面试题：Java多线程下替代Hashtable方案的性能对比

Question

在多线程环境中，常见的替代Hashtable的方案如ConcurrentHashMap等，请对比它们在高并发读写场景下的性能特点及适用场景。

Answer 1

1. Hashtable

• 性能特点：
  • 读操作：由于Hashtable的方法基本都被synchronized修饰，读操作也会获取锁，在高并发读场景下，大量线程竞争锁，导致性能较低。
  • 写操作：写操作同样需要获取锁，锁粒度是整个Hashtable，当有多个线程同时进行写操作时，竞争激烈，会严重影响性能。
• 适用场景：几乎不适用高并发场景，仅适用于单线程或并发度极低的场景。

2. ConcurrentHashMap

• 性能特点：
  • 读操作：
    • 读操作通常不需要加锁（除了扩容时部分操作），采用了无锁化的设计，例如使用volatile修饰的数组以及CAS操作等，因此读性能非常高，在高并发读场景下表现优异。
    • 即使在并发写操作时，读操作也基本不受影响。
  • 写操作：
    • 锁粒度细化，在JDK 1.7及之前采用分段锁（Segment）的机制，每个Segment独立加锁，不同Segment上的写操作可以并发执行，相较于Hashtable的全局锁大大提高了并发度。
    • 在JDK 1.8及之后，摒弃了分段锁，采用数组 + 链表 / 红黑树的结构，并使用CAS和synchronized结合的方式来保证数据的一致性和并发控制。synchronized仅作用于链表头节点或红黑树根节点，进一步提升了写操作的并发性能。
• 适用场景：非常适合高并发读写场景，例如在高并发的服务器端应用中，缓存的实现等场景都可以使用ConcurrentHashMap。

3. 对比总结

• 性能：在高并发读写场景下，ConcurrentHashMap性能远远优于Hashtable。ConcurrentHashMap读操作无锁化设计使其读性能高，写操作通过锁粒度细化等方式提升并发度，减少线程竞争。
• 适用场景：Hashtable适用于低并发场景，ConcurrentHashMap适用于高并发读写场景，能充分利用多核CPU的优势，提供高效的并发访问。