我在之前两讲介绍了 Java 集合框架的典型容器类，它们绝大部分都不是线程安全的，仅有的线程安全实现，比如 Vector、Stack，在性能方面也远不尽如人意。幸好 Java 语言提供了并发包（java.util.concurrent），为高度并发需求提供了更加全面的工具支持。

今天我要问你的问题是，如何保证容器是线程安全的？ConcurrentHashMap 如何实现高效地线程安全？

典型回答

Java 提供了不同层面的线程安全支持。在传统集合框架内部，除了 Hashtable 等同步容器，还提供了所谓的同步包装器（Synchronized Wrapper），我们可以调用 Collections 工具类提供的包装方法，来获取一个同步的包装容器（如 Collections.synchronizedMap），但是它们都是利用非常粗粒度的同步方式，在高并发情况下，性能比较低下。

另外，更加普遍的选择是利用并发包提供的线程安全容器类，它提供了：

各种并发容器，比如 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList。
各种线程安全队列（Queue/Deque），如 ArrayBlockingQueue、SynchronousQueue。
各种有序容器的线程安全版本等。

具体保证线程安全的方式，包括有从简单的 synchronize 方式，到基于更加精细化的，比如基于分离锁实现的 ConcurrentHashMap 等并发实现等。具体选择要看开发的场景需求，总体来说，并发包内提供的容器通用场景，远优于早期的简单同步实现。

考点分析

谈到线程安全和并发，可以说是 Java 面试中必考的考点，我上面给出的回答是一个相对宽泛的总结，而且 ConcurrentHashMap 等并发容器实现也在不断演进，不能一概而论。

如果要深入思考并回答这个问题及其扩展方面，至少需要：

理解基本的线程安全工具。
理解传统集合框架并发编程中 Map 存在的问题，清楚简单同步方式的不足。
梳理并发包内，尤其是 ConcurrentHashMap 采取了哪些方法来提高并发表现。
最好能够掌握 ConcurrentHashMap 自身的演进，目前的很多分析资料还是基于其早期版本。

今天我主要是延续专栏之前两讲的内容，重点解读经常被同时考察的 HashMap 和 ConcurrentHashMap。今天这一讲并不是对并发方面的全面梳理，毕竟这也不是专栏一讲可以介绍完整的，算是个开胃菜吧，类似 CAS 等更加底层的机制，后面会在 Java 进阶模块中的并发主题有更加系统的介绍。

知识扩展

1. 为什么需要 ConcurrentHashMap？

Hashtable 本身比较低效，因为它的实现基本就是将 put、get、size 等各种方法加上“synchronized”。简单来说，这就导致了所有并发操作都要竞争同一把锁，一个线程在进行同步操作时，其他线程只能等待，大大降低了并发操作的效率。

前面已经提过 HashMap 不是线程安全的，并发情况会导致类似 CPU 占用 100% 等一些问题，那么能不能利用 Collections 提供的同步包装器来解决问题呢？

看看下面的代码片段，我们发现同步包装器只是利用输入 Map 构造了另一个同步版本，所有操作虽然不再声明成为 synchronized 方法，但是还是利用了“this”作为互斥的 mutex，没有真正意义上的改进！

private static class SynchronizedMap<K,V>
    implements Map<K,V>, Serializable {
    private final Map<K,V> m;     // Backing Map
    final Object      mutex;        // Object on which to synchronize
    // …
    public int size() {
        synchronized (mutex) {return m.size();}
    }
 // … 
}

所以，Hashtable 或者同步包装版本，都只是适合在非高度并发的场景下。

2.ConcurrentHashMap 分析

我们再来看看 ConcurrentHashMap 是如何设计实现的，为什么它能大大提高并发效率。

首先，我这里强调，ConcurrentHashMap 的设计实现其实一直在演化，比如在 Java 8 中就发生了非常大的变化（Java 7 其实也有不少更新），所以，我这里将比较分析结构、实现机制等方面，对比不同版本的主要区别。

早期 ConcurrentHashMap，其实现是基于：

分离锁，也就是将内部进行分段（Segment），里面则是 HashEntry 的数组，和 HashMap 类似，哈希相同的条目也是以链表形式存放。
HashEntry 内部使用 volatile 的 value 字段来保证可见性，也利用了不可变对象的机制以改进利用 Unsafe 提供的底层能力，比如 volatile access，去直接完成部分操作，以最优化性能，毕竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 优化过的。

你可以参考下面这个早期 ConcurrentHashMap 内部结构的示意图，其核心是利用分段设计，在进行并发操作的时候，只需要锁定相应段，这样就有效避免了类似 Hashtable 整体同步的问题，大大提高了性能。

在构造的时候，Segment 的数量由所谓的 concurrentcyLevel 决定，默认是 16，也可以在相应构造函数直接指定。注意，Java 需要它是 2 的幂数值，如果输入是类似 15 这种非幂值，会被自动调整到 16 之类 2 的幂数值。

具体情况，我们一起看看一些 Map 基本操作的源码，这是 JDK 7 比较新的 get 代码。针对具体的优化部分，为方便理解，我直接注释在代码段里，get 操作需要保证的是可见性，所以并没有什么同步逻辑。

public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key.hashCode());
       // 利用位操作替换普通数学运算
       long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        // 以 Segment 为单位，进行定位
        // 利用 Unsafe 直接进行 volatile access
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
            (tab = s.table) != null) {
           // 省略
          }
        return null;
    }

而对于 put 操作，首先是通过二次哈希避免哈希冲突，然后以 Unsafe 调用方式，直接获取相应的 Segment，然后进行线程安全的 put 操作：

public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        // 二次哈希，以保证数据的分散性，避免哈希冲突
        int hash = hash(key.hashCode());
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, false);
    }

其核心逻辑实现在下面的内部方法中：

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            // scanAndLockForPut 会去查找是否有 key 相同 Node
            // 无论如何，确保获取锁
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
            V oldValue;
            try {
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                int index = (tab.length - 1) & hash;
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
                    if (e != null) {
                        K k;
                        // 更新已有 value...
                    }
                    else {
                        // 放置 HashEntry 到特定位置，如果超过阈值，进行 rehash
                        // ...
                    }
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }

所以，从上面的源码清晰的看出，在进行并发写操作时：

ConcurrentHashMap 会获取再入锁，以保证数据一致性，Segment 本身就是基于 ReentrantLock 的扩展实现，所以，在并发修改期间，相应 Segment 是被锁定的。
在最初阶段，进行重复性的扫描，以确定相应 key 值是否已经在数组里面，进而决定是更新还是放置操作，你可以在代码里看到相应的注释。重复扫描、检测冲突是 ConcurrentHashMap 的常见技巧。
我在专栏上一讲介绍 HashMap 时，提到了可能发生的扩容问题，在 ConcurrentHashMap 中同样存在。不过有一个明显区别，就是它进行的不是整体的扩容，而是单独对 Segment 进行扩容，细节就不介绍了。

另外一个 Map 的 size 方法同样需要关注，它的实现涉及分离锁的一个副作用。

试想，如果不进行同步，简单的计算所有 Segment 的总值，可能会因为并发 put，导致结果不准确，但是直接锁定所有 Segment 进行计算，就会变得非常昂贵。其实，分离锁也限制了 Map 的初始化等操作。

所以，ConcurrentHashMap 的实现是通过重试机制（RETRIES_BEFORE_LOCK，指定重试次数 2），来试图获得可靠值。如果没有监控到发生变化（通过对比 Segment.modCount），就直接返回，否则获取锁进行操作。

下面我来对比一下，在 Java 8 和之后的版本中，ConcurrentHashMap 发生了哪些变化呢？

总体结构上，它的内部存储变得和我在专栏上一讲介绍的 HashMap 结构非常相似，同样是大的桶（bucket）数组，然后内部也是一个个所谓的链表结构（bin），同步的粒度要更细致一些。
其内部仍然有 Segment 定义，但仅仅是为了保证序列化时的兼容性而已，不再有任何结构上的用处。
因为不再使用 Segment，初始化操作大大简化，修改为 lazy-load 形式，这样可以有效避免初始开销，解决了老版本很多人抱怨的这一点。
数据存储利用 volatile 来保证可见性。
使用 CAS 等操作，在特定场景进行无锁并发操作。
使用 Unsafe、LongAdder 之类底层手段，进行极端情况的优化。

先看看现在的数据存储内部实现，我们可以发现 Key 是 final 的，因为在生命周期中，一个条目的 Key 发生变化是不可能的；与此同时 val，则声明为 volatile，以保证可见性。

 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;
        volatile Node<K,V> next;
        // … 
    }

我这里就不再介绍 get 方法和构造函数了，相对比较简单，直接看并发的 put 是如何实现的。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh; K fk; V fv;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 利用 CAS 去进行无锁线程安全操作，如果 bin 是空的
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
                break; 
        }
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else if (onlyIfAbsent // 不加锁，进行检查
                 && fh == hash
                 && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk)))
                 && (fv = f.val) != null)
            return fv;
        else {
            V oldVal = null;
            synchronized (f) {
                   // 细粒度的同步修改操作... 
                }
            }
            // Bin 超过阈值，进行树化
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

初始化操作实现在 initTable 里面，这是一个典型的 CAS 使用场景，利用 volatile 的 sizeCtl 作为互斥手段：如果发现竞争性的初始化，就 spin 在那里，等待条件恢复；否则利用 CAS 设置排他标志。如果成功则进行初始化；否则重试。

请参考下面代码：

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 如果发现冲突，进行 spin 等待
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); 
        // CAS 成功返回 true，则进入真正的初始化逻辑
        else if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

当 bin 为空时，同样是没有必要锁定，也是以 CAS 操作去放置。

你有没有注意到，在同步逻辑上，它使用的是 synchronized，而不是通常建议的 ReentrantLock 之类，这是为什么呢？现代 JDK 中，synchronized 已经被不断优化，可以不再过分担心性能差异，另外，相比于 ReentrantLock，它可以减少内存消耗，这是个非常大的优势。

与此同时，更多细节实现通过使用 Unsafe 进行了优化，例如 tabAt 就是直接利用 getObjectAcquire，避免间接调用的开销。

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
    return (Node<K,V>)U.getObjectAcquire(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

再看看，现在是如何实现 size 操作的。阅读代码你会发现，真正的逻辑是在 sumCount 方法中，那么 sumCount 做了什么呢？

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

我们发现，虽然思路仍然和以前类似，都是分而治之的进行计数，然后求和处理，但实现却基于一个奇怪的 CounterCell。难道它的数值，就更加准确吗？数据一致性是怎么保证的？

static final class CounterCell {
    volatile long value;
    CounterCell(long x) { value = x; }
}

其实，对于 CounterCell 的操作，是基于 java.util.concurrent.atomic.LongAdder 进行的，是一种 JVM 利用空间换取更高效率的方法，利用了Striped64内部的复杂逻辑。这个东西非常小众，大多数情况下，建议还是使用 AtomicLong，足以满足绝大部分应用的性能需求。
今天我从线程安全问题开始，概念性的总结了基本容器工具，分析了早期同步容器的问题，进而分析了 Java 7 和 Java 8 中 ConcurrentHashMap 是如何设计实现的，希望 ConcurrentHashMap 的并发技巧对你在日常开发可以有所帮助。

一课一练

关于今天我们讨论的题目你做到心中有数了吗？留一个道思考题给你，在产品代码中，有没有典型的场景需要使用类似 ConcurrentHashMap 这样的并发容器呢？

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