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ConcurrentHashMap

HashMap是我们用得非常频繁的一个集合，但是它是线程不安全的。并且在多线程环境下，put操作是有可能产生死循环，不过在JDK1.8的版本中更换了数据插入的顺序，已经解决了这个问题。

为了解决该问题，提供了Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)两种解决方案，但是这两种方案都是对读写加锁，独占式。一个线程在读时其他线程必须等待，吞吐量较低，性能较为低下。而J.U.C给我们提供了高性能的线程安全HashMap：ConcurrentHashMap。

在1.8版本以前，ConcurrentHashMap采用分段锁的概念，使锁更加细化，但是1.8已经改变了这种思路，而是利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，当然底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。

HashMap 是最简单的，它不支持并发操作，下面这张图是 HashMap 的结构：

HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。每个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例，Entry 包含四个属性：key, value, hash 值和用于单向链表的 next。

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 初始化方法的参数说明：

put 过程

get过程

ConcurrentHashMap 和 HashMap 思路是差不多的，但是因为它支持并发操作，所以要复杂一些。

整个 ConcurrentHashMap 由一个个 Segment 组成，Segment 代表”部分“或”一段“的意思，所以很多人都会将其描述为分段锁。简单的说，ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组，Segment 通过继承 ReentrantLock 来进行加锁，所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全的。

再具体到每个 Segment 内部，其实每个 Segment 很像之前介绍的 HashMap，每次操作锁住的是一个 segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全的。

初始化

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) 初始化方法

举个简单的例子：

用 new ConcurrentHashMap() 无参构造函数进行初始化的，那么初始化完成后：

put过程

get过程

Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。

根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度。

为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度。

jdk7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点，jdk8 中使用 Node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode。

我们根据数组元素中，第一个节点数据类型是 Node 还是 TreeNode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。

put过程

和jdk7的put差不多

get 过程分析

Java7 中实现的 ConcurrentHashMap 还是比较复杂的，Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动。可以参考 Java8 中 HashMap 相对于 Java7 HashMap 的改动，对于 ConcurrentHashMap，Java8 也引入了红黑树。

在1.8版本以前，ConcurrentHashMap采用分段锁的概念，使锁更加细化，但是1.8已经改变了这种思路，而是利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。

ConcurrentHashMap通常只被看做并发效率更高的Map，用来替换其他线程安全的Map容器，比如Hashtable和Collections.synchronizedMap。线程安全的容器，特别是Map，很多情况下一个业务中涉及容器的操作有多个，即复合操作，而在并发执行时，线程安全的容器只能保证自身的数据不被破坏，和数据在多个线程间是可见的，但无法保证业务的行为是否正确。

ConcurrentHashMap总结：

案例2：业务操作的线程安全不能保证

案例3：多线程删除

12.7 对比Hashtable

Hashtable和ConcurrentHashMap的不同点：

Hashtable对get,put,remove都使用了同步操作，它的同步级别是正对Hashtable来进行同步的，也就是说如果有线程正在遍历集合，其他的线程就暂时不能使用该集合了，这样无疑就很容易对性能和吞吐量造成影响，从而形成单点。而ConcurrentHashMap则不同，它只对put,remove操作使用了同步操作，get操作并不影响。

Hashtable在遍历的时候，如果其他线程，包括本线程对Hashtable进行了put，remove等更新操作的话，就会抛出ConcurrentModificationException异常，但如果使用ConcurrentHashMap的话，就不用考虑这方面的问题了

ConcurrentHashMap简介

先贴出一张图表示对ConCurrentHashMap的理解

HashMap: HashEntry数组

HashEntry :注意 value 以及 next域都用volatile修饰，保证数据安全。

Segments :并发的最小单元，ConcurrentHashMap与Hashtable不同的是，ConcurrenHashMap是分段加锁，而Hashtable则是整个对象加锁。从加锁的方式开看，ConcurrentHashMap效率相对来说高一点。每个Segments都是一个小型的HashMap。

Segment 继承了可重入锁，提升并发操作的效率。

ConcurrentHashMap数据插入：

这只是读源码笔记，主要将自己的感受记下来，写的不好的地方请大家原谅。如果对您有帮助那是莫大的荣幸了，同时想说 纸上读来终觉浅 ，感兴趣的同学可以翻看一下源码，会有意想不到的收获。

一图了解ConcurrentHashMap底层原理

1、ConcurrentHashMap底层数据结构是一个数组table

2、table数组上挂着单向链表或红黑树

3、new ConcurrentHashMap();如果没有指定长度的话，默认是16，并且数组长度必须是2的n次幂，若自定义初始化的长度不是2的n次幂，那么在初始化数组时，会吧数组长度设置为大于自定义长度的最近的2的n次幂。（如：自定义长度为7，那么实际初始化数组后的长度为8）

4、底层是使用synchronized作为同步锁，并且锁的粒度是数组的具体索引位（有些人称之为分段锁）。

5、Node节点，hash0，当hash冲突时，会形成一个单向链表挂在数组上。

6、ForwardindNode，继承至Node，其hash=-1，表示当前索引位的数据已经被迁移到新数组上了

7、ReservationNode，继承至Node，其hash=-3，表示当前索引位被占用了（compute方法）

8、TreenBin，继承至Node，其hash=-2，代表当前索引下挂着一颗红黑树

9、lockState为ConcurrentHashMap底层自己实现的基于cas的读写锁，锁粒度是具体的某颗树。当向红黑树进行增，删操作时，首先会先上sync同步锁，然后自平衡的时候会上lockState写锁，当读红黑树的时候，会上lockState读锁，然后判断此时是否有线程正持有写锁，或是否有线程正在等待获取写锁，若有，则读线程会直接去读双向链表，而不是去读红黑树。

10、TreeNode，hash0，为红黑树具体节点。TreeBin的root代表红黑树的根节点，first代表双向链表的第一个节点

11、双向链表：构建红黑树时还维护了一个双向链表，其目的为：(1)当并发写读同一颗红黑树的时候，读线程判断到有线程正持有写锁，那么会跑去读取双向链表，避免因为并发写读导致读线程等待或阻塞。(2)当扩容的时候，会去遍历双向链表，重新计算节点hash，根据新的hash判断放在新数组的高位还是地位

1、触发扩容的规则：

1）添加完元素后，若判断到当前容器元素个数达到了扩容的阈值（数组长度*0.75），则会触发扩容

2）添加完元素后，所在的单向链表长度=8，则会转为红黑树，不过在转红黑树之前会判断数组长度是否小于64，若小于64则会触发扩容

2、table为扩容前的数组，nextTable为扩容中创建的新数组，迁移数据完毕后需要将nextTable赋值给table

3、扩容后的数组是元素组长度的2倍

4、ln，hn分别表示高位和低位的链表（高链，低链）。即，扩容时，会用nh==0来判断元素应该放在新数组的i位置还是i+n位置。n：元素组长度；h：元素hash值；i：元素所在的原数组索引位；。这样就会出现有些元素会被挂在低位，有些元素会被挂在高位，从而达到打散元素的目的。

5、红黑树扩容时，会遍历双向链表，并且计算nh==0来判断元素放在低位（lo）还是高位（ho），确定完元素的去处之后，会判断分别判断两个双向链表（lo,ho）的长度是否大于6，若大于6则将还是以一颗红黑树的结构挂在数组上，若=6的话，则转为单向链表，挂在数组上

ConcurrentHashMap原理和使用

ConcurrentHashMap是线程安全的，使用环境大多在多线程环境下，在高并发情况下保证数据的可见性和一致性。

HashMap是一种键值对的数据存储容器，在JDK1.7中使用的是数组+链表的存储结构，在JDK1.8使用的是数组+链表+红黑树的存储结构，关于HashMap的实现原理可以查看 《hashMap实现原理》 。

HashMap是线程不安全的，主要体现在多线程环境下，容器扩容的时候会造成环形链表的情况，关于hashMap线程不安全原因可以查看 《HashMap线程不安全原因》

HashTable也是一种线程安全的键值对容器，我们一般都是听说过，具体使用较少，为什么线程安全的HashTable在多线程环境下使用较少，主要原因在于其效率较低（虽然效率低，但是很安全在多线程环境下）。

下面来分析一下HashTable为什么线程安全，但是效率较低的原因？

查看HashTable类，我们发现在源码中所有的方法都加上了synchronized同步关键字，这也就保证的在多线程环境下线程安全，由于所有的方法都加上了synchronized，这也就导致在一个线程获取到HashTable对象锁的时候，其他线程是不能访问HashTable中的其他方法的，比如A线程在使用HashTable的get()方法时，当B线程想使用HashTable的put()方法的时候必须等到A线程使用完get()方法并释放锁，而且B线程正好能够获取到HashTable的锁的时候才行，这样在多线程环境下就会造成线程长时间的阻塞。使其效率底下的原因所在。

在HashTable中由于在方法上设置synchronized，导致虽然是线程安全的，但是只有一个HashTable的对象锁，也就是说同一时刻只能有一个线程可以访问HashTable，线程都必须竞争同一把锁。假如容器中里面有多把锁，每把锁用于锁住容器的一部分数据，那么当多线程访问容器里面不同的数据时，多线程之间就不会存在锁的竞争，从而提高了并发访问的效率，这就是ConcurrentHashMap的 锁分段技术 。

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色；HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构。一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的Segment锁

ConcurrentHashMap的初始化

在ConcurrentHashMap中如何将数据均匀的散列到每一个Segment中？如果数据不能均匀的散列到各个Segment中，那么ConcurrentHashMap的并行性就会下降，好比，所有的数据都在一个Segment中，那么一个ConcurrentHashMap中就相当于只有一个锁，这和HashTable没有什么区别，所以通过一个hash()方法，将数据均匀的散列到不同的Segment中去（注意，虽然经过散列数据会均匀分散的不同的Segment中去，但是，也会有可能出现一个Segment中数据过多的问题，如果数据过多，多线程访问到的概率就会增加，导致并行度下降，如何优化解决ConcurrentHashMap中锁的加入时机和位置，这就是JDK1.8对ConcurrentHashMap所要做的事情）

查看ConcurrentHashMap的put()方法

由于put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须加锁。put方法首先定位到Segment，然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置，然后将其放在HashEntry数组里。

（1）是否需要扩容

在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阈值，则对数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。

（2）如何扩容

在扩容的时候，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。

get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile类型（关于volatile可以查看 《volatile synchronized final的内存语义》 ），如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量，能够在线程之间保持可见性，能够被多线程同时读，并且保证不会读到过期的值，但是只能被单线程写（有一种情况可以被多线程写，就是写入的值不依赖于原值），在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value，所以可以不用加锁。

锁的优化

在前面我们提到，在JDK1.7中ConcurrentHashMap使用锁分段的技术，提高了ConcurrentHashMap的并行度，虽然经过散列数据会均匀分散的不同的Segment中去，但是也会有可能出现一个Segment中数据过多的问题，如果数据过多，多线程访问到的概率就会增加，导致并行度下降。

在JDK1.8中ConcurrentHashMap细化了锁的粒度，缩小了公共资源的范围。采用synchronized+CAS的方式实现对共享资源的安全访问，只锁定当前链表或红黑二叉树的 首节点 ，这样只要hash不冲突，就不会产生并发，效率又提升N倍。

结构优化

在JDK1.7中ConcurrentHashMap的结构是数组+链表，我们知道链表随机插入和删除较快，但是查询和修改则会很慢，在ConcurrentHashMap中如果存在一个数组下标下的链表过长，查找某个value的复杂度为O(n)，

在JDK1.8中ConcurrentHashMap的结构是数组+链表+红黑树，在链表的长度不超过8时，使用链表，在链表长度超过8时，将链表转换为红黑树复杂度变成O(logN)。效率提高

下面是JDK1.8中ConcurrentHashMap的数据结构

TreeBin:红黑树数节点? ? ?Node:链表节点

在JDK1.8中，hash()方法得到了简化，提高了效率，但是增加了碰撞的概率，不过碰撞的概率虽然增加了，但是通过红黑树可以优化，总的来说还是相较JDK1.7有很大的优化。

下面来分析put()，来观察JDK1.8中如何采用synchronized+CAS的方式细化锁的粒度，只锁定当前链表或红黑二叉树的 首节点。

ConcurrentHashMap常问问题

采用了分段锁的思想，将哈希桶数组分成一个个的Segment数组（继承ReentrantLock），每一个Segment里面又有多个HashEntry，也是被volatile修饰的，是为了保证在数组扩容时候的可见性，HashEntry中又有key，hash，value，next属性，而value，next又是被volatile修饰为了保证多线程环境下数据修改时的可见性，多线程环境下ConcurrentHashMap会对这些小的数组进行加锁，这样多线程操作Map就相当于是操作单线程环境下的HashMap，比如A线程对其中一个段进行写操作的时候线程B就不能对其进行写操作，但是线程B可以对其他的段进行写操作，从而实现并发修改和访问。

JDK1.8的ConcurrentHashMap摒弃了分段锁的思想，采用jdk1.8中HashMap的底层机构，Node数组+链表+红黑树。Node是继承了Entry的一个内部类，他的value和next都是被volatile修饰的原因也是为了保证多线程下修改数据的可见性。

采用CAS+synchronized实现更加细粒度的锁，将锁的级别控制在更细粒度的哈希桶数组元素的级别，只需要锁住链表头节点（红黑树的根节点）就不会影响到其他哈希桶数组元素的读写，大大的提高了并发度。

是不需要加锁的，因为Node节点使用了volatile修饰了value和next节点，而在jdk8中同样也是使用了volatile修饰了value和next节点，这样保证可见性了就不需要加锁了。

key不能为空，无法解释，没有什么可说的，可能就是作者的想法。

value不能为空是因为ConcurrentHashMap是工作在多线程环境下的，如果调用get方法，返回null，这个时候就存在二义性，因为ConcurrentHashMap不知道是没有这个key，还是这个key对应的值是不是null。所以干脆不支持value为null。

HashMap的迭代器是强一致性的，而ConcurrentHashMap的迭代器是弱一致性的，因为在多线程环境下，在创建迭代器的过程中，内部的元素会发生变化，如果是在已经遍历过去的数据中发生变化，迭代器是无法反映出来数据发生了改变，如果是发生在未迭代的数据时，这个时候就会反映出来，强一致性就是说只要迭代器创建出来之后数据就不会发生改变了。这样设计的好处就是迭代器线程可以使用原来的老数据进行遍历，写线程可以并发的完成改变，这样就保证了多个线程执行的时候的连续性和可拓展性，提升了并发性能。

JDK1.7中，并发度就是ConcurrentHashMap中的分段个数，即Segment[]数组的长度，默认是16，这个值可以在构造函数中设置。如果自己设置了并发度那么就会和HasHMap一样会去找到大于等于当前输入值的最小的2的幂指数作为实际并发度。如果过小就会产生锁竞争，如果过大，那么就会导致本来位于同一个Segment的的访问会扩散到不同的Segment中，导致性能下降。

JDK1.8中摈弃了Segment的概念，选择使用HashMap的结构，并发度依赖于数组的大小。

ConcurrentHashMap效率高，因为hashTable是给整个hash表加锁，而ConcurrentHashMap锁粒度要更低。

使用Collections.synchronizedMap（Map类型的对象）方法进行同步加锁，把对象转换为SynchronizedMapK,V类型。其实就是对HashMap做了一次封装，多个线程竞争一个mutex对象锁，在竞争激烈的情况下性能也非常差，不推荐使用。