文章目录
- 相关锁
- synchronized
- CAS
- volatile（非锁）
- 自旋锁
- 分段锁
- ReentrantLock
- 正文
- JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap
- get方法
- put方法
- JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap
- put方法
- initTable 初始化数组
- helpTransfer 协助扩容
- addCount 扩容判断
- get方法
- reomve 方法
- 提问
- 总结
ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本，内部也是使用（数组 + 链表 + 红黑树）的结构来存储元素。相比于同样线程安全的HashTable来说，效率等各方面都有极大地提高。在阅读这篇文章之前，如果对HashMap不是很了解，可以阅读这篇文章：深入理解HashMap源码，先简单介绍一下各种锁，以便下文讲到相关概念时能有个印象。
相关锁
synchronized
java中的关键字，内部实现为监视器锁，主要是通过对象监视器在对象头中的字段来表明的。
synchronized从旧版本到现在已经做了很多优化了，在运行时会有三种存在方式：偏向锁，轻量级锁，重量级锁。
偏向锁：是指一段同步代码一直被一个线程访问，那么这个线程会自动获取锁，降低获取锁的代价。
轻量级锁：是指当锁是偏向锁时，被另一个线程所访问，偏向锁会升级为轻量级锁，这个线程会通过自旋的方式尝试获取锁，不会阻塞，提高性能。
重量级锁：是指当锁是轻量级锁时，当自旋的线程自旋了一定的次数后，还没有获取到锁，就会进入阻塞状态，该锁升级为重量级锁，重量级锁会使其他线程阻塞，性能降低。
CAS
CAS，Compare And Swap，它是一种乐观锁，认为对于同一个数据的并发操作不一定会发生修改，在更新数据的时候，尝试去更新数据，如果失败就不断尝试。
volatile（非锁）
java中的关键字，当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。
自旋锁
自旋锁，是指尝试获取锁的线程不会阻塞，而是循环的方式不断尝试，这样的好处是减少线程的上下文切换带来的开锁，提高性能，缺点是循环会消耗CPU。
分段锁
分段锁，是一种锁的设计思路，它细化了锁的粒度，主要运用在ConcurrentHashMap中，实现高效的并发操作，当操作不需要更新整个数组时，就只锁数组中的一项就可以了。
ReentrantLock
可重入锁，是指一个线程获取锁之后再尝试获取锁时会自动获取锁，可重入锁的优点是避免死锁。其实，synchronized 也是可重入锁。
正文
在 Java 中，HashMap 是非线程安全的，如果想在多线程下安全的操作 map，有哪些解决方法呢？
- 第一种方法，使用
Hashtable线程安全类； - 第二种方法，使用
Collections.synchronizedMap方法，对方法进行加同步锁； - 第三种方法，使用并发包中的
ConcurrentHashMap类；
Hashtable 是一个线程安全的类，Hashtable 几乎所有的添加、删除、查询方法都加了synchronized同步锁！
相当于给整个哈希表加了一把大锁，多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞等待需要的锁被释放，在竞争激烈的多线程场景中性能就会非常差，所以 Hashtable 不推荐使用！
Collections.synchronizedMap 里面使用对象锁来保证多线程场景下，操作安全，本质也是对 HashMap 进行全表锁！
使用Collections.synchronizedMap方法，在竞争激烈的多线程环境下性能依然也非常差，所以不推荐使用！
ConcurrentHashMap 类所采用的是分段锁的思想，将 HashMap 进行切割，把 HashMap 中的哈希数组切分成小数组，每个小数组有 n 个 HashEntry 组成，其中小数组继承自ReentrantLock（可重入锁），这个小数组名叫Segment， 如下图：
当然，JDK1.7 和 JDK1.8 对 ConcurrentHashMap 的实现有很大的不同！
JDK1.8 对 HashMap 做了改造，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构，上图是 ConcurrentHashMap 的整体结构，参考 JDK1.7！
我们再来看看 JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 的整体结构，内容如下：
JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 类取消了 Segment 分段锁，采用 CAS + synchronized 来保证并发安全，数据结构跟 jdk1.8 中 HashMap 结构类似，都是数组 + 链表（当链表长度大于8时，链表结构转为红黑二叉树）结构。
ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 效率又提升了 N 倍！
说了这么多，我们再一起来看看 ConcurrentHashMap 的源码实现。
JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap
Segment是什么呢？
Segment本身就相当于一个HashMap对象。
同HashMap一样，Segment包含一个 HashEntry 数组，数组中的每一个 HashEntry 既是一个键值对，也是一个链表的头节点。
单一的Segment结构如下：
像这样的Segment对象，在ConcurrentHashMap集合中有多少个呢？有2的N次方个，共同保存在一个名为segments的数组当中。
因此整个ConcurrentHashMap的结构如下：
可以说，ConcurrentHashMap 是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面，有若干个子哈希表。
这样的二级结构，和数据库的水平拆分有些相似。
下面我们看看ConcurrentHashMap并发读写的几种情况？
Case1：不同Segment的并发写入（可以并发执行）
Case2：同一Segment的一写一读（可以并发执行）
Case3：同一Segment的并发写入
Segment的写入是需要上锁的，因此对同一Segment的并发写入会被阻塞。
由此可见，ConcurrentHashMap 中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度，让并发操作效率更高。
接下来，我们就来看下ConcurrentHashMap读写的过程。
get方法
- 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
- 通过hash值，定位到对应的Segment对象
- 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
put方法
- 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
- 通过hash值，定位到对应的Segment对象
- 获取可重入锁
- 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
- 插入或覆盖HashEntry对象。
- 释放锁。
JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap
虽然 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap 解决了 HashMap 并发的安全性，但是当冲突的链表过长时，在查询遍历的时候依然很慢！
在 JDK1.8 中，HashMap 引入了红黑二叉树设计，当冲突的链表长度大于8时，会将链表转化成红黑二叉树结构，红黑二叉树又被称为平衡二叉树，在查询效率方面，又大大的提高了不少。
JDK1.8 中的ConcurrentHashMap 相比 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap， 它抛弃了原有的 Segment 分段锁实现，采用了 CAS + synchronized 来保证并发的安全性。
JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap 对节点Node类中的共享变量，和 JDK1.7 一样，使用volatile关键字，保证多线程操作时，变量的可见性！
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
......
}
下面来具体分析一下JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap源码。
put方法
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key和value都不能为null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 如果tab未初始化或者个数为0，则初始化node数组
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
// 如果使用CAS插入元素时，发现已经有元素了，则进入下一次循环，重新操作
// 如果使用CAS插入元素成功，则break跳出循环，流程结束
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 如果要插入的元素所在的tab的第一个元素的hash是MOVED，则当前线程帮忙一起迁移元素
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
// 如果这个tab不为空且不在迁移元素，则锁住这个tab（分段锁）
// 并查找要插入的元素是否在这个tab中
// 存在，则替换值（onlyIfAbsent=false）
// 不存在，则插入到链表结尾或插入树中
V oldVal = null;
synchronized (f) {
// 再次检测第一个元素是否有变化，如果有变化则进入下一次循环，从头来过
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 如果第一个元素的hash值大于等于0（说明不是在迁移，也不是树）
// 那就是tab中的元素使用的是链表方式存储
if (fh >= 0) {
// tab中元素个数赋值为1
binCount = 1;
// 遍历整个tab，每次结束binCount加1
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
// 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false）
// 并退出循环
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
// 如果到链表尾部还没有找到元素
// 就把它插入到链表结尾并退出循环
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 如果第一个元素是树节点
Node<K,V> p;
// tab中元素个数赋值为2
binCount = 2;
// 调用红黑树的插入方法插入元素
// 如果成功插入则返回null
// 否则返回寻找到的节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
// 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false）
// 并退出循环
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// 如果binCount不为0，说明成功插入了元素或者寻找到了元素
if (binCount != 0) {
// 如果链表元素个数达到了8，则尝试树化
// 因为上面把元素插入到树中时，binCount只赋值了2，并没有计算整个树中元素的个数
// 所以不会重复树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
// 如果要插入的元素已经存在，则返回旧值
if (oldVal != null)
return oldVal;
// 退出外层大循环，流程结束
break;
}
}
}
// 成功插入元素，元素个数加1（是否要扩容在这个里面）
addCount(1L, binCount);
// 成功插入元素返回null
return null;
}
当进行 put 操作时，流程大概可以分如下几个步骤：
- 首先会判断 key、value是否为空，如果为空就抛异常；
- 接着会判断容器数组是否为空，如果为空就初始化数组；
- 进一步判断，要插入的元素
f，在当前数组下标是否第一次插入，如果是就通过 CAS 方式插入； - 在接着判断
f.hash == -1是否成立，如果成立，说明当前f是ForwardingNode节点，表示有其它线程正在扩容，则一起进行扩容操作； - 其他的情况，就是把新的
Node节点按链表或红黑树的方式插入到合适的位置； - 节点插入完成之后，接着判断链表长度是否超过
8，如果超过8个，就将链表转化为红黑树结构； - 最后，插入完成之后，进行扩容判断。
initTable 初始化数组
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0)
// 如果sizeCtl<0说明正在初始化或者扩容，让出CPU
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 如果把sizeCtl原子更新为-1成功，则当前线程进入初始化
// 如果原子更新失败则说明有其它线程先一步进入初始化了，则进入下一次循环
// 如果下一次循环时还没初始化完毕，则sizeCtl<0进入上面if的逻辑让出CPU
// 如果下一次循环更新完毕了，则table.length!=0，退出循环
try {
// 再次检查table是否为空，防止ABA问题
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 如果sc为0则使用默认值16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 新建数组
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 把tab数组赋值给table
table = tab = nt;
// 设置sc为数组长度的0.75倍
// n - (n >>> 2) = n - n/4 = 0.75n
// 可见这里装载因子和扩容门槛都是写死了的
// 这也正是没有threshold和loadFactor属性的原因
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 把sc赋值给sizeCtl，这时存储的是扩容门槛
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
- 使用CAS锁控制只有一个线程初始化tab数组；
- sizeCtl在初始化后存储的是扩容门槛；
- 扩容门槛写死的是tab数组大小的0.75倍，tab数组大小即map的容量，也就是最多存储多少个元素。
helpTransfer 协助扩容
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
// 如果tab数组不为空，并且当前tab第一个元素为ForwardingNode类型，并且nextTab不为空
// 说明当前tab已经迁移完毕了，才去帮忙迁移其它tab的元素
// 扩容时会把旧tab的第一个元素置为ForwardingNode，并让其nextTab指向新tab数组
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
// sizeCtl<0，说明正在扩容
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
// 扩容线程数加1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
// 当前线程帮忙迁移元素
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
操作步骤如下：
- 第1步，对 table、node 节点、node 节点的 nextTable，进行数据校验；
- 第2步，根据数组的length得到一个标识符号；
- 第3步，进一步校验 nextTab、tab、sizeCtl 值，如果 nextTab 没有被并发修改并且 tab 也没有被并发修改，同时
sizeCtl < 0，说明还在扩容； - 第4步，对 sizeCtl 参数值进行分析判断，如果不满足任何一个判断，将
sizeCtl + 1, 增加了一个线程帮助其扩容。
addCount 扩容判断
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// 先尝试把数量加到baseCount上，如果失败再加到分段的CounterCell上
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
// 计算元素个数
s = sumCount();
}
//检查是否需要扩容，默认check=1,需要检查
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 如果元素个数达到了扩容门槛，则进行扩容
// 注意，正常情况下sizeCtl存储的是扩容门槛，即容量的0.75倍
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
// rs是扩容时的一个标识
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
// sc<0说明正在扩容中
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
// 扩容已经完成了，退出循环
break;
// 扩容未完成，则当前线程加入迁移元素中
// 并把扩容线程数加1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
// 进入迁移元素
transfer(tab, null);
// 重新计算元素个数
s = sumCount();
}
}
}
操作步骤如下：
- 第1步，利用CAS将方法更新baseCount的值
- 第2步，检查是否需要扩容，默认check = 1，需要检查；
- 第3步，如果满足扩容条件，判断当前是否正在扩容，如果是正在扩容就一起扩容；
- 第4步，如果不在扩容，将sizeCtl更新为负数，并进行扩容处理。
以上就是整个put方法的流程，可以从中发现，里面大量的使用了CAS方法，CAS 表示比较与替换，里面有3个参数，分别是目标内存地址、旧值、新值，每次判断的时候，会将旧值与目标内存地址中的值进行比较，如果相等，就将新值更新到内存地址里，如果不相等，就继续循环，直到操作成功为止！
get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 计算hash
int h = spread(key.hashCode());
// 判断数组是否为空，通过key定位到数组下标是否为空；
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果第一个元素就是要找的元素，直接返回
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
// hash小于0，说明是树或者正在扩容
// 使用find寻找元素，find的寻找方式依据Node的不同子类有不同的实现方式
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 遍历整个链表寻找元素
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
步骤如下：
- 第1步，判断数组是否为空，通过key定位到数组下标是否为空；
- 第2步，判断node节点第一个元素是不是要找到，如果是直接返回；
- 第3步，如果是红黑树结构，就从红黑树里面查询；
- 第4步，如果是链表结构，循环遍历判断。
reomve 方法
public V remove(Object key) {
// 调用替换节点方法
return replaceNode(key, null, null);
}
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
// 计算hash
int hash = spread(key.hashCode());
// 循环遍历数组
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//校验参数
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
break;
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 如果正在扩容中，协助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 标记是否处理过
boolean validated = false;
//用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全
synchronized (f) {
// 再次验证当前tab元素是否被修改过
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
// fh>=0表示是链表节点
validated = true;
// 遍历链表寻找目标节点
for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
V ev = e.val;
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null)
e.val = value;
else if (pred != null)
pred.next = e.next;
else
setTabAt(tab, i, e.next);
}
break;
}
pred = e;
// 遍历到链表尾部还没找到元素，跳出循环
if ((e = e.next) == null)
break;
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 如果是树节点
validated = true;
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> r, p;
// 遍历树找到了目标节点
if ((r = t.root) != null &&
(p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
oldVal = pv;
if (value != null)
p.val = value;
else if (t.removeTreeNode(p))
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
// 如果处理过，不管有没有找到元素都返回
if (validated) {
// 如果找到了元素，返回其旧值
if (oldVal != null) {
// 如果要替换的值为空，元素个数减1
if (value == null)
addCount(-1L, -1);
return oldVal;
}
break;
}
}
}
// 没找到元素返回空
return null;
}
步骤如下：
- 第1步，循环遍历数组，接着校验参数；
- 第2步，判断是否有别的线程正在扩容，如果是一起扩容；
- 第3步，用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全；
- 第4步，因为
check= -1，所以不会进行扩容操作，利用CAS操作修改baseCount值。
提问
ConcurrentHashMap不能解决什么问题呢？
请看下面的例子：
private static final Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
public void unsafeUpdate(Integer key, Integer value) {
Integer oldValue = map.get(key);
if (oldValue == null) {
map.put(key, value);
}
}
这里如果有多个线程同时调用unsafeUpdate()这个方法，ConcurrentHashMap还能保证线程安全吗？
答案是不能。因为get()之后if之前可能有其它线程已经put()了这个元素，这时候再put()就把那个线程put()的元素覆盖了。
那怎么修改呢？
答案也很简单，使用putIfAbsent()方法，它会保证元素不存在时才插入元素，如下：
public void safeUpdate(Integer key, Integer value) {
map.putIfAbsent(key, value);
}
那么，如果上面oldValue不是跟 null 比较，而是跟一个特定的值比如1进行比较怎么办？
也就是下面这样：
public void unsafeUpdate(Integer key, Integer value) {
Integer oldValue = map.get(key);
if (oldValue == 1) {
map.put(key, value);
}
}
这样的话就没办法使用putIfAbsent()方法了。
其实，ConcurrentHashMap还提供了另一个方法叫replace(K key, V oldValue, V newValue)可以解决这个问题。
replace(K key, V oldValue, V newValue)这个方法可不能乱用，如果传入的newValue是null，则会删除元素。
public void safeUpdate(Integer key, Integer value) {
map.replace(key, 1, value);
}
那么，如果if之后不是简单的put()操作，而是还有其它业务操作，之后才是put()，比如下面这样，这该怎么办呢？
public void unsafeUpdate(Integer key, Integer value) {
Integer oldValue = map.get(key);
if (oldValue == 1) {
System.out.println(System.currentTimeMillis());
/**
* 其它业务操作
*/
System.out.println(System.currentTimeMillis());
map.put(key, value);
}
}
这时候就没办法使用ConcurrentHashMap提供的方法了，只能业务自己来保证线程安全了，比如下面这样：
public void safeUpdate(Integer key, Integer value) {
synchronized (map) {
Integer oldValue = map.get(key);
if (oldValue == null) {
System.out.println(System.currentTimeMillis());
/**
* 其它业务操作
*/
System.out.println(System.currentTimeMillis());
map.put(key, value);
}
}
}
这样虽然不太友好，但是最起码能保证业务逻辑是正确的。
当然，这里使用ConcurrentHashMap的意义也就不大了，可以换成普通的HashMap了。
我们不能听说ConcurrentHashMap是线程安全的，就认为它无论什么情况下都是线程安全的。
总结
虽然 HashMap 在多线程环境下操作不安全，但是在 java.util.concurrent 包下，java 为我们提供了 ConcurrentHashMap 类，保证在多线程下 HashMap 操作安全！
在 JDK1.7 中，ConcurrentHashMap 采用了分段锁策略，将一个 HashMap 切割成 Segment 数组，其中 Segment 可以看成一个 HashMap， 不同点是 Segment 继承自 ReentrantLock，在操作的时候给 Segment 赋予了一个对象锁，从而保证多线程环境下并发操作安全。
在 JDK1.8 中，ConcurrentHashMap 并没有采用分段锁的策略，而是在元素的节点上采用 CAS + synchronized 操作来保证并发的安全性，源码的实现比 JDK1.7 要复杂的多。
![[环境配置]让sd自动翻译提示词插件sd-webui-prompt-all-in-one安装](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1f9fddb31bcf50743696273964ae7207.png)
