面试题：ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别

面试题：ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别

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关键词

• 1.8ConcurrentHashMap 只锁 首节点

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ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。

• 底层数据结构： JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 底层采⽤ 分段的数组+链表 实现，JDK1.8采⽤的数据结构跟 HashMap1.8 的结构⼀样，数组+链表/红⿊⼆叉树。 Hashtable 和JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采⽤ 数组+链表 的形式，数组是HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突⽽存在的；

• 实现线程安全的⽅式（重要）： ① 在 JDK1.7 的时候， ConcurrentHashMap （分段锁）对整个桶数组进⾏了分割分段( Segment )，每⼀把锁只锁容器其中⼀部分数据，多线程访问容器⾥不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提⾼并发访问率。 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了 Segment 的概念，⽽是直接⽤ Node 数组+链表+红⿊树的数据结构来实现，并发控制使⽤ synchronized 和 CAS 来操作。（JDK1.6 以后 对 synchronized 锁做了很多优化） 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap ，虽然在 JDK1.8 中还能看到Segment 的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本；② Hashtable (同⼀把锁) :使⽤ synchronized 来保证线程安全，效率⾮常低下。当⼀个线程访问同步⽅法时，其他线程也访问同步⽅法，可能会进⼊阻塞或轮询状态，如使⽤ put 添加元素，另⼀个线程不能使⽤ put 添加元素，也不能使⽤ get，竞争会越来越激烈效率越低。

HashTable:

JDK1.7 的 ConcurrentHashMap：

⾸先将数据分为⼀段⼀段的存储，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时，其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。

Segment 实现了 ReentrantLock , 所以 Segment 是⼀种可重⼊锁，扮演锁的⻆⾊。 HashEntry 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 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，必须⾸先获得对应的 Segment 的锁。

JDK1.8 的 ConcurrentHashMap：

JDK1.8 的 ConcurrentHashMap 不在是 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，⽽是 Node 数组 + 链表 / 红⿊树。不过，Node 只能⽤于链表的情况，红⿊树的情况需要使⽤ TreeNode 。当冲突链表达到⼀定⻓度时，链表会转换成红⿊树。

ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁，采⽤ CAS 和 synchronized 来保证并发安全。数据结构跟 HashMap1.8 的结构类似，数组+链表/红⿊⼆叉树。Java 8 在链表⻓度超过⼀定阈值（8）时将链表（寻址时间复杂度为 O(N)）转换为红⿊树（寻址时间复杂度为 O(log(N))）

synchronized 只锁定当前链表或红⿊⼆叉树的⾸节点，这样只要 hash 不冲突，就不会产⽣并发，效率⼜提升 N 倍。

Hashtable 对比 ConcurrentHashMap

• Hashtable 与 ConcurrentHashMap 都是线程安全的 Map 集合
• Hashtable 并发度低，整个 Hashtable 对应一把锁，同一时刻，只能有一个线程操作它
• ConcurrentHashMap 并发度高，整个 ConcurrentHashMap 对应多把锁，只要线程访问的是不同锁，那么不会冲突

ConcurrentHashMap 1.7

• 数据结构：Segment(大数组) + HashEntry(小数组) + 链表 ，每个Segment 对应一把锁，如果多个线程访问不同的 Segment，则不会冲突
• 并发度：Segment 数组大小即并发度，决定了同一时刻最多能有多少个线程并发访问。Segment 数组不能扩容，意味着并发度在
  ConcurrentHashMap 创建时就固定了
• 索引计算
  • 假设大数组长度是 $2^m$，key 在大数组内的索引是 key 的二次hash 值的高 m 位
  • 假设小数组长度是 $2^n$，key 在小数组内的索引是 key 的二次hash 值的低 n 位
• 扩容：每个小数组的扩容相对独立，小数组在超过扩容因子时会触发扩容，每次扩容翻倍
• Segment[0] 原型：首次创建其它小数组时，会以此原型为依据，数组长度，扩容因子都会以原型为准

ConcurrentHashMap 1.8

• 数据结构：Node 数组 + 链表或红黑树 ，数组的每个头节点作为锁，如果多个线程访问的头节点不同，则不会冲突。首次生成头节点时如果发生竞争，利用 cas 而非 syncronized，进一步提升性能
• 并发度：Node 数组有多大，并发度就有多大，与 1.7 不同，Node 数组可以扩容
• 扩容条件：Node 数组满 3/4 时就会扩容
• 扩容单位：以链表为单位从后向前迁移链表，迁移完成的将旧数组头节点替换为 ForwardingNode
• 扩容时并发 get
  • 根据是否为 ForwardingNode 来决定是在新数组查找还是在旧数组查找，不会阻塞
  • 如果链表长度超过 1，则需要对节点进行复制（创建新节点），怕的是节点迁移后 next 指针改变
  • 如果链表最后几个元素扩容后索引不变，则节点无需复制
• 扩容时并发 put
  • 如果 put 的线程与扩容线程操作的链表是同一个，put 线程会阻塞
  • 如果 put 的线程操作的链表还未迁移完成，即头节点不是ForwardingNode，则可以并发执行
  • 如果 put 的线程操作的链表已经迁移完成，即头结点是ForwardingNode，则可以协助扩容
• 与 1.7 相比是懒惰初始化
• capacity 代表预估的元素个数，capacity / factory 来计算出初始数组大小，需要贴近 $2^n$
• loadFactor 只在计算初始数组大小时被使用，之后扩容固定为 3/4
• 超过树化阈值时的扩容问题，如果容量已经是 64，直接树化，否则在原来容量基础上做 3 轮扩容