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JUC并发总结一

news 来源：原创 2025/9/21 18:45:02

大纲

1.Java集合包源码

2.Thread源码分析

3.volatile关键字的原理

4.Java内存模型JMM

5.JMM如何处理并发中的原子性可见性有序性

6.volatile如何保证可见性

7.volatile的原理(Lock前缀指令 + 内存屏障)

8.双重检查单例模式的volatile优化

9.synchronized关键字的原理

10.wait()与notify()的底层原理

11.Atomic原子类中的CAS无锁化原理

12.LongAdder的分段CAS优化多线程自旋

精通JDK集合和JUC并发包，研究过相关集合源码、锁原理、AQS源码、线程池源码等，深入阅读过Disruptor源码，对高并发的处理有一定的理解。

1.Java集合包源码

(1)ArrayList源码总结

如果不会频繁插入元素，导致频繁的移动元素位置、List扩容，而主要用于遍历集合或通过索引随机读取元素，那么可以用ArrayList。

如果会频繁插入元素到List中，那么尽量还是不要用ArrayList，因为很可能会造成大量的元素移动 + 数组扩容 + 元素拷贝。

remove()和add(index, element)方法都会导致数组的拷贝(System.arraycopy())，因此性能都不是太高。所以基于ArrayList来进行随机位置的插入和删除，性能不会太高。

add()和add(index, element)方法都可能会导致数组需要扩容(ensureCapacityInternal())。由于数组长度是固定的，默认初始大小是10。如果往数组里添加数据，可能会导致数组不停扩容，影响性能。

set()和get()方法可以基于数组实现随机位置的直接定位，性能很高。

ArrayList每次添加元素都判断是否需要扩容，进行数组扩容时，会先扩容一半，然后再进行数组拷贝。

使用数组进行性能优化的案例：在NioEventLoop的openSelector()方法中，Netty会通过反射对Selector底层的数据结构进行优化(Hash Set => 数组)。FastThreadLocal在定位数据时可以直接根据数组下标index进行定位，时间复杂度为O(1)，所以在数据较多时也不会存在Hash冲突。在进行数组扩容时只需要把数组容量扩容2倍，然后再把原数据拷贝到新数组。ThreadLocal在定位数据时是根据哈希算法进行定位的，在数据较多时容易发生Hash冲突。发生Hash冲突时采用线性探测法解决Hash冲突要不断向下寻找，效率较低。在进行数组扩容时由于采用了哈希算法，所以在数组扩容后需要再做一轮rehash。

(2)LinkedList源码总结

LinkedList，底层是基于链表来实现的。LinkedList的优点就是非常适合频繁插入各种元素。LinkedList的缺点就是不太适合获取某个随机位置的元素。ArrayList和LinkedList区别就是数组和链表的区别。

ArrayList的使用场景：一般会使用ArrayList来代表一个集合。只要别频繁插入大量元素即可，遍历或者随机查都可以。

LinkedList的使用场景：适合频繁在list中插入和删除元素，LinkedList可以当队列来使用。如果要在内存中实现一个内存队列，那么可以使用LinkedList。

LinkedList获取元素的原理：对于ArrayList而言，如果要获取某个随机位置的元素，则其get(int index)方法会直接通过数组的index定位到该元素，性能超高。对LinkedList而言，如果要获取某个随机位置的元素，则其get(int index)方法需调用node(index)这个方法，进行链表的遍历。也就是会比较index和size >> 1(链表元素一半)的大小，如果在前半部分就从头开始遍历，如果在后半部分就从尾开始遍历。

LinkedList删除元素的原理：如果往LinkedList里插入大量数据(队头、队尾、队列中间)，由于基于链表实现，不会出现大量的元素移动，也不会出现数组扩容。但在中间插入元素的性能没有在队头和队尾插入元素的性能好，因为需要遍历到指定的位置，然后才能完成元素的插入。所以基于链表的LinkedList很适合做队列，缺点是随机位置获取一个元素会导致遍历。如果元素很多，遍历的性能可能比较差。

(3)ArrayList和LinkedList的区别

一般的回答：ArrayList是数组实现的，LinkedList是链表实现的。深入的回答：结合ArrayList的源码，介绍add、remove、get、set方法的实现原理。介绍ArrayList数组扩容、元素移动的原理、以及优缺点是什么。LinkedList则是基于双向链表实现的，可以介绍一下它的数据结构。介绍LinkedList一些常见操作的原理、node是怎么变化的、以及优缺点，以及在哪个项目哪个业务场景下用过ArrayList和LinkedList。

(4)栈的数据结构总结

栈是由Vector和Stack这两个类来实现的。Stack代表了栈这种数据结构，它是继承自Vector的。Vector是一种类似ArrayList的数据结构(基于数组实现)，是有序的集合。Stack是一种基于数组来实现的栈数据结构。栈是先进后出，队列是先进先出。栈的使用一般通过push()和pop()，将元素压入栈底和从栈顶弹出元素。

栈的push()方法会将元素压入栈底。Stack.push()方法和ArrayList.add()方法的的实现源码几乎是一样的：就是放在数组按顺序排列的位置上。ArrayList默认每次扩容成原来的1.5倍，Vector默认每次扩容成原来的2倍。Vector将元素压入栈底时，elementData[elementCount++] = element。

Stack.pop()方法和Stack.peek()方法会从栈顶弹出一个元素。也就是最后一个压入栈的元素，会通过Stack.pop()方法从栈顶弹出。首先使用elementData[size - 1]获取最后一个元素，返回给用户。然后通过removeElementAt(size - 1)方法删除最后一个元素。

(5)HashMap的源码之数组 + 链表 + 红黑树

HashMap设置元素和获取元素的流程：如果要对一个HashMap执行map.put(1, "张三")，map.put(2, "李四")。首先对一个key进行hashCode()运算，获取该key的哈希值。然后常规的做法是用这个哈希值对数组的长度进行取模。接着根据取模的结果，将key-value对放在数组中的某个元素上。如果要对一个HashMap执行map.get(1)，同理会先根据key获取哈希值。然后根据哈希值对数组长度取模，这样就知道key对应的value在哪里。

HashMap设置元素时出现哈希冲突的处理：在JDK 1.8以前，使用的是数组 + 链表来进行处理。如果出现大量哈希冲突，那么遍历长链表寻找key-value对时的复杂度是O(n)。在JDK 1.8以后，使用的是数组 + 链表 + 红黑树来进行处理。如果链表长度超过8，会自动将链表转换为红黑树，那么查找key-value对时的复杂度是O(logn)。

HashMap的数组的默认初始大小是16，ArrayList的数组的默认初始大小是10。HashMap的默认负载因子0.75，如果数组里的元素个数达到了数组大小(16) * 负载因子(0.75)，也就是数组元素达到12个时就会进行数组扩容。HashMap的扩容阈值 = 数组容量 * 负载因子。如果size达到threshold，那么HashMap就会进行数组扩容。

Node是HashMap的内部类，它代表了一个key-value对。一个Node结点里包含了：key的哈希值、key、value、一个next指针。这个next指针会指向下一个Node，也就是单向链表中的下一个结点。通过这个next指针就可以形成一个链表，来解决哈希冲突。Node[]数组就是HashMap里的核心数据结构的数组。数组的元素是Node类型的，天然就可以挂成一个单向链表，因为Node里面会有一个next指针。

HashMap降低哈希冲突概率的Hash算法：HashMap里的Hash算法是经过优化的、高性能的。HashMap的hash()方法会对key执行具体的Hash算法来获取一个Hash值。首先通过key.hashCode()获取key的HashCode，然后通过h >>> 16对HashCode进行右移16位，也就是把32位的二进制数字的所有bit往右侧移动16位，最后将右移16位的结果和HashCode进行异或运算。实际上就是将32位的key.hashCode()的高16位和低16位进行异或运算，这样可以降低哈希冲突的概率。

为什么要将32位的key.hashCode()的高16位和低16位进行异或运算？因为首先HashMap的数组的默认初始大小是16，然后在get()方法会用这个异或运算的结果值定位数组的index时，默认情况下就会将数组大小16和异或运算的结果值进行位与运算。当然随着数组扩容，之后可能用32和异或运算的结果值进行位与运算。当使用数组大小16和异或运算的结果值进行位与运算时：由于HashCode是32位，所以运算结果最多只能利用HashCode低16位。因此为了尽量利用到HashCode的32位，降低哈希冲突的概率，才对HashCode进行高低16位的异或处理。否则如果直接使用HashCode的低16位进行位与运算，则冲突更多。而当使用扩容后的数组大小32和异或运算的结果值进行位与运算时，即使不对HashCode进行高低16位异或，也能利用到32位的HashCode。

在HashMap的hash()方法里，把HashCode的高低16位进行异或运算，可保证异或运算结果同时保留HashCode的高16位和低16位的特征。于是在get()方法中通过位运算定位数组index时，即使只有低16位参与运算，HashCode的高低16位特征也参与到运算中。相比于直接使用HashCode的低16位去定位数组index，能减少哈希冲突。

HashMap的构造方法只是对HashMap的负载因子和扩容阈值进行赋值，而具体的HashMap的数组初始化则是在执行put()方法时处理的。假设一开始是通过HashMap的无参构造函数创建一个HashMap对象，然后第一次执行该HashMap对象的put()方法时HashMap的数组为空。于是在执行"tab = resize()"代码来对HashMap数组的初始化时，会初始化数组大小为默认16，负载因子为默认0.75，扩容阈值为12。也就是会初始化一个大小为16的、元素为Node的数组。接着执行"hash & (n - 1)"代码，其中n是16，所以变成"15 & hash"，转成10进制就是3。所以哈希寻址算法并不是直接用hash值对数组大小取模来实现的。因为取模的操作性能不高，而位运算的性能很高，一般会通过位与操作来实现取模的效果。

JDK1.8对HashMap的一个优化：数组刚开始的初始值以及未来每次扩容的值，都是2的n次方。只要保证数组大小是2的n次方，就可以保证："(数组大小 - 1) & hash"与"hash % 数组大小"的结果一样。注意：a对2的n次方取模等价于a和2的n次方-1的结果进行位与。通过hash & (n - 1)，就能将任意一个hash值定位到数组的某个index里。直接取模的性能相对较低，所以这是HashMap提升性能的一个优化点，这也是HashMap底层原理里的重要部分。

哈希冲突时的链表处理：两个key的hash值不同，但通过哈希寻址算法定位到数组的同一个index。此时就会出现典型的哈希冲突，默认情况下会使用单向链表来处理。其中的分支代码"if ((p = tab[i = (n

JUC并发总结一

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