面试题：Java中如何初步优化Hashtable以应对高并发场景

Question

在Java中，Hashtable在高并发场景下性能会下降。请简述一种初步优化Hashtable以适应高并发场景的策略，并说明其原理。

Answer 1

策略

可以使用 ConcurrentHashMap 来替代 Hashtable。

原理

1. 锁的粒度：
   • Hashtable 对整个哈希表加锁，在高并发场景下，当一个线程访问 Hashtable 的任何方法时，其他线程都必须等待锁的释放，这大大降低了并发性能。
   • ConcurrentHashMap 采用分段锁（JDK1.7 及之前）或 CAS 操作 + synchronized 锁部分节点（JDK1.8 之后）的机制。在 JDK1.7 中，它将哈希表分成多个段（Segment），每个段都有自己独立的锁。不同线程可以同时访问不同段的数据，只有在访问同一分段的数据时才需要竞争锁，从而提高了并发性能。在 JDK1.8 中，放弃了分段锁机制，采用 CAS 操作来更新哈希表的一些操作，并对链表或红黑树的头节点使用 synchronized 锁，进一步减少了锁的粒度，提升了并发性能。
2. 读操作优化：
   • Hashtable 的读操作也需要获取锁，这增加了线程等待时间。
   • ConcurrentHashMap 在 JDK1.7 中读操作大部分时候不需要加锁，因为数据结构中的共享变量使用 volatile 修饰，保证了可见性，所以读操作可以直接读取数据而不需要获取锁。在 JDK1.8 中，读操作基于 CAS 等无锁操作，进一步提升了读性能，使得读操作可以与写操作更好地并发执行。