深入剖析 ConcurrentHashMap 的内部结构：以简驭繁的并发数据结构

并发编程的秘密武器：深入剖析 ConcurrentHashMap 的内部机制

在现代多核多线程计算时代，并发数据结构的需求日益迫切。ConcurrentHashMap 作为 Java 并发编程中的中流砥柱，以其卓越的线程安全性和高并发性能而闻名。在这篇文章中，我们将深入剖析 ConcurrentHashMap 的内部结构，揭开其高效运作的奥秘，为我们理解和使用这一重要数据结构提供全面的指南。

分段锁：化繁为简的并发控制

与传统的 HashMap 不同，ConcurrentHashMap 引入了分段锁机制，将数据划分为多个独立的段（Segment），每段包含一个 Hash 表（Hash 桶）。这种设计的好处在于，当多个线程同时访问不同段的数据时，它们可以并行操作，互不干扰，从而大幅提升并发性能。

代码示例：

public class ConcurrentHashMapExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 ConcurrentHashMap
        ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();

        // 并发访问不同段的数据
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.put(i, "Thread 1");
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 10000; i < 20000; i++) {
                map.put(i, "Thread 2");
            }
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();

        // 打印 ConcurrentHashMap 的大小
        System.out.println(map.size());
    }
}

Hash 桶：高效存储与快速查找

每个段内部又包含多个 Hash 桶，用于存储实际的数据。Hash 桶采用拉链法解决 Hash 冲突，即将哈希值相同的元素存储在同一个链表中。链表中的节点使用 volatile 修饰，确保并发环境下的可见性。

代码示例：

public class HashBucketExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 Hash 桶
        ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
        map.put(1, "One");
        map.put(2, "Two");

        // 遍历 Hash 桶
        for (ConcurrentHashMap.Node<Integer, String> node : map.get(1).next.next.next) {
            System.out.println(node.key);
        }
    }
}

无锁化数组：CAS 操作下的高效并发

为了进一步提升并发性能，ConcurrentHashMap 在 Java 8 中引入了无锁化数组，取代了传统的链表。无锁化数组使用 CAS（比较并交换）操作来实现并发更新，避免了锁竞争带来的性能开销。

代码示例：

public class LockFreeArrayExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建无锁化数组
        ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
        map.put(1, "One");

        // 并发更新无锁化数组
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.put(1, "Thread 1");
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.put(1, "Thread 2");
            }
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();

        // 打印无锁化数组的值
        System.out.println(map.get(1));
    }
}

CAS 操作：乐观锁的并发保障

CAS 操作是一种乐观锁机制，它允许多个线程同时尝试修改同一份数据。CAS 操作的原理是，当线程修改数据时，它会先检查数据的当前值是否与预期值相等，如果相等，则执行修改操作并返回 true；否则，说明数据已经被其他线程修改，修改操作失败并返回 false。

代码示例：

public class CASExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 ConcurrentHashMap
        ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
        map.put(1, "One");

        // 并发更新 ConcurrentHashMap
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            while (true) {
                String oldValue = map.get(1);
                String newValue = "Thread 1";
                if (map.replace(1, oldValue, newValue)) {
                    break;
                }
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            while (true) {
                String oldValue = map.get(1);
                String newValue = "Thread 2";
                if (map.replace(1, oldValue, newValue)) {
                    break;
                }
            }
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();

        // 打印 ConcurrentHashMap 的值
        System.out.println(map.get(1));
    }
}

Hash 冲突：链表法与红黑树法

ConcurrentHashMap 中的 Hash 桶采用链表法解决 Hash 冲突，但当链表长度超过一定阈值时，会转换为红黑树结构。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，具有较好的查找性能，可以有效降低链表过长带来的查找开销。

代码示例：

public class HashCollisionExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 ConcurrentHashMap
        ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();

        // 添加大量元素产生 Hash 冲突
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            map.put(i, "Value " + i);
        }

        // 查看 Hash 桶类型
        for (ConcurrentHashMap.Segment<Integer, String> segment : map.segments()) {
            ConcurrentHashMap.HashEntry<Integer, String>[] hashEntries = segment.table;
            for (ConcurrentHashMap.HashEntry<Integer, String> hashEntry : hashEntries) {
                if (hashEntry.next instanceof ConcurrentHashMap.TreeNode) {
                    System.out.println("Red-Black Tree");
                } else {
                    System.out.println("Linked List");
                }
            }
        }
    }
}

并发控制：细粒度锁的巧妙运用

ConcurrentHashMap 的并发控制策略是细粒度锁，它只对实际需要同步的部分进行加锁，其余部分保持无锁状态。这种策略可以最大限度地减少锁竞争，提高并发性能。

代码示例：

public class FineGrainedLockingExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建 ConcurrentHashMap
        ConcurrentHashMap<Integer, String> map = new ConcurrentHashMap<>();

        // 并发访问 ConcurrentHashMap
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.put(i, "Thread 1");
            }
        });

        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 10000; i++) {
                map.get(i);
            }
        });

        thread1.start();
        thread2.start();
        thread1.join();
        thread2.join();

        // 打印 ConcurrentHashMap 的大小
        System.out.println(map.size());
    }
}

结论

ConcurrentHashMap 的底层结构是一套精妙的并发控制机制，它巧妙地运用了分段锁、Hash 桶、无锁化数组、CAS 操作、链表法和红黑树法等技术，实现了高效的并发数据管理。深入理解 ConcurrentHashMap 的内部运作原理，不仅可以帮助我们更好地使用这一重要数据结构，更能启发我们在其他并发编程场景中的设计思路。

常见问题解答

1. ConcurrentHashMap 与 HashMap 的区别是什么？
   ConcurrentHashMap 适用于并发环境，它使用分段锁和细粒度锁来实现线程安全和高并发性能，而 HashMap 则不具备这些特性。
2. 无锁化数组如何提高性能？
   无锁化数组使用 CAS 操作来更新数据，避免了锁竞争带来的性能开销，从而提高并发性能。
3. 为什么 Hash 桶有时会转换为红黑树？
   当链表长度超过一定阈值时，Hash 桶会转换为红黑树，因为红黑树具有更好的查找性能，可以有效降低链表过长带来的查找开销。
4. **CAS 操作如何保证