在 Java8 中，對於 ConcurrentHashMap 這個常用的工具類進行了很大的升級，對比之前 Java7 版本在諸多方面都進行了調整和變化。

不過，在 Java7 中的 Segment 的設計思想依然具有參考和學習的價值，所以在很多情況下面試官都會問你：

ConcurrentHashMap 在 Java 7 和 Java8 中的結構分別是什麼？

它們有什麼相同點和不同點？

Java 7 版本的 ConcurrentHashMap

我們首先來看一下 Java7 版本中的 ConcurrentHashMap 的結構示意圖：

從圖中我們可以看出，在 ConcurrentHashMap 內部進行了 Segment

相比於之前的 Hashtable 每次操作都需要把整個物件鎖住而言，大大提高了併發效率。因為它的鎖與鎖之間是獨立的，而不是整個物件只有一把鎖。

每個 Segment 的底層資料結構與 HashMap 類似，仍然是陣列和連結串列組成的拉鍊法結構。預設有 0~15 共 16 個 Segment，所以最多可以同時支援 16 個執行緒併發操作（操作分別分佈在不同的 Segment 上）。

16 這個預設值可以在初始化的時候設定為其他值，但是一旦確認初始化以後，是不可以擴容的。

Java 8 版本的 ConcurrentHashMap

在 Java 8 中，幾乎完全重寫了 ConcurrentHashMap，程式碼量從原來 Java 7 中的 1000 多行，變成了現在的 6000 多行，所以也大大提高了原始碼的閱讀難度。

而為了方便我們理解，我們還是先從整體的結構示意圖出發，看一看總體的設計思路，然後再去深入細節。

圖中的節點有3種類型。

• 第一種是最簡單的，空著的位置代表當前還沒有元素來填充。
• 第二種就是和 HashMap 非常類似的拉鍊法結構，在每一個槽中會首先填入第一個節點，但是後續如果計算出相同的 Hash 值，就用連結串列的形式往後進行延伸。
• 第三種結構就是紅黑樹結構，這是 Java 7 的 ConcurrentHashMap 中所沒有的結構，在此之前我們可能也很少接觸這樣的資料結構。

　　當第二種情況的連結串列長度大於某一個閾值（預設為 8），且同時滿足一定的容量要求的時候，ConcurrentHashMap 便會把這個連結串列從連結串列的形式轉化為紅黑樹的形式，目的是進一步提高它的查詢效能。所以，Java 8 的一個重要變化就是引入了紅黑樹的設計，由於紅黑樹並不是一種常見的資料結構，所以我們在此簡要介紹一下紅黑樹的特點。

　　紅黑樹是每個節點都帶有顏色屬性的二叉查詢樹，顏色為紅色或黑色，紅黑樹的本質是對二叉查詢樹 BST 的一種平衡策略，我們可以理解為是一種平衡二叉查詢樹，查詢效率高，會自動平衡，防止極端不平衡從而影響查詢效率的情況發生。

　　由於自平衡的特點，即左右子樹高度幾乎一致，所以其查詢效能近似於二分查詢，時間複雜度是 O(log(n)) 級別；反觀連結串列，它的時間複雜度就不一樣了，如果發生了最壞的情況，可能需要遍歷整個連結串列才能找到目標元素，時間複雜度為 O(n)，遠遠大於紅黑樹的 O(log(n))，尤其是在節點越來越多的情況下，O(log(n)) 體現出的優勢會更加明顯。

紅黑樹的一些其他特點：

• 每個節點要麼是紅色，要麼是黑色，但根節點永遠是黑色的。
• 紅色節點不能連續，也就是說，紅色節點的子和父都不能是紅色的。
• 從任一節點到其每個葉子節點的路徑都包含相同數量的黑色節點。

正是由於這些規則和要求的限制，紅黑樹保證了較高的查詢效率，所以現在就可以理解為什麼 Java 8 的 ConcurrentHashMap 要引入紅黑樹了。

好處就是避免在極端的情況下衝突連結串列變得很長，在查詢的時候，效率會非常慢。而紅黑樹具有自平衡的特點，所以，即便是極端情況下，也可以保證查詢效率在 O(log(n))。

分析 Java 8 版本的 ConcurrentHashMap 的重要原始碼

• Node 節點

我們先來看看最基礎的內部儲存結構 Node，這就是一個一個的節點，如這段程式碼所示：

可以看出，每個 Node 裡面是 key-value 的形式，並且把 value 用 volatile 修飾，以便保證可見性，同時內部還有一個指向下一個節點的 next 指標，方便產生連結串列結構。

下面我們看兩個最重要、最核心的方法。

• put 方法原始碼分析

put 方法的核心是 putVal 方法，為了方便閱讀，我把重要步驟的解讀用註釋的形式補充在下面的原始碼中。我們逐步分析這個最重要的方法，這個方法相對有些長，我們一步一步把它看清楚。

finalVputVal(Kkey,Vvalue,booleanonlyIfAbsent){

if(key==null||value==null){

thrownewNullPointerException();

}

//計算hash值

inthash=spread(key.hashCode());

intbinCount=0;

for(Node<K,V>[]tab=table;;){

Node<K,V>f;

intn,i,fh;

//如果陣列是空的，就進行初始化

if(tab==null||(n=tab.length)==0){

tab=initTable();

}

//找該hash值對應的陣列下標

elseif((f=tabAt(tab,i=(n-1)&hash))==null){

//如果該位置是空的，就用CAS的方式放入新值

if(casTabAt(tab,i,null,

newNode<K,V>(hash,key,value,null))){

break;

}

}

//hash值等於MOVED代表在擴容

elseif((fh=f.hash)==MOVED){

tab=helpTransfer(tab,f);

}

//槽點上是有值的情況

else{

VoldVal=null;

//用synchronized鎖住當前槽點，保證併發安全

synchronized(f){

if(tabAt(tab,i)==f){

//如果是連結串列的形式

if(fh>=0){

binCount=1;

//遍歷連結串列

for(Node<K,V>e=f;;++binCount){

Kek;

//如果發現該key已存在，就判斷是否需要進行覆蓋，然後返回

if(e.hash==hash&&

((ek=e.key)==key||

(ek!=null&&key.equals(ek)))){

oldVal=e.val;

if(!onlyIfAbsent){

e.val=value;

}

break;

}

Node<K,V>pred=e;

//到了連結串列的尾部也沒有發現該key，說明之前不存在，就把新值新增到連結串列的最後

if((e=e.next)==null){

pred.next=newNode<K,V>(hash,key,

value,null);

break;

}

}

}

//如果是紅黑樹的形式

elseif(finstanceofTreeBin){

Node<K,V>p;

binCount=2;

//呼叫putTreeVal方法往紅黑樹裡增加資料

if((p=((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash,key,

value))!=null){

oldVal=p.val;

if(!onlyIfAbsent){

p.val=value;

}

}

}

}

}

if(binCount!=0){

//檢查是否滿足條件並把連結串列轉換為紅黑樹的形式，預設的TREEIFY_THRESHOLD閾值是8

if(binCount>=TREEIFY_THRESHOLD){

treeifyBin(tab,i);

}

//putVal的返回是新增前的舊值，所以返回oldVal

if(oldVal!=null){

returnoldVal;

}

break;

}

}

}

addCount(1L,binCount);

returnnull;

}

通過以上的原始碼分析，我們對於 putVal 方法有了詳細的認識，可以看出，方法中會逐步根據當前槽點是未初始化、空、擴容、連結串列、紅黑樹等不同情況做出不同的處理。

• get 方法原始碼分析

get 方法比較簡單，我們同樣用原始碼註釋的方式來分析一下：

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    //計算 hash 值
    int h = spread(key.hashCode());
    //如果整個陣列是空的，或者當前槽點的資料是空的，說明 key 對應的 value 不存在，直接返回 null
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        //判斷頭結點是否就是我們需要的節點，如果是則直接返回
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        //如果頭結點 hash 值小於 0，說明是紅黑樹或者正在擴容，就用對應的 find 方法來查詢
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        //遍歷連結串列來查詢
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

總結一下 get 的過程：

• 計算 Hash 值，並由此值找到對應的槽點；
• 如果陣列是空的或者該位置為 null，那麼直接返回 null 就可以了；
• 如果該位置處的節點剛好就是我們需要的，直接返回該節點的值；
• 如果該位置節點是紅黑樹或者正在擴容，就用 find 方法繼續查詢；
• 否則那就是連結串列，就進行遍歷連結串列查詢。

對比Java7 和Java8 的異同和優缺點

資料結構

Java 7 採用 Segment 分段鎖來實現，

而 Java 8 中的 ConcurrentHashMap 使用陣列 + 連結串列 + 紅黑樹，在這一點上它們的差別非常大。

併發度

Java 7 中，每個 Segment 獨立加鎖，最大併發個數就是 Segment 的個數，預設是 16。

但是到了 Java 8 中，鎖粒度更細，理想情況下 table 陣列元素的個數（也就是陣列長度）就是其支援併發的最大個數，併發度比之前有提高。

保證併發安全的原理

Java 7 採用 Segment 分段鎖來保證安全，而 Segment 是繼承自 ReentrantLock。

Java8 中放棄了 Segment 的設計，採用 Node + CAS + synchronized 保證執行緒安全。

遇到 Hash 碰撞

Java 7 在 Hash 衝突時，會使用拉鍊法，也就是連結串列的形式。

Java8 先使用拉鍊法，在連結串列長度超過一定閾值時，將連結串列轉換為紅黑樹，來提高查詢效率。

查詢時間複雜度

Java 7 遍歷連結串列的時間複雜度是 O(n)，n 為連結串列長度。

Java8 如果變成遍歷紅黑樹，那麼時間複雜度降低為 O(log(n))，n 為樹的節點個數。