JAVA Map 并发冲突？使用 ConcurrentHashMap 分段锁原理解析 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java Map 并发冲突与 ConcurrentHashMap 分段锁原理解析

大家好，今天我们来深入探讨 Java 中 Map 接口在并发环境下的冲突问题，以及 ConcurrentHashMap 如何利用分段锁机制来解决这些问题。Map 作为一种常用的数据结构，在多线程环境下，如果多个线程同时修改 Map，就会引发数据不一致的问题。为了保证线程安全，我们需要使用线程安全的 Map 实现，而 ConcurrentHashMap 就是一个非常优秀的选择。

1. 并发环境下 HashMap 的问题

首先，我们来看看为什么 HashMap 在并发环境下会出问题。HashMap 内部使用数组 + 链表（或红黑树）来存储键值对。当多个线程同时进行 put 操作，特别是当它们落在同一个桶（bucket）时，就会发生以下问题：

数据覆盖： 多个线程可能同时计算出相同的哈希值，并尝试将新的键值对放入同一个桶中。如果没有同步措施，后来的线程可能会覆盖先前线程写入的数据。
链表成环： 在 resize 操作中，如果没有正确的同步机制，可能会导致链表形成环状结构。当 get 操作访问到环状链表时，会导致死循环，最终导致 CPU 占用率过高。
其他数据不一致问题： 例如，size 属性可能不准确，迭代过程中可能出现 ConcurrentModificationException。

为了更直观地理解这些问题，我们来看一个简单的例子。假设有两个线程同时向同一个 HashMap 中 put 数据：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class HashMapConcurrencyExample {

    private static final Map<String, Integer> map = new HashMap<>();

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 5000; i++) {
                map.put("key" + i, i);
            }
        });

        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 5000; i < 10000; i++) {
                map.put("key" + i, i);
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();

        t1.join();
        t2.join();

        System.out.println("Map size: " + map.size()); // 预期结果是 10000，但实际结果可能小于 10000
    }
}

在这个例子中，我们创建了两个线程，分别向 HashMap 中 put 5000 个键值对。理想情况下，Map 的大小应该为 10000。但是，由于 HashMap 不是线程安全的，实际运行结果往往小于 10000。这就是并发冲突导致的数据丢失问题。

2. ConcurrentHashMap 的分段锁机制

为了解决 HashMap 在并发环境下的问题，Java 提供了 ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap 通过引入分段锁（Segment Locking）机制，实现了高效的并发访问。

ConcurrentHashMap 的核心思想是将整个 Map 分成多个独立的段（Segment），每个段都有自己的锁。当多个线程访问不同的段时，它们可以并发执行，而不需要相互等待。只有当多个线程访问同一个段时，才会发生锁竞争。

在 JDK 1.7 中，ConcurrentHashMap 的结构如下：

ConcurrentHashMap (JDK 1.7)
|
|-- Segment[] segments
    |
    |-- Segment (继承 ReentrantLock)
        |
        |-- HashEntry[] table
            |
            |-- HashEntry
                |
                |-- key, value, next

Segment： ConcurrentHashMap 由多个 Segment 组成，每个 Segment 相当于一个小的 HashMap。
ReentrantLock： 每个 Segment 都继承自 ReentrantLock，充当锁的角色。
HashEntry： Segment 内部使用 HashEntry 数组来存储键值对，与 HashMap 类似，采用链地址法解决冲突。

当线程需要访问 ConcurrentHashMap 中的某个键值对时，首先根据键的哈希值找到对应的 Segment，然后获取该 Segment 的锁。获取锁成功后，才能进行 put、get、remove 等操作。释放锁后，其他线程才能访问该 Segment。

3. ConcurrentHashMap 的实现细节（JDK 1.7）

下面我们来分析 ConcurrentHashMap 的一些关键方法的实现细节（基于 JDK 1.7）：

put(K key, V value)：
1. 计算键的哈希值，找到对应的 Segment。
2. 尝试获取该 Segment 的锁。如果获取失败，则自旋等待，直到获取锁成功。
3. 在 Segment 内部，将键值对添加到 HashEntry 数组中。如果数组需要扩容，则进行扩容操作。
4. 释放 Segment 的锁。
get(Object key)：
1. 计算键的哈希值，找到对应的 Segment。
2. 尝试获取该 Segment 的锁。
3. 在 Segment 内部，查找对应的键值对。
4. 释放 Segment 的锁。
remove(Object key)：
1. 计算键的哈希值，找到对应的 Segment。
2. 尝试获取该 Segment 的锁。
3. 在 Segment 内部，删除对应的键值对。
4. 释放 Segment 的锁。

通过这种分段锁机制，ConcurrentHashMap 实现了更高的并发性能。与直接对整个 Map 加锁相比，分段锁减少了锁竞争的范围，允许多个线程同时访问不同的段，从而提高了吞吐量。

4. ConcurrentHashMap 的分段数

ConcurrentHashMap 的分段数（concurrency level）决定了可以同时并发访问的线程数量。默认情况下，ConcurrentHashMap 的分段数为 16。这意味着，在理想情况下，最多可以有 16 个线程同时并发访问 ConcurrentHashMap。

分段数的选择需要根据实际的应用场景进行调整。如果并发访问量较小，可以适当减少分段数，以减少内存占用。如果并发访问量较大，可以适当增加分段数，以提高并发性能。

5. JDK 1.8 的改进

在 JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 的实现发生了很大的变化。它不再使用分段锁，而是采用了 CAS（Compare-and-Swap）算法和 synchronized 关键字来实现线程安全。

JDK 1.8 中的 ConcurrentHashMap 结构如下：

ConcurrentHashMap (JDK 1.8)
|
|-- Node[] table
    |
    |-- Node
        |
        |-- key, value, next

Node： ConcurrentHashMap 使用 Node 数组来存储键值对。
CAS + synchronized： 当多个线程竞争同一个桶时，使用 CAS 算法尝试修改桶中的数据。如果 CAS 失败，则使用 synchronized 关键字对该桶进行加锁。

JDK 1.8 中 ConcurrentHashMap 的主要改进包括：

更高的并发性能： 使用 CAS 算法和细粒度的 synchronized 锁，减少了锁竞争，提高了并发性能。
更好的内存利用率： 不再需要维护多个 Segment，减少了内存占用。
动态扩容： 支持动态扩容，可以根据实际情况调整 Map 的大小。
红黑树优化： 当链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树，提高查找效率。

6. 代码示例 (JDK 1.8)

下面是一个使用 ConcurrentHashMap 的例子（JDK 1.8）：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.Map;

public class ConcurrentHashMapExample {

    private static final Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 5000; i++) {
                map.put("key" + i, i);
            }
        });

        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 5000; i < 10000; i++) {
                map.put("key" + i, i);
            }
        });

        t1.start();
        t2.start();

        t1.join();
        t2.join();

        System.out.println("Map size: " + map.size()); // 预期结果是 10000
    }
}

在这个例子中，我们使用了 ConcurrentHashMap 来代替 HashMap。由于 ConcurrentHashMap 是线程安全的，所以最终 Map 的大小总是 10000。

7. ConcurrentHashMap 的适用场景

ConcurrentHashMap 适用于以下场景：

高并发访问： 当多个线程需要同时访问 Map 时，ConcurrentHashMap 可以提供更好的并发性能。
读多写少： ConcurrentHashMap 在读操作上的性能非常高，适合读多写少的场景。
需要线程安全： 当需要保证 Map 的线程安全时，ConcurrentHashMap 是一个不错的选择。

8. ConcurrentHashMap 的替代方案

除了 ConcurrentHashMap，还有一些其他的线程安全 Map 实现，例如：

Collections.synchronizedMap(new HashMap<>())： 使用 Collections.synchronizedMap 方法可以创建一个线程安全的 Map。但是，这种方式是通过对整个 Map 加锁来实现线程安全，并发性能较低。
Hashtable： Hashtable 是 Java 早期提供的一个线程安全 Map 实现。与 Collections.synchronizedMap 类似，Hashtable 也是通过对整个 Map 加锁来实现线程安全，并发性能较低。

特性	HashMap	ConcurrentHashMap (JDK 1.7)	ConcurrentHashMap (JDK 1.8)	Hashtable	Collections.synchronizedMap
线程安全	否	是	是	是	是
并发性能	差	较好	更好	差	差
锁机制	无	分段锁	CAS + synchronized	全局锁	全局锁
null 键和值	允许一个 null 键和多个 null 值	不允许 null 键和值	不允许 null 键和值	不允许 null 键和值	取决于底层 HashMap 的实现
适用场景	单线程环境	高并发，读多写少	高并发，读多写少	遗留代码，不推荐使用	低并发，简单线程安全需求

9. 一些需要注意的点

ConcurrentHashMap 虽然是线程安全的，但并不能保证所有操作的原子性。例如，putIfAbsent 操作虽然可以保证原子性，但 get + put 操作仍然可能存在竞争条件。
在使用 ConcurrentHashMap 时，需要注意键的哈希值分布。如果键的哈希值过于集中，会导致某些段的锁竞争加剧，影响并发性能。
在选择 ConcurrentHashMap 的分段数时，需要根据实际的应用场景进行调整。过小的分段数会导致锁竞争加剧，过大的分段数会导致内存占用过多。

总结：ConcurrentHashMap 如何提升并发性能

总而言之，ConcurrentHashMap 通过分段锁（JDK 1.7）或 CAS + synchronized（JDK 1.8）机制，实现了高效的并发访问，解决了 HashMap 在并发环境下可能出现的数据不一致问题。它适用于高并发、读多写少的场景，是构建高性能并发应用的重要工具。

选择合适的并发 Map 实现

选择哪种并发 Map 实现取决于你的具体需求。ConcurrentHashMap 通常是高并发场景下的首选，因为它在并发性能和内存占用之间取得了很好的平衡。如果你的并发需求不高，或者只需要简单的线程安全，那么 Collections.synchronizedMap 也是一个可以考虑的选择。

希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解 ConcurrentHashMap 的原理和使用方法。谢谢大家！

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