面试题：Java线程安全集合类ConcurrentHashMap的并发度及优化机制

Question

Java的ConcurrentHashMap中并发度是如何定义和实现的？它在高并发场景下有哪些优化机制来提升性能？

Answer 1

并发度的定义与实现

1. 定义：在ConcurrentHashMap中，并发度（concurrencyLevel）指的是该哈希表能够同时支持的并发更新操作的大致数量。它实际上是ConcurrentHashMap中所划分的段（Segment）的数量。每个段都是一个独立的哈希表结构，这样不同线程可以同时操作不同的段，从而实现并发访问。
2. 实现：在JDK 1.7及以前，ConcurrentHashMap由多个Segment组成，每个Segment继承自ReentrantLock，包含一个哈希表数组。concurrencyLevel在构造函数中初始化，默认值为16，即创建16个Segment。当向ConcurrentHashMap中插入或获取元素时，首先通过哈希值定位到具体的Segment，然后对该Segment加锁进行操作。在JDK 1.8中，ConcurrentHashMap摒弃了Segment的概念，采用数组 + 链表 + 红黑树的数据结构，通过CAS（Compare And Swap）操作和Synchronized关键字来保证并发安全。虽然不再有Segment，但ConcurrentHashMap的并发度仍然受数组长度等因素影响，数组长度在一定程度上决定了并发操作的粒度。

高并发场景下的优化机制

1. 锁分段技术（JDK 1.7及以前）：通过将数据分成多个段，不同线程可以同时访问不同段的数据，减少锁竞争。例如，一个线程在更新Segment[0]的数据时，另一个线程可以同时读取或更新Segment[1]的数据，大大提高了并发性能。
2. 减小锁粒度（JDK 1.8）：在JDK 1.8中，当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。并且，在插入和删除操作时，采用CAS和Synchronized结合的方式，对单个节点进行操作，而不是像JDK 1.7那样对整个Segment加锁，进一步减小了锁的粒度，提高了并发性能。
3. 读操作无锁化：无论是JDK 1.7还是JDK 1.8，ConcurrentHashMap的读操作大部分情况下是无锁的。在JDK 1.7中，Segment中的数据通过volatile关键字修饰，保证了可见性，读操作无需加锁。在JDK 1.8中，数组和节点中的数据同样通过volatile修饰，并且通过Unsafe类的getObjectVolatile等方法实现高效的无锁读操作，提高了读性能。
4. 扩容优化：在扩容时，JDK 1.8的ConcurrentHashMap采用了更优化的方式。它会将数据分散到新的数组中，并且允许在扩容过程中，其他线程继续进行读操作。通过使用ForwardingNode来标识正在扩容的节点，当读操作遇到ForwardingNode时，会去新的数组中查找数据，保证了扩容期间的并发性能。