jdk8 ConcurrentHashMap底层原理

JDK 8中的ConcurrentHashMap是一个线程安全的哈希表，它是通过分段锁（Segment）来实现并发访问的。下面是ConcurrentHashMap的底层原理：

1. 分段锁：ConcurrentHashMap将整个哈希表分成了多个段（Segment），每个段都是一个独立的哈希表，拥有自己的锁。不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发性能。

2. Hash桶：每个段内部都由一个Hash桶数组组成，每个Hash桶中存储了一个链表或红黑树结构的键值对。通过哈希函数计算键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的Hash桶。

3. 锁粒度：ConcurrentHashMap的锁粒度是段级别的，即每个段都有一个独立的锁。这样可以在多线程环境下实现更细粒度的并发控制，不同线程可以同时访问不同的段，提高并发性能。

4. 并发度：ConcurrentHashMap的并发度是通过调整段的数量来实现的。在创建ConcurrentHashMap时，可以指定初始段的数量，默认为16。随着元素的增加，ConcurrentHashMap会自动扩容，并重新计算元素在新段中的位置。

5. CAS操作：ConcurrentHashMap使用了CAS（Compare and Swap）操作来保证线程安全。CAS是一种无锁的原子操作，通过比较内存中的值与期望值是否相等来判断是否需要更新。如果相等，则进行更新操作；否则，重新尝试。

相关问题

jdk1.8 ConcurrentHashMap底层原理？

ConcurrentHashMap是Java中线程安全的哈希表实现，它在JDK 1.8中进行了一些优化和改进。下面是ConcurrentHashMap的底层原理：

1. 分段锁：ConcurrentHashMap将整个哈希表分成了多个段（Segment），每个段都是一个独立的哈希表，拥有自己的锁。这样可以将并发操作限制在不同的段上，减小了锁的粒度，提高了并发性能。

2. 数组+链表/红黑树：每个段内部使用一个数组来存储键值对。当多个键值对映射到同一个数组位置时，它们会以链表的形式存储。当链表长度超过一定阈值时，链表会转换为红黑树，以提高查找、插入和删除操作的效率。

3. CAS操作：ConcurrentHashMap使用CAS（Compare and Swap）操作来保证线程安全。CAS是一种无锁的原子操作，它可以在多线程环境下实现对共享变量的原子更新。

4. 锁分离：ConcurrentHashMap在JDK 1.8中引入了锁分离的机制。即读操作不需要获取锁，可以并发执行；写操作只需要获取段级别的锁，不会影响其他段的读操作。

5. 扩容：ConcurrentHashMap在扩容时，会将原来的数组分成两部分，一部分保持不变，另一部分进行扩容。这样可以减少扩容时的冲突，提高并发性能。

ConcurrentHashMap 在JDK1.8的底层原理

ConcurrentHashMap 是 JDK1.5 引入的线程安全的哈希表，它在 JDK1.8 中的底层实现主要包括以下几个方面：

1. Segment 分段锁

ConcurrentHashMap 内部使用了 Segment 分段锁来保证线程安全。Segment 是 ConcurrentHashMap 中的一个内部类，每个 Segment 代表一个哈希桶数组中的一段。在对 ConcurrentHashMap 进行操作时，只需要获取对应的 Segment 的锁，而不是整个 ConcurrentHashMap 的锁，从而提高了并发效率。

2. 数组 + 链表 + 红黑树的混合结构

ConcurrentHashMap 内部使用了数组 + 链表 + 红黑树的混合结构来存储数据。在 JDK1.8 中，当哈希桶中的链表长度超过了一定阈值（默认为 8），会将链表转化为红黑树，从而提高查找效率。

3. CAS 操作

ConcurrentHashMap 内部使用了 CAS 操作（Compare and Swap）来实现线程安全。CAS 操作是一种无锁算法，它可以在多线程环境下保证数据的原子性操作。在 ConcurrentHashMap 中，当多个线程同时对同一个桶进行操作时，会使用 CAS 操作来保证数据的正确性。

4. 优化的扩容机制

ConcurrentHashMap 在 JDK1.8 中对扩容机制进行了优化，使用了类似于链表的方式来实现数据的迁移，从而减少了数据的移动次数，提高了扩容的效率。

总之，ConcurrentHashMap 在 JDK1.8 中的底层实现主要依靠 Segment 分段锁、数组 + 链表 + 红黑树的混合结构、CAS 操作和优化的扩容机制来实现线程安全和高效的并发操作。