆实现,因此结果不一定是完全升序。

8. 自己实现一个大顶堆?

 1/**
 2 * 构建一个 大顶堆
 3 *
 4 * @param tree
 5 * @param n
 6 */
 7static void build_heap(int[] tree, int n) {
 8
 9    // 最后一个节点
10    int last_node = n - 1;
11
12    // 开始遍历的位置是 : 最后一个堆的堆顶 , (以最小堆为单位)
13    int parent = (last_node - 1) / 2;
14
15    // 递减向上遍历
16    for (int i = parent; i >= 0; i--) {
17        heapify(tree, n, i);
18    }
19}
20
21
22/**
23 * 递归操作
24 * @param tree 代表一棵树
25 * @param n    代表多少个节点
26 * @param i    对哪个节点进行 heapify
27 */
28static void heapify(int[] tree, int n, int i) {
29
30    // 如果当前值 大于 n 直接返回了 ,一般不会出现这种问题 .....
31    if (i >= n) {
32        return;
33    }
34
35    // 子节点
36    int c1 = 2 * i + 1;
37    int c2 = 2 * i + 2;
38
39    // 假设最大的节点 为 i (父节点)
40    int max = i;
41
42    // 如果大于  赋值给 max
43    if (c1 < n && tree[c1] > tree[max]) {
44        max = c1;
45    }
46
47    // 如果大于  赋值给 max
48    if (c2 < n && tree[c2] > tree[max]) {
49        max = c2;
50    }
51
52    // 如果i所在的就是最大值我们没必要去做交换
53    if (max != i) {
54
55        // 交换最大值 和 父节点 的位置
56        swap(tree, max, i);
57
58        // 交换完以后 , 此时的max其实就是 i原来的数 ,就是最小的数字 ,所以需要递归遍历
59        heapify(tree, n, max);
60    }
61
62}
63
64// 交换操作
65static void swap(int[] tree, int max, int i) {
66    int temp = tree[max];
67    tree[max] = tree[i];
68    tree[i] = temp;
69}

Stack

栈结构属于一种先进者后出,类似于一个瓶子,先进去的会压到栈低(push 操作),出去的时候只有一个出口就是栈顶,返回栈顶元素,这个操作称为 pop。

Stack 类继承自 Vector,所有方法都加入了 sync 修饰,使得效率很低,线程安全。

 1@Test
 2public void testStack() {
 3
 4    Stack<Integer> stack = new Stack<>();
 5
 6    // push 添加
 7    stack.push(1);
 8
 9    stack.push(2);
10
11    // pop 返回栈顶元素 , 并移除
12    System.out.println("stack.pop() = " + stack.pop());
13
14    System.out.println("stack.pop() = " + stack.pop());
15
16}
17
18输出 : 
192 , 1 

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