diff --git a/week_04/28/ArrayBlockingQueue.md b/week_04/28/ArrayBlockingQueue.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5910d1df3287ff7a55adeb3bbbbf977f4f18e5d6
--- /dev/null
+++ b/week_04/28/ArrayBlockingQueue.md
@@ -0,0 +1,206 @@
+# ArrayBlockingQueue 源码分析
+
+采用数组实现的线程安全的阻塞队列，队列放满了或者取没了就会阻塞。
+
+同类的队列还有
+1.ArrayBlockingQueue 数组实现的有界阻塞队列, 此队列按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行排序。
+2.LinkedBlockingQueue 链表实现的有界阻塞队列, 此队列的默认和最大长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照先进先出的原则对元素进行排序
+3.PriorityBlockingQueue 支持优先级排序的无界阻塞队列, 默认情况下元素采取自然顺序升序排列。也可以自定义类实现 compareTo()方法来指定元素排序规则，或者初始化 PriorityBlockingQueue 时，指定构造参数 Comparator 来对元素进行排序。
+4.DelayQueue 优先级队列实现的无界阻塞队列
+5.SynchronousQueue 不存储元素的阻塞队列, 每一个 put 操作必须等待一个 take 操作，否则不能继续添加元素。
+6.LinkedTransferQueue 链表实现的无界阻塞队列
+7.LinkedBlockingDeque 链表实现的双向阻塞队列
+8.其他开源及实现， tomcat，netty，redis，guava 等实现。
+
+插入与移除提供了4种处理方式
+## 插入操作
+add(e) ：添加元素到队列中，如果队列满了，继续插入元素会报错，IllegalStateException。
+offer(e) : 添加元素到队列，同时会返回元素是否插入成功的状态，如果成功则返回 true
+put(e) ：当阻塞队列满了以后，生产者继续通过 put添加元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到队列可用
+offer(e,time,unit) ：当阻塞队列满了以后继续添加元素，生产者线程会被阻塞指定时间，如果超时，则线程直接退出
+
+## 移除操作
+remove()：当队列为空时，调用 remove 会返回 false，如果元素移除成功，则返回 true
+poll(): 当队列中存在元素，则从队列中取出一个元素，如果队列为空，则直接返回 null
+take()：基于阻塞的方式获取队列中的元素，如果队列为空，则 take 方法会一直阻塞，直到队列中有新的数据可以消费
+poll(time,unit)：带超时机制的获取数据，如果队列为空，则会等待指定的时间再去获取元素返回
+
+## 构造方法
+ArrayBlockingQueue 提供了三个构造方法
+capacity： 表示数组的长度，也就是队列的长度
+fair：表示是否为公平的阻塞队列，默认情况下构造的是非公平的阻塞队列。
+其中第三个构造方法，它提供了接收一个几个参数作为数据初始化的方法
+
+```java
+public ArrayBlockingQueue(int capacity) {
+    this(capacity, false);
+}
+public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
+    if (capacity <= 0)
+        throw new IllegalArgumentException();
+    this.items = new Object[capacity];
+    lock = new ReentrantLock(fair); //重入锁，出队和入队持有这一把锁
+    notEmpty = lock.newCondition(); //初始化非空等待队列
+    notFull = lock.newCondition(); //初始化非满等待队列
+}
+```
+
+## Add 方法
+调用父类的 add 方法
+```java
+public boolean add(E e) {
+    return super.add(e);
+}
+// 父类方法
+public boolean add(E e) {
+ if (offer(e))
+   return true;
+ else
+   throw new IllegalStateException("Queue full");
+}
+```
+## offer 方法
+add 方法最终还是调用 offer 方法来添加数据，返回一个添加成功或者失败的布尔值反馈
+这段代码做了几个事情
+
+1.判断添加的数据是否为空
+2.添加重入锁
+3.判断队列长度，如果队列长度等于数组长度，表示满了直接返回 false。 否则，直接调用 enqueue 将元素添加到队列中
+
+```java
+public boolean offer(E e) {
+    checkNotNull(e); //对请求数据做判断
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lock();
+    try {
+        f (count == items.length){
+            return false;
+        } else {
+            enqueue(e);
+            return true;
+        }
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+
+## enqueue
+这个是最核心的逻辑，方法内部通过 putIndex 索引直接将元素添加到数组 items
+
+因为 ArrayBlockingQueue 是一个 FIFO 的队列，队列添加元素时，是从队尾获取 putIndex 来存储元素，当 putIndex等于数组长度时，下次就需要从数组头部开始添加了
+
+```java
+private void enqueue(E x) {
+    // assert lock.getHoldCount() == 1;
+    // assert items[putIndex] == null;
+    final Object[] items = this.items;
+    items[putIndex] = x; //通过 putIndex 对数据赋值
+    if (++putIndex == items.length) // 当putIndex 等于数组长度时，将 putIndex 重置为 0
+        putIndex = 0;
+    count++;//记录队列元素的个数
+    notEmpty.signal();//唤醒处于等待状态下的线程，表示当前队列中的元素不为空,如果存在消费者线程阻塞，就可以开始取出元素
+}
+```
+
+## put 方法
+put 方法和 add 方法功能一样，差异是 put 方法如果队列满了，会阻塞。
+```java
+public void put(E e) throws InterruptedException {
+    checkNotNull(e);
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lockInterruptibly(); //这个也是获得锁，但是和 lock 的区别是，这个方法优先允许在等待时由其他线程调用等待线程的 interrupt 方法来中断等待直接返回。而 lock方法是尝试获得锁成功后才响应中断
+    try {
+        while (count == items.length)
+            notFull.await();//队列满了的情况下，当前线程将会被 notFull 条件对象挂起加到等待队列中
+        enqueue(e);
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+
+## take 方法
+
+take 方法是一种阻塞获取队列中元素的方法
+它的实现原理很简单，有就删除没有就阻塞，注意这个阻塞是可以中断的，如果队列没有数据那么就加入 notEmpty条件队列等待(有数据就直接取走，方法结束)，如果有新的put 线程添加了数据，那么 put 操作将会唤醒 take 线程，执行 take 操作。
+如果队列中添加了元素，那么这个时候，会在 enqueue 中调用 notempty.signal 唤醒 take 线程来获得元素
+```java
+public E take() throws InterruptedException {
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lockInterruptibly();
+    try {
+        while (count == 0)
+            notEmpty.await(); //如果队列为空的情况下，直接通过 await 方法阻塞
+        return dequeue();
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+
+## dequeue 方法
+
+这个是出队列的方法，主要是删除队列头部的元素并发返回给客户端
+takeIndex，是用来记录拿数据的索引值
+```java
+private E dequeue() {
+    // assert lock.getHoldCount() == 1;
+    // assert items[takeIndex] != null;
+    final Object[] items = this.items;
+    @SuppressWarnings("unchecked")
+    E x = (E) items[takeIndex]; //默认获取 0 位置的元素
+    items[takeIndex] = null;//将该位置的元素设置为空
+    if (++takeIndex == items.length)//这里的作用也是一样，如果拿到数组的最大值，那么重置为 0，继续从头部位置开始获取数据
+        takeIndex = 0;
+    count--;//记录 元素个数递减
+    if (itrs != null)
+        itrs.elementDequeued();//同时更新迭代器中的元素数据
+    notFull.signal();//触发 因为队列满了以后导致的被阻塞的线程
+    return x;
+}
+
+//itrs.elementDequeued()
+//ArrayBlockingQueue 中，实现了迭代器的功能，也就是可以通过迭代器来遍历阻塞队列中的元素
+//所以 itrs.elementDequeued() 是用来更新迭代器中的元素数据的
+//takeIndex 的索引变化图如下，同时随着数据的移除，会唤醒处于 put 阻塞状态下的线程来继续添加数据
+```
+
+## remove 方法
+remove 方法是移除一个指定元素
+```java
+public boolean remove(Object o) {
+    if (o == null) return false;
+    final Object[] items = this.items; //获取数组元素
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lock(); //获得锁
+    try {
+        if (count > 0) { //如果队列不为空
+            final int putIndex = this.putIndex;
+        //获取下一个要添加元素时的索引
+        int i = takeIndex;//获取当前要被移除的元素的索引
+        do {
+            if (o.equals(items[i])) {//从takeIndex 下标开始，找到要被删除的元素
+                removeAt(i);//移除指定元素
+            return true;//返回执行结果
+            }
+            //当前删除索引执行加 1 后判断是否与数组长度相等
+            //若为 true，说明索引已到数组尽头，将 i 设置为 0
+            if (++i == items.length)
+               i = 0;
+        } while (i != putIndex);//继续查找，直到找到最后一个元素
+        }
+        return false;
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+## 总结
+
+1.ArrayBlockingQueue是有界的阻塞队列，不接受null
+2.底层数据接口是数组，下标putIndex/takeIndex，构成一个环形FIFO队列
+3.所有的增删改查数组公用了一把锁ReentrantLock，入队和出队数组下标和count变更都是靠这把锁来维护安全的。
+4.阻塞的场景：1获取lock锁，2进入和取出还要满足condition 满了或者空了都等待出队和加入唤醒，ArrayBlockingQueue我们主要是put和take真正用到的阻塞方法。
+5.成员cout /putIndex、takeIndex是共享的,所以一些查询方法size、peek、toString、方法也是加上锁保证线程安全，但没有了并发损失了性能。
+
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new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/week_04/28/ConcurrentHashMap.md
@@ -0,0 +1,560 @@
+# ConcurrentHashMap 源码分析
+
+
+## 属性
+
+添加了Unsafe实例，主要用于反射获取对象相应的字段。
+
+```java
+public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
+    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
+    private static final long serialVersionUID = 7249069246763182397L;
+    // 表的最大容量
+    private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
+    // 默认表的大小
+    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
+    // 最大数组大小
+    static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
+    // 默认并发数
+    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
+    // 装载因子
+    private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
+    // 转化为红黑树的阈值
+    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
+    // 由红黑树转化为链表的阈值
+    static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
+    // 转化为红黑树的表的最小容量
+    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
+    // 每次进行转移的最小值
+    private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
+    // 生成sizeCtl所使用的bit位数
+    private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
+    // 进行扩容所允许的最大线程数
+    private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
+    // 记录sizeCtl中的大小所需要进行的偏移位数
+    private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;    
+    // 一系列的标识
+    static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes
+    static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees
+    static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations
+    static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
+    // 
+    /** Number of CPUS, to place bounds on some sizings */
+    // 获取可用的CPU个数
+    static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
+    // 
+    /** For serialization compatibility. */
+    // 进行序列化的属性
+    private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
+        new ObjectStreamField("segments", Segment[].class),
+        new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE),
+        new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE)
+    };
+    
+    // 表
+    transient volatile Node<K,V>[] table;
+    // 下一个表
+    private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
+    //
+    /**
+     * Base counter value, used mainly when there is no contention,
+     * but also as a fallback during table initialization
+     * races. Updated via CAS.
+     */
+    // 基本计数
+    private transient volatile long baseCount;
+    //
+    /**
+     * Table initialization and resizing control.  When negative, the
+     * table is being initialized or resized: -1 for initialization,
+     * else -(1 + the number of active resizing threads).  Otherwise,
+     * when table is null, holds the initial table size to use upon
+     * creation, or 0 for default. After initialization, holds the
+     * next element count value upon which to resize the table.
+     */
+    // 对表初始化和扩容控制
+    private transient volatile int sizeCtl;
+    
+    /**
+     * The next table index (plus one) to split while resizing.
+     */
+    // 扩容下另一个表的索引
+    private transient volatile int transferIndex;
+
+    /**
+     * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
+     */
+    // 旋转锁
+    private transient volatile int cellsBusy;
+
+    /**
+     * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
+     */
+    // counterCell表
+    private transient volatile CounterCell[] counterCells;
+
+    // views
+    // 视图
+    private transient KeySetView<K,V> keySet;
+    private transient ValuesView<K,V> values;
+    private transient EntrySetView<K,V> entrySet;
+    
+    // Unsafe mechanics
+    private static final sun.misc.Unsafe U;
+    private static final long SIZECTL;
+    private static final long TRANSFERINDEX;
+    private static final long BASECOUNT;
+    private static final long CELLSBUSY;
+    private static final long CELLVALUE;
+    private static final long ABASE;
+    private static final int ASHIFT;
+
+    static {
+        try {
+            U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
+            Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
+            SIZECTL = U.objectFieldOffset
+                (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
+            TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
+                (k.getDeclaredField("transferIndex"));
+            BASECOUNT = U.objectFieldOffset
+                (k.getDeclaredField("baseCount"));
+            CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
+                (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
+            Class<?> ck = CounterCell.class;
+            CELLVALUE = U.objectFieldOffset
+                (ck.getDeclaredField("value"));
+            Class<?> ak = Node[].class;
+            ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
+            int scale = U.arrayIndexScale(ak);
+            if ((scale & (scale - 1)) != 0)
+                throw new Error("data type scale not a power of two");
+            ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
+        } catch (Exception e) {
+            throw new Error(e);
+        }
+    }
+}
+```
+## 构造函数
+默认构造函数创建一个带有默认初始容量 (16)、加载因子 (0.75) 和 concurrencyLevel (16) 的新的空映射
+```java
+public ConcurrentHashMap() {
+}
+
+public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
+
+    if (initialCapacity < 0) // 初始容量小于0，抛出异常
+        throw new IllegalArgumentException();
+    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
+               MAXIMUM_CAPACITY :
+               tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); // 找到最接近该容量的2的幂次方数
+    // 初始化
+    this.sizeCtl = cap;
+}
+
+public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
+    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
+    // 将集合m的元素全部放入
+    putAll(m);
+}
+
+public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
+    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
+}
+
+
+//concurrencyLevel 对于构造函数而言，会根据输入的initialCapacity的大小来确定一个最小的且大于等于initialCapacity大小的2的n次幂，如initialCapacity为15，则sizeCtl为16，若initialCapacity为16，则sizeCtl为16。若initialCapacity大小超过了允许的最大值，则sizeCtl为最大值。值得注意的是，构造函数中的concurrencyLevel参数已经在JDK1.8中的意义发生了很大的变化，其并不代表所允许的并发数，其只是用来确定sizeCtl大小，在JDK1.8中的并发控制都是针对具体的桶而言，即有多少个桶就可以允许多少个并发数。
+public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
+                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
+    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) // 合法性判断
+        throw new IllegalArgumentException();
+    if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
+        initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
+    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
+    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
+        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
+    this.sizeCtl = cap;
+}
+
+```
+
+## 核心函数
+
+### putVal函数
+```java
+final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
+    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 键或值为空，抛出异常
+    // 键的hash值经过计算获得hash值
+    int hash = spread(key.hashCode());
+    int binCount = 0;
+    for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 无限循环
+        Node<K,V> f; int n, i, fh;
+        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 表为空或者表的长度为0
+            // 初始化表
+            tab = initTable();
+        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 表不为空并且表的长度大于0，并且该桶不为空
+            if (casTabAt(tab, i, null,
+                         new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // 比较并且交换值，如tab的第i项为空则用新生成的node替换
+                break;                   // no lock when adding to empty bin
+        }
+        else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 该结点的hash值为MOVED
+            // 进行结点的转移（在扩容的过程中）
+            tab = helpTransfer(tab, f);
+        else {
+            V oldVal = null;
+            synchronized (f) { // 加锁同步
+                if (tabAt(tab, i) == f) { // 找到table表下标为i的节点
+                    if (fh >= 0) { // 该table表中该结点的hash值大于0
+                        // binCount赋值为1
+                        binCount = 1;
+                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { // 无限循环
+                            K ek;
+                            if (e.hash == hash &&
+                                ((ek = e.key) == key ||
+                                 (ek != null && key.equals(ek)))) { // 结点的hash值相等并且key也相等
+                                // 保存该结点的val值
+                                oldVal = e.val;
+                                if (!onlyIfAbsent) // 进行判断
+                                    // 将指定的value保存至结点，即进行了结点值的更新
+                                    e.val = value;
+                                break;
+                            }
+                            // 保存当前结点
+                            Node<K,V> pred = e;
+                            if ((e = e.next) == null) { // 当前结点的下一个结点为空，即为最后一个结点
+                                // 新生一个结点并且赋值给next域
+                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
+                                                          value, null);
+                                // 退出循环
+                                break;
+                            }
+                        }
+                    }
+                    else if (f instanceof TreeBin) { // 结点为红黑树结点类型
+                        Node<K,V> p;
+                        // binCount赋值为2
+                        binCount = 2;
+                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
+                                                       value)) != null) { // 将hash、key、value放入红黑树
+                            // 保存结点的val
+                            oldVal = p.val;
+                            if (!onlyIfAbsent) // 判断
+                                // 赋值结点value值
+                                p.val = value;
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            if (binCount != 0) { // binCount不为0
+                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果binCount大于等于转化为红黑树的阈值
+                    // 进行转化
+                    treeifyBin(tab, i);
+                if (oldVal != null) // 旧值不为空
+                    // 返回旧值
+                    return oldVal;
+                break;
+            }
+        }
+    }
+    // 增加binCount的数量
+    addCount(1L, binCount);
+    return null;
+}
+```
+### initTable
+```java
+private final Node<K,V>[] initTable() {
+    Node<K,V>[] tab; int sc;
+    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 无限循环
+        if ((sc = sizeCtl) < 0) // sizeCtl小于0，则进行线程让步等待
+            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
+        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 比较sizeCtl的值与sc是否相等，相等则用-1替换
+            try {
+                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // table表为空或者大小为0
+                    // sc的值是否大于0，若是，则n为sc，否则，n为默认初始容量
+                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
+                    @SuppressWarnings("unchecked")
+                    // 新生结点数组
+                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
+                    // 赋值给table
+                    table = tab = nt;
+                    // sc为n * 3/4
+                    sc = n - (n >>> 2);
+                }
+            } finally {
+                // 设置sizeCtl的值
+                sizeCtl = sc;
+            }
+            break;
+        }
+    }
+    // 返回table表
+    return tab;
+}
+
+final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
+    Node<K,V>[] nextTab; int sc;
+    if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
+        (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) { // table表不为空并且结点类型使ForwardingNode类型，并且结点的nextTable不为空
+        int rs = resizeStamp(tab.length);
+        while (nextTab == nextTable && table == tab &&
+               (sc = sizeCtl) < 0) { // 条件判断
+            if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
+                sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0) // 
+                break;
+            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) { // 比较并交换
+                // 将table的结点转移到nextTab中
+                transfer(tab, nextTab);
+                break;
+            }
+        }
+        return nextTab;
+    }
+    return table;
+}
+
+
+final TreeNode<K,V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
+    Class<?> kc = null;
+    boolean searched = false;
+    for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
+        int dir, ph; K pk;
+        if (p == null) {
+            first = root = new TreeNode<K,V>(h, k, v, null, null);
+            break;
+        }
+        else if ((ph = p.hash) > h)
+            dir = -1;
+        else if (ph < h)
+            dir = 1;
+        else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
+            return p;
+        else if ((kc == null &&
+                  (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
+                 (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
+            if (!searched) {
+                TreeNode<K,V> q, ch;
+                searched = true;
+                if (((ch = p.left) != null &&
+                     (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null) ||
+                    ((ch = p.right) != null &&
+                     (q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null))
+                    return q;
+            }
+            dir = tieBreakOrder(k, pk);
+        }
+
+        TreeNode<K,V> xp = p;
+        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
+            TreeNode<K,V> x, f = first;
+            first = x = new TreeNode<K,V>(h, k, v, f, xp);
+            if (f != null)
+                f.prev = x;
+            if (dir <= 0)
+                xp.left = x;
+            else
+                xp.right = x;
+            if (!xp.red)
+                x.red = true;
+            else {
+                lockRoot();
+                try {
+                    root = balanceInsertion(root, x);
+                } finally {
+                    unlockRoot();
+                }
+            }
+            break;
+        }
+    }
+    assert checkInvariants(root);
+    return null;
+}
+
+private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
+    Node<K,V> b; int n, sc;
+    if (tab != null) { // 表不为空
+        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) // table表的长度小于最小的长度
+            // 进行扩容，调整某个桶中结点数量过多的问题（由于某个桶中结点数量超出了阈值，则触发treeifyBin）
+            tryPresize(n << 1);
+        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) { // 桶中存在结点并且结点的hash值大于等于0
+            synchronized (b) { // 对桶中第一个结点进行加锁
+                if (tabAt(tab, index) == b) { // 第一个结点没有变化
+                    TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
+                    for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) { // 遍历桶中所有结点
+                        // 新生一个TreeNode结点
+                        TreeNode<K,V> p =
+                            new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
+                                              null, null);
+                        if ((p.prev = tl) == null) // 该结点前驱为空
+                            // 设置p为头结点
+                            hd = p;
+                        else
+                            // 尾节点的next域赋值为p
+                            tl.next = p;
+                        // 尾节点赋值为p
+                        tl = p;
+                    }
+                    // 设置table表中下标为index的值为hd
+                    setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
+                }
+            }
+        }
+    }
+}
+
+private final void addCount(long x, int check) {
+    CounterCell[] as; long b, s;
+    if ((as = counterCells) != null ||
+        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) { // counterCells不为空或者比较交换失败
+        CounterCell a; long v; int m;
+        // 无竞争标识
+        boolean uncontended = true;
+        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
+            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
+            !(uncontended =
+              U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) { // 
+            fullAddCount(x, uncontended);
+            return;
+        }
+        if (check <= 1)
+            return;
+        s = sumCount();
+    }
+    if (check >= 0) {
+        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
+        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
+               (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
+            int rs = resizeStamp(n);
+            if (sc < 0) {
+                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
+                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
+                    transferIndex <= 0)
+                    break;
+                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
+                    transfer(tab, nt);
+            }
+            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
+                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
+                transfer(tab, null);
+            s = sumCount();
+        }
+    }
+}
+```
+### get
+```java
+public V get(Object key) {
+    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
+    // 计算key的hash值
+    int h = spread(key.hashCode()); 
+    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
+        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 表不为空并且表的长度大于0并且key所在的桶不为空
+        if ((eh = e.hash) == h) { // 表中的元素的hash值与key的hash值相等
+            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) // 键相等
+                // 返回值
+                return e.val;
+        }
+        else if (eh < 0) // 结点hash值小于0
+            // 在桶（链表/红黑树）中查找
+            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
+        while ((e = e.next) != null) { // 对于结点hash值大于0的情况
+            if (e.hash == h &&
+                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
+                return e.val;
+        }
+    }
+    return null;
+}
+```
+### replaceNode
+```java
+final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
+    // 计算key的hash值
+    int hash = spread(key.hashCode());
+    for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 无限循环
+        Node<K,V> f; int n, i, fh;
+        if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
+            (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) // table表为空或者表长度为0或者key所对应的桶为空
+            // 跳出循环
+            break;
+        else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 桶中第一个结点的hash值为MOVED
+            // 转移
+            tab = helpTransfer(tab, f);
+        else {
+            V oldVal = null;
+            boolean validated = false;
+            synchronized (f) { // 加锁同步
+                if (tabAt(tab, i) == f) { // 桶中的第一个结点没有发生变化
+                    if (fh >= 0) { // 结点hash值大于0
+                        validated = true;
+                        for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) { // 无限循环
+                            K ek;
+                            if (e.hash == hash &&
+                                ((ek = e.key) == key ||
+                                 (ek != null && key.equals(ek)))) { // 结点的hash值与指定的hash值相等，并且key也相等
+                                V ev = e.val;
+                                if (cv == null || cv == ev ||
+                                    (ev != null && cv.equals(ev))) { // cv为空或者与结点value相等或者不为空并且相等
+                                    // 保存该结点的val值
+                                    oldVal = ev;
+                                    if (value != null) // value为null
+                                        // 设置结点value值
+                                        e.val = value;
+                                    else if (pred != null) // 前驱不为空
+                                        // 前驱的后继为e的后继，即删除了e结点
+                                        pred.next = e.next;
+                                    else
+                                        // 设置table表中下标为index的值为e.next
+                                        setTabAt(tab, i, e.next);
+                                }
+                                break;
+                            }
+                            pred = e;
+                            if ((e = e.next) == null)
+                                break;
+                        }
+                    }
+                    else if (f instanceof TreeBin) { // 为红黑树结点类型
+                        validated = true;
+                        // 类型转化
+                        TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
+                        TreeNode<K,V> r, p;
+                        if ((r = t.root) != null &&
+                            (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) { // 根节点不为空并且存在与指定hash和key相等的结点
+                            // 保存p结点的value
+                            V pv = p.val;
+                            if (cv == null || cv == pv ||
+                                (pv != null && cv.equals(pv))) { // cv为空或者与结点value相等或者不为空并且相等
+                                oldVal = pv;
+                                if (value != null) 
+                                    p.val = value;
+                                else if (t.removeTreeNode(p)) // 移除p结点
+                                    setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
+                            }
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+            if (validated) {
+                if (oldVal != null) {
+                    if (value == null)
+                        // baseCount值减一
+                        addCount(-1L, -1);
+                    return oldVal;
+                }
+                break;
+            }
+        }
+    }
+    return null;
+}
+```
+
+## 总结
+JDK1.7 中使用的是segment，每一个segment其实就是一个独立的小的hashtable，并且因为它继承了reentrantlock，所以每一个分段都已经拥有了锁。
+结构性修改方法(比如put)会在确定分段后只锁住某一个segment，而不影响剩余段的操作。不过有一些方法存在跨段操作，比如size/containsValue等。这些方法就要按顺序锁住整个表来进行操作。
+
+在 JDK1.8 中，采用了新的设计思想，没有继续沿用 1.7 segment 分段锁。而是采用了 CAS + synchronized 关键字实现。整个数组的结构上在取消了 segment 之后，又和 hashMap 有了一些相似度。
+
diff --git a/week_04/28/ConcurrentLinkedQueue.md b/week_04/28/ConcurrentLinkedQueue.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..346edadb327fe0857a6b3ce796d4a29628e34c39
--- /dev/null
+++ b/week_04/28/ConcurrentLinkedQueue.md
@@ -0,0 +1,122 @@
+# ConcurrentLinkedQueue 源码分析
+
+非阻塞的方式实现的线程安全队列ConcurrentLinkedQueue，类名就可以看的出来实现队列的数据结构是链式。
+## 链表节点 内部类 Node
+
+```java
+ private static class Node<E> {
+        // 节点中的元素
+        volatile E item;
+        // 下一个节点，没有上一个节点，表示它是一个单向链表的形式
+        volatile Node<E> next;
+        // 构造一个节点
+        Node(E item) {
+            UNSAFE.putObject(this, itemOffset, item);
+        }
+        // 使用 CAS 的方式设置节点的元素
+        boolean casItem(E cmp, E val) {
+            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, itemOffset, cmp, val);
+        }
+        // 设置下一个节点
+        void lazySetNext(Node<E> val) {
+            UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, val);
+        }
+        // 采用 CAS 的方式设置下一个节点
+        boolean casNext(Node<E> cmp, Node<E> val) {
+            return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
+        }
+      //  Unsafe 类的一些初始化
+}
+
+
+```
+
+## 属性
+```java
+// 头节点，
+private transient volatile Node<E> head;
+// 尾节点，尾节点不一定是链表的最后一个节点
+private transient volatile Node<E> tail;
+// 构造
+public ConcurrentLinkedQueue() {
+    head = tail = new Node<E>(null);
+}
+```
+
+## 添加节点
+```java
+public boolean add(E e) {
+    return offer(e);
+}
+
+public boolean offer(E e) {
+    // 判空，为空则抛出空指针异常
+    checkNotNull(e);
+    // 创建要添加的节点
+    final Node<E> newNode = new Node<E>(e);
+    
+    // 无限循环，入队不成功，则反复入队
+    // t 表示 tail 节点
+    // p 表示链表的尾节点，默认等于 tail 节点
+    for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
+        // q 为尾节点的下一个节点         
+        Node<E> q = p.next;
+        // 如果尾节点的下一个节点为空，则表示 p 为尾节点
+        if (q == null) {
+            // CAS 设置尾节点的下一个节点为新添加的节点，如果设置失败，在再次尝试
+            if (p.casNext(null, newNode)) {
+                // 如果tail节点有大于等于1个的 next 节点，则更新 tail 节点，将新添加的节点设置为 tail 节点
+                if (p != t) // 相当于循环两次更新一次 tail 节点
+                    casTail(t, newNode);  // 新添加的节点设置为tail节点，允许失败，失败了表示有其他线程成功更新了tail节点
+                return true;
+            }
+        }
+        else if (p == q) // 只有在尾节点和尾节点的下一个节点为空的情况下成立
+            p = (t != (t = tail)) ? t : head;
+        else 
+            // 把 tail节点设置为为尾节点，再次循环设置下一个节点
+            p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
+    }
+}
+
+
+```
+
+## 获取
+
+```java
+public E poll() {
+    // 循环跳转，goto语法
+    restartFromHead:
+    for (;;) {
+        // p 表示要出队的节点，默认为 head节点
+        for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
+            // 出队的元素
+            E item = p.item;
+            // 如果出队的元素不为空，则把要出队的元素设置null，不更新head节点；如果出队元素为null或者cas设置失败，则表示有其他线程已经进行修改，则需要重写获取
+            if (item != null && p.casItem(item, null)) {
+                if (p != h) // 当head元素为空，才会更新head节点，这里循环两次，更新一次head节点
+                    updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p); // 更新head节点
+                return item;
+            }
+            // 队列为空，返回null
+            else if ((q = p.next) == null) {
+                updateHead(h, p);
+                return null;
+            }
+            else if (p == q)
+                continue restartFromHead;
+            // 把 p 的next节点赋值给p
+            else
+                p = q;
+        }
+    }
+}
+
+```
+
+## 总结
+
+size()方法的时候，会遍历一遍集合，判空使用isEmpty()方法。
+ConcurrentLinkedQueue是无界的，注意容量防止溢出。
+
diff --git a/week_04/28/CopyOnWriteArrayList.md b/week_04/28/CopyOnWriteArrayList.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..57be7fbd8ddf472dbb5c0fee57c21bcf5f732bdd
--- /dev/null
+++ b/week_04/28/CopyOnWriteArrayList.md
@@ -0,0 +1,168 @@
+# CopyOnWriteArrayList 源码分析
+
+1、 线程安全
+2、 通过锁+数组拷贝+volatile关键字保证了线程安全
+3、 每次数组操作，都会把数组拷贝一份出来，在新数组上进行操作，操作成功之后再赋值回去
+
+## 添加
+```java
+public boolean add(E e) {
+    //获取该对象的锁
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    // 获取“锁”,每次只有一个线程可进入临界区
+    lock.lock();
+    try {
+        // 获取原始”volatile数组“中的数据和数据长度。
+        Object[] elements = getArray();
+        int len = elements.length;
+        // 新建一个数组newElements，并将原始数据拷贝到newElements中；
+        // newElements数组的长度=“原始数组的长度”+1
+        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
+        // 将“新增加的元素”保存到newElements中。
+        newElements[len] = e;
+        // 将”volatile数组“引用指向newElements数组，这样旧数组就被GC回收了
+        setArray(newElements);
+        return true;
+    } finally {
+        // 释放“锁”
+        lock.unlock();
+    }
+}
+
+```
+
+## 移除
+```java
+public E remove(int index) {
+    final ReentrantLock lock = l.lock;
+    //获得“锁”
+    lock.lock();
+    try {
+        //检测是否“数组越界”
+        rangeCheck(index);
+        checkForComodification();
+        //删除元素
+        E result = l.remove(index+offset);
+        expectedArray = l.getArray();
+        size--;
+        return result;
+    } finally {
+        //释放“锁”
+        lock.unlock();
+    }
+}
+
+// 真正实现
+public E remove(int index) {
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    //获得“锁”
+    lock.lock();
+    try {
+        // 获取原始”volatile数组“中的数据和数据长度。
+        Object[] elements = getArray();
+        int len = elements.length;
+        //// 获取elements数组中的第index个数据。
+        E oldValue = get(elements, index);
+        int numMoved = len - index - 1;
+        // 如果被删除的是最后一个元素，则直接通过Arrays.copyOf()进行处理，而不需要新建数组。
+        if (numMoved == 0)
+            setArray(Arrays.copyOf(elements, len - 1));
+        else {
+            // 否则，新建数组，然后将”volatile数组中被删除元素之外的其它元素“拷贝到新数组中；
+            // 最后，将”volatile数组“引用指向newElements数组，这样旧数组就被GC回收了。
+            Object[] newElements = new Object[len - 1];
+            System.arraycopy(elements, 0, newElements, 0, index);
+            System.arraycopy(elements, index + 1, newElements, index, numMoved);
+            setArray(newElements);
+        }
+        return oldValue;
+    } finally {
+        //释放“锁”
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+## 遍历
+```java
+public Iterator<E> iterator() {
+    return new COWIterator<E>(getArray(), 0);
+}
+
+static final class COWIterator<E> implements ListIterator<E> {
+    /** Snapshot（快照） of the array */
+    private final Object[] snapshot;
+    /** Index of element to be returned by subsequent call to next.  */
+    private int cursor;    // 游标
+
+    private COWIterator(Object[] elements, int initialCursor) {
+        cursor = initialCursor;
+        snapshot = elements;
+    }
+
+    public boolean hasNext() {
+        return cursor < snapshot.length;
+    }
+
+    public boolean hasPrevious() {
+        return cursor > 0;
+    }
+
+    // 获取下一个元素
+    @SuppressWarnings("unchecked")
+    public E next() {
+        if (! hasNext())
+            throw new NoSuchElementException();
+        return (E) snapshot[cursor++];
+    }
+
+    // 获取上一个元素
+    @SuppressWarnings("unchecked")
+    public E previous() {
+        if (! hasPrevious())
+            throw new NoSuchElementException();
+        return (E) snapshot[--cursor];
+    }
+
+    public int nextIndex() {
+        return cursor;
+    }
+
+    public int previousIndex() {
+        return cursor-1;
+    }
+
+
+    //不支持remove
+    public void remove() {
+        throw new UnsupportedOperationException();
+    }
+
+    //不支持set
+    public void set(E e) {
+        throw new UnsupportedOperationException();
+    }
+
+
+    //不支持add
+    public void add(E e) {
+        throw new UnsupportedOperationException();
+    }
+
+    @Override
+    public void forEachRemaining(Consumer<? super E> action) {
+        Objects.requireNonNull(action);
+        Object[] elements = snapshot;
+        final int size = elements.length;
+        for (int i = cursor; i < size; i++) {
+            @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) elements[i];
+            action.accept(e);
+        }
+        cursor = size;
+    }
+}
+```
+
+## 总结
+创建迭代器的时候, 会保存数组元素的快照（有一个引用指向原数组）。
+COWIterator不支持修改元素的操作。对于remove(), set(), add()等操作，COWIterator都会抛出异常！
+CopyOnWriteArrayList，数组原值（包括增加和删除）被改变也不会抛出异常，因为其迭代器持有的老数组的引用，每次都是拷贝出新数组，不会影响老数组。
\ No newline at end of file
diff --git a/week_04/28/DelayQueue.md b/week_04/28/DelayQueue.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..4a6ab899ffa672f68ae7ccc97f11b4f272936885
--- /dev/null
+++ b/week_04/28/DelayQueue.md
@@ -0,0 +1,219 @@
+# DelayQueue 源码分析
+
+DelayQueue是一个无界的阻塞队列，并且是一个延迟队列，还是一个优先级队列。该队列中每个元素都有一个过期时间，只有在过期时间到期的时候，才可以从中获取元素；也就是说往队列中插入数据时(生产者)是不会被阻塞的，而只有在获取数据的时候(消费者)才会被阻塞。
+通过Condiiton接口的await()和signal()/signalAll() 组合实现线程间的通信
+## 属性
+
+```java
+private final transient ReentrantLock lock = new ReentrantLock();//可重入锁ReentrantLock用于多线程下的加锁操作；
+private final PriorityQueue<E> q = new PriorityQueue<E>();//优先级队列PriorityQueue，将会根据Delay对象中的时间排序
+private Thread leader = null;//线程leader（也就是Leader-Follower 模型中的 leader），用于优化阻塞通知的线程对象；leader线程用于减少线程间获取数据竞争用的，如果leader不为空，说明已经有线程在获取数据了，然后当前线程进入等待状态即可
+private final Condition available = lock.newCondition();//Condition对象，用于线程阻塞和通知的关键对象；当队首有新元素可用或者有新线程成为 leader 时会触发Condition条件
+```
+## 添加
+```java
+
+public boolean add(E e) {
+    return offer(e);
+}
+public void put(E e) {
+    offer(e);
+}
+public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit) {
+    return offer(e);
+}
+
+public boolean offer(E e) {
+    // 获取可重入锁
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lock();
+    try {
+        // 往优先级队列中添加元素
+        q.offer(e);
+        // 如果队列的头部元素(优先级最高的元素)等于添加的元素
+        if (q.peek() == e) {
+            // 将线程leader设置为null
+            leader = null;
+            // 唤醒一个等待的线程
+            available.signal();
+        }
+        // 无界队列都返回true
+        return true;
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+
+## poll
+```java
+
+public E poll() {
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lock();
+    try {
+        // 获取队头元素
+        E first = q.peek();
+        // 判断队头元素是否为空，或者不为空的情况下队头元素是否到期
+        if (first == null || first.getDelay(NANOSECONDS) > 0)
+            return null;
+        else
+            return q.poll();
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+
+public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
+    // 首先，将超时等待时间转换为纳秒单位
+    long nanos = unit.toNanos(timeout);
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    // 获取锁，如果没有获取到，线程进入等待状态，但该线程能够响应中断，即中断线程的等待状态
+    lock.lockInterruptibly();
+    try {
+        // 无限循环操作
+        for (;;) {
+            E first = q.peek();
+            // 队列是否为空
+            if (first == null) {
+                // 如果队列是空的，并且超时时间不大于0，直接返回
+                if (nanos <= 0)
+                    return null;
+                else
+                    // 如果队列为空，并且超时时间大于0，进入等待状态
+                    nanos = available.awaitNanos(nanos);
+            } else {
+                // 如果队列不为空，获取队头元素剩余的过期时间
+                long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
+                // 队头元素过期了，出队
+                if (delay <= 0)
+                    return q.poll();
+                // 队头元素没有过期，但超时时间不大于0，返回null
+                if (nanos <= 0)
+                    return null;
+                first = null; // don't retain ref while waiting
+                // 如果超时等待时间 < 元素过期时间 或者有其他的线程在获取数据
+                if (nanos < delay || leader != null)
+                    // 进入等待
+                    nanos = available.awaitNanos(nanos);
+                else {
+                    // 这时候 超时等待时间 >= 元素过期时间，并且没有其他线程获取数据
+                    // 那么把当前线程作为leader，表示该leader线程最早开始等待获取元素
+                    Thread thisThread = Thread.currentThread();
+                    leader = thisThread;
+                    try {
+                        // 等待元素过期，这时候会释放锁；等过期后再重新获取锁
+                        long timeLeft = available.awaitNanos(delay);
+                        // 重新计算最新的超时时间
+                        nanos -= delay - timeLeft;
+                    } finally {
+                        // 如果当前线程仍然是leader线程，操作完成，清除掉leader
+                        if (leader == thisThread)
+                            leader = null;
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    } finally {
+        // 唤醒对应的线程
+        if (leader == null && q.peek() != null)
+            available.signal();
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+
+## take
+```java
+public E take() throws InterruptedException {
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lockInterruptibly();
+    try {
+        for (;;) {
+            E first = q.peek();
+            // 队列是否为空，为空则进入等待，直到被唤醒
+            if (first == null)
+                available.await();
+            else {
+                long delay = first.getDelay(NANOSECONDS);
+                // 队头元素是否过期
+                if (delay <= 0)
+                    return q.poll();
+                first = null; // don't retain ref while waiting
+                // 是否有其他元素在获取元素，如果有，进行等待；
+                if (leader != null)
+                    available.await();
+                else {
+                    // 如果没有，将当前线程设置为leader，并等待元素过期
+                    Thread thisThread = Thread.currentThread();
+                    leader = thisThread;
+                    try {
+                        available.awaitNanos(delay);
+                    } finally {
+                        if (leader == thisThread)
+                            leader = null;
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    } finally {
+        // 唤醒Conditon条件
+        if (leader == null && q.peek() != null)
+            available.signal();
+        lock.unlock();
+    }
+}
+
+```
+
+## peek
+```java
+public E peek() {
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lock();
+    try {
+        return q.peek();
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+```
+
+## drainTo
+```java
+public int drainTo(Collection<? super E> c) {
+    // 传入的集合不能为空
+    if (c == null)
+        throw new NullPointerException();
+    // 传入的集合不能时当前对象
+    if (c == this)
+        throw new IllegalArgumentException();
+    final ReentrantLock lock = this.lock;
+    lock.lock();
+    try {
+        int n = 0;
+        // 遍历队列，获取队列队头元素
+        for (E e; (e = peekExpired()) != null;) {
+            c.add(e);       // In this order, in case add() throws.
+            // 获取到对头元素后，出队操作
+            q.poll();
+            ++n;
+        }
+        return n;
+    } finally {
+        lock.unlock();
+    }
+}
+
+private E peekExpired() {
+    // assert lock.isHeldByCurrentThread();
+    E first = q.peek();
+    return (first == null || first.getDelay(NANOSECONDS) > 0) ?
+        null : first;
+}
+```
+
+## 总结
+DelayQueue是一个无界的可延迟的阻塞队列，往队列中插入数据时不会阻塞，只有在获取数据到时候才会被阻塞；
+该队列中每个元素都有一个过期时间，内部维护了一个优先级队列PriorityQueue，然后通过元素的过期时间进行优先级的排序；
+该队列中的元素要实现Delayed接口，并实现它的getDelay方法，并且由于该对象扩展自Comparable，所以放入该队列的元素还要实现对应的compareTo方法；
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