HashMap与ConcurrentHashMap

HashMap 为什么是线程不安全的？

modCount++

public V put(K key, V value) {
    if (key == null)
        return putForNullKey(value);
    int hash = hash(key.hashCode());
    int i = indexFor(hash, table.length);
    for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
        Object k;
        if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
            V oldValue = e.value;
            e.value = value;
            e.recordAccess(this);
            return oldValue;
        }
    } 
 
    //modCount++ 是一个非原子性操作，包括了三步：读取，增加，保存。线程不安全
    modCount++;
 
    addEntry(hash, key, value, i);
    return null;
}

扩容期间取出的值不准确

在扩容期间，它会新建一个新的空数组，并且用旧的项填充到这个新的数组中去。那么，在这个填充的过程中，如果有线程获取值，很可能会取到 null 值

put 碰撞导致数据丢失

如果多个线程同时使用 put 来添加元素，而且恰好两个 put 的 key经过hash 值计算出来的 bucket 位置一样，并且两个线程又同时判断该位置是空的，可以写入，所以这两个线程的两个不同的 value 便会添加到数组的同一个位置，这样最终就只会保留一个数据，丢失一个数据。

死循环造成 CPU 100%

这种情况发生最主要的原因就是在扩容的时候，也就是内部新建新的 HashMap 的时候，扩容的逻辑会反转散列桶中的节点顺序，当有多个线程同时进行扩容的时候，由于 HashMap 并非线程安全的，所以如果两个线程同时反转的话，便可能形成一个循环，并且这种循环是链表的循环，相当于 A 节点指向 B 节点，B 节点又指回到 A 节点，这样一来，在下一次想要获取该 key 所对应的 value 的时候，便会在遍历链表的时候发生永远无法遍历结束的情况，也就发生 CPU 100% 的情况。

 

解决方案有Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)，不过这两个方案基本上是对读写进行加锁操作，一个线程在读写元素，其余线程必须等待，性能可想而知。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是线程安全的，并且性能比同样性能安全的HashTable强很多，ConcurrentHashMap实现线程安全的方式在JDK1.7和JDK1.8是不太一样的。

JDK1.7

ConcurrentHashMap内部通过分段锁实现线程安全。

ConcurrentHashMap 内部进行了 Segment 分段，Segment 继承了 ReentrantLock，各个 Segment 之间都是相互独立上锁的，互不影响。

每个 Segment 的底层数据结构与 HashMap 类似，仍然是数组和链表组成的拉链法结构。默认有 0~15 共 16 个 Segment，所以最多可以同时支持 16 个线程并发操作（操作分别分布在不同的 Segment 上）。16 这个默认值可以在初始化的时候设置为其他值，但是一旦确认初始化以后，是不可以扩容的。

JDK1.8

1.8的实现已经抛弃了Segment分段锁机制，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，它的存储分以下几种情况：

1. bucket为空，当前还没有元素来填充。

2. 链表形式。在每一个bucket中会首先填入第一个节点，但是如果后续又来了一个key，并且计算出相同的 Hash 值，就用链表的形式往后进行延伸

3. 红黑树结构。链表长度大于8（默认）且容量达到64（默认）的时候，ConcurrentHashMap 便会把这个链表从链表的形式转化为红黑树的形式，目的是进一步提高它的查找性能。链表查询时间复杂度O(N)，红黑树O(log(n))，节点越来越多的情况下，O(log(n)) 体现出的优势更加明显。

put源码

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) {
        throw new NullPointerException();
    }
    //计算 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K, V>[] tab = table; ; ) {
        Node<K, V> f;
        int n, i, fh;
        //如果数组是空的，就进行初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            tab = initTable();
        }
        // 找该 hash 值对应的数组下标
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            //NOTE:如果该位置是空的，就用 CAS 的方式放入新值
            if (casTabAt(tab, i, null,
                    new Node<K, V>(hash, key, value, null))) {
                break;
            }
        }
        //hash值等于 MOVED 代表在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) {
            tab = helpTransfer(tab, f);
        }
        //槽点上是有值的情况
        else {
            V oldVal = null;
            //NOTE:用 synchronized 锁住当前槽点，保证并发安全
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    //如果是链表的形式
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        //遍历链表
                        for (Node<K, V> e = f; ; ++binCount) {
                            K ek;
                            //如果发现该 key 已存在，就判断是否需要进行覆盖，然后返回
                            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;
                            //到了链表的尾部也没有发现该 key，说明之前不存在，就把新值添加到链表的最后
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K, V>(hash, key,
                                        value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    //如果是红黑树的形式
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K, V> p;
                        binCount = 2;
                        //调用 putTreeVal 方法往红黑树里增加数据
                        if ((p = ((TreeBin<K, V>) f).putTreeVal(hash, key,
                                value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) {
                //检查是否满足条件并把链表转换为红黑树的形式，默认的 TREEIFY_THRESHOLD 阈值是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) {
                    treeifyBin(tab, i);
                }
                //putVal 的返回是添加前的旧值，所以返回 oldVal
                if (oldVal != null) {
                    return oldVal;
                }
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

get源码

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    //计算 hash 值
    int h = spread(key.hashCode());
    //如果整个数组是空的，或者当前槽点的数据是空的，说明 key 对应的 value 不存在，直接返回 null
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        //判断头结点是否就是我们需要的节点，如果是则直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        //如果头结点 hash 值小于 0，说明是红黑树或者正在扩容，就用对应的 find 方法来查找
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        //遍历链表来查找
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

Java 8 中，锁粒度更细，理想情况下 table 数组元素的个数（也就是数组长度）就是其支持并发的最大个数，并发度比之前有提高。而Java 7中最大并发数默认是 16。