CuncurrentHashMap 的重要知识点

jdk1.8与jdk1.7对比

• jdk1.7中，ConcurrentHashMap使用分段锁的机制，将整个哈希表分为若干个Segment，每个Segment相当于一个小的哈希表，可以独立加锁和扩容。这样可以提高并发访问的效率，但是也增加了内存开销和复杂度。

• jdk1.8中，ConcurrentHashMap取消了Segment的概念，采用了CAS和synchronized相结合的方式来实现并发安全。具体来说，对于读操作，不需要加锁，只需要用CAS来保证原子性；对于写操作，只需要对链表或红黑树的头节点加锁，而不是整个桶或Segment。这样可以减少锁的粒度和竞争，提高性能和空间利用率。

• jdk1.8中，ConcurrentHashMap还引入了一些新的特性，如红黑树的优化，当链表长度超过一定阈值时，会转换为红黑树，以提高查找效率；扩容的优化，使用多线程并发地进行扩容，并且通过特殊的节点类型（ForwardingNode）来保证扩容过程中仍然可以访问旧表中的元素；聚合操作的支持，如forEach, reduce, search等方法，可以利用多线程并行地处理元素，并提供自定义的函数接口。

  总结：

  JDK1.8中的ConcurrentHashMap相比于JDK1.7中的ConcurrentHashMap有以下优点：

  • 锁的粒度更细，减少了锁竞争的概率。
  • 数据结构更优化，提高了查找和插入的性能。
  • 使用CAS操作来减少锁的使用，提高了并发效率。

额外特点

• ConcurrentHashMap是一个支持高并发和高效率的哈希表，它继承自AbstractMap类，实现了ConcurrentMap和Serializable接口。
• ConcurrentHashMap内部使用一个名为table的Node数组来存储键值对，Node是一个单向链表节点，包含四个字段：hash, key, val, next。hash是键的哈希值，key和val是键值对，next是指向下一个节点的引用。
• ConcurrentHashMap还使用一个名为sizeCtl的volatile变量来控制数组的初始化和扩容。当sizeCtl为负数时，表示数组正在初始化或扩容；当sizeCtl为正数时，表示数组已经初始化，并且表示下一次扩容时的阈值；当sizeCtl为0时，表示数组还未初始化。
• ConcurrentHashMap使用多种特殊的节点类型来实现不同的功能。例如：
  • ForwardingNode：用于扩容时，表示当前节点已经被迁移到新表中，并且存储了新表的引用。
  • TreeBin：用于链表转换为红黑树时，表示当前节点是一个树形结构，并且存储了根节点和锁对象的引用。
  • TreeNode：用于红黑树中，继承自Node类，并且增加了一些字段和方法来实现树形操作。
  • ReservationNode：用于计算元素个数时，表示当前节点是一个占位符，并且不存储任何键值对。
• ConcurrentHashMap支持多种并发操作，如put, get, remove, replace等。这些操作都利用了CAS和synchronized来保证原子性和可见性。具体来说：
  • 对于get操作，不需要加锁，只需要遍历链表或红黑树，直到找到匹配的键或者到达末尾。如果遇到ForwardingNode，则跳转到新表中继续查找。
  • 对于put操作，在确定插入位置后，先尝试用CAS来插入节点，如果成功则返回；如果失败，则说明有其他线程正在修改该位置，此时需要加锁，然后再次检查该位置的状态，如果仍然可以插入，则插入节点；如果已经有相同的键存在，则更新值；如果该位置已经变成了树形结构，则调用树形操作来插入节点。如果插入后发现元素个数超过了阈值，则尝试触发扩容。
  • 对于remove操作，在确定删除位置后，先尝试用CAS来删除节点，如果成功则返回；如果失败，则说明有其他线程正在修改该位置，此时需要加锁，然后再次检查该位置的状态，如果仍然可以删除，则删除节点；如果该位置已经变成了树形结构，则调用树形操作来删除节点。如果删除后发现树形结构的节点个数少于一定阈值，则尝试转换为链表。
  • 对于replace操作，在确定替换位置后，先尝试用CAS来替换值，如果成功则返回；如果失败，则说明有其他线程正在修改该位置，此时需要加锁，然后再次检查该位置的状态，如果仍然可以替换，则替换值；如果该位置已经变成了树形结构，则调用树形操作来替换值。
• ConcurrentHashMap还支持一些聚合操作，如forEach, reduce, search等。这些操作都利用了多线程并行地处理元素，并且提供了自定义的函数接口。例如：
  • 对于forEach操作，可以指定一个BiConsumer函数来对每个键值对进行消费操作，并且可以指定一个long参数来控制并行度。
  • 对于reduce操作，可以指定一个BiFunction函数来对每个键值对进行转换操作，并且指定一个BinaryOperator函数来对转换后的结果进行合并操作，并且可以指定一个long参数来控制并行度。
  • 对于search操作，可以指定一个BiFunction函数来对每个键值对进行搜索操作，并且返回一个满足条件的结果，并且可以指定一个long参数来控制并行度。

jdk1.8中ConcurrentHashMap和其他map集合类的区别

• 与HashMap相比，ConcurrentHashMap是线程安全的，而HashMap是非线程安全的。ConcurrentHashMap使用CAS和synchronized来保证并发安全，而HashMap没有任何同步措施。ConcurrentHashMap不允许存储null键或null值，而HashMap允许存储一个null键和任意个null值。ConcurrentHashMap支持一些聚合操作，而HashMap不支持。
• 与Hashtable相比，ConcurrentHashMap是高效的，并发安全的哈希表，而Hashtable是低效的，并发安全的哈希表。ConcurrentHashMap使用CAS和synchronized来保证并发安全，并且减少锁的粒度和竞争，而Hashtable使用synchronized来保证并发安全，并且锁住整个哈希表。ConcurrentHashMap不允许存储null键或null值，而Hashtable也不允许存储null键或null值。ConcurrentHashMap支持一些聚合操作，而Hashtable不支持。
• 与LinkedHashMap相比，ConcurrentHashMap是无序的，并发安全的哈希表，而LinkedHashMap是有序的，非线程安全的哈希表。ConcurrentHashMap使用CAS和synchronized来保证并发安全，而LinkedHashMap没有任何同步措施。ConcurrentHashMap不允许存储null键或null值，而LinkedHashMap允许存储一个null键和任意个null值。ConcurrentHashMap支持一些聚合操作，而LinkedHashMap不支持。LinkedHashMap还支持一种基于访问顺序的淘汰机制，而ConcurrentHashMap不支持。
• 与TreeMap相比，ConcurrentHashMap是无序的，并发安全的哈希表，而TreeMap是有序的，非线程安全