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4.Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的设计思想与实现原理 (三)
5.太强了！阿里老哥分享的码解JDK源码学习指南，含8大核心内容讲解
6.JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！码解
concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?码解
ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现，而非早期版本的码解火柴人游戏源码分段锁。
在JDK1.7版本中，码解ConcurrentHashMap采用分段锁机制，码解包含一个Segment数组，码解每个Segment继承自ReentrantLock，码解并包含HashEntry数组，码解每个HashEntry相当于链表节点，码解用于存储key、码解value。码解默认支持个线程并发，码解每个Segment独立，互不影响。
对于put流程，与普通HashMap相似，首先定位至特定的Segment，然后使用ReentrantLock进行操作，后续过程与HashMap基本相同。
get流程简单，通过hash值定位至segment，再遍历链表找到对应元素。需要注意的是，value是volatile的，因此get操作无需加锁。
在JDK1.8版本中，线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值，遍历node数组。若位置为空，则通过CAS+自旋方式初始化。
若数组位置为空，尝试使用CAS自旋写入数据；若hash值为MOVED，表示需执行扩容操作；若满足上述条件均不成立，则使用synchronized块写入数据，同时判断链表或转换为红黑树进行插入。歪歪自动欢迎源码链表操作与HashMap相同，链表长度超过8时转换为红黑树。
get查询流程与HashMap基本一致，通过key计算位置，若table对应位置的key相同则返回结果；如为红黑树结构，则按照红黑树规则获取；否则遍历链表获取数据。
知乎一天万赞！华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
探索JDK源码，无疑是提升编程技能的高效路径。随着时间的推移，JDK经过了精心打磨，代码结构紧凑，设计模式巧妙，运行效率卓越，凝聚了众多技术大牛的智慧结晶。要提升代码理解力，深入研究JDK源码是不可或缺的步骤。 对于初学者来说，借助他人的深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的指导，能让你在学习中站得更高，看得更远。现在，就为你推荐一份极具价值的JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因，这里只能呈现部分精华内容：第1章：深入多线程基础
第2章：原子操作的Atomic类解析
第3章：Lock与Condition的深入理解
第4章：同步工具类的实战讲解
第5章：并发容器的奥秘揭秘
第6章：线程池与Future的实践指南
第7章：ForkJoinPool的工作原理
第8章：CompletableFuture的全面解析
想要获取完整的详细内容，可以直接点击以下链接获取：[传送门] 如果你对源码学习有持续的热情，我的GitHub资源库也等待你的探索：[传送门]JDK源码分析-Queue, Deque
Queue 和 Deque 是 Java 中的两个接口，分别代表队列和双端队列。
Queue 接口提供了基本的队列操作：入队（enqueue）和出队（dequeue）。同时，Queue 接口有 6 个方法，分为入队、出队和遍历三类。与之不同的是，当队列为空时，element() 方法会抛出异常，而 peek() 方法则会返回 null。荣耀众乐源码
Deque 接口继承自 Queue 接口，表示双端队列，具备「队列」和「栈」的特性。双端队列可以分别从两端插入和移除元素，而一般队列只能从尾部插入元素、头部移除元素。Deque 接口定义了入队、出队、遍历以及独有的一些操作方法。Deque 作为双端队列，不仅继承了 Queue 的方法，还提供了额外的双端操作。
综上，Queue 提供了基本的队列功能，而 Deque 在 Queue 的基础上增加了双端操作，使其兼具队列和栈的特性。在实际应用中，根据需求选择合适的接口可以提高代码的灵活性和效率。
Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的设计思想与实现原理 (三)
在并发编程领域，核心问题涉及互斥与同步。互斥允许同一时刻仅一个线程访问共享资源，同步则指线程间通信协作。多线程并发执行历来面临两大挑战。为解决这些，设计原则强调通过消息通信而非内存共享实现进程或线程同步。
本文探讨的关键术语包括Java语法层面实现的锁与JDK层面锁。Java领域并发问题主要通过管程解决。内置锁的粒度较大，不支持特定功能，因此JDK在内部重新设计，引入新特性，实现多种锁。基于JDK层面的锁大致分为4类。
在Java领域，AQS同步器作为多线程并发控制的基石，包含同步状态、等待与条件队列、独占与共享模式等核心要素。做项目代源码JDK并发工具以AQS为基础，实现各种同步机制。
StampedLock（印戳锁）是基于自定义API操作的并发控制工具，改进自读写锁，特别优化读操作效率。印戳锁提供三种锁实现模式，支持分散操作热点与削峰处理。在JDK1.8中，通过队列削峰实现。
印戳锁基本实现包括共享状态变量、等待队列、读锁与写锁核心处理逻辑。读锁视图与写锁视图操作有特定队列处理，读锁实现包含获取、释放方式，写锁实现包含释放方式。基于Lock接口的实现区分读锁与写锁。
印戳锁本质上仍为读写锁，基于自定义封装API操作实现，不同于AQS基础同步器。在Java并发编程领域，多种实现与应用围绕线程安全，根据不同业务场景具体实现。
Java锁实现与运用远不止于此，还包括相位器、交换器及并发容器中的分段锁。在并发编程中，锁作为实现方式之一，提供线程安全，但实际应用中锁仅为单一应用，提供并发编程思想。
本文总结Java领域并发锁设计与实现，重点介绍JDK层面锁与印戳锁。文章观点及理解可能存在不足，欢迎指正。技术研究之路任重道远，希望每一份努力都充满价值，未来依然充满可能。-18的源码补码
太强了！阿里老哥分享的JDK源码学习指南，含8大核心内容讲解
Java开发中，JDK源码的重要性不言而喻。作为Java运行环境的基石，JDK涵盖了Java的全部运行环境和开发工具，没有它，程序编译都无从谈起。为此，本文将分享一份来自阿里的资深程序员整理的JDK源码学习指南。
这份指南详尽介绍了JDK源码的多个核心内容，包括多线程基础、Atomic类、Lock与Condition接口、同步工具类、并发容器、线程池与Future、ForkJoinPool分治算法、异步编程工具CompletableFuture等。需要这份资料的朋友，请点击此处获取完整版。
以下是学习指南的具体章节：
第1章 多线程基础
第2章 Atomic类
第3章 Lock与Condition
第4章 同步工具类
第5章 并发容器
第6章 线程池与Future
第7章 ForkJoinPool
第8章 CompletableFuture
以上就是这份JDK源码学习笔记的概述，感兴趣的朋友可以点击此处获取完整版资料。
JDK成长记7：3张图搞懂HashMap底层原理！
一句话讲， HashMap底层数据结构，JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后，相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些？
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图：
如上图所示，put方法调用了putVal方法，之后主要脉络是：
如何计算hash值？
计算hash值的算法就在第一步，对key值进行hashCode()后，对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢？其实涉及了很多数学知识，简单的说就是尽可能让高和低位参与运算，可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少？
如上图所示，很明显第二步回调用resize方法，获取到默认容量为，这个在源码里是1<<4得到的，1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.，所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组，作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是，如何进行hash寻址的？
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单，就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算，这个操作和对hash取模很类似，只不过这样效率更高而已。hash寻址后，就得到了一个位置，可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后，你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩，看如下图：
当hash值计算一致，比如当hash值都是时，Key-Value对的Node节点还有一个next指针，会以单链表的形式，将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一：单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候，单链法会造成原理链接过长，导致HashMap性能下降，因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候，会自动转换为红黑树，自平衡的一种二叉树，有很多特点，比如区分红和黑节点等，具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是，hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图，核心脉络是四步，源码具体的就不粘出来了。当put一个之后，map的size达到扩容阈值，就会触发rehash。你可以看到如下具体思路：
情况1:如果数组位置只有一个值：使用新的容量进行rehash，即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表，根据 e.hash & oldCap == 0进行判断，结果为0的使用原位置，否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表，这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
情况3：如果数组位置有红黑树，根据split方法，同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计，如果个数小于6，将树的结果恢复为普通Node，否则使用index + oldCap，调整红黑树位置，这里不会和新的容量进行rehash与运算了，index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话，可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图，假设都出发了以上三种情况结果如下所示：
上面源码核心脉络，3个if主要是校验了一堆，没做什么事情，之后赋值了扩容因子，不传递使用默认值0.，扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。代码如下：
竟然不是大小*扩容因子？
n |= n >>> 1这句话，是在干什么？n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或，n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况，之前你应该学到了，如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子：假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=，那么计算过程应该如下：
n是int类型，java中一般是4个字节，位。所以的二进制： 。
最后n+1=，方法返回，赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值，没有初始化数组。
为什么这么做呢？一句话，为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算，都是二进制的位运算，效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码，看看指定了map容量，第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold，这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组，之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识，技能的成长，给大家带来一个金句甜点，结束我今天的分享：坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化，第二个秘诀就是目标化。顾名思义，就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉，给自己定了一个目标，每天5组，每次个俯卧撑，你看到自己胖的身形或者海报，很有刺激，结果开始前两天非常厉害，干劲十足，特别奥利给。但是第三天，你想到要个俯卧撑，你就不想起床，就算起来，可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大，要从微习惯开始，比如我媳妇从来没有做过俯卧撑，就让她每天从1个开始,不能多，我就怕她收不住，做多了。一开始其实从习惯开始，先变成习惯，再开始慢慢加量。量太大养不成习惯，量小才能养成习惯。很容易做到才能养成，你想想是不是这个道理？
所以，坚持的第二个秘诀就是定一个目标，可以通过小量目标，养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记，不要多，我想超过你也会睡着了的.....
最后，大家可以在阅读完源码后，在茶余饭后的时候问问同事或同学，你也可以分享下，讲给他听听。
面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）
面试官可能会询问关于TreeSet（基于JDK1.8）的源码分析，实际上，TreeSet与HashSet类似，都利用了TreeMap底层的红黑树结构。主要特性包括：
1. TreeSet是基于TreeMap的NavigableSet实现，元素存储在TreeMap的key中，value为一个常量对象。
2. 不是直接基于TreeMap，而是NavigableMap，因为TreeMap本身就实现了这个接口。
3. 对于内存节省的疑问，TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的逻辑冲突。添加重复元素时，PRESENT确保了插入状态的区分。
4. 构造函数提供了多样化的选项，允许自定义比较器和排序器，基本继承自HashSet的特性。
5. 除了基本的增删操作，TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。
总结来说，TreeSet在排序上优于HashSet，但插入和查找操作由于树的结构会更复杂，不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序，HashSet是更好的选择。
感谢您的关注，关于TreeSet的源码解析就介绍到这里。
