Java 集合概览
Java 集合，也叫作容器，主要是由两大接口派生而来：一个是 Collection接口，主要用于存放单一元素；另一个是 Map 接口，主要用于存放键值对。对于Collection 接口，下面又有三个主要的子接口：List、Set 、 Queue。
说说 List, Set, Queue, Map 四者的区别？
List(对付顺序的好帮手): 存储的元素是有序的、可重复的。
Set(注重独一无二的性质): 存储的元素不可重复的。
Queue(实现排队功能的叫号机): 按特定的排队规则来确定先后顺序，存储的元素是有序的、可重复的。
Map(用 key 来搜索的专家): 使用键值对（key-value）存储，类似于数学上的函数 y=f(x)，"x" 代表 key，"y" 代表 value，key 是无序的、不可重复的，value 是无序的、可重复的，每个键最多映射到一个值
ArrayList 和 Array（数组）的区别？
ArrayList 内部基于动态数组实现，比 Array（静态数组） 使用起来更加灵活：
ArrayList会根据实际存储的元素动态地扩容或缩容，而 Array 被创建之后就不能改变它的长度了。
ArrayList 允许你使用泛型来确保类型安全，Array 则不可以。
ArrayList 中只能存储对象。对于基本类型数据，需要使用其对应的包装类（如 Integer、Double 等）。Array 可以直接存储基本类型数据，也可以存储对象。
ArrayList 支持插入、删除、遍历等常见操作，并且提供了丰富的 API 操作方法，比如 add()、remove()等。Array 只是一个固定长度的数组，只能按照下标访问其中的元素，不具备动态添加、删除元素的能力。
ArrayList创建时不需要指定大小，而Array创建时必须指定大小。
ArrayList 和 Vector 的区别?
ArrayList 是 List 的主要实现类，底层使用 Object[]存储，适用于频繁的查找工作，线程不安全 。Vector 是 List 的古老实现类，底层使用Object[] 存储，线程安全。
Vector 和 Stack 的区别?
Vector 和 Stack 两者都是线程安全的，都是使用 synchronized 关键字进行同步处理。
Stack 继承自 Vector，是一个后进先出的栈，而 Vector 是一个列表。
LinkedList 为什么不能实现 RandomAccess 接口？
RandomAccess 是一个标记接口，用来表明实现该接口的类支持随机访问（即可以通过索引快速访问元素）。由于 LinkedList 底层数据结构是链表，内存地址不连续，只能通过指针来定位，不支持随机快速访问，所以不能实现 RandomAccess 接口。
ArrayList 与 LinkedList 区别?
是否保证线程安全： ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的，也就是不保证线程安全；
底层数据结构： ArrayList 底层使用的是 Object 数组；LinkedList 底层使用的是 双向链表 数据结构（JDK1.6 之前为循环链表，JDK1.7 取消了循环。注意双向链表和双向循环链表的区别，下面有介绍到！）
插入和删除是否受元素位置的影响：ArrayList 采用数组存储，所以插入和删除元素的时间复杂度受元素位置的影响。 比如：执行add(E e)方法的时候， ArrayList 会默认在将指定的元素追加到此列表的末尾，这种情况时间复杂度就是 O(1)。但是如果要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)），时间复杂度就为 O(n)。因为在进行上述操作的时候集合中第 i 和第 i 个元素之后的(n-i)个元素都要执行向后位/向前移一位的操作。LinkedList 采用链表存储，所以在头尾插入或者删除元素不受元素位置的影响（add(E e)、addFirst(E e)、addLast(E e)、removeFirst()、 removeLast()），时间复杂度为 O(1)，如果是要在指定位置 i 插入和删除元素的话（add(int index, E element)，remove(Object o),remove(int index)）， 时间复杂度为 O(n) ，因为需要先移动到指定位置再插入和删除。
是否支持快速随机访问：LinkedList 不支持高效的随机元素访问，而 ArrayList（实现了 RandomAccess 接口） 支持。快速随机访问就是通过元素的序号快速获取元素对象(对应于get(int index)方法)。
内存空间占用： ArrayList 的空间浪费主要体现在在 list 列表的结尾会预留一定的容量空间，而 LinkedList 的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗比 ArrayList 更多的空间（因为要存放直接后继和直接前驱以及数据）。
说一说 ArrayList 的扩容机制吧
Comparable 和 Comparator 的区别
Comparable 接口和 Comparator 接口都是 Java 中用于排序的接口，它们在实现类对象之间比较大小、排序等方面发挥了重要作用：Comparable 接口实际上是出自java.lang包 它有一个 compareTo(Object obj)方法用来排序Comparator接口实际上是出自 java.util 包它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序
无序性和不可重复性的含义是什么
无序性不等于随机性 ，无序性是指存储的数据在底层数组中并非按照数组索引的顺序添加 ，而是根据数据的哈希值决定的。
不可重复性是指添加的元素按照 equals() 判断时 ，返回 false，需要同时重写 equals() 方法和 hashCode() 方法。
比较 HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 三者的异同
HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 都是 Set 接口的实现类，都能保证元素唯一，并且都不是线程安全的。
HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 的主要区别在于底层数据结构不同。HashSet 的底层数据结构是哈希表（基于 HashMap 实现）。LinkedHashSet 的底层数据结构是链表和哈希表，元素的插入和取出顺序满足 FIFO。TreeSet 底层数据结构是红黑树，元素是有序的，排序的方式有自然排序和定制排序。底层数据结构不同又导致这三者的应用场景不同。HashSet 用于不需要保证元素插入和取出顺序的场景，LinkedHashSet 用于保证元素的插入和取出顺序满足 FIFO 的场景，TreeSet 用于支持对元素自定义排序规则的场景。
Queue 与 Deque 的区别
Queue 是单端队列，只能从一端插入元素，另一端删除元素，实现上一般遵循 先进先出（FIFO） 规则。Queue 扩展了 Collection 的接口，根据 因为容量问题而导致操作失败后处理方式的不同 可以分为两类方法: 一种在操作失败后会抛出异常，另一种则会返回特殊值。
Deque 是双端队列，在队列的两端均可以插入或删除元素。
Deque 扩展了 Queue 的接口, 增加了在队首和队尾进行插入和删除的方法，同样根据失败后处理方式的不同分为两类：
ArrayDeque 与 LinkedList 的区别
ArrayDeque 是基于可变长的数组和双指针来实现，而 LinkedList 则通过链表来实现。
ArrayDeque 不支持存储 NULL 数据，但 LinkedList 支持。
ArrayDeque 是在 JDK1.6 才被引入的，而LinkedList 早在 JDK1.2 时就已经存在。
ArrayDeque 插入时可能存在扩容过程, 不过均摊后的插入操作依然为 O(1)。虽然 LinkedList 不需要扩容，但是每次插入数据时均需要申请新的堆空间，均摊性能相比更慢
HashMap 和 Hashtable 的区别
线程是否安全： HashMap 是非线程安全的，Hashtable 是线程安全的,因为 Hashtable 内部的方法基本都经过synchronized 修饰。（如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧！）；
效率： 因为线程安全的问题，HashMap 要比 Hashtable 效率高一点。另外，Hashtable 基本被淘汰，不要在代码中使用它；
对 Null key 和 Null value 的支持： HashMap 可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个；Hashtable 不允许有 null 键和 null 值，否则会抛出NullPointerException
初始容量大小和每次扩充容量大小的不同： ① 创建时如果不指定容量初始值，Hashtable 默认的初始大小为 11，之后每次扩充，容量变为原来的 2n+1。HashMap 默认的初始化大小为 16。之后每次扩充，容量变为原来的 2 倍。② 创建时如果给定了容量初始值，那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小，而 HashMap 会将其扩充为 2 的幂次方大小（HashMap 中的tableSizeFor()方法保证，下面给出了源代码）。也就是说 HashMap 总是使用 2 的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是 2 的幂次方。
底层数据结构： JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）时，将链表转化为红黑树（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树），以减少搜索时间（后文中我会结合源码对这一过程进行分析）。Hashtable 没有这样的机制。
哈希函数的实现：HashMap 对哈希值进行了高位和低位的混合扰动处理以减少冲突，而 Hashtable 直接使用键的 hashCode() 值。
HashMap 和 HashSet 区别
如果你看过 HashSet 源码的话就应该知道：HashSet 底层就是基于 HashMap 实现的。（HashSet 的源码非常非常少，因为除了 clone()、writeObject()、readObject()是 HashSet 自己不得不实现之外，其他方法都是直接调用 HashMap 中的方法。
HashMap 和 TreeMap 区别
TreeMap 和HashMap 都继承自AbstractMap ，但是需要注意的是TreeMap它还实现了NavigableMap接口和SortedMap 接口。
实现 NavigableMap 接口让 TreeMap 有了对集合内元素的搜索的能力。
NavigableMap 接口提供了丰富的方法来探索和操作键值对:
定向搜索: ceilingEntry(), floorEntry(), higherEntry()和 lowerEntry() 等方法可以用于定位大于等于、小于等于、严格大于、严格小于给定键的最接近的键值对。
子集操作: subMap(), headMap()和 tailMap() 方法可以高效地创建原集合的子集视图，而无需复制整个集合。
逆序视图:descendingMap() 方法返回一个逆序的 NavigableMap 视图，使得可以反向迭代整个 TreeMap。
边界操作: firstEntry(), lastEntry(), pollFirstEntry()和 pollLastEntry() 等方法可以方便地访问和移除元素。
这些方法都是基于红黑树数据结构的属性实现的，红黑树保持平衡状态，从而保证了搜索操作的时间复杂度为 O(log n)，这让 TreeMap 成为了处理有序集合搜索问题的强大工具。实现SortedMap接口让 TreeMap 有了对集合中的元素根据键排序的能力。默认是按 key 的升序排序，不过我们也可以指定排序的比较器。示例代码如下：
public class Person {
private Integer age;
public Person(Integer age) {
this.age = age;
}
public Integer getAge() {
return age;
}
public static void main(String[] args) {
TreeMap<Person, String> treeMap = new TreeMap<>(new Comparator<Person>() {
@Override
public int compare(Person person1, Person person2) {
int num = person1.getAge() - person2.getAge();
return Integer.compare(num, 0);
}
});
treeMap.put(new Person(3), "person1");
treeMap.put(new Person(18), "person2");
treeMap.put(new Person(35), "person3");
treeMap.put(new Person(16), "person4");
treeMap.entrySet().stream().forEach(personStringEntry -> {
System.out.println(personStringEntry.getValue());
});
}
}
输出:
person1
person4
person2
person3可以看出，TreeMap 中的元素已经是按照 Person 的 age 字段的升序来排列了。
上面，我们是通过传入匿名内部类的方式实现的，你可以将代码替换成 Lambda 表达式实现的方式：
TreeMap<Person, String> treeMap = new TreeMap<>((person1, person2) -> {
int num = person1.getAge() - person2.getAge();
return Integer.compare(num, 0);
});综上，相比于HashMap来说， TreeMap 主要多了对集合中的元素根据键排序的能力以及对集合内元素的搜索的能力
HashSet 如何检查重复?
在 JDK1.8 中，HashSet的add()方法只是简单的调用了HashMap的put()方法，并且判断了一下返回值以确保是否有重复元素。直接看一下HashSet中的源码：
// Returns: true if this set did not already contain the specified element
// 返回值：当 set 中没有包含 add 的元素时返回真
public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;
}而在HashMap的putVal()方法中也能看到如下说明：
// Returns : previous value, or null if none
// 返回值：如果插入位置没有元素返回null，否则返回上一个元素
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
...
}也就是说，在 JDK1.8 中，实际上无论HashSet中是否已经存在了某元素，HashSet都会直接插入，只是会在add()方法的返回值处告诉我们插入前是否存在相同元素
HashMap 的底层实现
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。HashMap 通过 key 的 hashcode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
HashMap 中的扰动函数（hash 方法）是用来优化哈希值的分布。通过对原始的 hashCode() 进行额外处理，扰动函数可以减小由于糟糕的 hashCode() 实现导致的碰撞，从而提高数据的分布均匀性。
JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:
JDK 1.8 的 hash 方法 相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。
static final int hash(Object key) {
int h;
// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
// ^：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
对比一下 JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码
static int hash(int h) {
// 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);
}
相比于 JDK1.8 的 hash 方法 ，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。所谓 “拉链法” 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
JDK1.8 之后相比于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树。
这样做的目的是减少搜索时间：链表的查询效率为 O(n)（n 是链表的长度），红黑树是一种自平衡二叉搜索树，其查询效率为 O(log n)。当链表较短时，O(n) 和 O(log n) 的性能差异不明显。但当链表变长时，查询性能会显著下降。
为什么优先扩容而非直接转为红黑树？
1、数组扩容能减少哈希冲突的发生概率（即将元素重新分散到新的、更大的数组中），这在多数情况下比直接转换为红黑树更高效。
2、红黑树需要保持自平衡，维护成本较高。并且，过早引入红黑树反而会增加复杂度。
为什么选择阈值 8 和 64？
1、泊松分布表明，链表长度达到 8 的概率极低（小于千万分之一）。在绝大多数情况下，链表长度都不会超过 8。阈值设置为 8，可以保证性能和空间效率的平衡。
2、数组长度阈值 64 同样是经过实践验证的经验值。在小数组中扩容成本低，优先扩容可以避免过早引入红黑树。数组大小达到 64 时，冲突概率较高，此时红黑树的性能优势开始显现。
我们来结合源码分析一下 HashMap 链表到红黑树的转换
1、 putVal 方法中执行链表转红黑树的判断逻辑。
链表的长度大于 8 的时候，就执行 treeifyBin （转换红黑树）的逻辑。
// 遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 遍历到链表最后一个节点
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果链表元素个数大于TREEIFY_THRESHOLD（8）
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
// 红黑树转换（并不会直接转换成红黑树）
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
2、treeifyBin 方法中判断是否真的转换为红黑树。
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
int n, index; Node<K,V> e;
// 判断当前数组的长度是否小于 64
if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容
resize();
else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
// 否则才将列表转换为红黑树
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
do {
TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
if (tl == null)
hd = p;
else {
p.prev = tl;
tl.next = p;
}
tl = p;
} while ((e = e.next) != null);
if ((tab[index] = hd) != null)
hd.treeify(tab);
}
}
将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树。HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方
为了让 HashMap 存取高效并减少碰撞，我们需要确保数据尽量均匀分布。哈希值在 Java 中通常使用 int 表示，其范围是 -2147483648 ~ 2147483647前后加起来大概 40 亿的映射空间，只要哈希函数映射得比较均匀松散，一般应用是很难出现碰撞的。但是，问题是一个 40 亿长度的数组，内存是放不下的。所以，这个散列值是不能直接拿来用的。用之前还要先做对数组的长度取模运算，得到的余数才能用来要存放的位置也就是对应的数组下标。
我们首先可能会想到采用 % 取余的操作来实现。但是，重点来了：“取余(%)操作中如果除数是 2 的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1) 的前提是 length 是 2 的 n 次方）。” 并且，采用二进制位操作 & 相对于 % 能够提高运算效率
除了上面所说的位运算比取余效率高之外，我觉得更重要的一个原因是：长度是 2 的幂次方，可以让 HashMap 在扩容的时候更均匀。例如:
length = 8 时，length - 1 = 7 的二进制位0111
length = 16 时，length - 1 = 15 的二进制位1111
这时候原本存在 HashMap 中的元素计算新的数组位置时 hash&(length-1)，取决 hash 的第四个二进制位（从右数），会出现两种情况：
第四个二进制位为 0，数组位置不变，也就是说当前元素在新数组和旧数组的位置相同。
第四个二进制位为 1，数组位置在新数组扩容之后的那一部分。
假设有一个元素的哈希值为 10101100
旧数组元素位置计算：
hash = 10101100
length - 1 = 00000111
& -----------------
index = 00000100 (4)
新数组元素位置计算：
hash = 10101100
length - 1 = 00001111
& -----------------
index = 00001100 (12)
看第四位（从右数）：
1.高位为 0：位置不变。
2.高位为 1：移动到新位置（原索引位置+原容量）。注意：这里列举的场景看的是第四个二进制位，更准确点来说看的是高位（从右数），例如 length = 32 时，length - 1 = 31，二进制为 11111，这里看的就是第五个二进制位。
也就是说扩容之后，在旧数组元素 hash 值比较均匀（至于 hash 值均不均匀，取决于前面讲的对象的 hashcode() 方法和扰动函数）的情况下，新数组元素也会被分配的比较均匀，最好的情况是会有一半在新数组的前半部分，一半在新数组后半部分。
这样也使得扩容机制变得简单和高效，扩容后只需检查哈希值高位的变化来决定元素的新位置，要么位置不变（高位为 0），要么就是移动到新位置（高位为 1，原索引位置+原容量）。
最后，简单总结一下 HashMap 的长度是 2 的幂次方的原因：
1、位运算效率更高：位运算(&)比取余运算(%)更高效。当长度为 2 的幂次方时，hash % length 等价于 hash & (length - 1)。
2、可以更好地保证哈希值的均匀分布：扩容之后，在旧数组元素 hash 值比较均匀的情况下，新数组元素也会被分配的比较均匀，最好的情况是会有一半在新数组的前半部分，一半在新数组后半部分。
3、扩容机制变得简单和高效：扩容后只需检查哈希值高位的变化来决定元素的新位置，要么位置不变（高位为 0），要么就是移动到新位置（高位为 1，原索引位置+原容量）。
HashMap 多线程操作导致死循环问题
JDK1.7 及之前版本的 HashMap 在多线程环境下扩容操作可能存在死循环问题，这是由于当一个桶位中有多个元素需要进行扩容时，多个线程同时对链表进行操作，头插法可能会导致链表中的节点指向错误的位置，从而形成一个环形链表，进而使得查询元素的操作陷入死循环无法结束。
为了解决这个问题，JDK1.8 版本的 HashMap 采用了尾插法而不是头插法来避免链表倒置，使得插入的节点永远都是放在链表的末尾，避免了链表中的环形结构。但是还是不建议在多线程下使用 HashMap，因为多线程下使用 HashMap 还是会存在数据覆盖的问题。并发环境下，推荐使用 ConcurrentHashMap 。
HashMap 为什么线程不安全？
JDK1.7 及之前版本，在多线程环境下，HashMap 扩容时会造成死循环和数据丢失的问题。
数据丢失这个在 JDK1.7 和 JDK 1.8 中都存在，这里以 JDK 1.8 为例进行介绍。
JDK 1.8 后，在 HashMap 中，多个键值对可能会被分配到同一个桶（bucket），并以链表或红黑树的形式存储。多个线程对 HashMap 的 put 操作会导致线程不安全，具体来说会有数据覆盖的风险。
举个例子：
两个线程 1,2 同时进行 put 操作，并且发生了哈希冲突（hash 函数计算出的插入下标是相同的）。不同的线程可能在不同的时间片获得 CPU 执行的机会，当前线程 1 执行完哈希冲突判断后，由于时间片耗尽挂起。线程 2 先完成了插入操作。随后，线程 1 获得时间片，由于之前已经进行过 hash 碰撞的判断，所有此时会直接进行插入，这就导致线程 2 插入的数据被线程 1 覆盖了。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// ...
// 判断是否出现 hash 碰撞
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素（处理hash冲突）
else {
// ...
}还有一种情况是这两个线程同时 put 操作导致 size 的值不正确，进而导致数据覆盖的问题：
1、线程 1 执行 if(++size > threshold) 判断时，假设获得 size 的值为 10，由于时间片耗尽挂起。
2、线程 2 也执行 if(++size > threshold) 判断，获得 size 的值也为 10，并将元素插入到该桶位中，并将 size 的值更新为 11。
3、随后，线程 1 获得时间片，它也将元素放入桶位中，并将 size 的值更新为 11。
4、线程 1、2 都执行了一次 put 操作，但是 size 的值只增加了 1，也就导致实际上只有一个元素被添加到了 HashMap 中。
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
// ...
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别
ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。
底层数据结构： JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现，在 JDK1.8 中采用的数据结构跟 HashMap 的结构一样，数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的；
实现线程安全的方式（重要）：
在 JDK1.7 的时候，ConcurrentHashMap 对整个桶数组进行了分割分段(Segment，分段锁)，每一把锁只锁容器其中一部分数据（下面有示意图），多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问率。到了 JDK1.8 的时候，ConcurrentHashMap 已经摒弃了 Segment 的概念，而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。（JDK1.6 以后 synchronized 锁做了很多优化） 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap，虽然在 JDK1.8 中还能看到 Segment 的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本；
Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全，效率非常低下。当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态，如使用 put 添加元素，另一个线程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，竞争会越来越激烈效率越低。
下面，我们再来看看两者底层数据结构的对比图。
ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。Segment 数组中的每个元素包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 数组属于链表结构。
JDK1.8 的 ConcurrentHashMap 不再是 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode。当冲突链表达到一定长度时，链表会转换成红黑树。
TreeNode是存储红黑树节点，被TreeBin包装。TreeBin通过root属性维护红黑树的根结点，因为红黑树在旋转的时候，根结点可能会被它原来的子节点替换掉，在这个时间点，如果有其他线程要写这棵红黑树就会发生线程不安全问题，所以在 ConcurrentHashMap 中TreeBin通过waiter属性维护当前使用这棵红黑树的线程，来防止其他线程的进入。
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> root;
volatile TreeNode<K,V> first;
volatile Thread waiter;
volatile int lockState;
// values for lockState
static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
static final int READER = 4; // increment value for setting read lock
...
}ConcurrentHashMap 线程安全的具体实现方式/底层具体实现
首先将数据分为一段一段（这个“段”就是 Segment）的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。
ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。
Segment 继承了 ReentrantLock,所以 Segment 是一种可重入锁，扮演锁的角色。HashEntry 用于存储键值对数据。
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
}一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组，Segment 的个数一旦初始化就不能改变。 Segment 数组的大小默认是 16，也就是说默认可以同时支持 16 个线程并发写。
Segment 的结构和 HashMap 类似，是一种数组和链表结构，一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素，每个 Segment 守护着一个 HashEntry 数组里的元素，当对 HashEntry 数组的数据进行修改时，必须首先获得对应的 Segment 的锁。也就是说，对同一 Segment 的并发写入会被阻塞，不同 Segment 的写入是可以并发执行的。
Java 8 几乎完全重写了 ConcurrentHashMap，代码量从原来 Java 7 中的 1000 多行，变成了现在的 6000 多行。
ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁，采用 Node + CAS + synchronized 来保证并发安全。数据结构跟 HashMap 1.8 的结构类似，数组+链表/红黑二叉树。Java 8 在链表长度超过一定阈值（8）时将链表（寻址时间复杂度为 O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为 O(log(N))）。
Java 8 中，锁粒度更细，synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要 hash 不冲突，就不会产生并发，就不会影响其他 Node 的读写，效率大幅提升。
JDK 1.7 和 JDK 1.8 的 ConcurrentHashMap 实现有什么不同？
线程安全实现方式：JDK 1.7 采用 Segment 分段锁来保证安全， Segment 是继承自 ReentrantLock。JDK1.8 放弃了 Segment 分段锁的设计，采用 Node + CAS + synchronized 保证线程安全，锁粒度更细，synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点。
Hash 碰撞解决方法 : JDK 1.7 采用拉链法，JDK1.8 采用拉链法结合红黑树（链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树）。
并发度：JDK 1.7 最大并发度是 Segment 的个数，默认是 16。JDK 1.8 最大并发度是 Node 数组的大小，并发度更大
ConcurrentHashMap 为什么 key 和 value 不能为 null？
ConcurrentHashMap 的 key 和 value 不能为 null 主要是为了避免二义性。null 是一个特殊的值，表示没有对象或没有引用。如果你用 null 作为键，那么你就无法区分这个键是否存在于 ConcurrentHashMap 中，还是根本没有这个键。同样，如果你用 null 作为值，那么你就无法区分这个值是否是真正存储在 ConcurrentHashMap 中的，还是因为找不到对应的键而返回的。
拿 get 方法取值来说，返回的结果为 null 存在两种情况：
值没有在集合中 ；
值本身就是 null。
这也就是二义性的由来。
多线程环境下，存在一个线程操作该 ConcurrentHashMap 时，其他的线程将该 ConcurrentHashMap 修改的情况，所以无法通过 containsKey(key) 来判断否存在这个键值对，也就没办法解决二义性问题了。
与此形成对比的是，HashMap 可以存储 null 的 key 和 value，但 null 作为键只能有一个，null 作为值可以有多个。如果传入 null 作为参数，就会返回 hash 值为 0 的位置的值。单线程环境下，不存在一个线程操作该 HashMap 时，其他的线程将该 HashMap 修改的情况，所以可以通过 contains(key)来做判断是否存在这个键值对，从而做相应的处理，也就不存在二义性问题。
也就是说，多线程下无法正确判定键值对是否存在（存在其他线程修改的情况），单线程是可以的（不存在其他线程修改的情况）。
如果你确实需要在 ConcurrentHashMap 中使用 null 的话，可以使用一个特殊的静态空对象来代替 null。
public static final Object NULL = new Object();ConcurrentHashMap 能保证复合操作的原子性吗？
ConcurrentHashMap 是线程安全的，意味着它可以保证多个线程同时对它进行读写操作时，不会出现数据不一致的情况，也不会导致 JDK1.7 及之前版本的 HashMap 多线程操作导致死循环问题。但是，这并不意味着它可以保证所有的复合操作都是原子性的，一定不要搞混了！
复合操作是指由多个基本操作(如put、get、remove、containsKey等)组成的操作，例如先判断某个键是否存在containsKey(key)，然后根据结果进行插入或更新put(key, value)。这种操作在执行过程中可能会被其他线程打断，导致结果不符合预期。
例如，有两个线程 A 和 B 同时对 ConcurrentHashMap 进行复合操作，如下：
// 线程 A
if (!map.containsKey(key)) {
map.put(key, value);
}
// 线程 B
if (!map.containsKey(key)) {
map.put(key, anotherValue);
}如果线程 A 和 B 的执行顺序是这样：
1、线程 A 判断 map 中不存在 key
2、线程 B 判断 map 中不存在 key
3、线程 B 将 (key, anotherValue) 插入 map
4、线程 A 将 (key, value) 插入 map
那么最终的结果是 (key, value)，而不是预期的 (key, anotherValue)。这就是复合操作的非原子性导致的问题。
那如何保证 ConcurrentHashMap 复合操作的原子性呢？
ConcurrentHashMap 提供了一些原子性的复合操作，如 putIfAbsent、compute、computeIfAbsent 、computeIfPresent、merge等。这些方法都可以接受一个函数作为参数，根据给定的 key 和 value 来计算一个新的 value，并且将其更新到 map 中。
上面的代码可以改写为：
// 线程 A
map.putIfAbsent(key, value);
// 线程 B
map.putIfAbsent(key, anotherValue);或者：
// 线程 A
map.computeIfAbsent(key, k -> value);
// 线程 B
map.computeIfAbsent(key, k -> anotherValue);很多同学可能会说了，这种情况也能加锁同步呀！确实可以，但不建议使用加锁的同步机制，违背了使用 ConcurrentHashMap 的初衷。在使用 ConcurrentHashMap 的时候，尽量使用这些原子性的复合操作方法来保证原子性。
