Java并发编程中ConcurrentHashMap怎么实现_原理与优势解析

ConcurrentHashMap 的分段锁被废弃是因为 Java 8 彻底重写为基于 Node 数组 + synchronized 单桶锁、CAS 和 volatile，解决了 Segment 锁粒度粗、内存高、扩容复杂等问题。

ConcurrentHashMap 的分段锁为什么被废弃了？

Java 8 及以后版本中，ConcurrentHashMap 已完全移除 Segment 分段锁机制，不是“优化”，而是彻底重写。旧版（Java 7）用 Segment 数组模拟多把锁，但存在锁粒度粗、内存占用高、扩容复杂等问题。JDK 8 改为基于 Node 数组 + synchronized 锁单个桶（bin），配合 volatile 读和 CAS 操作，既降低竞争又避免锁膨胀。

• Java 7 的 Segment 实际是 ReentrantLock 子类，每个 Segment 管理多个桶，锁粒度仍偏大
• Java 8 中，只有在链表转红黑树、插入冲突、扩容等关键路径才加 synchronized，且只锁当前 Node 所在桶头节点
• size() 不再依赖全局锁或 Segment 计数，改用 baseCount + CounterCell[] 的 CAS 分段计数，但结果是最终一致而非强实时

get() 方法真的完全无锁吗？

是的，get() 在绝大多数情况下不加锁，但前提是数据未处于结构变更中（如正在扩容、树化）。它依赖 volatile 语义读取 Node.val 和 Node.next 字段，保证看到最新写入值；而数组本身用 Unsafe.getObjectVolatile() 读取，确保不会发生指令重排导致读到未初始化的桶。

• 如果遇到正在迁移的桶（ForwardingNode），get() 会直接去新表查找，不阻塞也不重试
• 若当前桶是红黑树节点（TreeBin），则调用其 find() 方法——该方法内部也无需加锁，因为树结构在读期间不会被修改（写操作会先锁住 TreeBin 根节点）
• 注意：get() 不保证看到其他线程刚 put() 但尚未完成 CAS 写入 next 字段的中间状态，这是 JMM 允许的正常现象

put() 过程中如何避免死循环？

Java 8 的 ConcurrentHashMap.put() 在链表遍历时使用 == 判断节点是否为自身（即 e == e），作为链表未损坏的快速校验。一旦发现 next 字段指向自己（e.next == e），说明链表已被其他线程标记为正在迁移（变成 ForwardingNode），立即跳出并协助扩容，而不是继续遍历造成无限循环。

for (Node e = f;;) {
    if (e == null) { /* 插入 */ break; }
    else if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) { /* 覆盖 */ break; }
    else if (e instanceof TreeBin) { /* 树操作 */ break; }
    else if (e == e.next) // 关键防护：检测自引用，避免死循环
        break;
    e = e.next;
}

• 这个 e == e.next 判断不是“修复”手段，而是早期退出信号，后续逻辑会转向 helpTransfer()
• 红黑树操作由 TreeBin 统一管理，其 waiter 字段和 lockRoot() 机制防止并发写导致结构错乱
• 所有 CAS 更新（如 tab[i]、node.next）都使用 Unsafe 的有序/延迟写入，避免因编译器或 CPU 重排引发可见性问题

为什么不能用 ConcurrentHashMap 替代 synchronized 块？

ConcurrentHashMap 是线程安全的容器，不是通用同步工具。它不提供跨操作的原子性保障，比如“检查是否存在再 put”（if (!map.containsKey(k)) map.put(k, v)）仍是竞态的，必须用 computeIfAbsent() 或显式加锁。

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• computeIfAbsent() 是唯一推荐的“读-改-写”原子操作，其内部对 key 对应桶加锁，且只在 key 不存在时执行 mappingFunction
• replace(K, V, V) 和 remove(K, V) 支持条件更新，依赖 CAS 比较旧值，但仅限单个 entry
• 想实现类似 synchronized(map) { ... } 的全局互斥？别这么做——它会严重退化性能，且违背 ConcurrentHashMap 的设计初衷
• 真正需要强一致性+复合逻辑时，应该考虑 StampedLock 或外部协调机制，而不是强行塞进 map 操作里

实际用的时候，最常被忽略的是：它的弱一致性语义（尤其是迭代器）和 size() 的估算性质。如果你在高并发下靠 size() == 0 判断是否清空完毕，或者用 keySet().iterator() 遍历时假设能看见所有已提交的写入，就很容易出错。