面试题：Java多线程替代Hashtable方案的底层优化

Question

以ConcurrentHashMap为例，阐述其在多线程环境下，为了实现高效并发访问，在数据结构设计、锁机制应用等底层方面采取了哪些优化措施？

Answer 1

数据结构设计优化

1. 分段数组结构：ConcurrentHashMap 采用了类似于“分段锁”的设计，内部由多个 Segment 组成，每个 Segment 类似于一个小型的 HashMap。每个 Segment 有自己独立的锁，这样不同 Segment 上的操作可以并发执行，减小锁的粒度，提高并发度。
2. 链表与红黑树结合：每个 Segment 内部的数据结构采用数组 + 链表（JDK 1.8 之前），在 JDK 1.8 及之后，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。红黑树的引入提高了查找、插入和删除操作的效率，尤其是在数据量较大时，避免链表过长导致的性能问题。

锁机制应用优化

1. 减小锁粒度：通过分段设计，每个 Segment 独立加锁，使得在多线程环境下，不同线程可以同时访问不同的 Segment，只有在访问同一 Segment 时才需要竞争锁，相比对整个哈希表加锁，大大减少了锁竞争的可能性，提高了并发性能。
2. 锁分离：读操作基本无锁，ConcurrentHashMap 使用了 volatile 修饰的数组和 Node 节点来保证数据的可见性，读操作可以直接读取数据而不需要加锁，只有在写操作（如插入、删除等）时才需要获取相应 Segment 的锁，实现了读写操作的锁分离，进一步提高并发效率。
3. 锁升级优化：在 JDK 1.8 中，锁的实现从 Segment 分段锁改为 CAS（Compare and Swap）无锁操作 + synchronized 同步锁机制。对于一些简单的操作，首先尝试使用 CAS 无锁操作来更新数据，只有在 CAS 操作失败时，才会使用 synchronized 同步锁，这种机制在高并发场景下，减少了锁竞争的开销，提高了性能。