ConcurrentHashMap采用cas+sync

ConcurrentHashMap在JDK1.7和1.8中都采用了CAS（Compare And Swap）和synchronized锁来实现线程安全。在1.7中，ConcurrentHashMap采用了分段锁（Segment），将数据分成若干段，每一段加锁，这样不同的线程可以同时访问不同的段，提高了并发性能。在1.8中，ConcurrentHashMap不再采用分段锁，而是采用了更加高效的CAS算法和synchronized锁来实现线程安全。同时，在1.8中，ConcurrentHashMap增加了一些新的方法和功能，例如支持函数式编程、支持并发更新和查询等。

### Golang `sync.Map` 与 Java `ConcurrentHashMap` 性能对比分析 #### 1. 数据结构设计 Golang 的 `sync.Map` 是一种专门为并发场景设计的非泛型映射类型，其内部实现基于分段锁（sharded locking）和无锁读取优化[^2]。相比之下，Java 的 `ConcurrentHashMap` 使用了更复杂的分段锁机制（Segmented Locking），并且在 JDK 8 中引入了 CAS 操作和红黑树来进一步提升性能[^1]。 #### 2. 并发控制策略 `sync.Map` 在写操作时使用互斥锁（Mutex）进行同步，而在读操作时尽量避免加锁，从而减少竞争开销。这种设计使得 `sync.Map` 在高并发读多写少的场景下表现出色。 `ConcurrentHashMap` 则通过将哈希表分为多个段（Segment），每个段独立加锁，从而允许多个线程同时访问不同的段。此外，在 JDK 8 中，`ConcurrentHashMap` 进一步优化了锁粒度，改为基于节点的锁，并结合 CAS 操作提高吞吐量[^1]。 #### 3. 内存占用 由于 Golang 的 `map` 实现更加紧凑，`sync.Map` 在内存管理上也更为高效。它动态调整桶的大小以减少空间浪费，同时避免了 Java 中可能因反射和缓存导致的额外内存开销。 `ConcurrentHashMap` 虽然在性能上有所优化，但其复杂的分段锁机制和红黑树转换逻辑可能导致更高的内存消耗，尤其是在键值对数量较少的情况下[^1]。 #### 4. 性能测试结果 在低并发场景下，`ConcurrentHashMap` 和 `sync.Map` 的性能差异不大，因为此时锁的竞争较少。然而，在高并发场景下，`sync.Map` 的无锁读取优化使其表现优于 `ConcurrentHashMap`，尤其是在读多写少的情况下[^2]。 以下是简单的基准测试代码示例： ```go // Golang sync.Map 基准测试 package main import ( "fmt" "sync" "sync/atomic" "testing" ) func BenchmarkSyncMap(b *testing.B) { var sm sync.Map var wg sync.WaitGroup wg.Add(10) for i := 0; i < 10; i++ { go func() { defer wg.Done() for j := 0; j < b.N; j++ { sm.Store(fmt.Sprintf("key%d", j), j) _, _ = sm.Load(fmt.Sprintf("key%d", j)) } }() } wg.Wait() } ``` ```java // Java ConcurrentHashMap 基准测试 import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ConcurrentHashMapBenchmark { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.submit(() -> { for (int j = 0; j < 1_000_000; j++) { map.put("key" + j, j); map.get("key" + j); } }); } executor.shutdown(); } } ``` #### 5. 使用场景选择 - 如果需要频繁的读操作且写操作较少，`sync.Map` 是更好的选择，因为它能够有效减少锁的竞争[^2]。 - 对于复杂的键值对存储需求，尤其是需要支持泛型和灵活数据结构的场景，`ConcurrentHashMap` 更具优势。 --- ###