题词

JDK，Java Development Kit。

首先，我们必须认识到，，JDK但，但设置Java只有基础类库。它是Sun通过基础类库开发，这是唯一的。JDK书写总结的类库。从技术含量来说，还是在一个层级上，它们都是须要被编译成字节码。在JRE中执行的。JDK编译后的结果就是jre/lib下的rt.jar。我们学习使用它的目的是加深对Java的理解，提高我们的Java编码水平。

本系列全部文章基于的JDK版本号都是1.7.16。

源代码下载地址：https://jdk7.java.net/source.html

本节内容

在本节中。简析java.util包所包括的工具类库。主要是集合相关的类库，其次还有正则、压缩解压、并发、日期时间等工具类。

本篇内容大致、简单的对于java.util包进行了一个描写叙述。以后会逐渐进行内容补充。本篇文章相当于一个占位符，所谓先有了骨架，才干逐渐丰满

集合类

基本情况

主要接口及其继承关系例如以下：

SortedSet  -->  Set --> Collection -->  Iterable

List  -->  Collection  -->  Iterable

SortedMap  -->  Map

经常使用类及其继承关系例如以下：

HashSet/LinkedHashSet  --> Set

TreeSet  -->  SortedSet  --> Set

ArrayList/LinkedList  -->  List

HashMap  -->  Map

TreeMap  -->  SortedMap  -->  Map

统一称谓：Collection分支的，我们称之为“聚集”。Map分支的，我们称之为“映射”。

Collection继承自Iterable，所以其下的类都能够用迭代器Iterator訪问，也能够用for(E e:es)形式訪问；Map能够用实现了其内部接口Entry的对象，作为一个元素。

Hashtable和HashMap，他们都实现了Map接口；Hashtable继承自古老的抽象类Dictionary。是线程安全的；HashMap继承自较新的抽象类AbstractMap，不是线程安全的。

HashMap同意null的键和值。而Hashtable不同意null的键和值，这是由于：

Hashtable有方法contains方法（推断是否存在值），假设同意的话。则不论key或者value为null，都会返回null，这easy误解。所以Hashtable就强制限制了，对于null 键和值。直接抛出NullPointerException；

HashMap没有contains方法。各自是containsKey()和containsValues()。

另外JDK5開始，对于线程安全的Map，有一种ConcurrentHashMap，高效，事实上现线程安全的过程中，没有使用synchronized。是一种分段的结构，并用CAS这样的无锁算法实现了线程安全。

Hash

Object类有两种方法来判断对象的标识：equals()和hashCode()。

一般来说。假设您忽略了当中一种，您必须同一时候忽略这两种，由于两者之间有必须维持的至关重要的关系。

特殊情况是依据equals() 方法，假设两个对象是相等的。它们必须有同样的hashCode()值，Object源代码中对此有要求。虽然这通常不是真的。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5dc351100101l57b.html

http://fhuan123.iteye.com/blog/1452275

关于HashMap的源代码分析，能够參考：http://github.thinkingbar.com/hashmap-analysis/

LinkedHashMap，重写了HashMap的迭代器、AddEntry、Entry等几个方法和类，用一个双向链表存储元素增加的顺序。这能够依照訪问顺序排序，近期訪问的元素（get/put），会被放在链表的末尾，这是LRU算法（Least Recenty Used）。近期最少使用算法。

ArrayList和LinkedList

关于ArrayList和LinkedList，ArrayList是基于数组的，这样的方式将对象放在连续的位置中，读取快，可是容量不足时须要进行数组扩容，性能减少，插入和删除也慢；LinkedList是基于链表的，插入和删除都快，可是查找麻烦，不能依照索引查找。所以说。对于构造一个队列是用ArrayList或者LinkedList，是依据性能和方便来考虑的，比方LinkedList有removeLast()，ArrayList仅仅能remove(index)，用LinkedList构造一个Queue的代码演演示样例如以下：

class Queue {

	private LinkedList<String> llt;

	public Queue() {

		 llt = new LinkedList<String>();

	}

	public void add(String s) {

		llt.add(s);

	}

	public String get() {

		return llt.removeLast();	//队列

		//return llt.removeFirst();	//堆栈

	}

	public boolean isNull() {

		return llt.isEmpty();

	}

}

ConcurrentModificationException

import java.util.*;

import java.util.Map.Entry;

class Test

{

	public static void main(String[] args) throws Exception {

		HashMap<String,Integer> mTemp = new HashMap<String,Integer>();

		mTemp.put("test1",1);

		Iterator<Entry<String,Integer>> iTemp = mTemp.entrySet().iterator();

		//下面这行代码会引发java.util.ConcurrentModificationException，

		//由于对聚集创建迭代器之后。进行遍历或者改动操作时。假设遇到期望的改动计数器和实际的改动计数器不一样的情况（modCount != expectedModCount）

		//就会报这个Exception，乐观锁的思想

		//mTemp.put("test2",2);

		while(iTemp.hasNext()) {

			System.out.println(iTemp.next().getKey());

		}

		//for循环,写法更简单一些，在编译后，还是会被转换为迭代器

		for(Entry<String,Integer> e : mTemp.entrySet()) {

			System.out.println(e.getKey());

		}

		ArrayList<string> al = new ArrayList<string>();

		al.add("test");

		for(String s : al) {

			Integer i = Integer.reverse((new java.util.Random().nextInt(100)));

			al.add(i.toString());	//这行代码也会报ConcurrentModificationException

		}

	}

}

对于这样的情况，能够使用java.util.concurrent包中的相关类，比方CopyOnWriteArrayList，就不会报这个异常了。由于CopyOnWriteArrayList类最大的特点就是。在对事实上例进行改动操作（add/remove等）会新建一个数据并改动。改动完成之后，再将原来的引用指向新的数组。

这样，改动过程没有改动原来的数组，也就没有了ConcurrentModificationException错误。

我们能够參考CopyOnWriteArrayList的源代码：

    /**

     * Appends the specified element to the end of this list.

     *

     * @param e element to be appended to this list

     * @return <tt>true</tt> (as specified by {@link Collection#add})

     */

    public boolean add(E e) {

        final ReentrantLock lock = this.lock;

        lock.lock();

        try {

            Object[] elements = getArray();

            int len = elements.length;

            Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);

            newElements[len] = e;

            setArray(newElements);

            return true;

        } finally {

            lock.unlock();

        }

    }

ConcurrentModificationException。表明：我正读取的内容被改动掉了，你是否须要又一次遍历？或是做其他处理？这就是fast-fail（高速失败机制）的含义。

尽管这仅仅是在一个线程之内，并非多线程的，我们相同也能够这样理解fast-fail：

Fail-fast是并发中乐观(optimistic)策略的详细应用。它同意线程*竞争，但在出现冲突的情况下如果你能应对，即你能推断出问题何在，而且给出解决的方法；

悲观(pessimistic)策略就正好相反。它总是预先设置足够的限制，一般是採用锁(lock)，来保证程序进行过程中的无错，付出的代价是其他线程的等待开销。

高速失败机制主要目的在于使iterator遍历数组的线程能及时发现其它线程对Map的改动（如put、remove、clear等）。因 此。fast-fail并不能保证全部情况下的多线程并发错误，仅仅能保护iterator遍历过程中的iterator.next()与写并发.

TreeSet和Collections.sort

TreeSet是基于TreeMap的实现。底层数据结构是“红黑树”。数据增加时已经排好顺序，存取及查找性能不如HashSet。Collections.sort是先把List转换成数组，再利用“归并排序”算法进行排序，归并排序是一种稳定排序。

关于TreeMap的文章：

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%A2%E9%BB%91%E6%A0%91

http://www.cnblogs.com/fornever/archive/2011/12/02/2270692.html

http://shmilyaw-hotmail-com.iteye.com/blog/1836431

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tree/index.html

http://blog.csdn.net/chenhuajie123/article/details/11951777

对这两种排序算法的性能比較例如以下（24核、64G内存，RHEL6.2）：

在数据已经基本排好顺序的情况下，排序元素数目。在某个段内（大约是2万-20万）。TreeSet更高效；其它数目下Collections.sort更高效；

在数据随机性较强的情况下，排序元素数目，在1万之内。相差不大。Collections.sort性能略高。在1万之外，80万之内。TreeSet性能明显高于Collections.sort。80万之外。Collection.sort性能更高。java.util.concurrent.ConcurrentSkipListSet这样的基于“跳表”的线程安全的可排序类，在30万之内，性能高于Collection.sort。30万之外。性能低于Collection.sort，ConcurrentSkipListSet的排序性能总是低于TreeSet。

ConcurrentSkipListSet有一个平衡的树形索引机构没有的优点，就是在并发环境下其表现非常好。

这里能够想象，在没有了解SkipList这样的数据结构之前。假设要在并发环境下构造基于排序的索引结构，那么也就红黑树是一种比較好的选择了，可是它的平衡操作要求对整个树形结构的锁定，因此在并发环境下性能和伸缩性并不好。

代码演演示样例如以下：

import java.util.TreeSet;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Comparator;

import java.util.Collections;

import java.util.Arrays;

import java.util.ListIterator;

import java.util.Random;

import java.util.Iterator;

class Test {

        public static void main(String[] args) {

                final int LEN = 300000;

                final int SEED = 100000;

                Random r = new Random();

                System.out.println("---------------------------");

                long b = System.currentTimeMillis();

                TreeSet<Temp> ts = new TreeSet<Temp>(new Comparator<Temp>(){

                        public int compare(Temp t1,Temp t2) {return t1.id-t2.id;}

                });

                for(int i=0;i<LEN;i++) {

                        ts.add(new Temp(r.nextInt(SEED)));

                }

                System.out.println(System.currentTimeMillis() - b);

                ArrayList<Temp> aTemp = new ArrayList<Temp>();

                Iterator<Temp> it = ts.iterator();

                while(it.hasNext()) {

                        aTemp.add(it.next());

                }

                System.out.println(System.currentTimeMillis() - b);

                System.out.println("---------------------------");

                b = System.currentTimeMillis();

                ArrayList<Temp> al = new ArrayList<Temp>();

                for(int i=0;i<LEN;i++) {

                        al.add(new Temp(r.nextInt(SEED)));

                }

                //split to the real excution unit

                /*

                Collections.sort(al,new Comparator<Temp>() {

                        public int compare(Temp t1,Temp t2) {return t1.id-t2.id;}

                });*/

                Temp[] a = new Temp[al.size()];

                al.toArray(a);

                System.out.println(System.currentTimeMillis() - b);

                Arrays.sort(a,new Comparator<Temp>() {

                        public int compare(Temp t1,Temp t2) {return t1.id-t2.id;}

                });

                System.out.println(System.currentTimeMillis() - b);

                ListIterator<Temp> li = al.listIterator();

                for(int i=0;i<a.length;i++) {

                        li.next();

                        li.set(a[i]);

                }

                System.out.println(System.currentTimeMillis() - b);

        }

}

class Temp {

        public Temp(int id) {this.id = id;}

        public int id;

}

一个错误验证：

增减进行过一个错误验证。发现对一个对象使用TreeSet排序，和使用相同数据Entry<String,Double>进行排序比較，性能非常差。開始以为JDK对Entry做过优化。static/final之类。后来把对象也改成final，里面元素也改成final。发现性能依然非常差。全然不能解释，感觉无法理解。

后来，发现是两段代码不一致，使用Entry进行排序的代码有bug，导致排序的数据非常少。所以显得性能好。。。。

所以。无端的臆測还是不要的，建立在JDK深入理解的基础上就好。

另外一个排序思路

比方，取出Top 20，也不一定要所有排序，能够仅仅取前20个，经验证。小数据量时，性能也是很高，大数据未验证。代码大致例如以下：

int n = 0;

double minScore = 100;	//Top20中最小的积分

String minKey = "";		//最小值所在的Key

Map<String,Double> skuTop = new HashMap<String,Double>();

Set<String> styles = new HashSet<String>();	//过滤同款

for(String sku :tempSkuViewSkus.get(goodsUser.getKey())) {

	boolean filter = false;

	filter = filterSameStyle(sku,styles);

	if(filter) continue;

	//过滤不成功，直接continue

	Set<String> userSet = goodsUserView.get(sku);

	if(userSet == null || userSet.size() == 0) continue;

	//这一步，积分的计算，是最耗时的操作（性能瓶颈所在）

	double score = mathTools.getJaccardSimilar(goodsUser.getValue(), userSet);

	//前20个直接进入Map

	if(n++ < ConstMongo.maxRecomNum) {

		skuTop.put(sku, score);

		if(score < minScore) {

			minScore = score;

			minKey = sku;

		}

		continue;

	}

	if(score <= minScore) continue;

	//替换最小值

	skuTop.remove(minKey);

	skuTop.put(sku, score);

	minScore = score;

	minKey = sku;

	for(Entry<String,Double> e : skuTop.entrySet()) {

		if(e.getValue() < minScore) {

			minScore = e.getValue();

			minKey = e.getKey();

		}

	}

}

正則表達式

import java.util.regex.Matcher;

import java.util.regex.Pattern;

public class Hello {

	public static void main(String[] args)

	{

		Pattern pattern = Pattern.compile("正則表達式");

		//Pattern pattern = Pattern.compile("Hello,正則表達式\\s[\\S]+");

		Matcher matcher = pattern.matcher("正則表達式 Hello,正則表達式 World");

		//替换第一个符合正则的数据

		System.out.println(matcher.replaceFirst("Java"));

	}

}

经常使用的开发语言都支持正則表達式，可是其对于正则支持的程度是不一样的。

Js正则：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ae5bf541(VS.80).aspx

Python正则：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html

Java正则：

http://www.blogjava.net/xzclog/archive/2006/09/19/70603.html

http://www.cnblogs.com/android-html5/archive/2012/06/02/2533924.html

并发相关类

例如以下章节的内容有简单使用演示：http://blog.csdn.net/puma_dong/article/details/37597261#t5

压缩解压类

例如以下章节的内容有简单使用演示：http://blog.csdn.net/puma_dong/article/details/23018555#t20

其他工具

计时器、日期、时间、货币