面试题：深入分析Java中ConcurrentHashMap的原理及优化策略

Question

详细说明Java中ConcurrentHashMap的实现原理，包括其在JDK 1.7和JDK 1.8版本中的变化。阐述它是如何保证线程安全的，以及在高并发场景下采取了哪些优化策略来提高性能，同时分析这些优化策略可能带来的潜在问题及解决方案。

Answer 1

ConcurrentHashMap实现原理

1. JDK 1.7实现：
   • 数据结构：采用Segment数组 + HashEntry数组的结构。Segment继承自ReentrantLock，每个Segment就像一个独立的HashMap，Segment数组存放多个Segment。HashEntry数组用于存放具体的键值对。
   • 锁机制：Segment分段锁，对不同的Segment加锁，这样不同线程可以同时访问不同Segment的数据，从而提高并发度。例如，假设一个ConcurrentHashMap有16个Segment，理论上最多可以支持16个线程同时进行写操作。
2. JDK 1.8实现：
   • 数据结构：采用Node数组 + 链表 + 红黑树的结构，和HashMap类似。当链表长度大于阈值（8）且数组长度大于64时，链表会转换为红黑树以提高查找效率。
   • 锁机制：放弃了Segment分段锁，采用CAS（Compare - And - Swap）和synchronized关键字。对数组的头节点使用synchronized进行同步控制，在扩容等操作时使用CAS操作保证数据一致性。

线程安全保证

1. JDK 1.7：通过Segment分段锁，每个Segment独立加锁，不同Segment之间的操作互不干扰，保证了线程安全。
2. JDK 1.8：
   • 读操作：由于数组和链表或红黑树的节点是final修饰的，所以读操作不需要加锁，保证了线程安全。
   • 写操作：对首节点加synchronized锁，并且使用CAS操作更新节点，确保写操作的线程安全。

高并发性能优化策略

1. JDK 1.7：
   • 分段锁：减少锁的粒度，不同Segment可以并行操作，提高并发度。
   • 分离读和写锁：读操作不需要获取锁，只要Segment未被锁定就可以进行读操作，提高了读性能。
2. JDK 1.8：
   • 减少锁粒度：synchronized只锁定首节点，相比于JDK 1.7的Segment锁，锁粒度更小。
   • 优化数据结构：引入红黑树，在链表长度较长时提高查找效率，从而提高整体性能。
   • 利用CAS操作：在更新操作时使用CAS操作，避免频繁加锁，提高并发性能。

潜在问题及解决方案

1. JDK 1.7：
   • 潜在问题：Segment数组大小固定，初始化后不能动态调整，可能导致并发度不能灵活适应业务需求。而且Segment锁会带来一定的内存开销和锁竞争开销。
   • 解决方案：在设计初期合理评估并发需求，选择合适的Segment数量。
2. JDK 1.8：
   • 潜在问题：虽然锁粒度减小，但在高并发写操作时，synchronized锁首节点仍可能成为性能瓶颈。而且红黑树的维护也有一定的开销。
   • 解决方案：可以进一步优化锁的使用，例如尝试锁粗化或锁细化策略，根据实际业务场景调整红黑树和链表转换的阈值，平衡查找和维护的开销。