​

​

​

Java 集合以 ArrayList、LinkedList、HashSet、TreeSet 和 HashMap 等组件为核心，构筑了强大而灵活的数据结构体系。这些组件精心设计以满足不同的性能和功能需求，如 ArrayList 的动态数组支持快速随机访问，而 LinkedList 的双向链表结构则擅长于频繁的插入和删除操作。HashSet 基于哈希表提供高效的元素查找，TreeSet 则通过红黑树维持元素排序。对于多线程环境，CopyOnWriteArraySet 和 ConcurrentHashMap 等并发集合保证了线程安全，同时优化了读写性能。这些设计精妙的组件，不仅提升了数据处理的效率，也简化了复杂问题的解决方案，了解他的设计就掌握了他的原理，本篇注重设计。

肖哥弹架构 跟大家“弹弹”  高并发锁，  关注公号回复 'mvcc' 获得手写数据库事务代码

欢迎 点赞，关注，评论。

关注公号 Solomon 肖哥弹架构获取更多精彩内容 SS

历史热点文章

• 解锁大语言模型参数：零基础掌握大型语言模型参数奥秘与实践指南
  

• 高性能连接池之HikariCP框架分析：高性能逐条分解(架构师篇)
  

• 缓存雪崩/穿透/击穿/失效原理图/14种缓存数据特征+10种数据一致性方案
  

• Java 8函数式编程全攻略：43种函数式业务代码实战案例解析(收藏版)
  

• 一个项目代码讲清楚DO/PO/BO/AO/E/DTO/DAO/ POJO/VO
  

• 17个Mybatis Plugs注解：Mybatis Plugs插件架构设计与注解案例(必须收藏)
  

1、JDK 集合数据结构范围

1.1. 列表（List）

​

• ArrayList: 基于动态数组实现，支持快速随机访问。

• LinkedList: 基于双向链表实现，适合频繁的插入和删除操作。

• CopyOnWriteArrayList: 线程安全的变体，写操作时复制数组。

1.2. 集合（Set）

​

• HashSet: 基于 HashMap 实现，保证元素唯一性。

• LinkedHashSet: 哈希表和链表实现，维护元素插入顺序。

• TreeSet: 基于红黑树，元素处于排序状态。

• CopyOnWriteArraySet: 线程安全的变体，写操作时复制数组。

1.3. 队列（Queue）

​

• LinkedListQueue (作为队列使用时): 支持先进先出（FIFO）。

• ArrayDeque: 双端队列，支持快速插入和删除。

• PriorityQueue: 支持优先级排序的队列。

• ConcurrentLinkedQueue: 线程安全的无界队列。

• BlockingQueue: 支持阻塞操作的队列接口，具体实现包括：

  ArrayBlockingQueue: 有界阻塞队列。

  LinkedBlockingQueue: 基于链表结构的阻塞队列。

  PriorityBlockingQueue: 具有优先级的阻塞队列。

  SynchronousQueue: 不存储元素的阻塞队列，主要用于任务窃取。 

1.4. 双端队列（Deque）

​

• ArrayDeque: 基于动态数组，实现双向队列。

• LinkedList (作为双端队列使用时): 基于链表，实现双向队列。

1.5. 映射（Map）

​

• HashMap: 基于哈希表，存储键值对。

• LinkedHashMap: 哈希表加链表，维护插入顺序。

• TreeMap: 基于红黑树，键处于排序状态。

• Hashtable: 古老的 Map 实现，线程安全。

• ConcurrentHashMap: 线程安全的 HashMap 实现。

• ConcurrentSkipListMap: 线程安全的 TreeMap 实现。

• IdentityHashMap: 使用 == 比较键的身份，而不是使用 equals() 方法。

• WeakHashMap: 键是弱引用，适合缓存使用。

1.6. 其他

​

• Vector: 古老的动态数组实现，线程安全。

• Stack: 古老的栈实现，可以使用 Vector 或 Deque 实现。

• Properties: 用于处理配置文件的集合类。

2、集合数据结构设计与分析

2.1 ArrayList

ArrayList 是 Java 集合框架中的一个非常核心的类，实现了 List 接口。以下是 ArrayList 的设计：

设计思考：

1. 需求场景：

   在许多编程任务中，需要一个能够动态增长和收缩的数组。例如，在实现数据集合、缓冲区管理、实现其他数据结构（如栈、队列）等场景中，动态数组是非常有用的。

2. 现有技术局限性：

   传统的数组类型在 Java 中是固定长度的，一旦创建，其大小不能改变，这限制了其在需要动态大小管理时的使用。

3. 技术融合：

   ArrayList 融合了动态数组的概念，提供了一个能够根据需要自动调整大小的数组。

4. 设计理念：

   ArrayList 提供了一个能够根据添加元素的数量动态增长的数组，同时保持了随机访问的能力，使其在执行索引位置的查找时非常高效。

5. 实现方式：

   ArrayList 内部使用一个可变大小的数组（默认为空，随着元素添加自动扩容）来存储元素，当数组容量不足以容纳更多元素时，会自动创建一个更大的新数组，并将旧数组中的元素复制到新数组中。

2.1.1 数据结构

​

图说明：

• ArrayList:

  Java 集合框架中的一个类，实现了 List 接口。

• Object[] elementData:

  ArrayList 内部使用一个动态数组来存储元素，这个数组的类型是 Object[]，可以存储任何类型的对象。

  当数组容量不足以存储更多元素时， ArrayList 会自动进行扩容，通常是将数组大小增加到原来的 1.5 倍。

• int size:

  表示 ArrayList 中实际存储的元素数量。

  size 与 elementData 数组的 length 属性不同， length 表示数组的总容量，而 size 表示当前存储的元素个数。

2.1.2 执行流程

​

图说明：

• 初始化 ArrayList:

  创建一个空的 ArrayList 或指定初始容量的 ArrayList。

• 检查容量:

  在添加元素前，检查当前数组容量是否足够。

• 添加元素:

  尝试将新元素添加到 ArrayList。

• 容量不足:

  如果当前容量不足以容纳新元素，进入扩容流程。

• 扩容:

  创建一个新的数组，容量通常是原数组的 1.5 倍。

• 复制旧数组到新数组:

  将旧数组中的所有元素复制到新数组中。

• 增加新元素:

  在新数组中插入新元素。

• 获取元素:

  根据索引获取元素。

• 索引检查:

  检查索引是否在有效范围内。

• 返回元素:

  返回指定索引处的元素。

• 删除元素:

  删除 ArrayList 中的指定元素。

• 移除指定索引元素:

  将指定索引处的元素移除。

• 数组元素向前移动:

  将移除元素之后的元素向前移动一位，填补空位。

2.2 LinkedList

LinkedList 在 Java 中是基于双向链表实现的，它包含多个节点，每个节点都包含数据和两个引用，分别指向前一个节点和后一个节点。以下是 LinkedList 的设计：

设计思考：

1. 需求场景：

   在许多编程任务中，需要一个可以快速进行插入和删除操作的动态数组。例如，在实现栈、队列、双向队列等数据结构时，这些操作非常常见。

2. 现有技术局限性：

   ArrayList 提供了快速的随机访问能力，但在进行插入和删除操作时，可能需要移动数组中的大量元素，导致效率低下。

   Vector 类似于 ArrayList，但它是线程安全的，但使用 synchronized 进行同步，导致并发性能较差。

3. 技术融合：

   LinkedList 结合了链表的插入和删除效率高的特点，并提供了双向链表的实现，允许从两端快速地添加或移除元素。

4. 设计理念：

   LinkedList 通过使用链表结构，可以有效地进行插入和删除操作，因为这些操作仅需要改变节点的指针，而不需要移动整个数组。

   它还实现了 List 接口，提供了与 ArrayList 相同的接口，但具有不同的性能特性。

5. 实现方式：

   LinkedList 由一系列 Node 对象组成，每个 Node 包含数据和两个引用（ previous 和 next），分别指向前一个和后一个节点。

2.2.1 数据结构

​

 以下是 LinkedList 数据结构的主要特点：

1. 链式存储：元素在内存中不是连续存储的，而是通过指针（引用）连接起来的。

2. 节点结构：每个节点至少包含两部分信息，一个是存储数据的元素，另一个是指向同链表中下一个节点的引用。在双向链表中，还会有一个指向前一个节点的引用。

3. 动态大小： LinkedList 的大小是动态的，可以根据需要随时插入或删除节点。

4. 允许空链表：可以创建一个不包含任何节点的空链表。

5. 插入和删除效率高：在链表的任意位置插入或删除节点的操作时间复杂度为 O(1)，因为这些操作只涉及到节点的引用的改动。

6. 访问元素效率低：访问特定索引位置的元素需要从头节点开始遍历链表，时间复杂度为 O(n)。

7. 没有空间浪费：与数组不同，链表不需要预先分配固定大小的存储空间。

8. 有序性：链表中的节点按照它们被插入的顺序保持有序。

9. 可以实现为双向或循环链表：标准的 LinkedList 实现可以是双向的，也可以是循环的（尾节点指向头节点）。

2.2.1 执行流程

​

图说明：

• 初始化 LinkedList:

  创建一个空的 LinkedList 实例。

• 添加元素:

  将新元素添加到 LinkedList。

• 删除元素:

  从 LinkedList 删除指定的元素。

• 访问元素:

  根据索引访问 LinkedList 中的元素。

• 遍历 LinkedList:

  通过节点间的链接顺序遍历整个 LinkedList。

• 检查边界条件:

  在执行索引相关操作前，检查索引是否在有效范围内。

• 获取节点:

  获取指定索引处的节点。

• 更新节点指针:

  在添加或删除元素时，更新节点间的指针。

• 返回节点数据:

  返回指定节点的数据。

• LinkedList 节点:

  LinkedList 由一系列节点组成，每个节点包含前一个节点、后一个节点和节点数据。

• Node prev:

  节点中保存的对前一个节点的引用。

• Node next:

  节点中保存的对后一个节点的引用。

• Node data:

  节点中保存的数据。

2.3 CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList 在 Java 中是一个线程安全的变体数组列表，其特点是在修改（写操作）时通过复制整个底层数组来实现，以此保证读操作的线程安全和高性能。以下是 CopyOnWriteArrayList 的设计：

设计思考：

1. 需求场景：

   在多线程环境中，读操作远比写操作频繁，且对数据的实时性要求不是非常高的场景。例如，缓存系统、实时数据的订阅发布模型等。

2. 现有技术局限性：

   传统的线程安全实现，如 Vector 或通过 synchronized 同步代码块或方法，可能会因为写操作导致的线程阻塞，严重影响并发性能。

3. 技术融合：

   CopyOnWriteArrayList 采用了写时复制（Copy-On-Write）的策略，当进行写操作（添加、删除等）时，先复制整个数组，然后在新数组上进行操作，而读操作则直接作用于原数组，从而提高了读操作的性能。

4. 设计理念：

   利用了读操作远多于写操作的特性，通过分离读和写操作，使得读操作无需加锁，从而提高了并发读的性能。

5. 实现方式：

   内部使用一个数组来存储元素，所有写操作都会创建一个新的数组，并将修改应用于新数组，然后原子性地将内部数组引用指向新数组。

2.3.1 数据结构

​

图说明：

• CopyOnWriteArrayList:

  表示 CopyOnWriteArrayList 的实例。

• Object[] array:

  CopyOnWriteArrayList 内部使用的一个数组 array 来存储元素。这是原始数组，所有读操作都访问这个数组。

• Object[] newArray:

  写操作时创建的新数组。当写操作发生时，这个数组是原始数组的一个深拷贝。

• 写操作:

  包括添加、删除或修改元素。写操作不是在原始数组上进行，而是在新数组上进行。

工作原理：

1. 读操作:

   多个读线程可以同时访问和遍历 array，因为数组是不可变的。

2. 写操作:

   当写操作发生时（如添加、删除或修改元素），写线程首先会创建原始 array 的一个副本 newArray。

   写线程在 newArray 上进行添加、删除或修改操作。

   写操作完成后，写线程会原子性地将 CopyOnWriteArrayList 的内部数组引用指向 newArray。

3. 数据一致性:

   在写操作进行时，读线程仍然可以访问旧的内部数组 array，从而保证了数据的一致性。

2.3.2 执行流程

​

图说明：

• 初始化 CopyOnWriteArrayList:

  创建一个空的 CopyOnWriteArrayList 实例。

• 内部数组 array:

  CopyOnWriteArrayList 内部使用一个数组来存储元素。

• 读操作:

  直接读取内部数组的元素，是线程安全的，因为内部数组不可变。

• 写操作:

  包括添加、删除和修改元素，需要创建内部数组的一个新副本。

• 复制数组:

  在执行写操作前，复制内部数组，以保证新元素的添加不会影响读操作。

• 添加元素:

  向 CopyOnWriteArrayList 添加新元素。

• 删除元素:

  从 CopyOnWriteArrayList 删除元素。

• 修改元素:

  修改 CopyOnWriteArrayList 中的元素。

• 数组拷贝:

  创建内部数组的一个新副本，并在新副本上执行写操作。

2.4 HashSet

HashSet 是 Java 集合框架中的一个基本成员，它是 java.util 包下的一个非常常用的集合类。以下是 HashSet 的设计：

设计思考：

1. 需求场景：

   在很多应用场景中，需要存储不重复的元素，并且需要快速地添加、删除和查找元素。

   例如，在处理配置选项、用户权限、邮件地址列表等场景时，确保元素的唯一性是非常重要的。

2. 现有技术局限性：

   ArrayList 和 LinkedList 虽然可以存储元素，但它们需要线性时间来查找元素，且不保证元素的唯一性。

3. 技术融合：

   HashSet 基于 HashMap 实现，它结合了哈希表的快速查找特性来提供常数时间复杂度的添加、删除和查找操作，同时保证了元素的唯一性。

4. 设计理念：

   HashSet 提供了一个不允许重复元素的数据结构，它使用哈希表的键来存储元素，而不关心值。

   这种设计使得 HashSet 在保证元素唯一性的同时，提供了高效的操作性能。

5. 实现方式：

   HashSet 的每个元素都作为 HashMap 的一个键存储，而对应的值是一个固定的对象（通常是一个名为 PRESENT 的私有静态对象）。

2.4.1 数据结构

图说明：

• HashSet:

  表示 HashSet 类的实例，用于存储不重复的元素。

• HashMap:

  HashSet 的内部实现基于 HashMap。

• 数组 (Buckets) :

  HashMap 使用一个数组来存储桶（Buckets），桶是用于存储 Entry 对象的容器。

• 索引 1, 索引 2, 索引 3:

  表示数组中的具体索引位置，每个索引对应一个桶。

• Entry (链表/红黑树) :

  每个桶可以包含多个 Entry 对象，它们通过链表或红黑树形式连接。

• 链表 Entry:

  在哈希冲突较少的情况下， Entry 对象通过链表连接。

• 红黑树 Entry:

  当链表长度超过阈值时，链表可能会被转换成红黑树以提高搜索效率。

2.4.2 执行流程

图说明：

• 创建 HashSet 实例:

  初始化 HashSet 对象。

• 添加元素:

  将元素添加到 HashSet。

• 计算元素的 hashCode:

  调用元素的 hashCode() 方法计算其哈希码。

• 确定数组索引位置:

  根据哈希码和数组长度确定数组索引位置。

• 处理哈希冲突:

  如果索引位置已有元素，处理哈希冲突。

• 元素添加至链表/红黑树:

  将新元素添加至对应索引的链表或红黑树中。

• 删除元素:

  从 HashSet 删除元素。

• 计算元素的 hashCode:

  调用元素的 hashCode() 方法计算其哈希码。

• 确定数组索引位置:

  根据哈希码和数组长度确定数组索引位置。

• 找到对应的哈希桶:

  定位到数组中对应的哈希桶。

• 从链表/红黑树中删除元素:

  从对应索引的链表或红黑树中删除元素。

• 遍历 HashSet:

  遍历 HashSet 中的所有元素。

• 获取数组:

  获取 HashSet 内部的数组。

• 遍历每个桶:

  遍历数组的每个桶。

• 遍历链表/红黑树:

  遍历桶内的链表或红黑树中的所有元素。

2.5 LinkedHashSet

LinkedHashSet 是 Java 集合框架中的一个成员，它结合了 HashSet 的快速查找特性和 LinkedList 的插入顺序保持功能。以下是 LinkedHashSet 的设计：

设计思考：

1. 需求场景：

   在很多应用场景中，需要快速地插入、删除和查找元素，同时也需要保持元素的插入顺序。

   例如，在处理用户会话、缓存实现、任务调度等场景时，保持元素的添加顺序是非常重要的。

2. 现有技术局限性：

   HashSet 提供了常数时间的添加、删除和查找性能，但它不保持元素的插入顺序。

   TreeSet 保持了元素的排序顺序，但不是插入顺序，且它的性能不如 HashSet。

   ArrayList 和 LinkedList 保持了插入顺序，但它们的查找性能为线性时间复杂度。

3. 技术融合：

   为了结合 HashSet 的快速查找能力和 LinkedList 的插入顺序保持能力， LinkedHashSet 应运而生。

4. 设计理念：

   LinkedHashSet 底层使用 HashMap 来存储元素，保证了快速的查找性能。

   同时，它在每个 HashMap 的条目上使用一个双向链表来维护元素的插入顺序。

5. 实现方式：

   LinkedHashSet 继承自 HashSet，但重写了 add、 iterator 等方法，以维护插入顺序。

   它在内部维护了与 HashMap 条目关联的双向链表的节点，这些节点链接了具有相同哈希值但插入顺序不同的元素。

2.5.1 数据结构

​

图说明：

• LinkedHashSet:

  表示 LinkedHashSet 类的实例，它继承自 HashSet 并维护元素的插入顺序。

• HashMap:

  LinkedHashSet 的实现基于 HashMap，用来存储集合中的元素。

• 数组 (Buckets) :

  HashMap 使用一个数组来存储桶（Buckets），桶是用于存储 Entry 对象的容器。

• 哈希桶:

  每个桶内部使用链表来解决哈希冲突。

• 链表 Entry:

  每个桶包含多个 Entry 对象，它们通过链表连接。

• 红黑树 Entry:

  当链表长度超过阈值时，链表可能会被转换成红黑树以提高搜索效率。

• 链表 节点 1 和 链表 节点 2:

  表示链表中的节点，每个节点存储着集合中的一个元素，并指向前一个和后一个节点，形成双向链表。

• 元素:

  存储在 LinkedHashSet 中的最终数据。

2.5.2 执行流程

​

图说明：

• 创建 LinkedHashSet 实例:

  初始化 LinkedHashSet 对象。

• 添加元素:

  将元素添加到 LinkedHashSet。

• 计算元素的 hashCode:

  调用元素的 hashCode() 方法计算其哈希码。

• 确定数组索引位置:

  根据哈希码和数组长度确定数组索引位置。

• 找到对应的哈希桶:

  定位到数组中对应的哈希桶。

• 检查哈希桶中的链表/红黑树:

  检查哈希桶中是否已有链表或红黑树结构。

• 处理哈希冲突:

  如果桶中已有元素，处理哈希冲突。

• 元素添加至链表/红黑树:

  将新元素添加至对应索引的链表或红黑树中。

• 删除元素:

  从 LinkedHashSet 删除元素。

• 重新计算元素的 hashCode:

  调用元素的 hashCode() 方法计算其哈希码。

• 确定删除元素的数组索引位置:

  根据哈希码和数组长度确定数组索引位置。

• 找到删除元素的哈希桶:

  定位到数组中对应的哈希桶。

• 从链表/红黑树中删除元素:

  从对应索引的链表或红黑树中删除元素。

• 遍历 LinkedHashSet:

  遍历 LinkedHashSet 中的所有元素。

• 获取数组:

  获取 LinkedHashSet 内部的数组。

• 遍历每个桶:

  遍历数组的每个桶。

• 遍历链表/红黑树:

  遍历桶内的链表或红黑树中的所有元素。

• 读取元素:

  读取链表或红黑树中的元素。

2.6 TreeSet

TreeSet 是 Java 集合框架中的一个有序集合类，实现了 Set 接口。以下是 TreeSet 的设计：

设计思考：

1. 需求场景：

   在许多编程任务中，需要存储不重复的元素，并且这些元素需要保持一定的顺序，例如，自然排序或自定义排序顺序。

   例如，在处理需要排序的配置选项、用户权限、需要按顺序处理的任务列表等场景时，元素的排序顺序是非常重要的。

2. 现有技术局限性：

   HashSet 提供了非常快的查找、添加和删除操作，但它不保证元素的任何特定顺序。

   ArrayList 和 LinkedList 可以保持插入顺序，但查找操作需要线性时间。

3. 技术融合：

   TreeSet 结合了 HashSet 的快速查找特性和 ArrayList/ LinkedList 的元素顺序保持功能，但通过使用红黑树（一种自平衡的二叉搜索树）实现，提供了有序的元素集合。

4. 设计理念：

   TreeSet 提供了一个不允许重复元素的数据结构，同时保证了元素处于排序状态，可以进行有效的范围查询和排序操作。

5. 实现方式：

   TreeSet 内部使用 TreeMap 的实例来存储元素，其中元素作为键，值是一个固定的虚拟对象（如 PRESENT），从而保证了元素的唯一性。

2.6.1 数据结构

​

图说明：

• TreeSet:

  表示 TreeSet 类的实例，它实现了 Set 接口，并保证元素处于排序状态。

• TreeMap:

  TreeSet 基于 TreeMap 实现，其中元素作为键存储，而不关心值。

• 红黑树:

  TreeMap 的底层数据结构是一个红黑树，它是一个自平衡的二叉搜索树。

• 根节点:

  红黑树的根节点，是树的入口。

• 左子节点和右子节点:

  表示红黑树节点的子节点。

• 元素 A, 元素 B, 元素 C:

  实际存储在 TreeSet 中的数据。

2.6.2 执行流程

​

图说明：

1. 添加元素：

   计算元素的自然排序：根据元素的自然顺序或提供的 Comparator 计算排序。

   构建红黑树：TreeSet 基于红黑树数据结构，确保元素处于排序状态。

   确定插入位置：在红黑树中找到元素的插入位置。

   插入元素到红黑树：将元素插入到红黑树中。

2. 删除元素：

   计算元素的自然排序：根据元素的自然顺序或提供的 Comparator 计算排序。

   查找红黑树：在红黑树中查找要删除的元素。

   删除元素从红黑树：从红黑树中删除元素。

3. 遍历 TreeSet：

   获取红黑树根节点：获取红黑树的根节点，开始遍历。

   遍历红黑树节点：遍历红黑树的每个节点。

   读取元素：从红黑树的节点中读取元素。

2.7 CopyOnWriteArraySet

CopyOnWriteArraySet 是 Java 并发包 java.util.concurrent 中的一个集合类，它是 CopyOnWriteArrayList 的一个变体，用于维护一个线程安全的、动态的元素集合。以下是 CopyOnWriteArraySet 的设计：

设计思考：

1. 需求场景：

   在多线程环境中，读操作频繁而写操作相对较少的场景，如缓存、实时数据集、事件监听器集合等。

2. 现有技术局限性：

   传统的线程安全集合，如 Collections.synchronizedSet 或 Hashtable，在读多写少的场景下可能因为写操作导致的线程阻塞，影响性能。

3. 技术融合：

   CopyOnWriteArraySet 采用了写时复制（Copy-On-Write）的策略，在读操作远多于写操作的情况下，提高了读操作的性能。

4. 设计理念：

   CopyOnWriteArraySet 利用了读操作远多于写操作的特点，在读操作时不需要加锁，从而提高了并发读的性能。

5. 实现方式：

   内部使用 CopyOnWriteArrayList 存储元素，所有写操作（添加、删除等）都会创建一个新的数组副本，然后对新数组进行修改，最后原子性地将内部数组引用指向新数组。

2.7.1 数据结构

​

图说明

• CopyOnWriteArraySet：表示 CopyOnWriteArraySet 类的实例，它提供了线程安全的 Set 集合功能。

• CopyOnWriteArrayList：CopyOnWriteArraySet 基于 CopyOnWriteArrayList 实现，后者是线程安全的 ArrayList 实现。

• 内部数组：CopyOnWriteArrayList 初始的内部数组，用于存储集合中的元素。

• 内部数组副本：当执行写操作（如添加、删除）时，CopyOnWriteArrayList 创建内部数组的一个副本。

• 新内部数组：写操作完成后，CopyOnWriteArrayList 将内部数组引用指向新的数组副本。

• 元素 1、元素 2、元素 n：表示存储在 CopyOnWriteArraySet 中的实际数据。

2.7.1 执行流程

​

编辑

图说明

• 创建 CopyOnWriteArraySet 实例：初始化 CopyOnWriteArraySet 对象。

• 添加元素：将元素添加到 CopyOnWriteArraySet。

• 复制旧内部数组：为了添加元素，先复制当前的内部数组。

• 修改新内部数组副本：在数组的副本上添加元素。

• 将新内部数组副本设置为当前：将修改后的数组副本设置为当前数组，完成添加操作。

• 删除元素：从 CopyOnWriteArraySet 删除元素。

• 复制旧内部数组：为了删除元素，先复制当前的内部数组。

• 修改新内部数组副本：在数组的副本上删除元素。

• 将新内部数组副本设置为当前：将修改后的数组副本设置为当前数组，完成删除操作。

• 遍历 CopyOnWriteArraySet：遍历 CopyOnWriteArraySet 中的所有元素。

• 读取当前内部数组：读取当前的内部数组，进行遍历操作。

其他内容在第二篇文章《高清图解 28 个高并发之数据结构/数据结构场景匹配技巧分析(高并发精通篇二)》中。。。