面试题：Java集合框架中Map性能优化策略

Question

在高并发场景下，HashMap会出现哪些性能问题？如何优化？如果要实现一个高性能的键值对存储结构，在Java集合框架内你会选择哪种具体实现，并阐述优化策略。

Answer 1

HashMap在高并发场景下的性能问题

1. 线程安全问题：HashMap 是非线程安全的，在高并发环境下多个线程同时操作可能导致数据不一致，例如在扩容时可能形成环形链表，进而导致死循环。
2. 性能瓶颈：当多个线程同时进行 put 操作时，由于哈希冲突，可能会导致链表过长，查询性能会从 O(1) 退化到 O(n)。

优化方式

1. 使用线程安全的集合类：
   • ConcurrentHashMap：它采用分段锁机制，允许多个线程同时访问不同段的数据，大大提高了并发性能。在 JDK 1.8 后，采用数组 + 链表 / 红黑树结构，并且锁粒度进一步细化到节点级别。
   • Hashtable：虽然它是线程安全的，但它使用的是全局锁，在高并发场景下性能较差，不推荐使用。
2. 减小哈希冲突：合理设置初始容量和负载因子，避免频繁扩容，同时选择一个好的哈希函数，尽量均匀地分布元素，减少链表过长的情况。

高性能键值对存储结构选择及优化策略

选择 ConcurrentHashMap

1. JDK 1.7 优化策略：
   • 分段锁设计：将数据分成多个段（Segment），每个段都有自己的锁，不同段的数据操作可以并发进行，提高并发度。
   • 合理设置段数：根据预估的并发访问量，合理设置段数，以平衡锁竞争和内存开销。
2. JDK 1.8 优化策略：
   • 锁粒度细化：引入 CAS 操作和 synchronized 关键字对节点级别的操作进行控制，进一步降低锁的粒度，提高并发性能。
   • 红黑树优化：当链表长度超过阈值（8）时，链表会转换为红黑树，提高查找性能，从 O(n) 提升到 O(log n)。
   • 合理设置初始容量：根据预估的数据量，设置合适的初始容量，减少扩容带来的性能损耗。