面试题：Java线程安全集合的实现原理及性能分析

Question

以ConcurrentHashMap为例，阐述它是如何实现线程安全的，与Hashtable相比，在性能方面有哪些优势？并分析在高并发读写场景下，ConcurrentHashMap不同版本实现（如JDK1.7和JDK1.8）在性能上的差异及原因。

Answer 1

ConcurrentHashMap实现线程安全的方式

1. JDK 1.7：
   • 分段锁机制：将数据分成多个Segment，每个Segment类似于一个小的Hashtable，独立进行加锁。当一个线程访问某个Segment时，其他线程可以访问其他Segment，从而提高并发度。例如，假设有16个Segment，理论上最多可以同时支持16个线程并发访问不同的Segment。
   • ReentrantLock：每个Segment内部使用ReentrantLock来保证线程安全。在进行put、get等操作时，首先定位到对应的Segment，然后获取该Segment的锁。
2. JDK 1.8：
   • Node数组 + CAS + synchronized：摒弃了分段锁机制。当进行put操作时，首先通过哈希值定位到数组的某个位置。如果该位置为空，使用CAS操作直接插入；如果不为空，且该位置的头节点的hash值为MOVED（正在扩容），则协助扩容；否则，使用synchronized对该头节点加锁进行插入操作。
   • 红黑树优化：当链表长度超过一定阈值（默认为8）且数组长度达到64时，链表会转化为红黑树，提高查找效率，进一步保证并发场景下的性能。

与Hashtable相比在性能方面的优势

1. 并发度高：Hashtable使用一个全局锁，在高并发情况下，所有线程都需要竞争这一把锁，导致性能瓶颈。而ConcurrentHashMap无论是JDK 1.7的分段锁还是JDK 1.8的优化机制，都允许更多线程同时访问不同部分的数据，大大提高了并发度。
2. 读操作性能好：在ConcurrentHashMap中，读操作通常不需要加锁（除非读到正在扩容的节点）。而Hashtable读操作也需要获取锁，这使得ConcurrentHashMap在高并发读场景下性能更优。

JDK 1.7和JDK 1.8在高并发读写场景下性能差异及原因

1. 性能差异：在高并发读写场景下，JDK 1.8的ConcurrentHashMap性能通常优于JDK 1.7。
2. 原因：
   • 锁粒度：JDK 1.7的分段锁虽然提高了并发度，但锁粒度相对还是比较大，在某些情况下，一个Segment可能会被多个线程频繁竞争。而JDK 1.8使用synchronized针对单个节点加锁，锁粒度更小，减少了锁竞争的概率。
   • 数据结构优化：JDK 1.8引入了红黑树，当链表长度过长时，查找性能从O(n)提升到O(log n)，在高并发读写场景下，数据量较大时，查找效率的提升对整体性能有较大帮助。
   • CAS操作：JDK 1.8在插入操作时优先使用CAS，只有在CAS失败时才使用synchronized，减少了锁竞争带来的开销，提高了并发性能。