如何使用分区的方式来减少竞争，提高合并的效率。

使用分区的方式可以将多个 Map 的键值对映射到不同的 ConcurrentHashMap 上，从而减少竞争，提高合并的效率。下面是一个示例代码：

List<Map<String, Integer>> maps = new ArrayList<>();

// 添加10个Map到列表中
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    map.put("key1", i);
    map.put("key2", i + 1);
    maps.add(map);
}

// 创建多个ConcurrentHashMap
List<ConcurrentHashMap<String, Integer>> partitions = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    partitions.add(new ConcurrentHashMap<>());
}

// 分区合并Map
maps.parallelStream().forEach(map -> map.forEach((key, value) ->
        partitions.get(Math.abs(key.hashCode()) % 10).merge(key, value, Integer::sum)));

// 合并所有分区
ConcurrentHashMap<String, Integer> result = new ConcurrentHashMap<>();
partitions.parallelStream().forEach(map -> map.forEach((key, value) ->
        result.merge(key, value, Integer::sum)));

System.out.println(result);

运行结果与前面的示例相同：

{key1=45, key2=55}

在这个示例中，我们首先创建了一个包含 10 个 Map 的列表。然后创建 10 个 ConcurrentHashMap，将每个 Map 的键值对根据 key 的 hashcode 分配到不同的 ConcurrentHashMap 上。在合并 Map 时，使用 `Math.abs(key.hashCode()) % 10` 来计算 key 分配到哪个 ConcurrentHashMap 上，然后使用 `ConcurrentHashMap.merge()` 方法合并键值对。最后，使用同样的方式合并所有的 ConcurrentHashMap。

需要注意的是，分区的方式需要根据实际情况来选择分区的数量，通常情况下可以选择与 CPU 核心数量相同的分区数量，或者选择 2 的幂次方作为分区数量，可以避免一些性能问题。此外，在分区的过程中，也需要注意分区的负载均衡问题，否则会导致一些分区的负载过重。