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1.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?接接口
2.map和字典的区别
3.MapReduce源码解析之Mapper
4.三万字带你认识 Go 底层 map 的实现
5.MapReduce源码解析之InputFormat
6.TreeMap就这么简单源码剖析

concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?

       ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现，而非早期版本的口源分段锁。

       在JDK1.7版本中，接接口ConcurrentHashMap采用分段锁机制，口源包含一个Segment数组，接接口每个Segment继承自ReentrantLock，口源csdjb源码并包含HashEntry数组，接接口每个HashEntry相当于链表节点，口源用于存储key、接接口value。口源默认支持个线程并发，接接口每个Segment独立，口源互不影响。接接口

       对于put流程，口源与普通HashMap相似，接接口首先定位至特定的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，下载linux源码命令同时判断链表或转换为红黑树进行插入。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。

map和字典的区别

       第一个区别就先来说说继承关系吧

       如果你baidu一下，会发现网上的大致说法与“由于Java发展的历史原因。Hashtable是基于陈旧的Dictionary类的，HashMap是Java 1.2引进的Map接口的一个实现。”相同。

       这种说法没有错，但是不够准确，特别是对于我们这种大众菜鸟来说，如果不去深究的话，可能就会造成一些理解上的差异。简单的认为Hashtable没有继承Map接口。

       我们可以参考一下最新的JDK1.6的源码，看看这两个类的定义：

       public class Hashtable<K,V>extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable { …}

       public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { …}

       可以看到hashtable也是继承了Map接口。

       它们的不同是Hashtable（since JDK1.0）就继承了Dictionary这个抽象类，

       而HashMap（since JDK1.2）继承的则是AbstractMap这个抽象类。

       第二个区别我们从同步和并发性上来说说它们两个的不同。

       可以通过这两个类得源码来分析，Hashtable中的主要方法都做了同步处理，而HashMap则没有。

       可以说Hashtable在默认情况支持同步，而HashMap在默认情况下是不支持的。

       我们在多线程并发的环境下，可以直接使用Hashtable，但是要使用HashMap的话就要自己增加同步处理了。

       对HashMap的同步处理可以使用Collections类提供的synchronizedMap静态方法；

       或者直接使用JDK5.0之后提供的java.util.concurrent包里的ConcurrentHashMap类。

MapReduce源码解析之Mapper

       MapReduce，微擎 砍价 源码大数据领域的标志性计算模型，由Google公司研发，其核心概念"Map"与"Reduce"简明易懂却威力巨大，打开了大数据时代的大门。对于许多大数据工作者来说，MapReduce是基础技能之一，而源码解析更是深入理解与实践的必要途径。

       MapReduce由两部分组成：Map与Reduce。Map阶段通过映射函数将一组键值对转换成另一组键值对，而Reduce阶段则负责合并这些新的键值对。这种并行计算模型极大地提高了大数据处理的效率。

       本文将聚焦于Map阶段的核心实现——Mapper。通过解析Mapper类及其子类的源码，我们可以更深入地理解MapReduce的工作机制，并在易观千帆等技术数据处理中发挥更大的效能。

       Mapper类内部包含四个关键方法与一个抽象类：

       setup()：主要为map()方法做准备，例如加载配置文件、传递参数。

       cleanup()：用于清理资源，如关闭文件、处理Key-Value。

       map()：程序的逻辑核心，对输入的文本进行处理（如分割、过滤），以键值对的形式写入context。

       run()：驱动Mapper执行的主方法，按照预设顺序执行setup()、map()、cleanup()。

       Context抽象类扮演着重要角色，用于跟踪任务状态和数据存储，如在setup()中读取配置信息，并作为Key-Value载体。linux sdl游戏源码

       下面是几个Mapper子类的详细解析：

       InverseMapper：将键值对反转，适用于不同需求的统计分析。

       TokenCounterMapper：使用StringTokenizer对文本进行分割，计算特定token的数量，适用于词频统计等。

       RegexMapper：对文本进行正则化处理，适用于特定格式文本的统计。

       MultithreadedMapper：利用多线程执行Mapper任务，提高CPU利用率，适用于并发处理。

       本文对MapReduce中Mapper及其子类的源码进行了详尽解析，旨在帮助开发者更深入地理解MapReduce的实现机制。后续将探讨更多关键类源码，以期为大数据处理提供更深入的洞察与实践指导。

三万字带你认识 Go 底层 map 的实现

       map在Go语言中是一种基础数据结构，广泛应用于日常开发。其设计遵循“数组+链表”的通用思路，但Go语言在具体实现上有着独特的设计。本文将带你深入了解Go语言中map的底层实现，包括数据结构设计、性能优化策略以及关键操作的内部实现。

       在Go语言的map中，数据存储在数组形式的桶(bucket)中，每个桶最多容纳8对键值对。哈希值的低位用于选择桶，而高位则用于在独立的桶中区分键。这种设计有助于高效地处理冲突和实现快速访问。

       源码位于src/runtime/map.go，展示了map的内部结构和操作。在该文件中，定义了桶和map的内存模型，桶的内存结构示例如下。每个桶的安卓翻页源码前7-8位未被使用，用于存储键值对，避免了不必要的内存填充。在桶的末尾，还有一个overflow指针，用于连接超过桶容量的键值对，以构建额外的桶。

       初始化map有两种方式，根据是否指定初始化大小和hint值，调用不同的函数进行分配。对于不指定大小或hint值小于8的情况，使用make_small函数直接在堆上分配。当hint值大于8时，调用makemap函数进行初始化。

       插入操作的核心是找到目标键值对的内存地址，并通过该地址进行赋值。在实现中，没有直接将值写入内存，而是返回值在内存中的对应地址，以便后续进行赋值操作。同时，当桶达到容量上限时，会创建新的溢出桶来容纳多余的数据。

       查询操作通过遍历桶来实现，找到对应的键值对。对于查询逻辑的优化，Go语言提供了不同的函数实现，如mapaccess1、mapaccess2和mapaccessK等，它们在不同场景下提供高效的关键字查找和值获取。

       当map需要扩容时，Go语言会根据装载因子进行决策，以保持性能和内存使用之间的平衡。扩容操作涉及到数据搬移，通过hashGrow()和growWork()函数实现。增量扩容增加桶的数量，而等量扩容则通过重新排列元素提高桶的利用率。

       删除操作在Go语言中同样高效，利用map的内部机制快速完成。迭代map时，可以使用特定的函数遍历键值对，实现对数据的访问和操作。

       通过深入分析Go语言中map的实现，我们可以看到Go开发者在设计时的巧妙和全面考虑，不仅关注内存效率，还考虑到数据结构在不同情况下的复用和性能优化。这种设计思想不仅体现在map自身，也对后续的缓存库等开发产生了深远的影响。

       综上所述，Go语言中map的底层实现展示了高效、灵活和强大的设计原则，为开发者提供了强大的工具，同时也启发了其他数据结构和库的设计。了解这些细节有助于我们更深入地掌握Go语言的特性，并在实际开发中做出更优的选择。

MapReduce源码解析之InputFormat

       导读

       深入探讨MapReduce框架的核心组件——InputFormat。此组件在处理多样化数据类型时，扮演着数据格式化和分片的角色。通过设置job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等操作，程序能正确处理不同文件类型。InputFormat类作为抽象基础，定义了文件切分逻辑和RecordReader接口，用于读取分片数据。本节将解析InputFormat、InputSplit、RecordReader的结构与实现，以及如何在Map任务中应用此框架。

       类图与源码解析

       InputFormat类提供了两个关键抽象方法：getSplits()和createRecordReader()。getSplits()负责规划文件切分策略，定义逻辑上的分片，而RecordReader则从这些分片中读取数据。

       InputSplit类承载了切分逻辑，表示了给定Mapper处理的逻辑数据块，包含所有K-V对的集合。

       RecordReader类实现了数据读取流程，其子类如LineRecordReader，提供行数据读取功能，将输入流中的数据按行拆分，赋值为Key和Value。

       具体实现与操作流程

       在getSplits()方法中，FileInputFormat类负责将输入文件按照指定策略切分成多个InputSplit。

       TextInputFormat类的createRecordReader()方法创建了LineRecordReader实例，用于读取文件中的每一行数据，形成K-V对。

       Mapper任务执行时，通过调用RecordReader的nextKeyValue()方法，读取文件的每一行，完成数据处理。

       在Map任务的run()方法中，MapContextImp类实例化了一个RecordReader，用于实现数据的迭代和处理。

       总结

       本文详细阐述了MapReduce框架中InputFormat的实现原理及其相关组件，包括类图、源码解析、具体实现与操作流程。后续文章将继续探讨MapReduce框架的其他关键组件源码解析，为开发者提供深入理解MapReduce的构建和优化方法。

TreeMap就这么简单源码剖析

       本文主要讲解TreeMap的实现原理，使用的是JDK1.8版本。

       在开始之前，建议读者具备一定的数据结构基础知识。

       TreeMap的实现主要通过红黑树和比较器Comparator来保证元素的有序性。如果构造时传入了Comparator对象，则使用Comparator的compare方法进行元素比较。否则，使用Comparable接口的compareTo方法实现自然排序。

       TreeMap的核心方法有put、get和remove等。put方法用于插入元素，同时会根据Comparator或Comparable对元素进行排序。get方法用于查找指定键的值，remove方法则用于删除指定键的元素。

       遍历TreeMap通常使用EntryIterator类，该类提供了按顺序遍历元素的方法。TreeMap的遍历过程基于红黑树的结构，通过查找、比较和调整节点来实现。

       总之，TreeMap是一个基于红黑树的有序映射集合，其主要特性包括元素的有序性、高效的时间复杂度以及灵活的比较方式。在设计和实现需要有序映射的数据结构时，TreeMap是一个不错的选择。

       如有错误或疑问，欢迎在评论区指出，让我们共同进步。

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map在golang的底层实现和源码分析

       在Golang 1..2版本中，map的底层实现由两个核心结构体——hmap和bmap（此处用桶来描述）——构建。初始化map，如`make(map[k]v, hint)`，会创建一个hmap实例，包含map的所有信息。makemap函数负责创建hmap、计算B值和初始化桶数组。

       Golang map的高效得益于其巧妙的设计：首先，key的hash值的后B位作为桶索引；其次，key的hash值的前8位决定桶内结构体的数组索引，包括tophash、key和value；tophash数组还用于存储标志位，当桶内元素为空时，标志位能快速识别。读写删除操作充分利用了这些设计，包括更新、新增和删除key-value对。

       删除操作涉及到定位key，移除地址空间，更新桶内tophash的标志位。而写操作，虽然mapassign函数返回value地址但不直接写值，实际由编译器生成的汇编指令提高效率。扩容和迁移机制如sameSizeGrow和biggerSizeGrow，针对桶利用率低或桶数组满的情况，通过调整桶结构和数组长度，优化查找效率。

       evacuate函数负责迁移数据到新的桶区域，并清理旧空间。最后，虽然本文未详述，但订阅"后端云"公众号可获取更多关于Golang map底层实现的深入内容。

Java之五种遍历Map集合的方式

       在Java中，所有的Map类型都实现了Map接口，因此我们可以采用以下几种方法来遍历Map集合。本文将详细介绍五种遍历方式，并通过示例代码进行详细说明，以供读者参考学习。

       方式一：通过Map.keySet使用iterator遍历

       方式二：通过Map.entrySet使用iterator遍历

       方式三：通过Map.keySet遍历

       方式四：通过For-Each迭代entries，使用Map.entrySet遍历

       方式五：使用lambda表达式forEach遍历

       forEach 源码

       从源码中可以看出，这种方式在传统的迭代方式上增加了一层壳，使得代码更加简洁。（开发中推荐使用）

       总结

       推荐使用entrySet遍历Map类集合KV（文章中的第四种方式），而不是keySet方式进行遍历。keySet实际上是遍历了两次，第一次是将key转换为Iterator对象，第二次是从hashMap中取出key所对应的value值。而entrySet只是遍历了一次，就将key和value都放在了entry中，效率更高。values()返回的是V值集合，是一个List集合对象；keySet()返回的是K值集合，是一个Set集合对象；entrySet()返回的是K-V值组合集合。如果是JDK8，推荐使用Map.forEach方法（文章中的第五种方式）。