ConcurrentHashMap中分段锁是如何实现的？

ConcurrentHashMap中的分段锁是通过将整个Map分成多个Segment，每个Segment独立加锁来实现的。每个Segment中包含了一个HashEntry数组，每个数组元素是一个链表的头节点，链表中存储了该Segment中所有的键值对。当需要进行读写操作时，只需获取对应Segment的锁，而不需要对整个Map加锁，这样可以大大提高并发性能。

具体来说，当需要插入或删除元素时，先根据元素的hash值找到对应的Segment，然后获取该Segment的锁，接着对该Segment中的链表进行操作即可。而对于查询操作，由于可能会涉及到多个Segment的数据，因此需要获取所有相关Segment的锁。

总之，通过将Map分段加锁可以在保证线程安全的前提下提高并发性能。但是需要注意的是，分段锁并不能解决所有并发问题，例如多个线程同时对同一Segment中的链表进行操作时仍可能存在竞争问题。

相关问题

ConcurrentHashMap 1.7中分段锁的原理？

在 ConcurrentHashMap 1.7 中，分段锁的原理是将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段维护一个独立的哈希桶数组，每个段内部有自己的锁。

具体的工作原理如下：

1. ConcurrentHashMap 内部有一个 Segment 数组，每个 Segment 都是一个独立的哈希表，包含了一部分桶。

2. 通过对 key 的 hashCode 进行计算，确定要操作的桶在哪个 Segment 中。

3. 操作过程中，只需要获取对应 Segment 的锁，而不需要锁定整个 ConcurrentHashMap。

4. 每个 Segment 内部的操作是线程安全的，可以并发地进行读取和写入。

5. 当多个线程同时操作不同的 Segment 时，它们之间不存在锁竞争，可以并发执行，提高了并发性能。

6. 当多个线程同时操作同一个 Segment 内的桶时，需要获取该 Segment 内的锁来保证线程安全性。

通过分段锁的方式，ConcurrentHashMap 在保证线程安全的同时，提供了更好的并发性能。不同的线程可以同时操作不同的段，避免了全局锁的竞争，提高了并发度。但是在高并发情况下，如果多个线程同时操作同一个段内的桶，仍然可能会存在竞争和性能瓶颈。因此，在 ConcurrentHashMap 1.8 中引入了更加高效的实现方式，使用了 CAS 操作和 synchronized 来替代分段锁。

concurrenthashmap的分段锁理念

### ConcurrentHashMap 的分段锁实现原理

#### 分段锁的设计理念
为了提升并发性能并保持线程安全性，`ConcurrentHashMap`采用了分段锁（Segment Locking）策略。通过将整个哈希表分割成多个部分（称为 Segments），每个 Segment 都有自己的锁定机制，在执行写入操作时只针对特定的 Segment 加锁，而不是全局加锁。

这种设计使得不同的线程可以在同一时间修改不同 Segment 中的数据项而互不干扰，从而显著提高了多线程环境下的吞吐量[^2]。

#### 数据结构概述
在 JDK 1.8 版本之前，`ConcurrentHashMap` 使用 `Segment[]` 数组作为顶层容器，其中每一个元素都是一个类似于传统 HashMap 结构的对象。具体来说：

- **Segment 数组**：数组长度通常是2的幂次方数，默认大小为16。
- **HashEntry 列表**：每个 Segment 维护着若干条链表或红黑树形式存储实际 key-value 映射关系的节点列表。

static final class HashEntry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    volatile HashEntry<K,V> next;

    HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

此代码片段展示了早期版本中用于表示单个散列映射实体的内部静态类定义[^4]。

#### 锁定粒度控制
对于插入、更新以及删除等可能引起状态变化的操作而言，程序只会对涉及的那个特定 segment 上施加独占式的写锁；而对于单纯的读取请求，则允许其自由穿越各个 segments 而无需等待任何锁资源释放出来即可完成查询工作。这样的安排既保障了必要的同步约束条件得以满足，又尽可能减少了因竞争所造成的阻塞现象发生概率[^3]。

#### 扩容处理方式
随着负载增加，当某个segment内的bucket数目达到一定阈值之后就会触发扩容流程。值得注意的是，这里的扩展动作并不是一次性覆盖全部区域而是逐一分配给各独立单元去单独负责完成各自的调整过程。因此即使是在大规模数据集上也能维持较好的响应速度和稳定性表现。