前言：
本篇文章主要讲解结合底层源码介绍ConcurrentHashMap如何保证线程安全的知识。该专栏比较适合刚入坑Java的小白以及准备秋招的大佬阅读。

如果文章有什么需要改进的地方欢迎大佬提出，对大佬有帮助希望可以支持下哦~

小威在此先感谢各位小伙伴儿了😁

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以下正文开始

文章目录

JDK1.7保证线程安全
JDK1.8保证线程安全
- 插入操作
- 查询操作
- 其他操作
JDK1.7和JDK1.8对比总结

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JDK1.7保证线程安全

ConcurrentHashMap在JDK 1.7和JDK 1.8版本保证线程安全及其底层数据结构是不一样的，这一块是面试中的重点，接下来详细介绍一下它们。

在JDK 1.7中，ConcurrentHashMap采用了分段锁（Segment）的设计来保证线程安全。下面我们将通过详细解读其底层源码，来介绍其线程安全实现原理。

ConcurrentHashMap的主要类是Segment。每个Segment是一个独立的锁，并且维护着一个HashEntry数组。HashEntry是链表节点，存储了键值对。

首先，我们来看一下ConcurrentHashMap的基本数据结构：

static final class HashEntry<K, V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    volatile HashEntry<K, V> next;

    HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K, V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

static final class Segment<K, V> extends ReentrantLock implements Serializable {
    static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

    transient volatile HashEntry<K, V>[] table;
    transient int count;
    transient int modCount;
    transient int threshold;
    final float loadFactor;
}

每个Segment都是一个继承自ReentrantLock的可重入锁，具备独立的线程安全性。table是Segment内部的HashEntry数组，用于存储键值对。count表示当前Segment中的元素数量，modCount用于记录修改次数，threshold表示扩容的阈值，loadFactor表示加载因子。

接下来，我们看一下ConcurrentHashMap的put操作：

public V put(K key, V value) {
    if (value == null)
        throw new NullPointerException();
    int hash = hash(key.hashCode());
    int segmentIndex = getSegmentIndex(hash);
    return segments[segmentIndex].put(key, hash, value, false);
}

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    lock(); // 获取当前Segment的锁
    try {
        int c = count;
        if (c++ > threshold) // 判断是否需要扩容
            rehash();
        HashEntry<K, V>[] tab = table;
        int index = hash & (tab.length - 1);
        HashEntry<K, V> first = tab[index];
        HashEntry<K, V> e = first;

        while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key))) 
            e = e.next;

        V oldValue;
        if (e != null) { // 键存在，更新值
            oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent)
                e.value = value;
        } else { // 键不存在，创建新节点并添加到链表头部
            oldValue = null;
            ++modCount;
            tab[index] = new HashEntry<K, V>(hash, key, value, first);
            count = c; // 更新元素数量
        }
        return oldValue;
    } finally {
        unlock(); // 释放当前Segment的锁
    }
}

在put操作中，首先通过hash函数计算键的散列值hash，然后根据散列值获取对应的Segment。接着，通过Segment的锁保证了当前操作的线程安全。

在获取到Segment的锁之后，首先判断当前Segment中的元素数量count是否超过了阈值threshold，如果超过了则进行扩容。然后通过散列值和数组长度计算出键对应的索引位置index，并从对应的链表开始遍历，寻找是否存在相同的键。

如果找到了相同的键，则更新对应的值；如果没有找到相同的键，则创建一个新的HashEntry节点，并将其添加到链表的头部。

在完成操作后，释放Segment的锁。

通过分段锁的设计，JDK 1.7的ConcurrentHashMap允许多个线程同时操作不同的Segment，从而提高了并发性能。虽然在高并发情况下仍可能存在竞争问题，但通过细粒度的锁设计，可以减少锁竞争的概率，提升整体性能。
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JDK1.8保证线程安全

在JDK 1.8中，ConcurrentHashMap进行了重大改进，采用了更加高效的并发控制机制来保证线程安全。相较于JDK 1.7的分段锁设计，JDK 1.8引入了基于CAS（Compare and Swap）操作和链表/红黑树结构的锁机制以及其他优化，大大提高了并发性能。

底层数据结构：
JDK 1.8中的ConcurrentHashMap采用了数组+链表/红黑树的结构。具体来说，它将整个哈希桶（Hash Bucket）划分为若干个节点（Node）。每个节点代表一个存储键值对的单元，可以是链表节点（普通节点）或红黑树节点（树节点），这取决于节点内的键值对数量是否达到阈值。使用红黑树结构可以提高查找、插入、删除等操作的效率。

主要类和数据结构如下：

static final class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    volatile Node<K, V> next;

    Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

static final class TreeNode<K, V> extends Node<K, V> {
    TreeNode(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {
        super(hash, key, value, next);
    }
    // 省略了红黑树相关的操作代码
}

static final class ConcurrentHashMap<K, V> {
    transient volatile Node<K, V>[] table;
    transient volatile int sizeCtl;
    transient volatile int baseCount;
    transient volatile int modCount;
}

ConcurrentHashMap的线程安全实现原理：

初始状态：在初始状态下，table为null，sizeCtl为0。当第一个元素被插入时，会根据并发级别（Concurrency Level）计算出数组的长度，并使用CAS操作将数组初始化为对应长度的桶。

插入操作

put方法：当进行插入操作时，ConcurrentHashMap首先计算键的散列值，然后根据散列值和数组长度计算出对应的桶位置。接着使用CAS操作尝试插入新节点，如果成功则插入完成；如果失败，则进入下一步。

resize方法：插入节点时，若发现链表中的节点数量已经达到阈值（默认为8），则将链表转化为红黑树，提高查找、插入、删除等操作的效率。在转化过程中，利用synchronized锁住链表或红黑树所在的桶，并进行相应的操作。

forwardTable方法：若节点数量超过阈值（默认为64）且table未被初始化，则使用CAS操作将table指向扩容后的桶数组，并根据需要将链表或红黑树进行分割，以减小线程之间的冲突。

查询操作

get方法：当进行查询操作时，首先计算键的散列值，然后根据散列值和数组长度计算出对应的桶位置。接着从桶位置的链表或红黑树中查找对应的节点。

其他操作

remove方法：当进行删除操作时，首先计算键的散列值，然后根据散列值和数组长度计算出对应的桶位置。接着使用synchronized锁住桶，并进行相应的操作。

综上所述，JDK 1.8的ConcurrentHashMap通过CAS操作、锁机制（synchronized）以及链表/红黑树结构来保证线程安全。CAS操作用于插入新节点和初始化桶数组，锁机制用于链表/红黑树的转化和删除操作，链表/红黑树结构用于提高查找、插入、删除操作的效率。这些优化措施使得ConcurrentHashMap在高并发环境下具有较好的性能表现。

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JDK1.7和JDK1.8对比总结

在JDK 1.7和JDK 1.8中，ConcurrentHashMap有以下主要区别：

JDK 1.7中的实现方式：

JDK 1.7中的ConcurrentHashMap使用分段锁（Segment Locking）的设计。它将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段都有自己的锁。这样可以降低并发操作时锁的争用范围，提高并发性能。
每个段中包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构，用于解决哈希冲突。
由于每个段都有自己的锁，不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高了并发度。

JDK 1.8中的改进：

JDK 1.8中的ConcurrentHashMap采用了CAS操作、锁机制以及链表/红黑树结构的改进。

数据结构改进：JDK 1.8中使用数组+链表/红黑树的结构，代替了JDK 1.7中的段+链表结构。数组用于存储桶，链表/红黑树用于解决哈希冲突。
CAS操作：JDK 1.8使用CAS（Compare and Swap）操作来插入新节点和初始化桶数组。CAS操作是一种乐观锁机制，通过原子操作比较并交换的方式进行，并发安全性更好。
锁的改进：JDK 1.8中引入了基于CAS操作和链表/红黑树结构的锁机制。对于链表/红黑树上的操作，使用synchronized锁住桶，以保证操作的原子性。
链表转化为红黑树：JDK 1.8在插入操作时，当链表中的节点数量达到一定阈值时，会将链表转化为红黑树，提高查找、插入、删除等操作的效率。
resize操作的改进：JDK 1.8中的resize操作（扩容）采用了分割链表/红黑树的方式，减小了线程冲突的概率。

总的来说，JDK 1.8中的ConcurrentHashMap在数据结构、CAS操作、锁机制和链表/红黑树结构等方面进行了改进，相较于JDK 1.7，性能更好且并发度更高。这些改进使得JDK 1.8中的ConcurrentHashMap在高并发环境下表现更优秀。

文章到这里就先结束了，感兴趣的可以订阅专栏哈，后续会继续分享相关的知识点。

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