高并發下也可以使用HashTable 、Collections.synchronizedMap因為他們是線程安全的，但是卻犧牲了性能，無論是讀操作、寫操作都是給整個集合加鎖，導致同一時間內其他操作均為之阻塞。

ConcurrentHashMap則兼容了安全和效率問題。

ConcurrentHashMap的Segment概念：

Segment是什么呢？Segment本身就相當于一個HashMap對象。

同HashMap一樣，Segment包含一個HashEntry數組，數組中的每一個HashEntry既是一個鍵值對，也是一個鏈表的頭節點。

單一的Segment結構如下：

像這樣的Segment對象，在ConcurrentHashMap集合中有多少個呢？有2的N次方個，共同保存在一個名為segments的數組當中。

因此整個ConcurrentHashMap的結構如下：

可以說，ConcurrentHashMap是一個二級哈希表。在一個總的哈希表下面，有若干個子哈希表。

這樣的二級結構，和數據庫的水平拆分有些相似。

ConcurrentHashMap采用了“鎖分段技術”，每個segment就是一個區，讀寫操作高度自治，互相不干涉。

Case1：不同Segment的并發寫入

不同Segment的寫入是可以并發執行的。

Case2：同一Segment的一寫一讀

同一Segment的寫和讀是可以并發執行的。

Case3：同一Segment的并發寫入

Segment的寫入是需要上鎖的，因此對同一Segment的并發寫入會被阻塞。

由此可見，ConcurrentHashMap當中每個Segment各自持有一把鎖。在保證線程安全的同時降低了鎖的粒度，讓并發操作效率更高。

Get方法：

1.為輸入的Key做Hash運算，得到hash值。

2.通過hash值，定位到對應的Segment對象

3.再次通過hash值，定位到Segment當中數組的具體位置。

Put方法：

1.為輸入的Key做Hash運算，得到hash值。

2.通過hash值，定位到對應的Segment對象

3.獲取可重入鎖

4.再次通過hash值，定位到Segment當中數組的具體位置。

5.插入或覆蓋HashEntry對象。

6.釋放鎖。

每個Segment都各自加鎖，返回size怎么保持一致性？

Size方法的目的是統計ConcurrentHashMap的總元素數量， 自然需要把各個Segment內部的元素數量匯總起來。

但是，如果在統計Segment元素數量的過程中，已統計過的Segment瞬間插入新的元素，這時候該怎么辦呢？

ConcurrentHashMap的Size方法是一個嵌套循環，大體邏輯如下：

1.遍歷所有的Segment。

2.把Segment的元素數量累加起來。

3.把Segment的修改次數累加起來。

4.判斷所有Segment的總修改次數是否大于上一次的總修改次數。如果大于，說明統計過程中有修改，重新統計，嘗試次數+1；如果不是。說明沒有修改，統計結束。

5.如果嘗試次數超過閾值，則對每一個Segment加鎖，再重新統計。

6.再次判斷所有Segment的總修改次數是否大于上一次的總修改次數。由于已經加鎖，次數一定和上次相等。

7.釋放鎖，統計結束。

官方源代碼如下：

public int size() {
    // Try a few times to get accurate count. On failure due to
   // continuous async changes in table, resort to locking.
   final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
    int size;
    boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
    long sum;         // sum of modCounts
    long last = 0L;   // previous sum
    int retries = -1; // first iteration isn't retry
    try {
        for (;;) {
            if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    ensureSegment(j).lock(); // force creation
            }
            sum = 0L;
            size = 0;
            overflow = false;
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                if (seg != null) {
                    sum += seg.modCount;
                    int c = seg.count;
                    if (c < 0 || (size += c) < 0)
                        overflow = true;
                }
            }
            if (sum == last)
                break;
            last = sum;
        }
    } finally {
        if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                segmentAt(segments, j).unlock();
        }
    }
    return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}　

為什么這樣設計呢？這種思想和樂觀鎖悲觀鎖的思想如出一轍。

為了盡量不鎖住所有Segment，首先樂觀地假設Size過程中不會有修改。當嘗試一定次數，才無奈轉為悲觀鎖，鎖住所有Segment保證強一致性。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的JDK1.7 ConcurrentHashMap--解决高并发下的HashMap使用问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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