concurrentHashMap低层原理

ConcurrentHashMap 是 JDK 提供的线程安全的哈希表实现，相比于 Hashtable 和 synchronizedMap，它在高并发场景下的性能更好。

ConcurrentHashMap 的实现基于分段锁技术，内部维护了一个 Segment 数组，每个 Segment 充当一个小的哈希表，它们共同组成了 ConcurrentHashMap 的整个数据结构。在默认情况下，ConcurrentHashMap 会创建 16 个 Segment，每个 Segment 可以独立加锁，不同的线程可以同时访问不同的 Segment，从而提高了并发度。

每个 Segment 中的元素是根据哈希值存储在一个 HashEntry 数组中的。HashEntry 是 ConcurrentHashMap 中的一个内部类，它包含了键值对的信息，同时还包含了一个指向下一个元素的指针，这构成了一个链表。当多个线程同时访问一个 Segment 中的链表时，ConcurrentHashMap 会使用 CAS 操作对链表进行加锁，从而保证线程安全。

ConcurrentHashMap 在进行扩容时，会将原数组中的每个 Segment 扩容成一个更大的 Segment，并将其中的元素重新分配到新的 Segment 中。在扩容过程中，ConcurrentHashMap 仍然可以保证多个线程同时读写的线程安全性。

总之，ConcurrentHashMap 的核心思想是将一个大的哈希表分割成多个小的哈希表，并对每个小的哈希表进行加锁，以此来保证线程安全和高并发性能。

相关问题

ConcurrentHashMap的put原理

`ConcurrentHashMap`是`java.util.concurrent`包下的一个线程安全的哈希表实现，其`put`操作的核心原理基于红黑树和哈希表的结合：

1. **哈希表基础**：当尝试将键值对添加到`ConcurrentHashMap`时，首先会通过哈希函数计算出键的哈希码，然后根据这个哈希码确定存储位置。这一步非常快，因为它依赖于内存地址的计算。

2. **碰撞处理**：由于哈希函数不可能保证每个键都能得到唯一的槽位，所以可能会发生冲突（碰撞）。对于大多数哈希算法，如果两个键哈希到同一个槽位，就会形成链表，即所谓的开放寻址法。

3. **锁分离**：`ConcurrentHashMap`的设计允许并发地对不同桶进行操作。它使用分段锁（Segmented Locking）机制，每个桶对应一个独立的锁。这意味着当你在某个桶上添加元素时，其他桶上的操作可以继续，提高了并发性能。

4. **插入红黑树**：当链表长度超过8（这是内部设计的阈值），`ConcurrentHashMap`会切换到红黑树结构。此时，插入新元素不再直接追加到链表尾部，而是作为新节点插入红黑树中，保持树的平衡。插入操作会在树中进行，同时维护红黑树的性质（如颜色、度数等）。

5. **最终同步**：为了保证数据的一致性，当所有相关的修改完成后，可能会触发最终同步（Flush），比如删除了最后一个节点导致整个桶变为空或者红黑树转换回链表。这个过程会被加锁，确保在此期间线程安全。

总之，`ConcurrentHashMap.put`操作巧妙地利用了哈希表的快速查找和红黑树的高效排序，实现了高效的并发插入，并通过锁分离策略避免了全局互斥。

ConcurrentHashMap 实现安全原理

ConcurrentHashMap是一种线程安全的哈希表数据结构，它在保证并发访问的同时实现了高效的性能。它的安全性主要依赖以下几个核心设计原则：

1. **读操作不加锁**：对于读操作，ConcurrentHashMap内部使用了分段锁（Segmented locks），即对每个桶（bucket）独立加锁。这意味着大部分读操作可以在无锁状态下并行进行，只有当遇到写操作时才会同步。

2. **写操作加锁粒度低**：写操作会锁定整个桶，而不是整个表，这减少了锁竞争。写入时首先尝试cas（Compare and Swap）原子更新，如果失败则进入写链，这样可以避免长时间阻塞其他线程。

3. **读写分离和自适应大小调整**：读取操作通常比写入操作更常见，所以读操作通常优先使用无锁的方式。同时，ConcurrentHashMap会在负载较高时动态地增加容量，以减少因冲突导致的性能下降。

4. **弱一致性**：为了提高性能，ConcurrentHashMap牺牲了一部分强一致性，允许短暂的数据不一致。比如，putAll()操作可能会看到旧的键值对，直到所有修改都完成并且迭代器刷新。

5. **CAS和Fork-Join框架**：它广泛使用了Compare-and-Swap（CAS）操作以及Fork/Join框架来支持高效、非阻塞的并发。