1、线程不安全的HashMap

因为多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。

2、效率低下的HashTable容器

HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。也就是说对于Hashtable而言，synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占。相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率非常低下。

3、ConcurrentHashMap的锁分段技术

HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁。那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的**锁分段技术**，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。 另外，ConcurrentHashMap可以做到读取数据不加锁，并且其内部的结构可以让其在进行写操作的时候能够将锁的粒度保持地尽量地小，不用对整个ConcurrentHashMap加锁。

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构， 一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素， 每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。ConcurrentHashMap采用的是锁分段技术，内部为Segment数组来进行细分，而每个Segment又通过HashEntry数组来进行组装，当进行写操作的时候，只需要对这个key对应的Segment进行加锁操作，加锁同时不会对其他的Segment造成影响。总的Map包含了16个Segment（默认数量），每个Segment内部包含16个HashEntry（默认数量），这样对于这个key所在的Segment加锁的同时，其他15个Segmeng还能正常使用，在性能上有了大大的提升。

put操作的源码如下：

public V put(K key, V value) {
      Segment<K,V> s;
      if (value == null)
          throw new NullPointerException();
      int hash = hash(key);
      int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
      if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
           (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
          s = ensureSegment(j);
      return s.put(key, hash, value, false);
  }

操作步骤如下：

• 判断value是否为null，如果为null，直接抛出异常。
  
  
• key通过一次hash运算得到一个hash值。(这个hash运算下文详说)
  
  
• 将得到hash值向右按位移动segmentShift位，然后再与segmentMask做&运算得到segment的索引j。 在初始化的时候我们说过segmentShift的值等于32-sshift，例如concurrencyLevel等于16，则sshift等于4，则segmentShift为28。hash值是一个32位的整数，将其向右移动28位就变成这个样子： 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx，然后再用这个值与segmentMask做&运算，也就是取最后四位的值。这个值确定Segment的索引。
  
  
• 使用Unsafe的方式从Segment数组中获取该索引对应的Segment对象。
  
  
• 向这个Segment对象中put值，这个put操作也基本是一样的步骤（通过&运算获取HashEntry的索引，然后set）。
  
  
  

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
            V oldValue;
            try {
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                int index = (tab.length - 1) & hash;
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
                    if (e != null) {
                        K k;
                        if ((k = e.key) == key ||
                            (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                            oldValue = e.value;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                e.value = value;
                                ++modCount;
                            }
                            break;
                        }
                        e = e.next;
                    }
                    else {
                        if (node != null)
                            node.setNext(first);
                        else
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
                        int c = count + 1;
                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                            rehash(node);
                        else
                            setEntryAt(tab, index, node);
                        ++modCount;
                        count = c;
                        oldValue = null;
                        break;
                    }
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

如何统计所有元素个数

如果我们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，我们是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是拿到之后可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以最安全的做法，是在统计size的时候把所有Segment的put，remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put , remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。

1、线程不安全的HashMap

因为多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。

2、效率低下的HashTable容器

HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。也就是说对于Hashtable而言，synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占。相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率非常低下。

3、ConcurrentHashMap的锁分段技术

HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁。那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的**锁分段技术**，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。 另外，ConcurrentHashMap可以做到读取数据不加锁，并且其内部的结构可以让其在进行写操作的时候能够将锁的粒度保持地尽量地小，不用对整个ConcurrentHashMap加锁。

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构， 一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素， 每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。ConcurrentHashMap采用的是锁分段技术，内部为Segment数组来进行细分，而每个Segment又通过HashEntry数组来进行组装，当进行写操作的时候，只需要对这个key对应的Segment进行加锁操作，加锁同时不会对其他的Segment造成影响。总的Map包含了16个Segment（默认数量），每个Segment内部包含16个HashEntry（默认数量），这样对于这个key所在的Segment加锁的同时，其他15个Segmeng还能正常使用，在性能上有了大大的提升。

put操作的源码如下：

public V put(K key, V value) {
      Segment<K,V> s;
      if (value == null)
          throw new NullPointerException();
      int hash = hash(key);
      int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
      if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
           (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
          s = ensureSegment(j);
      return s.put(key, hash, value, false);
  }

操作步骤如下：

• 判断value是否为null，如果为null，直接抛出异常。
  
  
• key通过一次hash运算得到一个hash值。(这个hash运算下文详说)
  
  
• 将得到hash值向右按位移动segmentShift位，然后再与segmentMask做&运算得到segment的索引j。 在初始化的时候我们说过segmentShift的值等于32-sshift，例如concurrencyLevel等于16，则sshift等于4，则segmentShift为28。hash值是一个32位的整数，将其向右移动28位就变成这个样子： 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx，然后再用这个值与segmentMask做&运算，也就是取最后四位的值。这个值确定Segment的索引。
  
  
• 使用Unsafe的方式从Segment数组中获取该索引对应的Segment对象。
  
  
• 向这个Segment对象中put值，这个put操作也基本是一样的步骤（通过&运算获取HashEntry的索引，然后set）。
  
  
  

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
            V oldValue;
            try {
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                int index = (tab.length - 1) & hash;
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
                    if (e != null) {
                        K k;
                        if ((k = e.key) == key ||
                            (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                            oldValue = e.value;
                            if (!onlyIfAbsent) {
                                e.value = value;
                                ++modCount;
                            }
                            break;
                        }
                        e = e.next;
                    }
                    else {
                        if (node != null)
                            node.setNext(first);
                        else
                            node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
                        int c = count + 1;
                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                            rehash(node);
                        else
                            setEntryAt(tab, index, node);
                        ++modCount;
                        count = c;
                        oldValue = null;
                        break;
                    }
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

如何统计所有元素个数

如果我们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，我们是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是拿到之后可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以最安全的做法，是在统计size的时候把所有Segment的put，remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put , remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。