面试题：深入剖析Java内存模型对复杂并发数据结构实现的影响

Question

以ConcurrentHashMap为例，结合Java内存模型，分析它是如何在保证高并发访问性能的同时，确保数据的一致性和线程安全的，包括其内部数据结构设计、同步机制与Java内存模型各项特性的配合。

Answer 1

内部数据结构设计

1. 数组 + 链表/红黑树：ConcurrentHashMap在JDK1.8及以后采用数组 + 链表/红黑树的数据结构。数组中的每个元素称为桶（bucket），当链表长度超过一定阈值（默认为8）且数组容量达到64时，链表会转化为红黑树，以提高查找效率。这种结构设计可以将数据分散存储，减少哈希冲突，提升并发访问性能。
2. 分段锁优化：在早期版本（JDK1.7及以前），ConcurrentHashMap采用分段锁机制，将数据分成多个段（Segment），每个段有独立的锁。不同段的操作可以并发执行，降低锁竞争。虽然JDK1.8中不再使用Segment，但这种分段思想在一定程度上依然存在，通过CAS操作和轻量级锁等方式来减少锁粒度。

同步机制

1. CAS操作：在更新元素时，ConcurrentHashMap大量使用CAS（Compare - and - Swap）操作。CAS操作是一种乐观锁机制，它尝试将内存中的值与预期值进行比较，如果相等则将其更新为新值，否则不进行任何操作。例如在插入新元素时，会使用CAS尝试更新数组中的桶。这种操作不需要获取锁，在大多数情况下可以快速完成，提升了并发性能。
2. Synchronized锁：当需要对桶进行更复杂的操作，如扩容、链表转红黑树等，会使用synchronized关键字对桶进行加锁。但由于锁的粒度是桶级别，而不是整个Map，所以其他桶的操作依然可以并发执行，减少了锁的竞争范围，保证了高并发性能。

与Java内存模型特性的配合

1. 可见性：Java内存模型规定，对volatile变量的写操作会立即刷新到主内存，读操作会从主内存重新读取。ConcurrentHashMap中的一些关键变量（如sizeCtl）被声明为volatile。当一个线程修改了这些变量，其他线程能够立即看到修改后的结果，保证了数据的可见性，从而确保在高并发环境下数据的一致性。
2. 有序性：Java内存模型通过happens - before规则来保证操作的有序性。在ConcurrentHashMap中，由于CAS操作和synchronized锁的使用，它们之间存在happens - before关系。例如，一个线程在释放synchronized锁之前对共享变量的修改，在其他线程获取该锁后能够看到这些修改，这就保证了操作的有序性，避免了数据竞争和不一致问题。
3. 原子性：对于基本数据类型的读写操作，在没有使用volatile关键字时，可能不是原子性的。但ConcurrentHashMap通过CAS操作和锁机制保证了关键数据更新操作的原子性。例如，在使用CAS更新桶中的元素时，这个操作是原子的，要么成功，要么失败，不会出现部分更新的情况，确保了数据的一致性和线程安全。