ConcurrentHashMap 对 cpu造成的压力

`ConcurrentHashMap` 是 Java 中的一个高效线程安全的哈希表实现，它使用了分段锁（Segmented Locking）和无锁（ lock-free）的数据结构，旨在提供高并发性能。在设计上，它尽量减少对 CPU 的锁定时间，从而降低对 CPU 的压力。

1. **低锁定粒度**：每个 ConcurrentHashMap 部分（Segment）都有自己的锁，这样当多个线程同时访问不同的部分时，它们可以并行操作，减少锁竞争。

2. **无锁读操作**：对于大部分的读操作，`ConcurrentHashMap` 实现了无锁读取，只有在写入或删除元素时才会加锁，提高了读操作的效率。

3. **CAS操作**：`ConcurrentHashMap` 使用了 Compare-and-Swap (CAS) 或者更现代的 `Atomic` 类型进行数据更新，这些操作是原子性的，避免了同步块，减少了 CPU 挂起的时间。

4. **大小调整**：当并发增加时，`ConcurrentHashMap` 可以动态调整自身的容量，这通常是在后台线程中进行的，不会显著影响主线程，从而减轻 CPU 压力。

然而，尽管如此，当并发访问量非常高，或者在数据迁移、初始化等特定操作时，`ConcurrentHashMap` 的扩容操作可能会导致短时间的 CPU 繁忙。此外，如果缓存热点区域过多，频繁的哈希冲突会导致更多的锁竞争，虽然这在默认情况下概率较低，但极端情况下仍可能造成 CPU 瓶颈。

相关问题

对ConcurrentHashMap 某key 进行排序

根据提供的引用内容，ConcurrentHashMap是一个线程安全的哈希表，它将数据分成多个Segment进行存储，每个Segment都是一个独立的哈希表，这样可以提高并发性能。由于ConcurrentHashMap是一个哈希表，它本身是无序的，因此不能对某个key进行排序。

如果需要对ConcurrentHashMap中的key进行排序，可以将key转换为List，然后对List进行排序。具体步骤如下：

1. 获取ConcurrentHashMap的key集合，可以使用ConcurrentHashMap的keySet()方法。
2. 将key集合转换为List，可以使用ArrayList的构造函数。
3. 对List进行排序，可以使用Collections的sort()方法。
4. 遍历排序后的List，输出排序后的key。

下面是一个示例代码：

ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 添加数据
map.put("a", 3);
map.put("b", 1);
map.put("c", 2);

// 获取key集合
Set<String> keySet = map.keySet();
// 将key集合转换为List
List<String> keyList = new ArrayList<>(keySet);
// 对List进行排序
Collections.sort(keyList);
// 遍历排序后的List，输出排序后的key
for (String key : keyList) {
    System.out.println(key + ": " + map.get(key));
}

ConcurrentHashMap是对Hashtable的改进吗

是的，ConcurrentHashMap是对Hashtable的改进。它们都是线程安全的哈希表实现，但是ConcurrentHashMap在并发性能上比Hashtable更好。

ConcurrentHashMap在内部使用了分段锁（Segment）的机制，将整个哈希表分成了多个小的片段，每个片段都有自己的锁。这样，在多线程并发访问时，不同的线程可以同时访问不同的片段，从而提高了并发性能。

而Hashtable则是使用了全局锁的机制，即在对整个哈希表进行操作时需要获得全局锁，这就导致了在多线程并发访问时，只能有一个线程能够执行操作，其他线程需要等待。

另外，ConcurrentHashMap还引入了一些新的方法和功能，例如putIfAbsent()、remove()、replace()等方法，以及支持并发迭代器等特性。

总结来说，ConcurrentHashMap相比Hashtable在并发性能上有明显的改进，并且提供了更多的功能和特性。因此，在多线程环境下，推荐使用ConcurrentHashMap来替代Hashtable。