`

hashmap深入分析

 
阅读更多

 java.util.HashMap是很常见的类,前段时间公司系统由于对HashMap使用不当,导致cpu百分之百,在并发环境下使用HashMap 而没有做同步,可能会引起死循环,关于这一点,sun的官方网站上已有阐述,这并非是bug。

HashMap的数据结构
         HashMap主要是用数组来存储数据的,我们都知道它会对key进行哈希运算,哈系运算会有重复的哈希值,对于哈希值的冲突,HashMap采用链表来解决的。在HashMap里有这样的一句属性声明:
transient Entry[] table;
Entry就是HashMap存储数据所用的类,它拥有的属性如下
final K key;
V value;
final int hash;
Entry<K,V> next;

看到next了吗?next就是为了哈希冲突而存在的。比如通过哈希运算,一个新元素应该在数组的第10个位置,但是第10个位置已经有Entry,那么好吧,将新加的元素也放到第10个位置,将第10个位置的原有Entry赋值给当前新加的 Entry的next属性。数组存储的是链表,链表是为了解决哈希冲突的,这一点要注意。


几个关键的属性
存储数据的数组
transient Entry[] table; 这个上面已经讲到了
默认容量
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
最大容量
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
默认加载因子,加载因子是一个比例,当HashMap的数据大小>=容量*加载因子时,HashMap会将容量扩容
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
当实际数据大小超过threshold时,HashMap会将容量扩容,threshold=容量*加载因子
int threshold;
加载因子
final float loadFactor;


HashMap的初始过程
构造函数1

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. public  HashMap( int  initialCapacity,  float  loadFactor) {   
  2.      if  (initialCapacity <  0 )   
  3.          throw   new  IllegalArgumentException( "Illegal initial capacity: "  +   
  4.                                            initialCapacity);   
  5.      if  (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)   
  6.         initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;   
  7.      if  (loadFactor <=  0  || Float.isNaN(loadFactor))   
  8.          throw   new  IllegalArgumentException( "Illegal load factor: "  +   
  9.                                            loadFactor);   
  10.   
  11.      // Find a power of 2 >= initialCapacity   
  12.      int  capacity =  1 ;   
  13.      while  (capacity < initialCapacity)   
  14.         capacity <<=  1 ;   
  15.   
  16.      this .loadFactor = loadFactor;   
  17.     threshold = ( int )(capacity * loadFactor);   
  18.     table =  new  Entry[capacity];   
  19.     init();   
  20. }  
    public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                               initialCapacity);
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                               loadFactor);

        // Find a power of 2 >= initialCapacity
        int capacity = 1;
        while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;
  
        this.loadFactor = loadFactor;
        threshold = (int)(capacity * loadFactor);
        table = new Entry[capacity];
        init();
    }

 



重点注意这里

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. while  (capacity < initialCapacity)   
  2.             capacity <<=  1 ;  
while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

 


capacity才是初始容量,而不是initialCapacity,这个要特别注意,如果执行new HashMap(9,0.75);那么HashMap的初始容量是16,而不是9,想想为什么吧。

构造函数2

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. public  HashMap( int  initialCapacity) {   
  2.          this (initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);   
  3.     }  
public HashMap(int initialCapacity) {
        this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
    }

 


构造函数3,全部都是默认值

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. public  HashMap() {   
  2.       this .loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;   
  3.      threshold = ( int )(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);   
  4.      table =  new  Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];   
  5.      init();   
  6.  }  
   public HashMap() {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        threshold = (int)(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        table = new Entry[DEFAULT_INITIAL_CAPACITY];
        init();
    }

 


构造函数4

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. public  HashMap(Map<?  extends  K, ?  extends  V> m) {   
  2.        this (Math.max(( int ) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) +  1 ,   
  3.                     DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);   
  4.       putAllForCreate(m);   
  5.   }  
  public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this(Math.max((int) (m.size() / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1,
                      DEFAULT_INITIAL_CAPACITY), DEFAULT_LOAD_FACTOR);
        putAllForCreate(m);
    }

 



如何哈希
        HashMap并不是直接将对象的hashcode作为哈希值的,而是要把key的hashcode作一些运算以得到最终的哈希值,并且得到的哈希值也不是在数组中的位置哦,无论是get还是put还是别的方法,计算哈希值都是这一句:
int hash = hash(key.hashCode());
hash函数如下:

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. static   int  hash( int  h) {   
  2.    return  useNewHash ? newHash(h) : oldHash(h);   
  3.   }  
  static int hash(int h) {
    return useNewHash ? newHash(h) : oldHash(h);
    }

 


useNewHash声明如下:
 

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. private   static   final   boolean  useNewHash;   
  2.     static  { useNewHash =  false ; }  
 private static final boolean useNewHash;
    static { useNewHash = false; }

 

这说明useNewHash其实一直为false且不可改变的,hash函数里对 useNewHash的判断真是多余的。

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. private   static   int  oldHash( int  h) {   
  2.     h += ~(h <<  9 );   
  3.     h ^=  (h >>>  14 );   
  4.     h +=  (h <<  4 );   
  5.     h ^=  (h >>>  10 );   
  6.      return  h;   
  7. }   
  8.   
  9. private   static   int  newHash( int  h) {   
  10.      // This function ensures that hashCodes that differ only by   
  11.      // constant multiples at each bit position have a bounded   
  12.      // number of collisions (approximately 8 at default load factor).   
  13.     h ^= (h >>>  20 ) ^ (h >>>  12 );   
  14.      return  h ^ (h >>>  7 ) ^ (h >>>  4 );   
  15. }  
    private static int oldHash(int h) {
        h += ~(h << 9);
        h ^=  (h >>> 14);
        h +=  (h << 4);
        h ^=  (h >>> 10);
        return h;
    }

    private static int newHash(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);
    }

 



其实HashMap的哈希函数会一直都是oldHash。


如果确定数据的位置
看下面两行
 

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. int  hash = hash(k.hashCode());   
  2.    int  i = indexFor(hash, table.length);  
    int hash = hash(k.hashCode());
      int i = indexFor(hash, table.length);

 

第一行,上面讲过了,是得到哈希值,第二行,则是根据哈希指计算元素在数组中的位置了,位置的计算是将哈希值和数组长度按位与运算。

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. static   int  indexFor( int  h,  int  length) {   
  2.       return  h & (length- 1 );   
  3.  }  
   static int indexFor(int h, int length) {
        return h & (length-1);
    }

 


“h & (length-1)” 其实这里是很有讲究的,为什么是和(length-1)进行按位与运算呢?这样做是为了提高HashMap的效率。什么?这样能提高效率?且听我细细道来。

首先我们要确定一下,HashMap的数组长度永远都是偶数,即使你在初始化的时候是这样的new HashMap(15,0.75);因为在构造函数内部,上面也讲过,有这样的一段代码:

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. while  (capacity < initialCapacity)   
  2.             capacity <<=  1 ;  
while (capacity < initialCapacity)
            capacity <<= 1;

 


所以length-1一定是个奇数,假设现在长度为16,减去1后就是15,对应的二进制是:1111。

假设有两个元素,一个哈希值是8,二进制是1000,一个哈希值是9,二进制是1001。和1111与运算后,分别还是1000和1001,它们被分配在了数组的不同位置,这样,哈希的分布非常均匀。

那么,如果数组长度是奇数,减去1后就是偶数了,偶数对应的二进制最低位一定是0了,例如14二进制1110。对上面两个数子分别与运算,得到1000和1000。看到了吗?都是一样的值,哈希值8和9的元素多被存储在数组同一个位置的链表中。在操作的时候,链表中的元素越多,效率越低,因为要不停的对链表循环比较。所以,一定要哈希均匀分布,尽量减少哈希冲突,减少了哈希冲突,就减少了链表循环,就提高了效率。

 

 

 


put方法到底作了什么?

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. public  V put(K key, V value) {   
  2.   if  (key ==  null )   
  3.       return  putForNullKey(value);   
  4.       int  hash = hash(key.hashCode());   
  5.       int  i = indexFor(hash, table.length);   
  6.       for  (Entry<K,V> e = table[i]; e !=  null ; e = e.next) {   
  7.          Object k;   
  8.           if  (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {   
  9.              V oldValue = e.value;   
  10.              e.value = value;   
  11.              e.recordAccess( this );   
  12.               return  oldValue;   
  13.          }   
  14.      }   
  15.   
  16.      modCount++;   
  17.      addEntry(hash, key, value, i);   
  18.       return   null ;   
  19.  }  
   public V put(K key, V value) {
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        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++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

 


如果key为NULL,则是单独处理的,看看putForNullKey方法:
 

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. private  V putForNullKey(V value) {   
  2.        int  hash = hash(NULL_KEY.hashCode());   
  3.        int  i = indexFor(hash, table.length);   
  4.   
  5.        for  (Entry<K,V> e = table[i]; e !=  null ; e = e.next) {   
  6.            if  (e.key == NULL_KEY) {   
  7.               V oldValue = e.value;   
  8.               e.value = value;   
  9.               e.recordAccess( this );   
  10.                return  oldValue;   
  11.           }   
  12.       }   
  13.   
  14.       modCount++;   
  15.       addEntry(hash, (K) NULL_KEY, value, i);   
  16.        return   null ;   
  17.   }  
  private V putForNullKey(V value) {
        int hash = hash(NULL_KEY.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);

        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == NULL_KEY) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, (K) NULL_KEY, value, i);
        return null;
    }

 

NULL_KEY的声明:static final Object NULL_KEY = new Object();
这一段代码是处理哈希冲突的,就是说,在数组某个位置的对象可能并不是唯一的,它是一个链表结构,根据哈希值找到链表后,还要对链表遍历,找出key相等的对象,替换它,并且返回旧的值。
  

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. for  (Entry<K,V> e = table[i]; e !=  null ; e = e.next) {   
  2.           if  (e.key == NULL_KEY) {   
  3.              V oldValue = e.value;   
  4.              e.value = value;   
  5.              e.recordAccess( this );   
  6.               return  oldValue;   
  7.          }   
  8.      }  
   for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            if (e.key == NULL_KEY) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

 

如果遍历完了该位置的链表都没有找到有key相等的,那么将当前对象增加到链表里面去

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. modCount++;   
  2. addEntry(hash, (K) NULL_KEY, value, i);   
  3. return   null ;  
  modCount++;
  addEntry(hash, (K) NULL_KEY, value, i);
  return null;

 

且看看addEntry方法

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. void  addEntry( int  hash, K key, V value,  int  bucketIndex) {   
  2. Entry<K,V> e = table[bucketIndex];   
  3.     table[bucketIndex] =  new  Entry<K,V>(hash, key, value, e);   
  4.      if  (size++ >= threshold)   
  5.         resize( 2  * table.length);   
  6. }  
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }

 

table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);新建一个Entry对象,并放在当前位置的Entry链表的头部,看看下面的 Entry构造函数就知道了,注意红色部分。

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. Entry( int  h, K k, V v, Entry<K,V> n) {   
  2.        value = v;   
  3.        next = n;   
  4.        key = k;   
  5.        hash = h;   
  6.    }  
     Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }

 


如何扩容?
        当put一个元素时,如果达到了容量限制,HashMap就会扩容,新的容量永远是原来的2倍。
上面的put方法里有这样的一段:

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. if  (size++ >= threshold)   
  2.             resize( 2  * table.length);  
if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);

 

这是扩容判断,要注意,并不是数据尺寸达到HashMap的最大容量时才扩容,而是达到 threshold指定的值时就开始扩容, threshold=最大容量*加载因子。 看看resize方法
 

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. void  resize( int  newCapacity) {   
  2.       Entry[] oldTable = table;   
  3.        int  oldCapacity = oldTable.length;   
  4.        if  (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {   
  5.           threshold = Integer.MAX_VALUE;   
  6.            return ;   
  7.       }   
  8.   
  9.       Entry[] newTable =  new  Entry[newCapacity];   
  10.       transfer(newTable);   
  11.       table = newTable;   
  12.       threshold = ( int )(newCapacity * loadFactor);   
  13.   }  
  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);
    }

 

重点看看红色部分的 transfer方法
 

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. void  transfer(Entry[] newTable) {   
  2.       Entry[] src = table;   
  3.        int  newCapacity = newTable.length;   
  4.        for  ( int  j =  0 ; j < src.length; j++) {   
  5.           Entry<K,V> e = src[j];   
  6.            if  (e !=  null ) {   
  7.               src[j] =  null ;   
  8.                do  {   
  9.                   Entry<K,V> next = e.next;   
  10.                    int  i = indexFor(e.hash, newCapacity);   
  11.                   e.next = newTable[i];   
  12.                   newTable[i] = e;   
  13.                   e = next;   
  14.               }  while  (e !=  null );   
  15.           }   
  16.       }   
  17.   }  
  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);
            }
        }
    }

 

tranfer方法将所有的元素重新哈希,因为新的容量变大,所以每个元素的哈希值和位置都是不一样的。

 

如何寻找元素

       通过上面代码的分析,应该可以很清楚的看到,HashMap的元素查找大致分为三步:

根据key的hasocde()得到哈希值

根据哈希值确定 元素在数组中的位置

找到指定位置的链表,循环比较,先“==”比较,如果不等,再“equals”比较,如果有一个比较相等,就说明找到元素了。

所以说到这里,我想大家也明白了,为什么要把一个对象放进HashMap的时候,最好是重写hashcode()方法和equals 方法呢?根据前面的分析,hashcode()可以确定元素在数组中的位置,而equals方法在链表的比较时要用到。

 

正确的使用HashMap
1:不要在并发场景中使用HashMap
           HashMap是线程不安全的,如果被多个线程共享的操作,将会引发不可预知的问题,据sun的说法,在扩容时,会引起链表的闭环,在get元素时,就会无限循环,后果是cpu100%。
看看get方法的红色部分

Java代码 复制代码  收藏代码
  1. public  V get(Object key) {   
  2.      if  (key ==  null )   
  3.          return  getForNullKey();   
  4.          int  hash = hash(key.hashCode());   
  5.          for  (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];   
  6.              e !=  null ;   
  7.              e = e.next) {   
  8.             Object k;   
  9.              if  (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))   
  10.                  return  e.value;   
  11.         }   
  12.          return   null ;   
  13.     }  
public V get(Object key) {
    if (key == null)
        return getForNullKey();
        int hash = hash(key.hashCode());
        for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
             e != null;
             e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
                return e.value;
        }
        return null;
    }

 


2:如果数据大小是固定的,那么最好给HashMap设定一个合理的容量值
        根据上面的分析,HashMap的初始默认容量是16,默认加载因子是0.75,也就是说,如果采用HashMap的默认构造函数,当增加数据时,数据实际容量超过10*0.75=12时,HashMap就扩容,扩容带来一系列的运算,新建一个是原来容量2倍的数组,对原有元素全部重新哈希,如果你的数据有几千几万个,而用默认的HashMap构造函数,那结果是非常悲剧的,因为HashMap不断扩容,不断哈希,在使用HashMap的场景里,不会是多个线程共享一个HashMap,除非对HashMap包装并同步,由此产生的内存开销和cpu开销在某些情况下可能是致命的。


分享到:
评论

相关推荐

    HashMap源码分析

    深入浅出HashMap,源码分析, HashMap存取实现,数据结构

    HashMap新增数据原理.docx

    深入理解HASHMAP底层原理,通过对源码进行解析分析HASHMAP执行过程,一篇文章帮助你深刻理解HASHMAP

    java 中HashMap实现原理深入理解

    主要介绍了java 中HashMap实现原理深入理解的相关资料,需要的朋友可以参考下

    java中HashMap的原理分析

    HashMap在Java开发中有着非常重要的角色地位,每一个Java程序员都应该了解HashMap。详细地阐述HashMap中的几个概念,并深入探讨HashMap的内部结构和实现细节,讨论HashMap的性能问题

    深入解读大厂java面试必考基本功-HashMap集合配套文档代码资料

    在本套课程中,将会非常深入、非常详细、非常全面的解读HashMap以及源码底层设计的思想。从底层的数据结构到底层源码分析以及怎样使用提高HashMap集合的效率问题等进行分析。如果掌握本套课程,那么再看其他javase的...

    ConcurrentHashmap源码

    源码分析见我博文:http://blog.csdn.net/wabiaozia/article/details/50684556

    深入理解Java之HashMap源码剖析

    主要介绍了深入理解Java之HashMap源码剖析,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

    Java面试题-并发.docx

    通过对HashMap的不同问题进行深入分析,读者可以全面了解该数据结构的工作原理和使用注意事项。 首先,文档解释了为什么HashMap选择红黑树作为数据结构,而不是其他结构,主要是因为红黑树在处理哈希冲突时具有更快...

    Java面试题-哈希.docx

    通过对HashMap的不同问题进行深入分析,读者可以全面了解该数据结构的工作原理和使用注意事项。 首先,文件解释了为什么HashMap选择红黑树作为数据结构,而不是其他结构,主要是因为红黑树在处理哈希冲突时具有更快...

    Java面试专属视频

    面试必考之HashMap源码分析与实现 ,微服务架构之Spring Cloud Eureka 场景分析与实战,高性能必学之Mysql主从架构实践 ,架构师不得不知道的Spring事物不能回滚的深层次原因 ,分库分表之后分布式下如何保证ID全局...

    《深入理解 Rust 并发编程》

    同步原语:各种同步原语进行了深入分析,如互斥锁(Mutex)、读写锁(RwLock)、条件变量(Condvar)、屏障(Barrier)等。 并发集合:如何安全地在多线程环境中使用集合类型,如 Vec、HashMap

    java7hashmap源码-to-be-architect:成为Java架构师,你应该学习这些

    深入分析 Java SPI 机制和原理 并发编程专题 Executors线程池 线程池ThreadPoolExecutor 并发编程 Lock 锁 Lock 可重入锁Reetrantlock 可重入读写锁ReetrantReadWriteLock Condition ReadWriteLock LockSupport 并发...

    Map

    一、为什么需要使用map?...四、深入分析HashMap的存储 深入掌握HashMap的关键技术点,如何区分是否重复?以自定义类型来作为key探究问题的关键 —Map —Map 看要怎么保证键的唯一性?自定义类型也需要根据业务需求

    最新Java面试题视频网盘,Java面试题84集、java面试专属及面试必问课程

    │ │ 4.SpringMvc深入理解源码分析-悟空.mp4 │ │ │ ├─5.Nosql Redis Jedis常用命令 │ │ 5.Nosql Redis Jedis常用命令-悟空.mp4 │ │ │ ├─6.互联网系统垂直架构之Session解决方案 │ │ 6.互联网系统...

    Java面试通关宝典:深度解读核心知识点与实战技巧,全面提升面试表现力与技术实力

    讨论如何分析和优化Java应用程序的性能等。 通过深入学习和理解这些问题,Java开发者不仅可以提升自己的技术能力,还能更好地应对面试挑战,展现自己的专业素养和问题解决能力。建议读者结合实际代码示例和项目经验...

    java源代码原理视频.txt

    java源代码原理,深入理解HashMap原理、高可用redis集群架构、zookeeper分布式、海量数据缓存、springAOP底层源码分析等

    动力节点Java基础301集_史上最全的Java基础教程

    4: 源码分析分析讲的特别到位,尤其是HashMap的工作原理和源码分析,真正的把jdk源码翻了一遍,要是拿着这个去面试绝对是秒杀级神器。 5:使用多线程模拟用户去ATM取钱讲的也非常不错,后续还提了一个小Timer定时任务...

    java8源码-cainiao:自娱自乐

    说明:文件夹以类型为目录,如并发、JVM、设计模式,文件名称尽量描述主题,如HASHMAP源码分析、代理模式分析 Books中存放分布式技术学习和书籍阅读后笔记、总结和一些面试搜集的问题,具体查看Books中ReadMe.md ...

    Java性能调优实战——覆盖80%以上的Java应用调优场景

    开篇词讲怎样才能做好性能调优02讲如何制定性能调优策略04讲慎重使用正则表达式05讲ArrayList还是LinkedList使用不当性能差千倍07讲深入浅出HashMap的设计与优化08讲网络通信优化之IO模型:如何解决高并发下IO瓶颈09...

    java8stream源码-doc:一步一步建立起分布式系统:SOA->微服务->云原生的一套完整技术栈

    HashMap源码分析 并发 IO JVM 类加载机制与编译优化 JVM运行时数据区的内存管理机制 垃圾收集算法与垃圾收集器 性能监控与故障处理 常用设计模式 ​ 用好设计模式能帮助我们更好的解决实际问题,设计模式最重要的是...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics