并发容器的使用：识别不同场景下最优容器

在并发编程中，我们经常会用到容器。今天我要和你分享的话题就是：在不同场景下我们该

如何选择最优容器。

并发场景下的 Map 容器

假设我们现在要给一个电商系统设计一个简单的统计商品销量 TOP 10 的功能。常规情况

下，我们是用一个哈希表来存储商品和销量键值对，然后使用排序获得销量前十的商品。在

这里，哈希表是实现该功能的关键。那么请思考一下，如果要你设计这个功能，你会使用哪

个容器呢？ 在 07 讲中，我曾详细讲过 HashMap 的实现原理，以及 HashMap 结构的各个优化细

节。我说过 HashMap 的性能优越，经常被用来存储键值对。那么这里我们可以使用

HashMap 吗？

答案是不可以，我们切忌在并发场景下使用 HashMap。因为在 JDK1.7 之前，在并发场景

下使用 HashMap 会出现死循环，从而导致 CPU 使用率居高不下，而扩容是导致死循环的

主要原因。虽然 Java 在 JDK1.8 中修复了 HashMap 扩容导致的死循环问题，但在高并发

场景下，依然会有数据丢失以及不准确的情况出现。

这时为了保证容器的线程安全，Java 实现了 Hashtable、ConcurrentHashMap 以及

ConcurrentSkipListMap 等 Map 容器。

Hashtable、ConcurrentHashMap 是基于 HashMap 实现的，对于小数据量的存取比较

有优势。

ConcurrentSkipListMap 是基于 TreeMap 的设计原理实现的，略有不同的是前者基于跳

表实现，后者基于红黑树实现，ConcurrentSkipListMap 的特点是存取平均时间复杂度是

O（log（n）），适用于大数据量存取的场景，最常见的是基于跳跃表实现的数据量比较大

的缓存。

回归到开始的案例再看一下，如果