concurrenthashmap 线程安全怎么实现的

ConcurrentHashMap线程安全的实现原理是基于分段锁的机制。它将数据分成多个Segment（段），每个Segment拥有自己的HashEntry数组作为哈希表。每个Segment都是一个独立的Hashtable，拥有自己的锁。这样可以使得多个线程同时访问不同的Segment，从而提高并发读写的效率。 在ConcurrentHashMap中，读操作不需要加锁，因此多个线程可以同时读取数据，不会产生阻塞。而写操作只需要锁定对应的Segment，而不是整个哈希表，这样可以减少锁竞争的概率，提高并发性能。这种分段锁的机制使得ConcurrentHashMap在多线程环境下能够同时进行读写操作，保证了线程安全性，并且避免了整个哈希表被锁住而导致的性能下降。 每个Segment内部使用了volatile修饰的HashEntry数组来存储键值对，这样可以保证对其的读写操作的可见性。而且在进行写操作时，只需要锁住对应的Segment，可以避免对整个哈希表的锁竞争，提高并发性能。 总结起来，ConcurrentHashMap通过将数据分成多个Segment，并给每个Segment加锁的方式来实现线程安全。这种分段锁的机制使得多个线程可以同时读取不同的Segment，并且写操作只需要锁定对应的Segment，从而提高了并发读写的效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [ConcurrentHashMap线程安全的实现原理](https://blog.csdn.net/qq_52324490/article/details/110394436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Java并发编程笔记之ConcurrentHashMap原理探究.docx](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/85726929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [concurrenthashmap实现原理](https://blog.csdn.net/Elroy1230/article/details/123681027)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

### HashMap底层原理 `HashMap` 是基于哈希表实现的键值对集合。其核心结构是数组 + 链表（在 Java 8 及之后引入了红黑树优化长链表）。每个键值对被封装为一个 `Node` 对象，其中包含键、值和哈希值。 1. **哈希计算**：当调用 `put(K key, V value)` 方法时，首先会通过 `hashCode()` 方法计算键的哈希值，并将其映射到数组的一个索引位置。 2. **冲突解决**：如果多个键映射到同一个索引位置，则使用链地址法解决冲突。即在该索引位置上维护一个链表或红黑树来存储这些键值对。 3. **扩容机制**：当元素数量超过容量乘以负载因子（默认为 0.75）时，`HashMap` 会进行扩容操作，将原来的数组大小翻倍，并重新分配所有键值对的位置[^3]。 由于 `HashMap` 没有内置的同步机制，在多线程环境下进行写操作可能会导致数据不一致问题，例如死循环或者丢失更新等[^1]。 --- ### ConcurrentHashMap 线程安全实现 `ConcurrentHashMap` 是专门为并发环境设计的线程安全 `Map` 实现。它采用了分段锁技术来提高并发性能： 1. **Segment 分段锁**：`ConcurrentHashMap` 内部由多个 `Segment` 组成，每个 `Segment` 实际上是一个小型的 `HashMap`，并且继承了 `ReentrantLock` 类，可以独立加锁。这意味着不同的线程可以在不同的 `Segment` 上同时执行操作而不会相互阻塞[^4]。 2. **HashEntry 数组**：每个 `Segment` 包含一个 `HashEntry` 数组，用于实际存储键值对。与 `HashMap` 类似，`HashEntry` 也支持链表和红黑树结构来处理哈希冲突。 3. **细粒度锁定**：当需要修改某个 `Segment` 中的数据时，只需要对该 `Segment` 加锁即可，而不是对整个 `ConcurrentHashMap` 进行全局加锁。这种细粒度的锁定策略大大提高了高并发场景下的吞吐量[^2]。 以下是一个简单的示例代码展示如何创建并使用 `ConcurrentHashMap`： ```java import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class ConcurrentHashMapExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个ConcurrentHashMap实例 ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(); // 添加键值对 map.put("one", 1); map.put("two", 2); // 获取值 System.out.println(map.get("one")); // 输出: 1 // 并发更新 map.computeIfPresent("two", (key, val) -> val + 1); System.out.println(map.get("two")); // 输出: 3 } } ``` 上述代码展示了基本的操作如添加、获取以及并发更新。值得注意的是，`ConcurrentHashMap` 提供了一系列原子性方法如 `computeIfPresent`, `merge` 等，这些方法能够在保证线程安全的同时提供更高的效率。 ---