面试题：Java Hashtable在高并发场景下如何优化性能

Question

当Java的Hashtable处于高并发访问场景时，会面临哪些性能问题，你认为应该如何针对性地进行优化，可结合多线程相关知识作答。

Answer 1

性能问题

1. 竞争激烈：Hashtable的方法大多是synchronized修饰的，在高并发下，所有线程访问Hashtable的方法都会竞争同一把锁，导致大量线程阻塞等待，降低了并发性能。
2. 锁粒度大：整个Hashtable实例只使用一把锁，使得即使不同线程访问不同的键值对，也会因为锁的竞争而影响性能。
3. 死循环风险：在扩容操作时，如果多个线程同时进行操作，可能会导致链表形成循环，进而在获取元素时陷入死循环。

优化方法

1. 使用ConcurrentHashMap：
   • 锁分段机制：ConcurrentHashMap采用锁分段技术，它将数据分成多个段（Segment），每个段都有自己的锁。不同线程访问不同段的数据时，不会产生锁竞争，从而提高并发性能。
   • 读操作无锁：ConcurrentHashMap的读操作大多是无锁的，通过volatile关键字保证数据的可见性，进一步提高读性能。在高并发读多写少的场景下，性能优势明显。
2. 减小锁粒度：
   • 自定义锁机制：如果不能替换Hashtable，可以通过自定义锁机制来减小锁粒度。例如，将数据按照一定规则进行分区，每个分区使用单独的锁，使得不同线程可以并发访问不同分区的数据。
3. 读写分离：
   • 使用读写锁：引入ReadWriteLock，读操作使用读锁，允许多个线程同时进行读操作；写操作使用写锁，在写操作时，其他读写操作都被阻塞。这种方式适合读多写少的场景，可以提高整体性能。
4. 合理设置初始容量：
   • 避免频繁扩容：在创建Hashtable（或类似替代集合）时，根据预估的数据量合理设置初始容量，避免在高并发环境下频繁扩容。扩容操作会涉及到数据的重新计算和迁移，消耗大量资源，影响性能。