面试题：Java TreeMap在不同应用场景下的性能表现

Question

假设存在一个大型电商系统，需要对商品按价格进行排序展示，使用TreeMap存储商品信息。请分析在高并发读写场景下，TreeMap的性能瓶颈，并提出优化建议。同时，对比在这种场景下，TreeMap与其他有序集合（如ConcurrentSkipListMap）的性能差异。

Answer 1

TreeMap在高并发读写场景下的性能瓶颈

1. 线程安全问题：TreeMap本身不是线程安全的，在高并发读写时会出现数据不一致问题，例如多个线程同时修改TreeMap，可能导致元素丢失、错误排序等情况。
2. 锁粒度较大：如果通过synchronized等方式手动保证线程安全，锁的粒度会比较大，往往是对整个TreeMap加锁。这会导致在高并发下，大量线程竞争锁，从而降低系统的并发性能，读写操作都需要等待锁，严重影响吞吐量。

优化建议

1. 使用线程安全的替代类：如ConcurrentSkipListMap，它是线程安全的有序集合，适用于高并发场景。
2. 分段锁机制：如果仍然想基于TreeMap优化，可以自行实现分段锁机制。将TreeMap的数据分成多个段，每个段使用单独的锁，这样不同段的数据读写可以并行进行，提高并发性能。但这种方式实现较为复杂。

TreeMap与ConcurrentSkipListMap的性能差异

1. 并发性能：
   • TreeMap在未进行线程安全处理时，并发性能高，但存在数据一致性问题；加锁处理后，并发性能急剧下降。
   • ConcurrentSkipListMap采用跳表数据结构和细粒度锁机制，支持高并发读写，在高并发场景下性能明显优于加锁后的TreeMap。
2. 空间开销：
   • TreeMap基于红黑树，空间开销相对较小。
   • ConcurrentSkipListMap由于跳表结构，需要额外的指针空间，空间开销相对较大。
3. 查询性能：
   • 两者在平均情况下查询时间复杂度都为O(log n)。但在高并发场景下，ConcurrentSkipListMap由于支持并发读，查询性能更稳定，而加锁的TreeMap查询时可能需要等待锁，性能波动较大。