jdk1.7和jdk1.8 concurrentHashMap区别
在JDK 1.7和JDK 1.8中,ConcurrentHashMap都是线程安全的哈希表实现,但在实现细节上有一些区别。
内部数据结构:JDK 1.7中的ConcurrentHashMap使用了分段锁的机制,将整个数据结构分为多个Segment来控制并发访问。而JDK 1.8中的ConcurrentHashMap则使用了CAS(Compare and Swap)和synchronized来实现并发控制,底层数据结构采用了类似于跳表的结构。
扩容方式:JDK 1.7中的ConcurrentHashMap在扩容时会对整个Segment加锁,导致在高并发场景下性能下降。而JDK 1.8中的ConcurrentHashMap使用了更加细粒度的锁机制,只对需要扩容的部分进行加锁,提高了并发性能。
并发度:JDK 1.7中的ConcurrentHashMap的并发度是固定的,由Segment的数量决定。而JDK 1.8中的ConcurrentHashMap可以通过指定参数来动态地调整并发度,更加灵活。
总的来说,JDK 1.8中的ConcurrentHashMap相较于JDK 1.7版本,在并发性能上有所提升,并且对于扩容的处理更加高效。因此,在使用时,如果是在JDK 1.8及以上版本下,推荐使用JDK 1.8的ConcurrentHashMap。
concurrenthashmap jdk1.7与jdk1.8区别
- Segment 数量
在 JDK1.7 中 ConcurrentHashMap 内部的 Segment 数组的长度是固定的,由一个常量指定,即 16。每个 Segment 可以被看作是一个小的 ConcurrentHashMap。在 JDK1.8 中,Segment 被取消了,取而代之的是一个名为 Node 的数组,这个数组的长度是可变的,它的长度被初始化为 2 的幂次方,具体的大小取决于当前 ConcurrentHashMap 中元素的数量。
- 数据结构
在 JDK1.7 中 ConcurrentHashMap 内部的每个 Segment 由一个 HashEntry 数组和一个 HashEntry 链表组成。当多个线程同时访问 ConcurrentHashMap 时,它们只会锁定对应的 Segment,而不是整个 ConcurrentHashMap。在 JDK1.8 中,每个 Node 是一个单独的元素,它可以包含多个 key-value 对,每个 Node 之间通过链表进行关联。
- 锁的优化
在 JDK1.8 中,ConcurrentHashMap 中使用了 CAS 操作来进行锁的优化。在 JDK1.7 中,ConcurrentHashMap 中需要使用锁来保证线程安全,这个锁是对每个 Segment 进行的,也就是说,在多线程访问 ConcurrentHashMap 时,每个线程只能同时访问不同的 Segment,这样可以避免锁的竞争,提高了并发性能。
- 数据存储方式
在 JDK1.7 中 ConcurrentHashMap 中的数据存储方式是数组和链表结合的方式,其中数组是用来存储数据的,链表是用来解决哈希冲突的。而在 JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 中的数据存储方式是数组和链表以及红黑树结合的方式,当链表长度大于 8 时,链表会自动转化为红黑树,这样可以提高查找效率。
- 性能
由于 JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 中使用了 CAS 操作来进行锁的优化,因此在并发性能方面有了很大的提升。同时,在数据存储方式方面,JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 中使用了红黑树来优化哈希冲突,这样可以提高查找效率。因此,JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 的性能比 JDK1.7 中 ConcurrentHashMap 更加出色。
jdk1.8相比于jdk1.7ConcurrentHashMap有什么变化?
在JDK1.8中,ConcurrentHashMap有以下变化:
实现方式:JDK1.7中,ConcurrentHashMap使用分段锁实现并发更新,而在JDK1.8中,ConcurrentHashMap采用了CAS操作和synchronized来实现并发更新,提高了并发性能。
数据结构:JDK1.8中,ConcurrentHashMap的数据结构由分段数组变为了数组+链表+红黑树的结构,这种结构提高了查找、插入和删除操作的效率。
存储方式:JDK1.8中,ConcurrentHashMap的存储方式由按照哈希值分段存储变为了一种类似线性探测的方式,这种方式避免了分段带来的一些问题。
新增方法:JDK1.8中,ConcurrentHashMap新增了一些方法,如forEach、reduce、search等方法,方便了对ConcurrentHashMap的遍历和操作。
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