面试题：Java中在高并发场景下HashMap与HashTable性能表现及优化

Question

假设你正在开发一个高并发的应用程序，需要使用键值对存储数据。分析HashMap和HashTable在这种场景下的性能表现，并给出针对HashMap优化以适应高并发场景的方案。

Answer 1

1. HashMap和HashTable在高并发场景下的性能表现

• HashMap：
  • 非线程安全：在高并发环境下，多个线程同时对HashMap进行操作（如put、get、resize等）可能会导致数据不一致、死循环等问题。例如，在多线程同时进行扩容操作时，可能会形成环形链表，导致get操作进入死循环。所以HashMap在高并发场景下性能不稳定且不安全。
• HashTable：
  • 线程安全：HashTable的方法（如put、get等）大多是synchronized修饰的，这意味着同一时间只有一个线程可以访问这些方法。虽然保证了线程安全，但这种粗粒度的锁机制在高并发场景下会造成严重的性能瓶颈，因为其他线程需要等待锁的释放，导致并发度很低。

2. 针对HashMap优化以适应高并发场景的方案

• 使用ConcurrentHashMap：
  • 锁分段技术：ConcurrentHashMap采用了锁分段的机制，它将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段都有自己独立的锁。在高并发情况下，不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发度。例如，在进行put操作时，线程只会锁住要插入元素所在的段，而不会锁住整个哈希表。
  • 读操作无锁：ConcurrentHashMap的读操作大多数情况下是无锁的，因为它使用了volatile关键字来保证内存可见性，所以在读取数据时不需要获取锁，进一步提高了并发性能。
• 使用Collections.synchronizedMap(new HashMap<>())：
  • 原理：通过Collections的synchronizedMap方法，将HashMap包装成一个线程安全的Map。它内部使用了一个对象锁，对所有的操作进行同步。
  • 缺点：与HashTable类似，这种方式也是粗粒度的锁，在高并发场景下，性能不如ConcurrentHashMap，因为所有的操作都需要竞争同一个锁。不过在并发度不高的情况下，可以使用这种方式简单地将HashMap变成线程安全的。