ConcurrentHashMap

README.md

@@ -262,7 +262,7 @@
 - [协作类Condition](docs/thread/condition.md)
 - [线程阻塞唤醒类LockSupport](docs/thread/LockSupport.md)
 - [Java的并发容器](docs/thread/map.md)
-- [吊打Java并发面试官之ConcurrentHashMap](docs/thread/ConcurrentHashMap.md)
+- [ConcurrentHashMap](docs/thread/ConcurrentHashMap.md)
 - [吊打Java并发面试官之ConcurrentLinkedQueue](docs/thread/ConcurrentLinkedQueue.md)
 - [吊打Java并发面试官之CopyOnWriteArrayList](docs/thread/CopyOnWriteArrayList.md)
 - [吊打Java并发面试官之ThreadLocal](docs/thread/ThreadLocal.md)

docs/thread/map.md

@@ -101,97 +101,6 @@ public interface ConcurrentMap<K, V> extends Map<K, V> {
 
 ConcurrentHashMap 同 [HashMap](https://javabetter.cn/collection/hashmap.html) 一样，也是基于散列表的 map，但是它提供了一种与 Hashtable 完全不同的加锁策略，提供了更高效的并发性和伸缩性。
 
-ConcurrentHashMap 在 JDK 1.7 和 JDK 1.8 中有一些区别。这里我们分开介绍一下。
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-**JDK 1.7**
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-ConcurrentHashMap 在 JDK 1.7 中，提供了一种粒度更细的加锁机制，这种机制叫分段锁「Lock Striping」。整个哈希表被分为多个段，每个段都独立锁定。读取操作不需要锁，写入操作仅锁定相关的段。这减小了锁冲突的几率，从而提高了并发性能。
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-这种机制的优点：在并发环境下将实现更高的吞吐量，而在单线程环境下只损失非常小的性能。
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-可以这样理解分段锁，就是**将数据分段，对每一段数据分配一把锁**。当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
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-有些方法需要跨段，比如 `size()`、`isEmpty()`、`containsValue()`，它们可能需要锁定整个表而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完后，再按顺序释放所有段的锁。如下图：
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-![](https://cdn.tobebetterjavaer.com/stutymore/map-20230816155810.png)
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-ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组构成的。Segment 是一种可重入的锁 [ReentrantLock](https://javabetter.cn/thread/reentrantLock.html)，HashEntry 则用于存储键值对数据。
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-一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组，Segment 的结构和 HashMap 类似，是一种数组和链表结构， 一个 Segment 里包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素， 每个 Segment 守护着一个 HashEntry 数组里的元素，当对 HashEntry 数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的 Segment 锁。
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-单一的 Segment 结构如下：
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-![](https://cdn.tobebetterjavaer.com/stutymore/map-20230816160155.png)
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-像这样的 Segment 对象，在 ConcurrentHashMap 集合中有多少个呢？有 2 的 N 次方个，共同保存在一个名为 segments 的数组当中。 因此整个 ConcurrentHashMap 的结构如下：
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-![](https://cdn.tobebetterjavaer.com/stutymore/map-20230816160223.png)
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-可以说，ConcurrentHashMap 是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面，有若干个子哈希表。
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-Case1：不同 Segment 的并发写入（可以并发执行）
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-![](https://cdn.tobebetterjavaer.com/stutymore/map-20230816160301.png)
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-Case2：同一 Segment 的一写一读（可以并发执行）
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-![](https://cdn.tobebetterjavaer.com/stutymore/map-20230816160316.png)
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-Case3：同一 Segment 的并发写入
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-![](https://cdn.tobebetterjavaer.com/stutymore/map-20230816160331.png)
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-Segment 的写入是需要上锁的，因此对同一 Segment 的并发写入会被阻塞。
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-由此可见，ConcurrentHashMap 中每个 Segment 各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度，让并发操作效率更高。
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-ConcurrentHashMap 读写过程如下：
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-get 方法
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-- 为输入的 Key 做 Hash 运算，得到 hash 值。
-- 通过 hash 值，定位到对应的 Segment 对象
-- 再次通过 hash 值，定位到 Segment 当中数组的具体位置。
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-put 方法
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-- 为输入的 Key 做 Hash 运算，得到 hash 值。
-- 通过 hash 值，定位到对应的 Segment 对象
-- 获取可重入锁
-- 再次通过 hash 值，定位到 Segment 当中数组的具体位置。
-- 插入或覆盖 HashEntry 对象。
-- 释放锁。
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-**JDK 1.8**
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-而在 JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 主要做了两个优化：
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-- 同 [HashMap](https://javabetter.cn/collection/hashmap.html) 一样，链表也会在长度达到 8 的时候转化为红黑树，这样可以提升大量冲突时候的查询效率；
-- 以某个位置的头结点（链表的头结点或红黑树的 root 结点）为锁，配合自旋+ [CAS](https://javabetter.cn/thread/cas.html) 避免不必要的锁开销，进一步提升并发性能。
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-![](https://cdn.tobebetterjavaer.com/stutymore/map-20230816155924.png)
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-相比 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁，采用 CAS + synchronized 来保证并发安全性，整个容器只分为一个 Segment，即 table 数组。
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-JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap 对节点 Node 类中的共享变量，和 JDK1.7 一样，使用 volatile 关键字，保证多线程操作时，变量的可见性！
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-```java
-static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
-    final int hash;
-    final K key;
-    volatile V val;
-    volatile Node<K,V> next;
-
-    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
-        this.hash = hash;
-        this.key = key;
-        this.val = val;
-        this.next = next;
-    }
-......
-}
-```
-
 简单分析一下 JDK1.8 中的 ConcurrentHashMap 的 put 方法：
 
 ```java
@@ -1109,7 +1018,7 @@ public class BlackListServiceImpl {
 
 本文主要介绍了并发包中的三个重要的容器类，Map、阻塞队列和 CopyOnWrite 容器，Map 用于存储键值对，阻塞队列用于生产者-消费者模型，而 CopyOnWrite 容器用于“读多写少”的并发场景。
 
-> 编辑：沉默王二，部分内容来源于朋友小七萤火虫开源的这个仓库：[深入浅出 Java 多线程](http://concurrent.redspider.group/)，部分内容来自于这篇[初念初恋-ConcurrentHashMap](https://juejin.cn/post/7064061605185028110)，图片画的特别漂亮。
+> 编辑：沉默王二，部分内容来源于朋友小七萤火虫开源的这个仓库：[深入浅出 Java 多线程](http://concurrent.redspider.group/)，部分内容来自于这篇[初念初恋-ConcurrentHashMap](https://juejin.cn/post/7064061605185028110)。
 
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