HashMap 是 Map 的一个实现类，它代表的是一种键值对的数据存储形式。
大多数情况下可以直接定位到它的值，因而具有很快的访问速度，但遍历顺序却是不确定的。
HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。不保证有序(比如插入的顺序)、也不保证序不随时间变化。
jdk 8 之前，其内部是由数组+链表来实现的，而 jdk 8 对于链表长度超过 8 的链表将转储为红黑树。
HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要满足线程安全，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有线程安全的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
下面我们先来看一下HashMap内部所用到的存储结构
HashMap是数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质上就是一个映射(键值对)。
有时两个key会定位到相同的位置，表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。
HashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组。
如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞。
所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。
下面我们就来看一下hashmap中经过jdk1.8优化过的Hash算法和扩容机制。
不过在这之前我们先了解下hashmap中的变量
//初始化容量16 hashMap的容量必须是2的指数倍，Hashtable是11
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
//最大容量2的30次方
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认加载因子默认的平衡因子为0.75，这是权衡了时间复杂度与空间复杂度之后的最好取值
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 如果链表的长度超过这个阈值就改用红黑树存储
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
transient Node<K,V>[] table;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
transient int size; //实际存储的键值对个数
transient int modCount;
//阈值，当table == {}时，该值为初始容量（初始容量默认为16）；当table被填充了，也就是为table分配内存空间后，threshold一般为 capacity*loadFactory。
int threshold;
final float loadFactor; //负载因子，代表了table的填充度有多少，默认是0.75在HashMap中有两个很重要的参数，容量(Capacity)和负载因子(Load factor)
Capacity就是buckets的数目，Load factor就是buckets填满程度的最大比例。如果对迭代性能要求很高的话不要把capacity设置过大，也不要把load factor设置过小。当bucket填充的数目（即hashmap中元素的个数）大于capacity*load factor时就需要调整buckets的数目为当前的2倍。
static final int hash(Object key) {
int h;
// h = key.hashCode() 为第一步 取hashCode值
// h ^ (h >>> 16) 为第二步 高位参与运算
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
static int indexFor(int h, int length) {
return h & (length-1); //第三步 取模运算
}indexFor是jdk1.7的源码，jdk1.8没有这个方法但是jdk1.8也是通过取模运算来计算的
这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。但是，模运算的消耗还是比较大的，这里我们用&位运算来优化效率。
这个方法非常巧妙，它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以Node数组table的length比较小的时候，也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。
扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。
当然Java里的数组是无法自动扩容的，方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。
当put时，如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例，那么就会发生resize。在resize的过程，简单的说就是把bucket扩充为2倍，之后重新计算index，把节点再放到新的bucket中。
因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。
例如我们从16扩展为32时，具体的变化如下所示：
因此元素在重新计算hash之后，因为n变为2倍，那么n-1的mask范围在高位多1bit(红色)，因此新的index就会发生这样的变化：
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”。
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) { //说明旧数组已经被初始化完成了，此处需要给旧数组扩容
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 如果容量超过Hash Map限定的最大值，将不再扩容
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
} // 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // 2倍
}
//数组未初始化，但阈值不为 0，为什么不为 0 ？
//构造函数根据传入的容量打造了一个合适的数组容量暂存在阈值中，这里直接使用
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { //数组未初始化并且阈值也为0，说明一切都以默认值进行构造
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// newCap = oldThr 之后并没有计算阈值，所以 newThr = 0
// 重新计算下一次进行扩容的上限
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; //根据新的容量初始化一个数组
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { // 把每个bucket都移动到新的buckets中
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) { //获取头结点
oldTab[j] = null;
if (e.next == null) //说明链表或者红黑树只有一个头结点，转移至新表
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode) //如果 e 是红黑树结点，红黑树分裂，转移至新表
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { //这部分是将链表中的各个节点原序地转移至新表中
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) { // 原索引
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else { // 原索引+oldCap
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) { // 原索引放到bucket里
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) { // 原索引+oldCap放到bucket里
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}下面我们再来看看hashmap中的其他方法
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}这是一个最基本的构造函数，需要调用方传入两个参数，initialCapacity 和 loadFactor。
程序的大部分代码在判断传入参数的合法性，initialCapacity 小于零将抛出异常，大于 MAXIMUM_CAPACITY 将被限定为MAXIMUM_CAPACITY。loadFactor 如果小于等于零或者非数字类型也会抛出异常。
整个构造函数的核心在对 threshold 的初始化操作：
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;
}由以上代码可以看出，当在实例化HashMap实例时，如果给定了initialCapacity，由于HashMap的capacity都是2的幂次方，因此这个方法用于找到大于等于initialCapacity的最小的2的幂（initialCapacity如果就是2的幂，则返回的还是这个数）。
下面分析这个算法：
首先，我们想一下为什么要对cap做减1操作？
int n = cap - 1这是为了防止，cap已经是2的幂。如果cap已经是2的幂，又没有执行这个减1操作，则执行完后面的几条无符号右移操作之后，返回的capacity将是这个cap的2倍。如果不懂，要看完后面的几个无符号右移之后再回来看看。
下面看看这几个无符号右移操作：
如果n这时为0了（经过了cap-1之后），则经过后面的几次无符号右移依然是0，最后返回的capacity是1（最后有个n+1的操作）。
这里我们只讨论n不等于0的情况。
n |= n >>> 1;由于n不等于0，则n的二进制表示中总会有一bit为1，这时考虑最高位的1。通过无符号右移1位，则将最高位的1右移了1位，再做或操作，使得n的二进制表示中与最高位的1紧邻的右边一位也为1，如000011xxxxxx。
n |= n >>> 2;注意，这个n已经进行过 n |= n >>> 1; 操作。假设此时n为000011xxxxxx ，则n无符号右移两位，会将最高位两个连续的1右移两位，然后再与原来的n做或操作，这样n的二进制表示的高位中会有4个连续的1。如00001111xxxxxx 。
n |= n >>> 4;这次把已经有的高位中的连续的4个1，右移4位，再做或操作，这样n的二进制表示的高位中会有8个连续的1。如00001111 1111xxxxxx 。
以此类推 。。。
注意，容量最大也就是32bit的正数，因此最后 n |= n >>> 16; 最多也就32个1，但是这时已经大于了MAXIMUM_CAPACITY ，所以取值到MAXIMUM_CAPACITY 。
下面我们通过一个图片来看一下整个过程：
HashMap 中还有很多的重载构造函数，但几乎都是基于上述的构造函数的。
public HashMap(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}以上这些构造函数都没有直接的创建一个切实存在的数组，他们都是在为创建数组需要的一些参数做初始化，
所以有些在构造函数中并没有被初始化的属性都会在实际初始化数组的时候用默认值替换。
实际对数组进行初始化是在添加元素的时候进行的（即put方法）
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
putMapEntries(m, false);
}put 方法也是HashMap中比较重要的方法，因为通过该方法我们可以窥探到 HashMap 在内部是如何进行数据存储的，所谓的数组+链表+红黑树的存储结构是如何形成的，又是在何种情况下将链表转换成红黑树来优化性能的。
put方法的大致实现过程如下：
public V put(K key, V value) { // 对key的hashCode()做hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) // tab为空则创建（初次添加元素）
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else { //如果对应的节点存在元素
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && //判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode) //判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
// 遍历table[i]，判断链表长度是否大于TREEIFY_THRESHOLD(默认值为8)，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；
// 遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
} //e 不是 null，说明当前的 put 操作是一次修改操作并且e指向的就是需要被修改的结点
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}在理解了put之后，get就很简单了。大致思路如下：
bucket里的第一个节点，直接命中；
如果有冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry
若为树，则在树中通过key.equals(k)查找，O(logn)；
若为链表，则在链表中通过key.equals(k)查找，O(n)。
具体代码的实现如下：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
// 直接命中
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
// 未命中
if ((e = first.next) != null) {
// 在树中get
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
// 在链表中get
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}删除操作就是一个查找+删除的过程，相对于添加操作其实容易一些
public V remove(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = removeNode(hash(key), key, null, false, true)) == null ?
null : e.value;
}根据键值删除指定节点，这是一个最常见的操作了。显然，removeNode 方法是核心。
final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,boolean matchValue, boolean movable) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, index;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
Node<K,V> node = null, e; K k; V v;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key ||
(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode) ((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}
}
return null;
}删除操作需要保证在表不为空的情况下进行，并且 p 节点根据键的 hash 值对应到数组的索引，在该索引处必定有节点，如果为 null ，那么间接说明此键所对应的结点并不存在于整个 HashMap 中，这是不合法的，所以首先要在这两个大前提下才能进行删除结点的操作。
第一步
if (p.hash == hash &&((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
node = p;需要删除的结点就是这个头节点，让 node 引用指向它。否则说明待删除的结点在当前 p 所指向的头节点的链表或红黑树中，于是需要我们遍历查找。
第二步
else if ((e = p.next) != null) {
if (p instanceof TreeNode)
node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);
else {
do {
if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key ||(key != null && key.equals(k)))) {
node = e;
break;
}
p = e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}如果头节点是红黑树结点，那么调用红黑树自己的遍历方法去得到这个待删结点。否则就是普通链表，我们使用 do while 循环去遍历找到待删结点。找到节点之后，接下来就是删除操作了。
第三步
if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value ||(value != null && value.equals(v)))) {
if (node instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab, movable);
else if (node == p)
tab[index] = node.next;
else
p.next = node.next;
++modCount;
--size;
afterNodeRemoval(node);
return node;
}删除操作也很简单，如果是红黑树结点的删除，直接调用红黑树的删除方法进行删除即可，如果是待删结点就是一个头节点，那么用它的 next 结点顶替它作为头节点存放在 table[index] 中，如果删除的是普通链表中的一个节点，用该结点的前一个节点直接跳过该待删结点指向它的 next 结点即可。
最后，如果 removeNode 方法删除成功将返回被删结点，否则返回 null。
public void clear() {
Node<K,V>[] tab;
modCount++;
if ((tab = table) != null && size > 0) {
size = 0;
for (int i = 0; i < tab.length; ++i)
tab[i] = null;
}
}该方法调用结束后将清除 HashMap 中存储的所有元素。
//实例属性 keySet
transient volatile Set<K> keySet;
public Set<K> keySet() {
Set<K> ks;
return (ks = keySet) == null ? (keySet = new KeySet()) : ks;
}
final class KeySet extends AbstractSet<K> {
public final int size() { return size; }
public final void clear() { HashMap.this.clear(); }
public final Iterator<K> iterator() { return new KeyIterator(); }
public final boolean contains(Object o) { return containsKey(o); }
public final boolean remove(Object key) {
return removeNode(hash(key), key, null, false, true) != null;
}
public final Spliterator<K> spliterator() {
return new KeySpliterator<>(HashMap.this, 0, -1, 0, 0);
}
}HashMap 中定义了一个 keySet 的实例属性，它保存的是整个 HashMap 中所有键的集合。上述所列出的 KeySet 类是 Set 的一个实现类，它负责为我们提供有关 HashMap 中所有对键的操作。
可以看到，KeySet 中的所有的实例方法都依赖当前的 HashMap 实例，也就是说，我们对返回的 keySet 集中的任意一个操作都会直接映射到当前 HashMap 实例中，例如你执行删除一个键的操作，那么 HashMap 中将会少一个节点。
public Collection<V> values() {
Collection<V> vs;
return (vs = values) == null ? (values = new Values()) : vs;
}values 方法其实和 keySet 方法类似，它返回了所有节点的 value 属性所构成的 Collection 集合，此处不再赘述。
public Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() {
Set<Map.Entry<K,V>> es;
return (es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es;
}它返回的是所有节点的集合，或者说是所有的键值对集合。
微信关注我们
转载内容版权归作者及来源网站所有！
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。
Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。
Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。
Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。
扫码在手机上查看文章
扫描二维码，手机阅读更方便
有任何问题或合作意向欢迎联系我们
Email: 99873273@qq.com
QQ: 99873273