JUC并发集合-ConcurrentHashMap-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45852626/article/details/146809247

ConcurrentHashMap

1. 基础概念

1.1 什么是ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是Java并发包(java.util.concurrent)中提供的一个线程安全的哈希表实现，专门为并发环境设计。它允许多个线程同时进行读写操作，并且在设计上避免了全表锁定，提供了远高于Hashtable的并发性能。

ConcurrentHashMap的核心设计目标是在保证线程安全的同时，提供尽可能高的并发性能。它通过精细的锁粒度和无锁技术，实现了高效的并发访问，是Java并发编程中最常用的线程安全集合之一。

1.2 ConcurrentHashMap与HashMap和Hashtable的区别

为了更好地理解ConcurrentHashMap的特点，我们将其与Java中的其他两个常见Map实现进行对比：

特性	ConcurrentHashMap	HashMap	Hashtable
线程安全性	线程安全	非线程安全	线程安全
锁粒度	分段锁(JDK 1.7)/CAS+synchronized(JDK 1.8+)	无锁	全表锁(synchronized方法)
并发性能	高	单线程性能最高	低
允许null键值	不允许null键，JDK 1.8前值可以为null，1.8后值也不允许为null	允许null键和null值	不允许null键和null值
迭代器	弱一致性	fail-fast	fail-fast
适用场景	并发环境	单线程环境	简单的多线程环境

从上表可以看出，ConcurrentHashMap结合了HashMap的高性能和Hashtable的线程安全性，同时通过更细粒度的锁控制，提供了更好的并发性能。

1.3 适用场景分析

根据ConcurrentHashMap的特性，以下场景特别适合使用它：

高并发读写场景：当多个线程需要同时读写共享的映射数据时，ConcurrentHashMap能提供优异的并发性能。
缓存实现：作为应用程序的缓存，需要支持多线程并发访问和更新。
计数器和统计场景：如统计在线用户数、访问次数等，需要线程安全的计数操作。
并发集合操作：需要在多线程环境下对集合进行添加、删除、查询等操作。
大规模数据处理：处理大量数据时，需要多线程并行处理，同时需要共享结果。

具体应用场景包括：

网站访问统计
用户会话管理
并发缓存系统
多线程数据共享
高并发服务器应用

2. 内部实现原理

2.1 JDK 1.7与JDK 1.8实现对比

ConcurrentHashMap在JDK 1.7和JDK 1.8中有着显著不同的实现方式，这反映了Java并发编程思想的演进。

JDK 1.7实现：

分段锁设计：
- 采用分段锁(Segment)机制，继承自ReentrantLock
- 默认分为16个Segment，每个Segment相当于一个小的Hashtable
- 每个Segment独立上锁，互不影响，提高并发性
数据结构：
- 结构为Segment数组 + HashEntry数组 + 链表
- 每个Segment维护一个HashEntry数组
- 哈希冲突通过链表解决
并发控制：
- 读操作不加锁，通过volatile保证可见性
- 写操作需要获取Segment锁
- 不同Segment之间的写操作可以并行执行
扩容机制：
- 每个Segment独立扩容
- 扩容时只锁定当前Segment，不影响其他Segment

JDK 1.8实现：

锁设计：
- 抛弃了分段锁设计，采用CAS + synchronized实现
- 锁粒度更细，只锁定链表或红黑树的首节点
- 首次添加元素时使用CAS操作，冲突时才使用synchronized加锁
数据结构：
- 结构为Node数组 + 链表 + 红黑树
- 当链表长度超过阈值(默认8)且数组长度超过64时，会转换为红黑树结构
- 当红黑树节点数小于6时，会转回链表
并发控制：
- 读操作不加锁
- 写操作使用CAS尝试无锁更新，失败则使用synchronized锁定
- 使用volatile保证可见性
扩容机制：
- 支持多线程协作扩容
- 使用ForwardingNode标记正在迁移的节点
- 扩容过程中遇到ForwardingNode的线程会帮助迁移

对比总结：

特性	JDK 1.7	JDK 1.8
锁机制	分段锁(Segment)	CAS + synchronized
锁粒度	Segment级别	链表/红黑树首节点级别
数据结构	Segment + HashEntry + 链表	Node + 链表 + 红黑树
哈希冲突	链表	链表 + 红黑树
扩容方式	单线程扩容(每个Segment)	多线程协作扩容
内存占用	较高(Segment对象)	较低
并发度	受Segment数量限制	理论上可达到数组大小

JDK 1.8的实现相比JDK 1.7有显著改进，不仅提高了并发性能，还优化了空间利用率和查询性能。

2.2 CAS+synchronized并发控制机制

JDK 1.8中的ConcurrentHashMap采用了CAS和synchronized相结合的并发控制机制，这是其高性能的关键所在。

CAS(Compare-And-Swap)操作：

CAS是一种无锁算法，它通过原子性地比较和替换内存值来实现并发控制：

// CAS操作示例
boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
    return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}

CAS操作在ConcurrentHashMap中主要用于：

初始化数组
添加新节点到空桶
更新节点的值
更新控制变量(如sizeCtl)

CAS的优势在于它是非阻塞的，线程可以立即知道操作是否成功，不需要等待锁释放。但CAS也有"ABA问题"和"自旋开销"等缺点。

synchronized锁：

当CAS操作失败或需要操作链表/红黑树时，ConcurrentHashMap会使用synchronized锁定具体的节点：

synchronized (f) {
    // 操作链表或红黑树
}

synchronized在JDK 1.6后引入了偏向锁、轻量级锁、自旋锁等优化，性能得到了显著提升，这也是JDK 1.8的ConcurrentHashMap选择使用synchronized而非ReentrantLock的原因之一。

两者结合的优势：

低竞争下的高性能：大多数情况下，CAS操作可以成功，避免了锁的开销。
细粒度锁定：即使需要加锁，也只锁定具体的链表或红黑树，而不是整个哈希表。
读操作无锁：读操作完全不需要加锁，提供了很高的并发读取性能。
适应性强：在不同的并发场景下，能够自动选择最合适的并发控制机制。

这种"乐观锁优先，悲观锁兜底"的策略，使得ConcurrentHashMap在各种并发场景下都能提供优异的性能。

2.3 红黑树转换机制

JDK 1.8的ConcurrentHashMap引入了红黑树来优化哈希冲突严重时的性能，其转换机制如下：

链表转红黑树条件：

链表长度达到或超过阈值TREEIFY_THRESHOLD (默认为8)
数组长度达到或超过MIN_TREEIFY_CAPACITY (默认为64)

如果链表长度达到8，但数组长度小于64，会优先扩容而不是转红黑树。这是因为在数组较小时，哈希冲突概率较高，扩容可能比转红黑树更有效。

转换过程：

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
    Node<K,V> b; int n, sc;
    if (tab != null) {
        // 如果数组长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，优先扩容
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            tryPresize(n << 1);
        // 否则将链表转换为红黑树
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
            synchronized (b) {
                if (tabAt(tab, index) == b) {
                    TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                    // 将链表节点转换为树节点
                    for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
                        TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val, null, null);
                        if ((p.prev = tl) == null)
                            hd = p;
                        else
                            tl.next = p;
                        tl = p;
                    }
                    // 构建红黑树
                    setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                }
            }
        }
    }
}

红黑树转链表条件：

当红黑树节点数量减少到UNTREEIFY_THRESHOLD (默认为6)以下时，会转回链表。这种双向转换机制平衡了性能和内存占用。

红黑树的优势：

查询性能：在哈希冲突严重时，红黑树的查询时间复杂度为O(log n)，而链表为O(n)。
平衡性能：红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，能够保证最坏情况下的性能。
抵御攻击：能够有效防御哈希冲突攻击(如DOS攻击)，避免性能急剧下降。

红黑树转换机制是JDK 1.8 ConcurrentHashMap的重要优化，它使得ConcurrentHashMap在各种场景下都能提供稳定的性能。

2.4 并发扩容原理

JDK 1.8的ConcurrentHashMap实现了多线程协作扩容，这是其高并发性能的重要保证。

扩容触发条件：

添加新节点后，如果数组中的节点数达到阈值(数组长度的0.75倍)
链表长度达到8，但数组长度小于64时

扩容过程：

准备阶段：
- 设置sizeCtl为负值，标记正在扩容
- 创建新数组，大小为原数组的2倍
- 计算每个线程的任务范围(stride)
数据迁移：
- 从数组尾部开始，按stride大小的区间进行任务分配
- 对每个非空的桶，将节点迁移到新数组
- 迁移完成后，用ForwardingNode替换原桶，标记该桶已处理
协作机制：
- 当线程遇到ForwardingNode节点时，会帮助进行扩容
- 通过transferIndex变量控制任务分配
- 所有桶处理完毕后，将新数组赋值给table字段

关键代码分析：

// transfer方法的核心部分
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;
    // 计算每个线程的任务范围
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;
        
    // 创建新数组
    if (nextTab == null) {
        try {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        nextTable = nextTab;
        transferIndex = n;
    }
    
    int nextn = nextTab.length;
    // 创建ForwardingNode，用于标记已处理的桶
    ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false;
    
    // 迁移循环
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node<K,V> f; int fh;
        // 控制任务分配
        while (advance) {
            // ... 任务分配逻辑 ...
        }
        
        // 处理当前桶
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            // 扩容结束
            if (finishing) {
                nextTable = null;
                table = nextTab;
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); // 设置新的阈值
                return;
            }
            // ... 完成检查逻辑 ...
        }
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) {
            // 空桶，放置ForwardingNode
            if (casTabAt(tab, i, null, fwd))
                advance = true;
        }
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) {
            // 已经是ForwardingNode，说明该桶已被处理
            advance = true;
        }
        else {
            // 处理非空桶
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 链表或红黑树节点的迁移逻辑
                    // ... 节点迁移代码 ...
                }
            }
        }
    }
}

多线程协作的优势：

并行处理：多个线程可以同时参与扩容，加速扩容过程。
负载均衡：通过stride参数控制任务分配，使每个线程的工作量大致相当。
资源利用：充分利用多核CPU的计算能力，提高系统整体效率。
无阻塞设计：线程可以自主选择是否参与扩容，不会因扩容而阻塞。

并发扩容机制是JDK 1.8 ConcurrentHashMap的一大创新，它解决了传统哈希表扩容时的性能瓶颈，使得ConcurrentHashMap在高并发环境下也能保持稳定的性能。

3. 核心方法源码分析

3.1 构造方法

ConcurrentHashMap提供了多个构造方法，以适应不同的初始化需求：

// 默认构造方法
public ConcurrentHashMap() {
}

// 指定初始容量的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
               MAXIMUM_CAPACITY :
               tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    this.sizeCtl = cap;
}

// 从已有Map构造
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}

// 指定初始容量和负载因子的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}

// 指定初始容量、负载因子和并发级别的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (initialCapacity < concurrencyLevel)
        initialCapacity = concurrencyLevel;
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    this.sizeCtl = cap;
}

源码分析：

默认构造方法不做任何初始化，表示使用默认参数
可以指定初始容量、负载因子和并发级别（JDK 1.8中并发级别参数实际上只用于计算初始容量）
sizeCtl是一个控制变量，在初始化前表示初始容量，初始化后表示扩容阈值
tableSizeFor方法用于计算大于等于给定值的最小2的幂
所有构造方法都是延迟初始化的，只有在第一次添加元素时才会创建数组

构造方法的设计体现了ConcurrentHashMap的懒加载思想，只有在真正需要时才分配资源，这有助于减少内存占用。

3.2 put方法

put方法是ConcurrentHashMap的核心写操作，它实现了并发安全的元素添加：

public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}

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;
    // 无限循环，直到成功添加
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 如果表为空，初始化表
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        // 如果桶为空，直接CAS插入
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;  // 成功插入，跳出循环
        }
        // 如果正在扩容，帮助扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        // 否则，需要同步处理
        else {
            V oldVal = null;
            // 锁定首节点
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 链表
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        // 遍历链表
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 找到相同的key，更新值
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            // 到达链表末尾，添加新节点
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    // 红黑树
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // 调用红黑树的putTreeVal方法
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            // 检查是否需要转换为红黑树
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 增加计数并检查是否需要扩容
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

源码分析：

首先检查key和value不为null，计算hash值
使用无限循环，直到成功添加元素
如果表为空，调用initTable初始化表
如果目标桶为空，使用CAS操作直接插入新节点
如果正在扩容（遇到ForwardingNode），帮助扩容
否则，锁定首节点，根据情况处理：
- 如果是链表，遍历查找相同key，找到则更新值，否则添加新节点
- 如果是红黑树，调用putTreeVal方法添加节点
检查是否需要将链表转换为红黑树
最后调用addCount增加计数并检查是否需要扩容

put方法的实现体现了ConcurrentHashMap的几个关键设计思想：

使用CAS操作处理无竞争情况
只在必要时使用synchronized锁定
细粒度锁定，只锁定具体的链表或红黑树
帮助扩容，提高并发效率

3.3 get方法

get方法是ConcurrentHashMap的核心读操作，它不需要加锁，是一个纯读操作：

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // 计算hash值
    int h = spread(key.hashCode());
    // 如果表不为空且对应桶不为空
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 检查首节点
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // hash小于0表示特殊节点（如ForwardingNode、TreeBin）
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        // 遍历链表
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

源码分析：

计算hash值
检查表是否为空，以及对应的桶是否为空
检查首节点是否匹配
如果首节点是特殊节点（hash小于0），调用其find方法查找
否则，遍历链表查找匹配的节点
如果找到匹配的节点，返回其值；否则返回null

get方法的实现非常简洁，它不需要加锁，因为：

Node的key、hash是final的，不会变化
Node的val和next使用volatile修饰，保证可见性
即使在遍历过程中有其他线程修改了链表结构，也不会影响当前遍历的正确性

这种无锁读取设计使得ConcurrentHashMap的读操作性能极高，特别是在读多写少的场景下。

3.4 size方法

size方法用于获取ConcurrentHashMap中的元素数量，在并发环境下实现准确计数是一个挑战：

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

源码分析：

size方法调用sumCount计算元素总数，然后进行范围检查
sumCount方法计算baseCount和所有CounterCell的值的总和
CounterCell是一种类似于LongAdder的计数单元，用于分散计数压力

ConcurrentHashMap使用分离计数器的设计来避免高并发下对单一计数器的竞争：

baseCount作为基础计数器
当多线程更新baseCount发生冲突时，会创建CounterCell分散更新压力
这种设计类似于JDK 7中的LongAdder，是一种"热点分散"策略

size方法的实现体现了并发编程中的一个重要思想：通过分散热点，可以显著提高并发性能。但需要注意的是，在高并发环境下，size方法返回的是一个估计值，可能不包括最近的修改。

3.5 helpTransfer方法

helpTransfer方法用于帮助进行并发扩容，当线程发现要操作的桶被标记为ForwardingNode时（说明该桶正在被迁移），会调用此方法协助扩容过程：

final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
    Node<K,V>[] nextTab; int sc;
    // 检查是否是ForwardingNode，确认正在扩容
    if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
        (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
        int rs = resizeStamp(tab.length);
        // 检查扩容状态，确认扩容仍在进行中
        while (nextTab == nextTable && table == tab &&
               (sc = sizeCtl) < 0) {
            if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                break;
            // 尝试参与扩容
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                transfer(tab, nextTab);
                break;
            }
        }
        return nextTab;
    }
    return table;
}

源码分析：

首先检查是否是ForwardingNode，确认正在扩容
检查扩容状态，确认扩容仍在进行中
尝试增加扩容线程计数（更新sizeCtl）
如果成功，调用transfer方法参与扩容
返回新表或当前表

helpTransfer方法体现了ConcurrentHashMap的"线程互助"机制，遇到扩容时不是等待，而是主动参与，加速扩容过程。这种设计将"阻塞"转变为"协作"，提高了整体效率。

4. 性能特性

4.1 时间复杂度分析

ConcurrentHashMap的各操作时间复杂度如下：

操作	时间复杂度	说明
get(Object key)	O(1)	平均情况下是常数时间，最坏情况下是O(log n)（红黑树）
put(K key, V value)	O(1)	平均情况下是常数时间，最坏情况下是O(log n)（红黑树）
remove(Object key)	O(1)	平均情况下是常数时间，最坏情况下是O(log n)（红黑树）
containsKey(Object key)	O(1)	与get操作类似
size()	O(1)	计算所有计数器的总和，常数时间
clear()	O(n)	需要遍历所有桶
keySet/values/entrySet	O(1)	创建视图是常数时间操作
迭代操作	O(n)	遍历n个元素需要线性时间

从时间复杂度来看，ConcurrentHashMap的核心操作（get、put、remove）在平均情况下都是O(1)的，这使得它在高频率的读写操作中表现优异。

红黑树的引入使得最坏情况下的性能从O(n)提升到了O(log n)，这对于抵御哈希冲突攻击非常重要。

4.2 并发性能分析

ConcurrentHashMap的并发性能特点：

读操作性能：
- 完全无锁，多线程可以同时读取
- 读性能随线程数线性扩展
- 不会被写操作阻塞
写操作性能：
- JDK 1.7：分段锁设计，不同段可以并行写入
- JDK 1.8：CAS+synchronized设计，锁粒度更细
- 高并发下写性能优于Hashtable，但低于非线程安全的HashMap
扩容性能：
- JDK 1.7：每个段独立扩容，其他段不受影响
- JDK 1.8：多线程协作扩容，扩容速度随线程数增加而提升
空间效率：
- JDK 1.7：Segment对象增加了内存开销
- JDK 1.8：移除了Segment，内存效率更高
哈希冲突处理：
- JDK 1.7：链表，最坏情况下查询性能为O(n)
- JDK 1.8：链表+红黑树，最坏情况下查询性能为O(log n)

总体来说，ConcurrentHashMap在并发性能方面表现优异，特别是在读多写少的场景下。JDK 1.8的实现相比JDK 1.7有显著改进，不仅提高了并发性能，还优化了空间利用率和查询性能。

4.3 适用场景和不适用场景

适用场景：

高并发读写场景：当多个线程需要同时读写共享的映射数据时，ConcurrentHashMap能提供优异的并发性能。
读多写少场景：ConcurrentHashMap的无锁读取设计使其在读多写少的场景下表现极佳。
需要线程安全但对一致性要求不严格的场景：ConcurrentHashMap提供弱一致性保证，适合对实时一致性要求不高的应用。
缓存实现：作为应用程序的缓存，需要支持多线程并发访问和更新。
大规模数据处理：处理大量数据时，需要多线程并行处理，同时需要共享结果。

不适用场景：

需要强一致性保证的场景：ConcurrentHashMap的size()方法和迭代器提供的是弱一致性保证，可能看不到最新的修改。
需要有序性的场景：ConcurrentHashMap不保证元素顺序，如果需要有序性，应使用ConcurrentSkipListMap。
需要锁定整个Map的场景：ConcurrentHashMap不支持锁定整个Map进行操作，如果需要原子性地执行一系列操作，需要额外的同步措施。
单线程环境：在单线程环境下，HashMap的性能更好，不需要ConcurrentHashMap的并发控制开销。
需要null键或值的场景：ConcurrentHashMap不允许null键，JDK 1.8后也不允许null值。

5. 最佳实践

5.1 常见使用模式

线程安全的缓存：

private final ConcurrentHashMap<String, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>();

// 获取缓存，不存在则计算并存储
public Object getFromCache(String key) {
    return cache.computeIfAbsent(key, k -> calculateValue(k));
}

// 更新缓存
public void updateCache(String key, Object value) {
    cache.put(key, value);
}

// 移除缓存
public void removeFromCache(String key) {
    cache.remove(key);
}

计数器和统计：

private final ConcurrentHashMap<String, LongAdder> counters = new ConcurrentHashMap<>();

// 增加计数
public void increment(String key) {
    counters.computeIfAbsent(key, k -> new LongAdder()).increment();
}

// 获取计数
public long getCount(String key) {
    LongAdder adder = counters.get(key);
    return adder == null ? 0 : adder.sum();
}

// 获取所有计数
public Map<String, Long> getAllCounts() {
    Map<String, Long> result = new HashMap<>();
    counters.forEach((key, adder) -> result.put(key, adder.sum()));
    return result;
}

并发任务处理：

private final ConcurrentHashMap<String, Task> tasks = new ConcurrentHashMap<>();
private final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

// 提交任务
public void submitTask(String id, Task task) {
    tasks.put(id, task);
    executor.submit(() -> {
        try {
            task.execute();
            task.setStatus(Status.COMPLETED);
        } catch (Exception e) {
            task.setStatus(Status.FAILED);
            task.setError(e);
        }
    });
}

// 获取任务状态
public Status getTaskStatus(String id) {
    Task task = tasks.get(id);
    return task == null ? Status.UNKNOWN : task.getStatus();
}

// 取消任务
public boolean cancelTask(String id) {
    Task task = tasks.get(id);
    if (task != null && task.getStatus() == Status.RUNNING) {
        task.cancel();
        return true;
    }
    return false;
}

分段处理大数据：

private final ConcurrentHashMap<Integer, List<Record>> segments = new ConcurrentHashMap<>();

// 分段存储数据
public void addRecord(Record record) {
    int segmentId = record.hashCode() % NUM_SEGMENTS;
    segments.computeIfAbsent(segmentId, k -> new ArrayList<>()).add(record);
}

// 并行处理所有数据
public void processAllRecords() {
    segments.forEach((segmentId, records) -> {
        executor.submit(() -> {
            for (Record record : records) {
                processRecord(record);
            }
        });
    });
}

5.2 注意事项和陷阱

弱一致性语义：
- ConcurrentHashMap的迭代器是弱一致性的，可能看不到迭代过程中的并发修改
- size()、isEmpty()等方法返回的是估计值，可能不包括最近的修改
- 如果需要强一致性视图，需要额外的同步措施
复合操作的原子性：
- 单个方法调用是线程安全的，但多个方法调用的组合不保证原子性
- 使用compute、merge等复合操作方法代替读取-修改-写入模式
- 例如，使用map.compute(key, (k, v) -> v == null ? 1 : v + 1)代替if (!map.containsKey(key)) map.put(key, 1); else map.put(key, map.get(key) + 1);
null值限制：
- ConcurrentHashMap不允许null键，JDK 1.8后也不允许null值
- 这是为了避免歧义：get方法返回null可能表示键不存在，也可能表示键存在但值为null
- 如果需要表示"不存在"的概念，考虑使用Optional或特殊的标记值
初始容量设置：
- 合理设置初始容量可以减少扩容次数，提高性能
- 初始容量设置过小会导致频繁扩容，设置过大会浪费内存
- 如果预先知道大致元素数量，可以设置为(expectedSize / loadFactor) + 1
内存占用：
- ConcurrentHashMap比HashMap占用更多内存，因为需要额外的字段支持并发操作
- 在内存受限的环境中，谨慎使用大型ConcurrentHashMap
- 考虑使用弱引用键或值，允许垃圾回收不再使用的条目
性能监控：
- 在生产环境中监控ConcurrentHashMap的性能
- 关注负载因子、冲突率、扩容频率等指标
- 如果发现性能问题，考虑调整参数或使用其他数据结构
版本差异：
- JDK 1.7和JDK 1.8的ConcurrentHashMap实现有显著差异
- 升级JDK版本时，需要注意可能的行为变化
- 特别是对null值的处理、并发度参数的含义等