面试题：Java Hashtable线程安全机制在高并发场景下的性能问题及优化

Question

在高并发场景中，Java Hashtable的线程安全机制会带来一些性能问题。请分析这些性能瓶颈产生的原因，并提出至少两种可行的优化方案，同时说明每种方案的优缺点。

Answer 1

性能瓶颈产生原因

1. 锁粒度大：Hashtable 使用一个全局锁，当多个线程同时访问 Hashtable 时，无论访问的是哪个桶（bucket），都需要竞争同一个锁。这就导致在高并发环境下，大量线程会因为等待锁而被阻塞，降低了系统的并发度。
2. 读写操作都受锁影响：Hashtable 对读操作（如 get 方法）和写操作（如 put 方法）都加锁。即使多个线程同时进行读操作，它们之间并不会产生数据一致性问题，但由于锁的存在，仍然需要竞争锁，增加了线程等待时间，影响性能。

优化方案及优缺点

1. ConcurrentHashMap

• 优点：
  • 锁分段机制：它将哈希表分为多个段（Segment），每个段都有自己的锁。不同线程访问不同段时无需竞争同一把锁，大大提高了并发度。
  • 读操作无锁：对于读操作，大多数情况下不需要加锁（除非在扩容等特殊情况下），提高了读性能。在高并发读场景下性能表现优异。
• 缺点：
  • 写操作性能相对单线程场景有损耗：由于采用锁分段机制，写操作时需要获取相应段的锁，相比单线程环境下的简单写操作，会增加一些获取锁的开销。
  • 数据结构相对复杂：相比 Hashtable 简单的数据结构，ConcurrentHashMap 的实现更加复杂，在理解和维护代码时可能需要更多的精力。

2. Collections.synchronizedMap + 读写锁（ReadWriteLock）

• 优点：
  • 提高读并发性能：通过使用读写锁，读操作可以并发执行，只要没有写操作在进行，多个线程可以同时读取 Map 数据，提高了读性能。
  • 简单易用：基于 Collections.synchronizedMap 进行封装，代码改动量相对较小，容易理解和实现。
• 缺点：
  • 写操作性能影响：写操作需要获取写锁，当有写操作进行时，其他读写操作都需要等待，在高并发写场景下，性能会受到较大影响。
  • 额外的锁管理开销：需要额外管理读写锁，相比直接使用 Hashtable 增加了一些锁管理的复杂性和开销。