concurrentHashMap详解

https://www.cnblogs.com/slwenyi/p/6393808.html

https://www.cnblogs.com/study-everyday/p/6430462.html#autoid-2-0-0

内容包括：部分加锁机制，读写操作，容器的扩容。

concurrentHashMap分为1.7版本与1.8版本

1.7版本使用的是Segment与hashEntry，segment继承了reentrantLock，通过segment加锁实现互斥修改，而读segment不上锁，通过hapend-befor来保证写操作先于读操作发生。在堆segment进行初始化的时候使用了CAS，通过Unsafe类的native方法操作内存，由于native方法是系统级别的，执行过程不会中断，所以unsafe的方法不存在同时判断出旧值未修改，一定会有先后之分。

transient volatile HashEntry[] table;

数据结构：table数组+单向链表

1.8版本将加锁粒度更细化（减少了冲突发生的概率），通过violatile 关键字修饰的Node（类似hashEntry）与synchronized，CAS实现同步。当node链表超过阈值，Node会更改为TreeBin对象，封装了TreeNode红黑树。对Node的初始化依然使用了CAS，而对于hash冲突则使用synchronized同步。

数据结构：table数组+单向链表+红黑树（logn）

为什么1.8使用同步而不是互斥锁，粒度更小的互斥锁会产生大量锁对象，而且hash冲突的概率并没有那么大，冲突概率小的时候使用synchronized性能是比较高的。

为什么不直接全程用CAS机制，既然unsafe类的系统方法能够保证先后顺序。

前提是你的操作冲突了之后需要重新申请资源。如果同时执行put操作，没获取到操作的线程，要么阻塞，要么自旋，而自旋就像一个while死循环一样，是很浪费cpu资源的，要产生阻塞就必定要使用synchronized关键字或者lock锁，所以concurrentHashMap只在初始化的时候用了CAS机制，因为这样只自旋了一次。

悲观锁：比较适合写入操作比较频繁的场景，如果出现大量的读取操作，每次读取的时候都会进行加锁，这样会增加大量的锁的开销，降低了系统的吞吐量。

乐观锁：比较适合读取操作比较频繁的场景，如果出现大量的写入操作，数据发生冲突的可能性就会增大，为了保证数据的一致性，应用层需要不断的重新获取数据，这样会增加大量的查询操作，降低了系统的吞吐量。

总结：两种所各有优缺点，读取频繁使用乐观锁，写入频繁使用悲观锁。

---------------------

作者：zhiboer

来源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/claram/article/details/53959367

版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！