目录

【1】Java 7 中 ConcurrentHashMap 的实现原理

1.分段锁（Segment）

2. 数据结构

3. 操作流程

【2】Java 8 中 ConcurrentHashMap 的改进

1.红黑树的引入

2.CAS 操作

3.数据结构的变化

【3】ConcurrentHashMap 的常用方法及使用示例

1.put(K key, V value)

2.get(Object key)

3.computeIfAbsent(K key, FunctionmappingFunction)

4.forEach(BiConsumeraction)

【4】使用场景

【5】总结

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        ConcurrentHashMap是一个支持高并发的哈希表(类似HashMap)。与Hashtable不同，该类不依赖于synchronization去保证线程操作的安全。

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【1】Java 7 中 ConcurrentHashMap 的实现原理

1.分段锁（Segment）

        ConcurrentHashMap内部维护了一个Segment数组，每个Segment都是一个独立的锁，类似于一个小的HashTable。默认情况下，ConcurrentHashMap被分为 16 个Segment，这意味着理论上可以支持 16 个线程同时进行写入操作（前提是操作的是不同的Segment）。

2. 数据结构

        每个Segment内部又维护了一个HashEntry数组，用于存储实际的键值对。HashEntry是一个链表结构，当发生哈希冲突时，新的元素会被添加到链表的头部。

3. 操作流程

• get 操作：通过哈希算法计算出键对应的Segment索引，然后在对应的Segment中查找链表，找到对应的键值对。由于get操作并不需要对整个ConcurrentHashMap加锁，所以性能较高。

• put 操作：同样先确定Segment索引，对对应的Segment加锁，然后在链表中查找或插入键值对。如果链表长度超过一定阈值，会进行扩容操作。

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【2】Java 8 中 ConcurrentHashMap 的改进

1.红黑树的引入

        在 Java 8 中，当链表长度超过 8 时，会将链表转换为红黑树。这是因为在哈希冲突较多的情况下，链表的查询时间复杂度为 O (n)，而红黑树的查询时间复杂度为 O (log n)，大大提高了查询效率。

2.CAS 操作

        ConcurrentHashMap在一些操作中使用了 CAS 操作来避免锁竞争。例如在插入元素时，首先尝试使用 CAS 操作直接插入，如果失败再进行加锁操作。这样可以减少锁的使用，提高并发性能。

3.数据结构的变化

        Java 8 中的ConcurrentHashMap不再使用Segment数组，而是直接使用一个Node数组来存储数据。Node节点有三种形态：普通节点（链表节点）、红黑树节点和 ForwardingNode（用于扩容时的标识节点）。

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【3】ConcurrentHashMap 的常用方法及使用示例

1.put(K key, V value)

将指定的键值对插入到ConcurrentHashMap中。

ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("apple", 10);

2.get(Object key)

根据指定的键获取对应的值。

Integer value = map.get("apple");
System.out.println(value); // 输出10

3.computeIfAbsent(K key, Function<? super K,? extends V> mappingFunction)

如果指定的键不存在，则根据提供的映射函数计算出值并插入到ConcurrentHashMap中。

map.computeIfAbsent("banana", k -> 5);

4.forEach(BiConsumer<? super K,? super V> action)

遍历ConcurrentHashMap中的每一个键值对，并对其执行指定的操作。

map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ": " + v));

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【4】使用场景

• 缓存系统：在缓存系统中，ConcurrentHashMap可以用来存储缓存数据，多线程可以同时读取和更新缓存，保证缓存的高效性和一致性。

• 计数器：用于统计一些并发的计数场景，如网站的访问量统计、任务的执行次数统计等，多个线程可以同时对计数器进行递增操作。

• 多线程任务的结果存储：在多线程计算任务中，每个线程计算的结果可以存储到ConcurrentHashMap中，最后汇总所有结果。

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【5】总结

        ConcurrentHashMap作为 Java 并发编程中的重要组件，不断演进和优化，为我们在多线程环境下提供了高效、安全的数据存储解决方案。通过深入理解它的实现原理、特性和使用方法，开发者可以更好地在实际项目中运用它，提升系统的并发性能和稳定性。随着 Java 技术的不断发展，相信ConcurrentHashMap还会带来更多的惊喜和优化。

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