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环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8
前言
在并发编程中，线程安全是一个非常重要的概念。而在Java中，ConcurrentHashMap是一个经典的线程安全的容器，其在多线程并发访问时性能表现优异。所以此文，我就给大家来聊聊它，其中它也是热门面试题八股文之一呢。
摘要
本文将从源代码解析、应用场景案例、优缺点分析等多方面，对Java中的ConcurrentHashMap进行全面深入地探讨和分析，就差手把手带着同学们捋一遍了。
ConcurrentHashMap解读
概述
首先，ConcurrentHashMap是Java中的一个线程安全的哈希表实现。它 在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 中的实现有显著的不同，这些差异主要体现在它们的内部结构和并发控制机制上。
结构
对于JDK1.7而言：
在 JDK 1.7 中，ConcurrentHashMap 使用了分段锁（Segment）的机制。这种设计允许多个线程同时对不同的段（Segment）进行操作，从而提高了并发性能。每个段实际上是一个独立的 HashEntry 数组，它有自己的锁。当一个线程需要修改一个段时，它将获得该段的锁，而其他线程仍然可以对其他段进行读取操作。
特点：
- 分段锁提供了一定程度的并发性，但锁的粒度相对较大。
- 每个段是一个独立的小型哈希表，有自己的扩容机制。
- 性能受限于段的数量和大小，以及锁的竞争。
对于JDK1.8而言：
JDK 1.8 完全重写了 ConcurrentHashMap 的实现，放弃了分段锁机制，转而使用一种基于 CAS（Compare-And-Swap）和原子变量的锁机制。在 JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 使用了一个数组加上链表（在链表过长时转换为红黑树）的数据结构。这种设计使得 ConcurrentHashMap 能够在高并发场景下提供更好的性能。
特点：
- 使用了更细粒度的锁，每个链表节点（或红黑树节点）都有自己的锁，这被称为锁分离（lock striping）。
- 通过使用红黑树来优化长链表的查找性能。
- 支持更高的并发级别，因为锁的竞争减少了。
- 扩容操作更加高效，因为它可以在不影响其他元素的情况下，逐个处理每个桶（bucket）。
本质和区别
本质：
- 两者都是为了提供线程安全的高效哈希表操作。
- 都使用了哈希表数据结构，并在必要时进行扩容。
区别：
- 锁机制：JDK 1.7 使用分段锁，而 JDK 1.8 使用锁分离和原子操作。
- 并发性能：JDK 1.8 的实现提供了更高的并发性能，因为它减少了锁的竞争。
- 数据结构：JDK 1.8 引入了红黑树来优化长链表的性能。
- 内存占用：JDK 1.8 的实现可能会有更高的内存占用，因为它使用了更多的锁和更复杂的数据结构。
- 性能调优：JDK 1.8 提供了更多的构造函数参数来调优性能，例如初始容量和负载因子。
总的来说，JDK 1.8 中的 ConcurrentHashMap 在设计上更加现代化，提供了更好的性能和更高的并发性。这使得它成为处理高并发场景的首选数据结构之一。
源代码解读
ConcurrentHashMap继承自AbstractMap类，实现了ConcurrentMap接口。它主要由Segment和HashEntry两个类组成。
如下是部分源码截图：
Segment类
Segment是ConcurrentHashMap的核心。Segment是一个锁，能保证多线程环境下的安全。每个Segment默认关联着一个数组，也就是说，ConcurrentHashMap的数据结构是由多个Segment及其数组组成的。
Segment通过继承ReentrantLock来实现锁的机制。在读取操作的时候，可以允许多个线程同时访问同一个Segment，提高并发性能。而在写入操作时，只能保证同一个Segment中的操作是线程安全的，并不保证多个Segment之间的并发性。
Segment内部还定义了一个内部类HashEntry。因为ConcurrentHashMap是基于哈希表实现的，因此需要一个哈希表的数据结构来存储键值对。HashEntry就是HashMap的一个节点，用于存储键值对。
HashEntry类
HashEntry是ConcurrentHashMap中的键值对节点。它的定义如下：
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
final boolean casValue(V cmp, V val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, valueOffset, cmp, val);
}
final boolean casNext(HashEntry<K,V> cmp, HashEntry<K,V> val) {
return UNSAFE.compareAndSwapObject(this, nextOffset, cmp, val);
}
// 其他方法...
}
从上面的源码可以看出，HashEntry包含一个哈希值、键、值、下一个节点等信息。其中，volatile关键字修饰的value和next可以保证多线程环境下的可见性和有序性，从而保证线程安全。另外，HashEntry中还定义了两个方法casValue和casNext，用于实现无锁操作，提高并发性能。
拓展：
这是一个 HashEntry 类，作为 ConcurrentHashMap 中的元素存储。
它包含的属性有：
- hash：键的哈希值，计算方式是通过 key 的 hashCode() 方法得到。
- key：键，可以为 null。
- value：值，可以为 null。
- next：下一个元素的引用，用于解决哈希冲突时使用。
其中，value 和 next 都是 volatile 的，保证多线程环境下的可见性。
还有两个 cas 方法：
- casValue：尝试原子地将当前 entry 的 value 字段从 cmp 替换为 val，如果替换成功则返回 true，否则返回 false。
- casNext：尝试原子地将当前 entry 的 next 字段从 cmp 替换为 val，如果替换成功则返回 true，否则返回 false。
这两个 cas 方法都是使用了 java.util.concurrent.atomic 包下的 Unsafe 类，即使用了底层的机器指令实现的原子操作，保证了在多线程环境下的线程安全性。
put方法
ConcurrentHashMap中插入元素的方法是put方法。其实现过程大致如下：
- 根据key的哈希值计算出Segment的下标。
- 如果Segment为空，使用CAS操作进行创建。
- 如果Segment已经存在，则使用锁进行保证多线程环境下的安全。
- 在Segment中查找是否存在相同的key，如果存在，则替换掉旧值；如果不存在，则在Segment的链表中添加一个新节点。
代码实现如下所示：
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 // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
拓展：
在put方法中，先根据key的哈希值计算出Segment的下标，然后查找是否已经存在相同key的节点。如果存在，则将该节点的值替换成新值；如果不存在，则创建一个新的节点，并添加到Segment的链表中。
在创建新节点时，要使用CAS操作进行无锁操作，保证多线程环境下的安全。
该代码片段是Java并发哈希表ConcurrentHashMap中的put方法。它接收一个键值对，尝试将其加入哈希表中。首先，它使用哈希函数计算键的哈希值并确定要使用哪个哈希段。然后，它调用相应的哈希段的put方法。
在哈希段的put方法中，它首先尝试获取锁，如果锁不可用，则调用scanAndLockForPut方法。该方法扫描哈希表中的槽位，查找与键匹配的节点。如果找到，则返回该节点的值；否则，创建一个新的节点并将其放入哈希表中。如果哈希表已经过度填充，则重新调整大小并重新散列所有节点。
最后，put方法返回原来键的值，如果该键不存在，则返回null。
get方法
ConcurrentHashMap中获取元素的方法是get。其实现过程大致如下：
- 根据key的哈希值计算出Segment的下标。
- 在Segment中查询是否存在相同key的节点。
- 如果存在，则返回节点的值；如果不存在，则返回null。
代码实现如下所示：
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
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get方法中，也是根据key的哈希值计算出Segment的下标，然后在该Segment的哈希链表中查询是否存在相同key的节点，如果存在，则返回该节点的值；否则返回null。
拓展：
这段代码实现了ConcurrentHashMap中的get()方法，用于获取指定key对应的value。
具体实现是先根据key计算出对应的hash值，并根据hash值计算出对应的Segment（分区）对象。如果该Segment存在并且对应的table（哈希桶数组）也存在，就从table中查找对应的entry（键值对）。如果找到了，则返回其value值，否则返回null。
值得注意的是，该方法在获取Segment和table对象时使用了volatile修饰符，以确保多线程环境下的可见性。同时，也利用了UNSAFE类来优化访问过程，提高效率。
size方法
ConcurrentHashMap中获取元素个数的方法是size。其实现过程大致如下：
- 遍历所有的Segment，获取每个Segment中的元素个数。
- 对所有Segment中的元素个数求和，得到ConcurrentHashMap中元素的总个数。
代码实现如下所示：
public int size() {
long count = 0L;
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
for (int i = 0; i < segments.length; ++i) {
Segment<K,V> segment = segments[i];
if (segment != null)
count += segment.getCount();
}
return count >= Integer.MAX_VALUE ? Integer.MAX_VALUE : (int)count;
}
在计算元素个数时，使用了volatile修饰的count成员变量，保证了线程安全。
拓展：
这是一个用于计算ConcurrentHashMap中元素数量的方法。该方法首先将所有Segment的元素数量累加起来，最终返回总数量。
具体实现方式为：遍历所有Segment，若Segment不为null，则获取该Segment中元素的数量并累加到count中。最终返回的是int类型，因此当count的值大于或等于Integer.MAX_VALUE时，返回Integer.MAX_VALUE，否则返回count的值。
需要注意的是，由于ConcurrentHashMap采用分段锁策略来保证并发访问的效率，因此在计算元素数量时需要遍历所有的Segment，这可能会影响计算速度。
应用场景案例
ConcurrentHashMap是一个线程安全的哈希表实现，在多线程并发访问时性能表现优异。因此，它适用于以下场景：
-
在高并发的web应用中，可以使用ConcurrentHashMap存储session信息，以确保多个请求同时访问session时的线程安全性。
-
在多线程的数据处理场景中，可以使用ConcurrentHashMap存储操作的中间结果，以避免使用锁机制造成的性能瓶颈。
-
在多线程的缓存场景中，可以使用ConcurrentHashMap作为缓存容器，以支持高并发的读写操作。
-
在分布式系统中，可以使用ConcurrentHashMap作为本地缓存，以减少远程调用的次数，提高系统性能。
优缺点分析
优点
-
线程安全：ConcurrentHashMap是一个线程安全的哈希表实现，在多线程并发访问时性能表现优异。
-
高并发性：ConcurrentHashMap的内部实现是基于Segment的，每个Segment内部都有一个锁来控制并发访问，从而使得多个线程能够同时读取数据，提高了并发性能。
-
高效性：ConcurrentHashMap的性能表现很优秀。在高并发读写场景中，性能比Hashtable和SynchronizedMap要好得多。
-
可扩展性：ConcurrentHashMap的内部结构是基于哈希表的，因此，在元素数量增加时，可以通过调整Segment的数量来扩展ConcurrentHashMap的容量，从而保证元素的均衡分布。
缺点
-
内存占用：由于ConcurrentHashMap的内部实现是基于Segment的，因此它会占用更多的内存空间。
-
不支持空值：ConcurrentHashMap的值不能为空。
-
不保证元素的排列顺序：ConcurrentHashMap不保证元素的排列顺序，因此不能用于需要保证元素顺序的场景。
测试用例
测试代码演示
下面是一个简单的 ConcurrentHashMap 测试用例：
/**
* ConcurrentHashMap示例演示
*
* @Author bug菌
* @Source 公众号：猿圈奇妙屋
* @Date 2023-11-06 16:53
*/
public class ConcurrentHashMapTest {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 添加元素
map.put("one", 1);
map.put("two", 2);
map.put("three", 3);
// 打印元素
System.out.println(map);
// 获取元素
Integer one = map.get("one");
System.out.println("one = " + one);
// 移除元素
Integer removed = map.remove("two");
System.out.println("removed = " + removed);
System.out.println(map);
// 替换元素
Integer replaced = map.replace("one", 100);
System.out.println("replaced = " + replaced);
System.out.println(map);
// 遍历元素
map.forEach((key, value) -> {
System.out.println(key + " = " + value);
});
}
}
测试结果
根据如上测试用例，本地测试结果如下，仅供参考，你们也可以自行修改测试用例或者添加更多的测试数据或测试方法，进行熟练学习以此加深理解。
输出结果：
{two=2, one=1, three=3}
one = 1
removed = 2
{one=1, three=3}
replaced = 1
{one=100, three=3}
one = 100
three = 3
实际执行结果如下：
测试代码分析
根据如上测试用例，在此我给大家进行深入详细的解读一下测试代码，以便于更多的同学能够理解并加深印象。 该示例演示了ConcurrentHashMap的基本操作，包括添加元素、获取元素、移除元素、替换元素和遍历元素等。其中，ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表实现，相较于HashTable和HashMap，其性能更优。在多线程环境下，ConcurrentHashMap能够提供更好的并发性能和可伸缩性。
小结
ConcurrentHashMap是Java中的一个线程安全的哈希表实现，在高并发读写场景中性能表现优异。它的内部实现是基于Segment的，通过锁机制来保证线程安全性，并且可以通过增加Segment的数量来扩展容量，具有很好的可扩展性。但是，由于它的内部结构是基于哈希表的，因此会占用更多的内存空间。同时，ConcurrentHashMap不支持空值，并且不保证元素的排列顺序，需要根据具体的场景选择使用。
总结
本文详细介绍了Java中的线程安全容器ConcurrentHashMap，包括其源码解析、应用场景案例和优缺点分析。ConcurrentHashMap采用了分段锁和哈希表的结构实现，能够保证线程安全和高并发性能。同时，它也具有可扩展性和高效性。但是，ConcurrentHashMap也存在一些缺点，如占用更多的内存空间，不支持空值等。总之，在适当的场景中，使用ConcurrentHashMap能够提高程序的性能和可靠性。
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