Java中的并发集合类：ConcurrentHashMap
1. 引言：为什么需要 ConcurrentHashMap
在多线程编程环境中，普通的 HashMap 由于不是线程安全的，在多线程并发访问和修改时会出现数据不一致等问题。例如，当多个线程同时对 HashMap 进行扩容操作时，可能会形成环形链表，导致后续的查询操作陷入死循环。
而 Hashtable 虽然是线程安全的，但它在实现线程安全时采用了对整个哈希表加锁的方式，这使得在高并发场景下，所有线程都竞争同一把锁，性能较低。ConcurrentHashMap 应运而生，它既保证了线程安全，又通过更细粒度的锁机制和优化的数据结构，提供了比 Hashtable 更好的并发性能。
2. ConcurrentHashMap 的结构
ConcurrentHashMap 在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 中有不同的实现结构。
2.1 JDK 1.7 的结构
在 JDK 1.7 中，ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment）的设计。它将整个哈希表分为多个 Segment，每个 Segment 类似于一个小型的 HashMap，拥有自己独立的锁。当多个线程访问不同的 Segment 时，不会相互竞争锁，从而提高了并发性能。
每个 Segment 包含一个 HashEntry 数组，HashEntry 用于存储键值对。这种结构使得 ConcurrentHashMap 可以支持并发读操作，因为读操作不需要获取锁（除了在某些需要保证一致性的场景下），并且多个写操作可以并发执行在不同的 Segment 上。
2.2 JDK 1.8 的结构
JDK 1.8 对 ConcurrentHashMap 进行了重大改进，摒弃了分段锁的设计，采用了与 HashMap 类似的数组 + 链表 + 红黑树的结构。
在 JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 仍然使用数组来存储哈希桶。当链表长度超过一定阈值（默认为 8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找性能。
在并发控制方面，JDK 1.8 采用了 CAS（Compare - And - Swap）操作和 synchronized 关键字相结合的方式。在插入新元素时，首先通过 CAS 操作尝试将元素插入到数组的指定位置。如果 CAS 操作失败，说明可能有其他线程同时在操作该位置，此时会使用 synchronized 关键字对该数组位置进行加锁，确保操作的原子性。
3. ConcurrentHashMap 的核心方法分析
3.1 put 方法
在 JDK 1.7 中，put 方法首先会根据 key 的哈希值计算出该 key 所在的 Segment，然后获取该 Segment 的锁，再进行插入操作。
public V put(K key, V value) {
Segment<K, V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & (segmentMask);
if ((s = (Segment<K, V>)UNSAFE.getObject
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
在 JDK 1.8 中，put 方法流程如下：
- 计算 key 的哈希值。
- 根据哈希值找到数组的对应位置。
- 如果该位置为空，使用
CAS操作将新的节点插入到该位置。 - 如果该位置不为空，且当前节点的 hash 为
-1，表示正在进行扩容操作，当前线程协助扩容。 - 否则，使用
synchronized关键字对该节点加锁，然后判断该节点是链表节点还是红黑树节点，进行相应的插入操作。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K, V>[] tab = table;;) {
Node<K, V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K, V>(hash, key, value, null)))
break;
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K, V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K, V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K, V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K, V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K, V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
3.2 get 方法
在 JDK 1.7 中，get 方法首先根据 key 的哈希值找到对应的 Segment，然后在该 Segment 中进行查找。由于读操作不需要获取锁（除非涉及到 size 等需要保证一致性的操作），因此 get 方法在多线程环境下具有较高的性能。
public V get(Object key) {
Segment<K, V> s;
HashEntry<K, V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment<K, V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K, V> e = (HashEntry<K, V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
在 JDK 1.8 中，get 方法流程相对简单。首先计算 key 的哈希值，然后根据哈希值找到数组的对应位置。如果该位置是链表，遍历链表查找；如果是红黑树，在红黑树中查找。整个过程不需要加锁，因为 Node 节点中的 value 和 next 字段都使用了 volatile 关键字修饰，保证了可见性。
public V get(Object key) {
Node<K, V>[] tab; Node<K, V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
3.3 size 方法
在 JDK 1.7 中，size 方法需要遍历所有的 Segment，为了保证准确性，会先尝试两次不加锁地统计所有 Segment 的元素个数。如果两次统计结果不一致，说明在统计过程中有其他线程对 ConcurrentHashMap 进行了修改，此时会对所有 Segment 加锁，再进行统计。
public int size() {
final Segment<K, V>[] segments = this.segments;
int size;
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
long sum; // sum of modCounts
long last = 0L; // previous sum
int retries = -1; // first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K, V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
return overflow? Integer.MAX_VALUE : size;
}
在 JDK 1.8 中，size 方法通过一个 baseCount 变量来记录元素总数，并且在每次插入、删除操作时，会通过 CAS 操作更新 baseCount。size 方法直接返回 baseCount 的值，不需要对整个哈希表加锁，提高了性能。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L)? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE)? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
4. ConcurrentHashMap 的应用场景
- 缓存：在多线程环境下的缓存系统中，
ConcurrentHashMap可以作为缓存的存储结构。例如，在一个 Web 应用中，多个线程可能同时请求缓存中的数据，并且可能有线程会更新缓存。ConcurrentHashMap的线程安全特性和高并发性能可以保证缓存操作的正确性和高效性。 - 分布式系统：在分布式系统中，各个节点之间可能需要共享一些数据，
ConcurrentHashMap可以作为节点内的数据存储结构。例如，在分布式计算框架中，每个节点可能需要维护一个任务队列，ConcurrentHashMap可以用来存储任务相关的信息，多个线程可以并发地提交任务和获取任务。 - 统计信息收集：在一些需要收集统计信息的场景下，比如统计网站的访问量、用户行为等。多个线程可能同时记录不同的事件，
ConcurrentHashMap可以用来存储这些统计数据，保证在高并发情况下数据的准确性和一致性。
5. 与其他并发集合类的比较
- 与 Hashtable 的比较：
- 线程安全机制：
Hashtable使用synchronized关键字对整个哈希表加锁，而ConcurrentHashMap在 JDK 1.7 采用分段锁，JDK 1.8 采用CAS和synchronized结合的更细粒度锁机制。这使得ConcurrentHashMap在高并发场景下的性能明显优于Hashtable。 - 迭代器：
Hashtable的迭代器是 fail - fast 的，在迭代过程中如果集合结构发生改变，会抛出ConcurrentModificationException。ConcurrentHashMap的迭代器是弱一致性的，在迭代过程中允许集合结构发生改变，不会抛出异常，但可能会反映出部分修改。
- 线程安全机制：
- 与 ConcurrentSkipListMap 的比较：
- 数据结构：
ConcurrentHashMap采用哈希表结构，适合快速的查找、插入和删除操作，时间复杂度平均为 O(1)。ConcurrentSkipListMap采用跳表结构，时间复杂度为 O(log n)。 - 有序性：
ConcurrentHashMap不保证元素的顺序，而ConcurrentSkipListMap可以按照 key 的自然顺序或自定义顺序维护元素，适用于需要有序遍历的场景。
- 数据结构：
6. 总结
ConcurrentHashMap 是 Java 并发包中一个非常重要的集合类，它通过巧妙的设计，在保证线程安全的同时，提供了高效的并发性能。无论是在高并发的 Web 应用、分布式系统，还是统计信息收集等场景下，都有着广泛的应用。理解 ConcurrentHashMap 的结构和核心方法，对于编写高效、可靠的多线程程序至关重要。在实际应用中，需要根据具体的业务需求，合理选择 ConcurrentHashMap 或其他并发集合类，以达到最佳的性能和功能平衡。
通过本文对 ConcurrentHashMap 的深入分析，希望读者对其在 Java 多线程编程中的应用有更清晰的认识，并能够在实际项目中灵活运用，提升系统的并发处理能力。同时，随着 JDK 的不断发展和优化，ConcurrentHashMap 也可能会有进一步的改进和变化，开发者需要持续关注相关的技术动态，以更好地适应新的编程需求。