Map
Map是“原生”接口，没有继承任何接口。
源码分析
其内部有一个内部接口：Entry，用于操作Map集合中的key，因为Map集合没有继承Iterator接口，自己无法遍历集合中所有的元素，所以需要将所有的key封装到Set集合中进行遍历。
package java.util;
public interface Map<K,V> {
// 集合大小
int size();
// 判断集合是否为空
boolean isEmpty();
// 判断集合中是否存在key
boolean containsKey(Object key);
// 判断集合中是否存在value
boolean containsValue(Object value);
// 获取元素：获取键为key的元素
V get(Object key);
// 插入元素
V put(K key, V value);
// 删除元素
V remove(Object key);
// 插入多个元素
void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m);
// 清空集合
void clear();
// map集合中key的集合，Set类型
Set<K> keySet();
// map集合中value的集合
Collection<V> values();
// 返回Map集合中的所有key
Set<Map.Entry<K, V>> entrySet();
// Entry内部接口
interface Entry<K,V> {
K getKey();
V getValue();
V setValue(V value);
boolean equals(Object o);
int hashCode();
}
// 判断两个map集合是否相等
boolean equals(Object o);
// 计算当前map集合的hash值
int hashCode();
}- TreeMap：基于红黑树实现，实现了SortedMap接口；
- HashMap：基于哈希表实现，元素会通过哈希转换函数将元素的哈希地址转换成数组中存放的索引，如果有冲突，则使用散列链表的形式将所有相同哈希地址的元素串起来；可以将null作为一个表的key或value。
- HashTable：遗留类，线程安全，不允许将null作为key使用，推荐使用ConcurrentHashMap。
- LinkedHashMap：使用双向链表来维护元素的顺序，顺序为插入顺序或者最近最少使用（LRU）顺序。
HashMap
为了便于理解，以下源码分析以JDK1.7为主。
1. 存储结构
内部包含了一个entry类型的数组table。
transient Entry[] table;Entry存储着键值对，是一个链表，即数组中的每个位置都被当成一个桶，一个桶存放一个链表，HashMap使用拉链法来解决冲突，同一个链表中存放哈希值相同的Entry。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next;
int hash;
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof Map.Entry))
return false;
Map.Entry e = (Map.Entry)o;
Object k1 = getKey();
Object k2 = e.getKey();
if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
Object v1 = getValue();
Object v2 = e.getValue();
if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
return true;
}
return false;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
}
public final String toString() {
return getKey() + "=" + getValue();
}
}2. 拉链法的工作原理
HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("K1", "V1");
map.put("K2", "V2");
map.put("K3", "V3");- 新建一个HashMap，默认大小为16；
- 插入<K1,V1>键值对，先计算K1的hashCode 为115，通过取模计算得到所在桶下标为3；
- 插入 <K2,V2> 键值对，先计算 K2 的 hashCode 为 118，通过取模计算得到所在桶下标为6；
- 插入 <K3,V3> 键值对，先计算 K3 的 hashCode 为 118，通过取模计算得到所在桶下标为6，插在<K2,V2> 前面。
注意：JDk1.8以前链表的插入是以头插法方式进行的，例如上面的<K3,V3>不是插在<K2,V2>后面，而是插在链表头部。
查找需要分为两步进行：
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
// 键为 null 单独处理
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
// 确定桶下标
int i = indexFor(hash, table.length);
//先找出是否已经存在键为 key 的键值对，如果存在的话就更新这个键值对的值为value
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++;
// 插入新键值对
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}注意：HashMap允许插入键为null的键值对，但是因为无法调用null的hashCode()方法，也就无法确定该键值对的桶下标，只能通过强制指定一个桶下标来存放，HashMap使用第0个桶存放键为null的键值对。
private V putForNullKey(V value) {
for (Entry<K,V> e = table[0]; e != null; e = e.next) {
if (e.key == null) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(0, null, value, 0);
return null;
}使用链表的头插法，也就是新的键值对插在链表的头部，而不是链表的尾部。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 头插法，链表头部指向新的键值对
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
value = v;
next = n;
key = k;
hash = h;
}4. 确定桶下标
很多操作都需要先确定一个键值对所在的桶下标。
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash,table.length);4.1 计算hash值
final int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if (0 != h && k instanceof String) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h^= k.hashCode();
// 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);
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}4.2 取模
令x = 1<<4，即x的2的4次方，它具有以下性质：
x : 00010000
x-1 : 00001111令一个数 y 与 x-1 做与运算，可以去除 y 位级表示的第 4 位以上数：
y : 10110010
x-1 : 00001111
y&(x-1) : 00000010这个性质和y对x取模效果是一样的：
y : 10110010
x : 00010000
y%x : 00000010当x为2的n次方时，y%x == y & (x-1)，而位运算的代价比求模运算小得多，因此在进行这种计算时用位运算的话能带来更高的性能。
确定桶下标的最后一步是将 key 的 hash 值对桶个数取模：hash%capacity，如果能保证 capacity 为 2 的 n 次方，那么就可以将这个操作转换为位运算。
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1);
}5. 扩容-基本原理
设 HashMap 的 table 长度为 M，需要存储的键值对数量为 N，如果哈希函数满足均匀性的要求，那么每条链表的长度大约为 N/M，因此平均查找次数的复杂度为 O(N/M)
为了让查找的成本降低，应该尽可能使得 N/M 尽可能小，因此需要保证 M 尽可能大，也就是说 table 要尽可能大。
HashMap 采用动态扩容来根据当前的 N 值（键值对的数量）来调整 M 值（table容量capacity），使得空间效率和时间效率都能得到保证。
和扩容相关的参数主要有：capacity、size、threshold 和 load_factor。
- capacity：table的容量大小，默认为16，必须保证capacity为2的n次方；
- size：键值对数量；
- threshold：size的临界值，当size大于等于threshold就必须进行扩容操作；
- loadFactory：装载因子，table能够使用的比例，threshold = capacity*loadFactory
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
transient Entry[] table;
transient int size;
int threshold;
final float loadFactor;
transient int modCount;从下面的添加元素代码中可以看出，当需要扩容时，令 capacity 为原来的两倍。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}扩容使用 resize() 实现，需要注意的是，扩容操作同样需要把 oldTable 的所有键值对重新插入 newTable 中，因此这一步是很费时的。
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);
}
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);
}
}
}6. 扩容-重新计算桶下标
在进行扩容时，需要把键值对重新放到对应的桶上，HashMap使用了一个特殊的机制，可以降低重新计算桶下标的操作。
假设原数组长度capacity为16，扩容之后new capacity为32：
capacity : 00010000
new capacity : 00100000对于一个key，它的哈希值如果在第n位上为0，那么取模得到的结果和之前的一样；如果为1，那么得到的结果为原来的结果+2的n-1次方。
7. 计算数组容量
HashMap构造函数允许用户传入的容量不是2的n次方，因为它可以自动地将传入的容量转换为2的n次方。
先考虑如何求一个数的掩码，对于10010000，它的掩码为11111111，可以使用以下方法得到：
mask |= mask >> 1 11011000
mask |= mask >> 2 11111110
mask |= mask >> 4 11111111mask+1 是大于原始数字的最小的 2 的 n 次方。
num 10010000
mask+1 100000000以下是 HashMap 中计算数组容量的代码：
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}8. 链表转红黑树
从 JDK 1.8 开始，一个桶存储的链表长度大于 8 时会将链表转换为红黑树。
9. 与 HashTable 的比较
- HashTable 使用 synchronized 来进行同步。
- HashMap 可以插入键为 null 的 Entry。
- HashMap 的迭代器是 fail-fast 迭代器。
- HashMap 不能保证随着时间的推移 Map 中的元素次序是不变的。
ConcurrentHashMap
1. 存储结构
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶，从而使其并发度更高（并发度就是 Segment 的个数）。
//Segment 继承自 ReentrantLock。
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
static final int MAX_SCAN_RETRIES =
Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
}final Segment<K,V>[] segments;默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
2. size 操作
每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。
/**
* The number of elements. Accessed only either within locks
* or among other volatile reads that maintain visibility.
*/
transient int count;在执行 size 操作时，需要遍历所有 Segment 然后把 count 累计起来。
ConcurrentHashMap 在执行 size 操作时先尝试不加锁，如果连续两次不加锁操作得到的结果一致，那么可以认为这个结果是正确的。
尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义，该值为 2，retries 初始值为 -1，因此尝试次数为 3。
如果尝试的次数超过 3 次，就需要对每个 Segment 加锁。
/**
* Number of unsynchronized retries in size and containsValue
* methods before resorting to locking. This is used to avoid
* unbounded retries if tables undergo continuous modification
* which would make it impossible to obtain an accurate result.
*/
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
public int size() {
// Try a few times to get accurate count. On failure due to
// continuous async changes in table, resort to locking.
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
int size;
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
long sum; // sum of modCounts
long last = 0L; // previous sum
int retries = -1; // first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
// 超过尝试次数，则对每个 Segment 加锁
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
// 连续两次得到的结果一致，则认为这个结果是正确的
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}3. JDK 1.8 的改动
JDK 1.7 使用分段锁机制Segment + HashEntry + ReentrantLock来实现并发更新操作，核心类为 Segment，它继承自重入锁 ReentrantLock，并发度与Segment 数量相等。
JDK 1.8 使用了Node + CAS + Synchronized来支持更高的并发度，在 CAS 操作失败时使用内置锁 synchronized。
- JDK1.8的实现降低锁的粒度，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）
- JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了；
- JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档。
4. 为什么 ConcurrentHashMap 的读操作不需要加锁？
get操作源码
//会发现源码中没有一处加了锁
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode()); //计算hash
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//读取首节点的Node元素
if ((eh = e.hash) == h) { //如果该节点就是首节点就返回
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//hash值为负值表示正在扩容，这个时候查的是ForwardingNode的find方法来定位到nextTable来
//eh=-1，说明该节点是一个ForwardingNode，正在迁移，此时调用ForwardingNode的find方法去nextTable里找。
//eh=-2，说明该节点是一个TreeBin，此时调用TreeBin的find方法遍历红黑树，由于红黑树有可能正在旋转变色，所以find里会有读写锁。
//eh>=0，说明该节点下挂的是一个链表，直接遍历该链表即可。
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//既不是首节点也不是ForwardingNode，那就往下遍历
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}get没有加锁的话，ConcurrentHashMap是如何保证读到的数据不是脏数据的呢？
volatile登场
对于可见性，Java提供了volatile关键字来保证可见性、有序性。但不保证原子性。
普通的共享变量不能保证可见性，因为普通共享变量被修改之后，什么时候被写入主存是不确定的，当其他线程去读取时，此时内存中可能还是原来的旧值，因此无法保证可见性。
- volatile关键字对于基本类型的修改可以在随后对多个线程的读保持一致，但是对于引用类型如数组，实体bean，仅仅保证引用的可见性，但并不保证引用内容的可见性。。
- 禁止进行指令重排序。
背景：为了提高处理速度，处理器不直接和内存进行通信，而是先将系统内存的数据读到内部缓存（L1，L2或其他）后再进行操作，但操作完不知道何时会写到内存。
- 如果对声明了volatile的变量进行写操作，JVM就会向处理器发送一条指令，将这个变量所在缓存行的数据写回到系统内存。但是，就算写回到内存，如果其他处理器缓存的值还是旧的，再执行计算操作就会有问题。
- 在多处理器下，为了保证各个处理器的缓存是一致的，就会实现缓存一致性协议，当某个CPU在写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，则会通知其他CPU告知该变量的缓存行是无效的，因此其他CPU在读取该变量时，发现其无效会重新从主存中加载数据。
总结下来：
第一：使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存；
第二：使用volatile关键字的话，当线程2进行修改时，会导致线程1的工作内存中缓存变量的缓存行无效；
第三：由于线程1的工作内存中缓存行无效，所以线程1再次读取变量的值时会去主存读取。
/**
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;volatile int array[10]是指array的地址是volatile的而不是数组元素的值是volatile的.
用volatile修饰的Node
get操作可以无锁是由于Node的元素val和指针next是用volatile修饰的，在多线程环境下线程A修改节点的val或者新增节点的时候是对线程B可见的。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
//可以看到这些都用了volatile修饰
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return val; }
public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
public final String toString(){ return key + "=" + val; }
public final V setValue(V value) {
throw new UnsupportedOperationException();
}
public final boolean equals(Object o) {
Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
return ((o instanceof Map.Entry) &&
(k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
(v = e.getValue()) != null &&
(k == key || k.equals(key)) &&
(v == (u = val) || v.equals(u)));
}
/**
* Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
*/
Node<K,V> find(int h, Object k) {
Node<K,V> e = this;
if (k != null) {
do {
K ek;
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
return null;
}
}既然volatile修饰数组对get操作没有效果，那加在数组上的volatile的目的是什么呢？
其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile。
总结
在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁，这也是它比其他并发集合比如hashtable、用
Collections.synchronizedMap()包装的hashmap安全效率高的原因之一。get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的，和数组用volatile修饰没有关系。
数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
LinkedHashMap
存储结构
继承自HashMap，因此具有和HashMap一样的快速查找特性；
public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>内部维护了一个双向链表，用来维护插入顺序或者 LRU 顺序。
/**
* The head (eldest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
/**
* The tail (youngest) of the doubly linked list.
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;accessOrder 决定了顺序，默认为 false，此时维护的是插入顺序。
final boolean accessOrder;LinkedHashMap 最重要的是以下用于维护顺序的函数，它们会在 put、get 等方法中调用。
void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }afterNodeAccess()
当一个节点被访问时，如果 accessOrder 为 true，则会将该节点移到链表尾部。也就是说指定为 LRU 顺序之后，在每次访问一个节点时，会将这个节点移到链表尾部，保证链表尾部是最近访问的节点，那么链表首部就是最近最久未使用的节点。
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
p.after = null;
if (b == null){
head = a;
}
else{
b.after = a;
}
if (a != null){
a.before = b;
}
else{
last = b;
}
if (last == null){
head = p;
}
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}afterNodeInsertion()
在 put 等操作之后执行，当 removeEldestEntry() 方法返回 true 时会移除最久未使用的节点，也就是链表首部节点 first。
evict 只有在构建 Map 的时候才为 false，在这里为 true。
void afterNodeInsertion(boolean evict) {
// possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}removeEldestEntry() 默认为 false，如果需要让它为 true，需要继承 LinkedHashMap 并且覆盖这个方法的实现，这在实现 LRU 的缓存中特别有用，通过移除最近最久未使用的节点，从而保证缓存空间足够，并且缓存的数据都是热点数据。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}LRU 缓存
以下是使用 LinkedHashMap 实现的一个 LRU 缓存：
- 设定最大缓存空间 MAX_ENTRIES 为 3；
- 使用 LinkedHashMap 的构造函数将
accessOrder设置为 true，开启 LRU 顺序； - 覆盖 removeEldestEntry() 方法实现，在节点多于 MAX_ENTRIES 就会将最近最久未使用的数据移除。
class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private static final int MAX_ENTRIES = 3;
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
LRUCache() {
super(MAX_ENTRIES, 0.75f, true);
}
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache<Integer, String> cache = new LRUCache<>();
cache.put(1, "a");
cache.put(2, "b");
cache.put(3, "c");
cache.get(1);
cache.put(4, "d");
System.out.println(cache.keySet());
}WeakHashMap
存储结构
WeakHashMap 的 Entry 继承自 WeakReference，被 WeakReference 关联的对象在下一次垃圾回收时会被回收。
WeakHashMap 主要用来实现缓存，通过使用 WeakHashMap 来引用缓存对象，由 JVM 对这部分缓存进行回收。
private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> implements Map.Entry<K,V>ConcurrentCache
Tomcat 中的 ConcurrentCache 使用了 WeakHashMap 来实现缓存功能。
ConcurrentCache 采取的是分代缓存：
- 经常使用的对象放入 eden 中，eden 使用 ConcurrentHashMap 实现，不用担心会被回收（伊甸园）；
- 不常用的对象放入 longterm，longterm 使用 WeakHashMap 实现，这些老对象会被垃圾收集器回收。
- 当调用 get() 方法时，会先从 eden 区获取，如果没有找到的话再到 longterm 获取，当从 longterm 获取到就把对象放入 eden 中，从而保证经常被访问的节点不容易被回收。
- 当调用 put() 方法时，如果 eden 的大小超过了 size，那么就将 eden 中的所有对象都放入 longterm中，利用虚拟机回收掉一部分不经常使用的对象。
public final class ConcurrentCache<K, V> {
private final int size;
private final Map<K, V> eden;
private final Map<K, V> longterm;
public ConcurrentCache(int size) {
this.size = size;
this.eden = new ConcurrentHashMap<>(size);
this.longterm = new WeakHashMap<>(size);
}
public V get(K k) {
V v = this.eden.get(k);
if (v == null) {
v = this.longterm.get(k);
}
if (v != null){
this.eden.put(k, v);
}
return v;
}
public void put(K k, V v) {
if (this.eden.size() >= size) {
this.longterm.putAll(this.eden);
this.eden.clear();
}
this.eden.put(k, v);
}
}TreeMap
TreeMap集合是基于红黑树实现，实现SortedMap接口。该集合最重要的特点就是可排序，该映射根据其键的自然顺序进行排序，或者根据创建映射时提供的 Comparator 进行排序，具体取决于使用的构造方法。
TreeMap继承了Map的性质，同时其树结构又可以进行元素排序，用处很大。
如何选择合适的Map？
HashMap可实现快速存储和检索，但其缺点是包含的元素是无序的，这会导致它在存在大量迭代的情况下表现不佳。
LinkedHashMap保留了HashMap的优势，且其包含的元素是有序的，它在有大量迭代的情况下表现更好；
TreeMap能便捷地实现其内部元素的各种排序，但其一般性能比前两种Map要差。
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