1. ConcurrentHashMap 的基本原理
1.1 ConcurrentHashMap 的结构
ConcurrentHashMap 是一种线程安全的哈希表。它通过将数据分成多个段（在 Java 8 之前）或桶（Java 8 之后），使得多个线程可以并发地访问不同的部分，从而减少了锁争用，提高了并发性能。
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Java 7 及之前的实现：
ConcurrentHashMap使用了一种称为“分段锁”（Segmented Lock）的技术。它将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段其实是一个小的哈希表，并且有自己的锁。这样，多个线程可以同时访问不同的段而不会发生竞争。 -
Java 8 及之后的实现：
ConcurrentHashMap移除了分段锁的设计，转而采用一种更精细的锁机制，称为“锁分离”（Lock Striping）。每个桶（bucket）仍然是一个链表或树，但锁的粒度更加细化，锁的争用进一步减少。
1.2 分段锁的工作原理（Java 7）
在 Java 7 及之前的版本中，ConcurrentHashMap 的基本单位是 Segment。每个 Segment 是一个哈希表，它们各自独立，并发访问时通过独立的锁保护：
- 分段锁定：当线程要访问
ConcurrentHashMap中的数据时，它会根据哈希值计算出对应的段（Segment），并且仅锁定该段的锁（ReentrantLock）。 - 分段读取：如果只是读取操作，没有任何锁定操作，因为
ConcurrentHashMap保证了弱一致性——即读取操作可能会读取到最新写入的值，也可能读取到旧值，但不会导致崩溃。
1.3 锁分离机制（Java 8 及之后）
Java 8 引入了更细粒度的锁管理，使得锁的争用进一步减少，具体方式如下：
- CAS 操作：使用
Compare-And-Swap（CAS）操作来实现无锁的快速更新操作，如节点插入或更新。CAS 操作能够在多个线程竞争时依然保持高效性。 - Synchronized + 内置锁：在链表转换为红黑树的过程中，
ConcurrentHashMap通过内置锁来保护单个桶的操作，而不是锁住整个Segment。 - 减少锁粒度：桶级别的锁使得锁粒度更小，多个线程只要不访问同一个桶，便不会产生锁竞争。
2. 锁的加法与使用
2.1 如何加锁
在 ConcurrentHashMap 中，锁的加法取决于操作类型：
- 读取操作：通常不需要加锁，因为读取操作不会影响哈希表的结构，且
ConcurrentHashMap使用了volatile关键字确保变量的可见性。 - 写入操作：在写入时，
ConcurrentHashMap需要确保哈希表的结构不被破坏，这时会对相关的桶或段加锁。在 Java 8 中，写操作会锁定具体的桶或节点。
示例（Java 8 实现）：
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// Calculate the hash value of the key
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; // No lock when adding to an empty bucket
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) { // Lock the first node of the bin
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;
}
}
}
}
}
}
}
}
在这个例子中：
- CAS 操作：用于无锁地尝试更新或插入节点。
- 同步锁：在需要更新链表或树结构时，加锁保护。
2.2 分段越多越好？
并不是分段（或者说桶）的数量越多越好。分段过多或过少都会影响性能：
- 分段过少：会导致大量线程争用同一个锁，降低并发性能。
- 分段过多：每个段或桶的空间开销增大，同时桶的数量与内存占用呈线性关系。此外，哈希冲突的概率增加，导致更多的链表或树操作，反而降低性能。
理想的分段数量取决于系统的实际并发度和可用内存。默认情况下，ConcurrentHashMap 的初始容量和并发级别都设置为合理的默认值，能够满足大部分场景的需求。
3. 适当配置 ConcurrentHashMap
3.1 初始容量和并发级别
ConcurrentHashMap 的初始容量和并发级别应根据应用程序的实际情况来配置：
- 初始容量：需要根据预期的最大存储元素数量以及装载因子（默认 0.75）来设置，以减少动态扩容的开销。
- 并发级别（在 Java 7 中适用）：设置合理的并发级别，使得多个线程可以同时访问不同的段，提高并发性能。
示例：
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(16, 0.75f, 16);
这个示例中：
- 初始容量为 16
- 装载因子为 0.75
- 并发级别为 16
3.2 扩容策略
ConcurrentHashMap 的扩容是渐进式的，不会一次性扩容整个哈希表，而是分成多个步骤，逐步扩容每个桶。这样避免了在高并发场景下扩容造成的性能瓶颈。
4. 总结
ConcurrentHashMap 是一种高效的并发集合，通过分段锁或细粒度锁机制保证了线程安全。它通过合理的锁设计和无锁操作（如 CAS），在高并发环境下提供了优秀的性能。
在选择分段数量时，需要平衡内存开销和并发性能。分段并不是越多越好，合理配置并发级别和初始容量，才能充分发挥 ConcurrentHashMap 的性能优势。Java 8 之后的实现通过进一步细化锁的粒度，使得 ConcurrentHashMap 在处理大量并发读写操作时，性能更加优越，适用于大多数并发场景。