面试题：Java Hashtable线程安全实现在高并发下的优化方向

Question

在高并发场景下，Hashtable的线程安全实现可能会面临性能瓶颈。请从底层数据结构、锁粒度、缓存一致性等角度探讨可能的优化方向，并说明为什么这些方向能够提升性能。

Answer 1

底层数据结构优化

1. 替换为分段数组：
   • 优化方式：将原来单一的哈希表结构，改为多个子哈希表（分段数组）的形式。例如，Java中的ConcurrentHashMap在JDK1.7及之前版本就是采用这种结构。每个子哈希表都有独立的锁。
   • 提升性能原因：不同子哈希表可以同时进行读写操作，锁竞争大大降低。当多个线程访问不同子哈希表时，不会相互阻塞，提高了并发度。
2. 使用跳表等数据结构：
   • 优化方式：跳表是一种可以在$O(\log n)$时间复杂度内完成查找、插入和删除操作的数据结构。可以在高并发场景下，将哈希表的桶（bucket）结构替换为跳表。
   • 提升性能原因：跳表的有序性和分层结构使得在高并发读写时，锁的粒度可以更细。比如在查找操作时，不同线程可以在跳表的不同层次并行查找，减少锁冲突，提高性能。

锁粒度优化

1. 减小锁粒度：
   • 优化方式：从对整个哈希表加锁，改为对哈希表中的每个桶（bucket）加锁。例如，在ConcurrentHashMap的JDK1.8版本中，就使用了CAS（Compare - and - Swap）操作和同步块synchronized结合的方式，对链表或红黑树节点所在的桶加锁。
   • 提升性能原因：多个线程可以同时访问不同的桶，只有在访问同一个桶时才会竞争锁，相比对整个哈希表加锁，锁冲突的概率大幅降低，从而提升并发性能。
2. 读写锁分离：
   • 优化方式：使用读写锁（ReadWriteLock），读操作可以共享锁，写操作独占锁。例如在一些哈希表实现中，读操作获取读锁，写操作获取写锁。
   • 提升性能原因：在高并发读多写少的场景下，多个读操作可以同时进行，不会相互阻塞，只有写操作会与读操作或其他写操作竞争锁，提高了系统的并发读性能。

缓存一致性优化

1. 使用本地缓存：
   • 优化方式：在每个线程本地维护一个缓存，线程优先从本地缓存中读取数据。只有当本地缓存中没有所需数据时，才去访问共享的哈希表。
   • 提升性能原因：减少了对共享哈希表的读请求次数，降低了锁竞争。同时，由于本地缓存访问速度快，整体性能得到提升。
2. 采用写后更新策略：
   • 优化方式：写操作先在本地缓存进行标记，等某个合适的时机（如批量写操作完成、系统空闲时）再更新到共享哈希表。
   • 提升性能原因：减少了写操作对共享哈希表的频繁更新，降低了锁竞争，从而提升了高并发场景下的性能。