concurrenthashmap并发优化
时间: 2023-11-19 14:54:30 浏览: 120
ConcurrentHashMap是Java中支持高并发、高吞吐量的线程安全HashMap实现。相比于HashTable，ConcurrentHashMap进行了多项优化，其中最关键的优化是减小锁粒度，将一把大锁转换成多把小锁，从而大大缩小了锁冲突的概率。这样就可以让多个线程同时访问ConcurrentHashMap的不同部分，提高了并发性能。除此之外，ConcurrentHashMap还采用了分段锁的机制，将整个Map分成多个Segment，每个Segment都有自己的锁，这样不同的线程可以同时访问不同的Segment，从而进一步提高了并发性能。另外，ConcurrentHashMap还采用了一些其他的优化措施，比如使用volatile关键字保证可见性，使用CAS操作代替锁等等。总之，ConcurrentHashMap的并发优化是非常复杂和细致的，它的高并发性能得到了广泛的认可和应用。
相关问题
concurrenthashmap的并发死链
### ConcurrentHashMap 中的并发死链问题及解决方法
#### 死链问题的原因
在 JDK 1.7 及之前的版本中，`HashMap` 使用头插法来处理哈希冲突，这可能导致在多线程环境下形成环形链表（即死链）。当多个线程同时进行插入操作时，可能会导致某些节点错误地指向已经存在的节点，从而形成闭环。一旦发生这种情况，在遍历该链表时将会陷入无限循环[^5]。
然而，对于 `ConcurrentHashMap` 来说，其设计之初就是为了避免此类问题的发生。即使是在早期版本中，也采取了多种措施防止出现类似的死链接状况：
- **分段锁机制**：不同于传统的单一把锁方式，而是将整个数据结构划分为若干个独立的部分（Segment），每个部分都有自己的锁对象。因此，不同段之间的读写不会互相干扰；
- **CAS 操作与 volatile 字段**：利用无锁编程技术中的 CAS (Compare And Swap) 原子指令以及 Java 的内存模型特性——volatile 关键字确保变量修改立即可见性，减少了竞争条件带来的风险；
到了 JDK 1.8 版本之后，`ConcurrentHashMap` 进一步优化了内部实现，不仅引入红黑树替代过长的链表以提高查找效率，更重要的是改变了链表节点添加的方式—由原来的头部插入改为尾部追加，从根本上杜绝了因不当插入顺序而引发的环状结构可能性[^4]。
#### 解决方案概述
为了彻底消除任何可能引起死链的情况，JDK 1.8 对 `ConcurrentHashMap` 的改进主要体现在以下几个方面：
- **尾插法代替头插法**：新加入的元素总是被放置到链表的最后一端而不是开头位置，有效阻止了由于并发更新造成的循环引用现象；
- **升级为红黑树**：当某个桶内的链表长度超过一定阈值时会自动转换成性能更好的平衡二叉搜索树形式，既加快访问速度又降低了复杂度；
- **更精细的锁定策略**：除了继续沿用基于 Segment 的分区锁定外，还增加了针对具体 Bin （桶）级别的独占控制手段，使得同一时间内能够允许更多非冲突的操作并行执行而不必担心安全性问题[^3]。
综上所述，通过这些精心设计的技术细节调整，现代版的 `ConcurrentHashMap` 已经能够在很大程度上规避传统 HashMap 存在的各种并发隐患，成为了一个高度可靠且高效的并发容器选项之一。
```java
// 示例代码展示如何安全地使用 ConcurrentHashMap
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class SafeMapExample {
private static final int CAPACITY = 16;
public static void main(String[] args){
// 创建一个初始容量为CAPACITY大小的ConcurrentHashMap实例
ConcurrentHashMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>(CAPACITY);
// 安全地向map中存入键值对
map.put("key", "value");
// 获取指定key对应的value
System.out.println(map.get("key"));
}
}
```
jdk11ConcurrentHashMap的并发度是多少？
在JDK11中，`ConcurrentHashMap`的默认并发度是16。这意味着它允许16个线程同时访问它的不同部分，以提高并发性能。但是，并发度的选择应该根据具体的使用情况和硬件环境来进行调整。如果并发度设置得太高，可能会导致资源的浪费，而设置得太低，则会限制并发性能的提高。因此，需要根据具体情况进行优化。
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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