ConcurrentHashMap在Java7和中的异同点是怎样的

本篇文章为大家展示了ConcurrentHashMap在Java7和中的异同点是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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在 Java 8 中，对于 ConcurrentHashMap这个常用的工具类进行了很大的升级，对比之前 Java 7 版本在诸多方面都进行了调整和变化。

一：Java 7 版本的 ConcurrentHashMap

从图中我们可以看出，在 ConcurrentHashMap内部进行了 Segment分段，Segment继承了 ReentrantLock，可以理解为一把锁，各个 Segment之间都是相互独立上锁的，互不影响。相比于之前的 Hashtable 每次操作都需要把整个对象锁住而言，大大提高了并发效率。因为它的锁与锁之间是独立的，而不是整个对象只有一把锁。

每个 Segment的底层数据结构与 HashMap类似，仍然是数组和链表组成的拉链法结构。默认有 0~15 共 16 个 Segment，所以最多可以同时支持 16 个线程并发操作（操作分别分布在不同的 Segment 上）。这个默认值16 可以在初始化的时候设置为其他值，但是一旦确认初始化以后，是不可以扩容的。

二：Java 8 版本的 ConcurrentHashMap

java 8 中，几乎完全重写了 ConcurrentHashMap，代码量从原来 Java 7 中的 1000 多行，变成了现在的 6000 多行，所以也大大提高了源码的阅读难度。

图中的节点有三种类型。

• 第一种是最简单的，空着的位置代表当前还没有元素来填充。

• 第二种就是和 HashMap 非常类似的拉链法结构，在每一个槽中会首先填入第一个节点，但是后续如果计算出相同的 Hash - 值，就用链表的形式往后进行延伸。

• 第三种结构就是红黑树结构，这是 Java 7 的 ConcurrentHashMap 中所没有的结构。

当第二种情况的链表长度大于某一个阈值（默认为 8），且同时满足一定的容量要求的时候，ConcurrentHashMap 便会把这个链表从链表的形式转化为红黑树的形式，目的是进一步提高它的查找性能。

由于自平衡的特点，即左右子树高度几乎一致，所以其查找性能近似于二分查找，时间复杂度是 O(log(n)) 级别；反观链表，它的时间复杂度就不一样了，如果发生了最坏的情况，可能需要遍历整个链表才能找到目标元素，时间复杂度为 O(n)，远远大于红黑树的 O(log(n))，尤其是在节点越来越多的情况下，O(log(n)) 体现出的优势会更加明显。

ConcurrentHashMap 引入红黑树，好处就是避免在极端的情况下冲突链表变得很长，在查询的时候，效率会非常慢。而红黑树具有自平衡的特点，所以，即便是极端情况下，也可以保证查询效率在 O(log(n))。

2.2 Java 8 版本的 ConcurrentHashMap 的重要源码

下面我们深入源码分析。由于 Java 7 版本已经过时了，所以我们把重点放在 Java 8 版本的源码分析上。

2.1.1 Node 节点

    static class Node implements Map.Entry {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node next;
        //..........
}

每个 Node 里面是 key-value 的形式，并且把 value 用 volatile 修饰，以便保证可见性，同时内部还有一个指向下一个节点的 next 指针，方便产生链表结构。

2.1.2 put 方法源码分析

put 方法的核心是 putVal 方法：

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) {
        throw new NullPointerException();
    }
    //计算 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node[] tab = table; ; ) {
        Node f;
        int n, i, fh;
        //如果数组是空的，就进行初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            tab = initTable();
        }
        // 找该 hash 值对应的数组下标
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            //如果该位置是空的，就用 CAS 的方式放入新值
            if (casTabAt(tab, i, null,
                    new Node(hash, key, value, null))) {
                break;
            }
        }
        //hash值等于 MOVED 代表在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) {
            tab = helpTransfer(tab, f);
        }
        //槽点上是有值的情况
        else {
            V oldVal = null;
            //用 synchronized 锁住当前槽点，保证并发安全
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    //如果是链表的形式
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        //遍历链表
                        for (Node e = f; ; ++binCount) {
                            K ek;
                            //如果发现该 key 已存在，就判断是否需要进行覆盖，然后返回
                            if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                            (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent) {
                                    e.val = value;
                                }
                                break;
                            }
                            Node pred = e;
                            //到了链表的尾部也没有发现该 key，说明之前不存在，就把新值添加到链表的最后
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node(hash, key,
                                        value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    //如果是红黑树的形式
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node p;
                        binCount = 2;
                        //调用 putTreeVal 方法往红黑树里增加数据
                        if ((p = ((TreeBin) f).putTreeVal(hash, key,
                                value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) {
                //检查是否满足条件并把链表转换为红黑树的形式，默认的 TREEIFY_THRESHOLD 阈值是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) {
                    treeifyBin(tab, i);
                }
                //putVal 的返回是添加前的旧值，所以返回 oldVal
                if (oldVal != null) {
                    return oldVal;
                }
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

可以看出，方法中会逐步根据当前槽点是否初始化、空、扩容、链表、红黑树等不同情况做出不同的处理。

2.1.3 get 方法源码分析

public V get(Object key) {
    Node[] tab; Node e, p; int n, eh; K ek;
    //计算 hash 值
    int h = spread(key.hashCode());
    //如果整个数组是空的，或者当前槽点的数据是空的，说明 key 对应的 value 不存在，直接返回 null
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        //判断头结点是否就是我们需要的节点，如果是则直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        //如果头结点 hash 值小于 0，说明是红黑树或者正在扩容，就用对应的 find 方法来查找
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        //遍历链表来查找
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

1. 计算 Hash 值，并由此值找到对应的槽点；

2. 如果数组是空的或者该位置为 null，那么直接返回 null 就可以了；

3. 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的，直接返回该节点的值；

4. 如果该位置节点是红黑树或者正在扩容，就用 find 方法继续查找；

5. 否则那就是链表，就进行遍历链表查找。

三：对比Java7 和Java8 的异同和优缺点

3.1 数据结构

Java 7 采用 Segment 分段锁来实现，而 Java 8 中的 ConcurrentHashMap 使用数组 + 链表 + 红黑树。

3.2 并发度

Java 7 中，每个 Segment 独立加锁，最大并发个数就是 Segment 的个数，默认是 16。

但是到了 Java 8 中，锁粒度更细，理想情况下 table 数组元素的个数（也就是数组长度）就是其支持并发的最大个数，并发度比之前有提高。

3.3 保证并发安全的原理

java 7 采用 Segment 分段锁来保证安全，而 Segment 是继承自 ReentrantLock。

Java 8 中放弃了 Segment 的设计，采用 Node + CAS + synchronized 保证线程安全。

3.4 遇到 Hash 碰撞

Java 7 在 Hash 冲突时，会使用拉链法，也就是链表的形式。

Java 8 先使用拉链法，在链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树，来提高查找效率。

3.5 查询时间复杂度

Java 7 遍历链表的时间复杂度是 O(n)，n 为链表长度。

Java 8 如果变成遍历红黑树，那么时间复杂度降低为 O(log(n))，n 为树的节点个数。

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