synchronized在JDK6做了哪些优化

在JDK6及之前的版本中，synchronized主要存在两个性能问题：

1. 内置锁的竞争激烈：在并发量较高的情况下，线程竞争内置锁会导致性能下降。

2. 重量级锁的高开销：synchronized在JDK6及之前的版本中采用的是重量级锁，每次对锁的获取和释放都需要进行内核态和用户态之间的切换，开销较高。

针对这两个问题，JDK6做了如下优化：

1. 偏向锁：在JDK6中，synchronized引入了偏向锁机制，通过偏向锁来减少锁的竞争，提高并发性能。当只有一个线程访问同步块时，偏向锁会将锁定的对象标记为偏向状态，并将线程ID保存在对象头中，下次该线程访问时，就可以直接获取锁，避免了多次竞争锁的开销。

2. 轻量级锁：当多个线程竞争同一把锁时，JDK6中的synchronized会尝试使用轻量级锁来避免进入重量级锁状态，从而减少了锁的竞争和开销。轻量级锁是通过在对象头中的Mark Word中存储锁信息，来判断锁的状态，避免了进入内核态和用户态之间的切换。

需要注意的是，偏向锁和轻量级锁的优化只适用于低竞争情况下的synchronized，当竞争激烈时，仍然会进入重量级锁状态，因此在高并发场景下，可以考虑使用基于CAS的锁（如AtomicInteger、AtomicLong等）或基于Lock接口的锁（如ReentrantLock）来替换synchronized。

相关问题

Synchronized在JDK1.6做了什么优化？

Synchronized在JDK1.6中进行了锁优化，引入了偏向锁、轻量级锁和重量级锁等机制，以提高多线程并发访问的效率和性能。其中，偏向锁是针对单线程访问同步代码块的情况进行的优化，轻量级锁是针对多线程竞争同步代码块的情况进行的优化，重量级锁则是针对多线程竞争激烈的情况进行的优化。这些优化机制的引入，使得Synchronized在JDK1.6中的性能得到了大幅提升。

HashMap 底层实现原理是什么？JDK8 做了哪些优化？

### 回答1：
HashMap 是一种哈希表实现的映射。它存储键值对，允许用户快速查找特定键对应的值。

HashMap 底层是通过数组和链表实现的。它将键哈希成一个整数，然后将键值对存储在数组中的对应位置。如果多个键值对映射到了同一个数组位置，它们就会按照链表的形式连接起来。

在 JDK8 中，HashMap 做了以下优化：

1. 当链表长度大于某个阈值（默认为 8）时，会自动转换为红黑树。这样可以使查询的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。

2. 当哈希表中的实际大小（键值对数量）超过哈希表数组的大小时，会自动将哈希表数组的大小增加一倍。这样可以减少碰撞的次数，提高查询效率。

3. 引入了“红色哈希码”（fusing hash code）技术，可以通过一个状态位来标识一个节点是否被搬迁过。这样可以在查询时避免对节点的额外访问，提高查询效率。

### 回答2：
HashMap 底层实现原理是基于数组和链表 （JDK1.7及之前版本）或者数组和红黑树（JDK1.8及之后版本）的组合实现。

在JDK1.7及之前版本中，HashMap采用数组和链表的组合实现。当往HashMap中添加一个键值对时，首先根据键的hashCode值确定它在数组中的位置（下标），如果该位置没有元素，就直接将该键值对插入该位置；如果该位置已经有元素（即有冲突发生），则通过比较键的hashCode值以及equals方法来判断是否是相同的键，如果是相同的键，则覆盖该键的值；如果不是相同的键，则将新的键值对插入到链表的下一个位置。

在JDK1.8及之后版本中，当链表中的元素超过一定的阈值（默认为8），链表会转变为红黑树，通过红黑树的平均查询时间复杂度为O(logn)来提升查询性能。这是因为在链表中，查询效率随着链表长度的增加而线性增加，而红黑树的查询效率近似于O(logn)。

JDK8还做了以下优化：
1. 使用红黑树替代链表：当链表长度超过阈值时，将链表转为红黑树，提高查询效率。
2. 引入红黑树的目的是为了解决JDK1.7及之前版本中链表过长导致的查询性能退化问题。
3. 优化了扩容机制：在JDK1.7中，扩容时需要重新计算所有元素的位置，而在JDK1.8中，只需要重新计算新增元素的位置，减少了时间复杂度。
4. 使用了TreeBin类：作为红黑树的实现，继承自Node类，并实现了Map.Entry接口。
5. 添加了红黑树的插入和删除操作：用于维护红黑树的平衡性。
总而言之，JDK8对HashMap做了优化，使用红黑树替代链表以提高查询性能，并优化了扩容机制，使得HashMap在处理大量数据时能够更有效地进行操作。

### 回答3：
HashMap底层实现原理是基于哈希表（Hash Table）的数据结构。HashMap通过将键对象进行哈希运算，得到对应的哈希值，并将该键值对存储在哈希值对应的桶（Bucket）中。在JDK8中，HashMap的底层实现由数组和链表结合而成的链表散列结构。

具体来说，HashMap底层实现原理有以下几个要点：
1. 初始时会创建一个长度为16的数组，数组的每个元素是一个链表的头节点。
2. 当往HashMap中put新的键值对时，首先会计算键的哈希值。
3. 根据哈希值得到对应的数组索引，如果该索引位置为空，则直接将键值对插入到该位置。
4. 如果该索引位置已经存在链表，会遍历链表，查找是否已经存在相同的键，如果存在，则更新对应的值；如果不存在，则将该键值对插入到链表的尾部。
5. 当链表长度达到一定阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。
6. 当数组的使用率超过加载因子（默认为0.75）时，将触发数组扩容操作，将数组长度扩大一倍，并重新计算每个键值对在数组中的位置。

在JDK8中，HashMap进行了以下优化：
1. 引入了红黑树，使得在链表长度较长时，查找效率更高。
2. 在哈希碰撞（Hash Collision）较多时，链表转化为红黑树的阈值由原来的8改为了原来的6，减少了时间和空间的消耗。
3. 在插入新元素时，如果发生了哈希碰撞，在链表长度小于8时，新的节点会插入到链表的头部，而不是尾部，以提升查询性能。
4. 数组扩容时，采用了批量迁移的方式，减少了rehash的次数，提升了性能。
5. 在并发环境下，通过引入并发控制手段，提高了HashMap的并发性能。例如，使用了synchronized关键字和CAS操作。

总的来说，JDK8对HashMap底层实现进行了较多的优化，提高了性能和并发性能。