ConcurrentHashMap 用的是红黑树还是?
时间: 2023-10-14 16:01:32 浏览: 36
在JDK8及之前的版本中,ConcurrentHashMap使用了数组+链表的方式来实现并发安全。每个数组元素都是一个链表的头节点,用于解决哈希冲突。但在JDK8之后的版本中,当链表长度超过阈值(默认为8)时,会将链表转换为红黑树,以提高查询效率。
红黑树是一种自平衡的二叉查找树,它保持了良好的平衡性和高效的查找、插入和删除操作。将链表转换为红黑树能够在处理冲突时提供更高效的性能。
需要注意的是,并不是所有的链表都会被转换为红黑树,只有当链表长度超过阈值时,并且当前ConcurrentHashMap的容量达到一定程度时,才会进行转换。而当红黑树的节点数量小于一定程度时,又会将红黑树转换回链表,以避免过多的内存开销。
总结起来,ConcurrentHashMap在JDK8及之后版本中使用了数组+链表+红黑树的混合结构来实现并发安全和高效的操作。
相关问题
ConcurrentHashMap 的实现原理是什么?
ConcurrentHashMap 是 Java 中的一个线程安全的哈希表实现,它提供了更好的写并发能力,并降低了对读一致性的要求。ConcurrentHashMap 的实现原理如下:
1. ConcurrentHashMap 使用了数组+链表+红黑树的数据结构来存储键值对。数组的每个元素称为桶(bucket),每个桶可以存储多个键值对。
2. ConcurrentHashMap 使用哈希算法来确定键值对在数组中的位置。当插入或查找键值对时,首先根据键的哈希值计算出数组中的索引,然后在该索引处的桶中进行操作。
3. 当多个线程同时访问 ConcurrentHashMap 时,每个线程会被分配到不同的段(segment)上。每个段相当于一个独立的小的哈希表,它们之间没有锁竞争。这样可以提高并发性能。
4. 在 JDK 1.7 中,ConcurrentHashMap 使用了分段锁(segment lock)来保证线程安全。每个段都有自己的锁,不同的线程可以同时访问不同的段,从而提高并发性能。
5. 在 JDK 1.8 中,ConcurrentHashMap 的实现参考了 HashMap 的实现,采用了数组+链表+红黑树的方式,并且使用了 CAS (Compare and Swap) 操作来保证线程安全。这样可以减少锁的粒度,提高并发性能。
6. 当多个线程同时修改 ConcurrentHashMap 时,会根据需要对桶进行扩容或者收缩,以保证并发性能和空间利用率。
下面是一个示例代码,演示了如何使用 ConcurrentHashMap:
```java
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMapExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 添加键值对
map.put("apple", 1);
map.put("banana", 2);
map.put("orange", 3);
// 获取键对应的值
int value = map.get("banana");
System.out.println("Value of 'banana': " + value); // 输出:Value of 'banana': 2
// 删除键值对
map.remove("orange");
// 判断键是否存在
boolean containsKey = map.containsKey("orange");
System.out.println("Contains 'orange': " + containsKey); // 输出:Contains 'orange': false
}
}
```
ConcurrentHashMap的实现原理是什么?
ConcurrentHashMap是Java中线程安全的哈希表实现,它的实现原理主要包括以下几点:
1. ConcurrentHashMap内部采用了分段锁的机制,将整个哈希表分成了多个Segment,每个Segment拥有自己的锁,不同的线程可以同时访问不同的Segment,从而提高了并发性能。
2. ConcurrentHashMap中的每个Segment内部都是一个类似于HashMap的结构,采用了数组+链表/红黑树的方式来存储键值对。
3. ConcurrentHashMap在进行插入、删除、查找等操作时,只需要锁定当前操作所在的Segment,而不需要锁定整个哈希表,从而减小了锁的粒度,提高了并发性能。
4. ConcurrentHashMap在进行扩容时,只需要对其中的某个Segment进行扩容,而不需要对整个哈希表进行扩容,从而减小了扩容的代价。