ConcurrentHashMap是如何保证fail-safe的
- ✅典型解析
- ✅拓展知识仓
- ✅分段锁
- ☑️分段锁适用于什么情况
- 🟡分段锁的锁争用情况,是否会带来一定的性能影响
- ✔️分段锁的优缺点
- 🟢 还有哪些其他的线程安全哈希表实现
- 🟠Hashtable和 Collections区别
- 🟡分段锁和锁之间的区别是什么
- 🟢分段锁比锁更加安全吗
- 🟢弱一致性保障
✅典型解析
在JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 作为一个并发容器，他是解决了 fail-fast 的问题的，也就是说他是一个 fail-safe 的容器。通过以下两种机制来实现 fail-safe 特性:
首先，在 ConcurrentHashMap 中，遍历操作返回的是弱一致性选代器，这种跌代器的特点是，可以获取到在选代器创建前被添加到 ConcurrentHashMap 中的元素，但不保证一定能获取到在选代器创建后被删除的元素。
弱一致性是指在并发操作中，不同线程之间的操作可能不会立即同步，但系统会在某个时刻趋于致。这种弱一致性的特性有助于实现
fail-safe行为，即使在选代或操作过程中发生了并发修改，也不会导致异常或数据损坏。即他不会抛出ConcurrentModifiedException
另外。在JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 中的 Segment 被移除了，取而代之的是使用类似于 castsynchronized 的机制来实现并发访问。在遍历ConcurrentHashMap时，只需要获取每个桶的头结点即可，因为每个桶的头结点是原子更新的，不会被其他线程修改。这个设计允许多个线程同时修改不同的桶，这减少了并发修改的概率，从而降低了冲突和数据不一致的可能性。
也就是说，ConcurrentHashMap 通过弱一致性选代器和 Segment 分离机制来实现 fail-safe 特性可以保证在遍历时不会受到其他线程修改的影响。
ConcurrentHashMap 是一种线程安全的哈希表实现，它通过使用分段锁（Segmentation）和无锁（Lock-Free）技术来实现高并发性和线程安全性。下面我将详细解释 ConcurrentHashMap 是如何保证 fail-safe 的：
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分段锁（Segmentation）：
- ConcurrentHashMap 将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段都是一个独立的锁。当进行读操作或写操作时，只需要锁定对应的段，而不是整个哈希表。这大大减少了锁的竞争，提高了并发性能。
- 每个段都是一个独立的哈希表，有自己的锁。当一个线程访问某个段时，会先对该段加锁，然后进行相应的操作。其他线程可以同时访问其他段，互不干扰。
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无锁（Lock-Free）技术：
- ConcurrentHashMap 还使用了无锁技术来进一步优化性能。在某些情况下，不需要加锁就可以进行操作，比如使用 CAS
（Compare-and-Swap）操作来更新节点的值。 - CAS 是一种无锁的原子操作，它比较并交换内存中的值。如果值未被其他线程修改过，则成功更新；否则，该操作失败并重新尝试。通过使用 CAS 操作，ConcurrentHashMap 可以在不加锁的情况下实现线程安全。
- ConcurrentHashMap 还使用了无锁技术来进一步优化性能。在某些情况下，不需要加锁就可以进行操作，比如使用 CAS
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数据结构优化：
- ConcurrentHashMap 使用了各种数据结构优化来提高性能和减少锁竞争。例如，使用红黑树来处理哈希冲突，以及使用链表、数组等数据结构来存储
键值对。 - 这些优化使得 ConcurrentHashMap 在高并发环境下能够提供更好的性能和更低的锁竞争。
- ConcurrentHashMap 使用了各种数据结构优化来提高性能和减少锁竞争。例如，使用红黑树来处理哈希冲突，以及使用链表、数组等数据结构来存储
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失败安全：
- ConcurrentHashMap 的设计目标是提供 fail-safe 的保证，即使在并发操作中出现异常，也能保证数据的一致性。
- 由于使用了分段锁和无锁技术，ConcurrentHashMap 能够保证操作的原子性和不可变性。即使一个线程在执行操作时发生异常，也不会影响到其他线程的操作。其他线程仍然可以正常地读取和写入数据，不会导致数据的不一致性。
- 同时，ConcurrentHashMap 还使用了回滚机制来处理异常情况。如果一个线程在执行操作时出现异常，该操作会被回滚，不会对其他线程造成影响。这种回滚机制保证了即使发生异常，也能保持数据的一致性。
ConcurrentHashMap 通过分段锁、无锁技术和数据结构优化等手段，实现了线程安全和 fail-safe 的保证。即使在并发操作中出现异常，也能保证数据的一致性，提供了高效的并发访问和数据处理能力。
来看一段代码Demo，帮助理论知识的理解：
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /**
* @author xinbaobaba
* Demo展示了ConcurrentHashMap如何实现更高级的线程安全和"fail-safe"功能
*/public class ConcurrentHashMapAdvancedExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个 ConcurrentHashMap 实例 ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> map = new ConcurrentHashMap<>(); // 模拟多个线程同时访问和修改 map Thread thread1 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 100; i++) { map.put("A", new AtomicInteger(i)); System.out.println("Thread 1: " + map.get("A").get()); } }); Thread thread2 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 100; i++) { map.put("B", new AtomicInteger(i)); System.out.println("Thread 2: " + map.get("B").get()); } }); thread1.start(); thread2.start(); }
}
在这个Demo中，创建了一个 ConcurrentHashMap 实例 map，并使用两个线程 thread1 和 thread2 同时访问和修改这个映射。这次我们使用 AtomicInteger 作为映射的值类型，而不是简单的Integer。AtomicInteger是一个线程安全的整数类型，它提供了原子操作，可以在并发环境下安全地进行增加、减少等操作。
在每个线程中，我们使用一个循环来多次执行操作。每个线程都向映射中添加一个键值对，并使用get()方法获取并打印相应的值。由于ConcurrentHashMap的内部锁和分段锁机制，这些操作仍然是线程安全的。即使在并发环境下，也不会出现数据竞争或不一致的情况。同时，由于使用了AtomicInteger作为值类型，我们可以保证对整数值的操作是原子的，进一步增强了线程安全性。
即使一个线程在执行操作时出现异常，也不会影响其他线程的操作。每个线程操作的是不同的键，互不干扰。即使一个线程的操作被中断或回滚，也不会对其他线程造成影响，因为每个线程都有自己的数据副本，并且操作是原子的。这样就能保证在整个并发操作过程中的数据一致性和"fail-safe"。
✅拓展知识仓
✅分段锁
分段锁是一种用于实现高并发性能的锁策略，通常在数据库和并发编程中使用。它将数据分成多个段，并对每个段加锁，允许多个线程同时访问不同的段，而不会相互阻塞。
分段锁的优点在于它能够提高并发性能，通过将数据分成多个段并使用锁来保护每个段，允许多个线程同时访问不同的段，而不会相互阻塞。这种策略能够减少锁的竞争，从而提高并发性能。另外，分段锁还可以通过细化锁的粒度来提高并发性能，使得在多线程环境下能够更好地利用系统资源。
分段锁的缺点在于实现较为复杂，需要处理多个段之间的同步和通信，增加了代码的复杂性和出错的可能性。另外，分段锁需要更多的锁资源，因为每个段都需要一个锁来保护。这可能会导致更多的锁竞争和上下文切换，从而降低性能。
分段锁是一种用于实现高并发性能的锁策略，通过将数据分成多个段并使用锁来保护每个段，允许多个线程同时访问不同的段，而不会相互阻塞。它能够提高并发性能，但实现较为复杂，需要谨慎处理多个段之间的同步和通信。
看一个Demo，帮助理解分段锁：
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
/**
* 如何使用`java.util.concurrent.locks.ReentrantLock`和`java.util.concurrent.locks.Condition`来实现一个线程安全的计数器
*/
public class SafeCounter {private int count = 0;private Lock lock = new ReentrantLock();private Condition countCondition = lock.newCondition();public void increment() {lock.lock();try {while (count == Integer.MAX_VALUE) {try {countCondition.await(); // 等待其他线程重置count} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();throw new RuntimeException(e);}}count++;System.out.println("Count: " + count);countCondition.signalAll(); // 通知其他等待的线程} finally {lock.unlock();}}public void decrement() {lock.lock();try {while (count == 0) {try {countCondition.await(); // 等待其他线程增加count} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();throw new RuntimeException(e);}}count--;System.out.println("Count: " + count);countCondition.signalAll(); // 通知其他等待的线程} finally {lock.unlock();}}public int getCount() {return count;}
}
示例中，使用
ReentrantLock和Condition来实现一个线程安全的计数器。我们使用了lock来保护共享变量count的访问，并使用Condition来协调线程之间的等待和通知。在increment()和decrement()方法中，我们使用while循环来检查count的值，并在需要时使用await()方法等待其他线程的操作。一旦满足条件，我们使用signalAll()方法通知其他等待的线程。通过这种方式，我们确保了线程安全和数据的一致性。
☑️分段锁适用于什么情况
分段锁是一种用于实现高并发性能的锁策略，通常在缓存系统和并发容器等场景中使用。它将数据分成多个段，并对每个段加锁，允许多个线程同时访问不同的段，而不会相互阻塞。
分段锁适用于以下情况：
- 缓存系统：在缓存系统中，使用分段锁可以将缓存数据分为多个段，每个段使用独立的锁控制。这样，不同的线程可以同时读取或修改不同的缓存数据段，从而提高缓存访问的并发度和性能。
- 并发容器：并发容器是用于存储和管理多个数据项的容器，如集合、列表等。使用分段锁可以将容器中的数据分成多个段，并使用独立的锁来控制每个段。这样可以避免锁的竞争和锁的粒度过大导致的性能问题，从而提高容器的并发性能。
- 高性能数据库：在一些高性能数据库中，为了提高并发性能，可以使用分段锁来控制对数据的并发访问。通过将数据分成多个段并使用独立的锁来控制每个段，可以允许多个线程同时访问不同的数据段，从而提高数据库的并发性能。
- 路由器和操作系统：在一些并发访问场景中，如路由器和操作系统等，也可以使用分段锁来提高系统的并发度和性能。通过将数据分成多个段并使用独立的锁来控制每个段，可以避免锁的竞争和性能问题，从而提高系统的并发性能。
分段锁适用于需要高并发访问数据的情况，特别是在缓存系统、并发容器、高性能数据库、路由器和操作系统等场景中。通过将数据分成多个段并使用独立的锁来控制每个段，可以允许多个线程同时访问不同的数据段，从而提高并发性能。
🟡分段锁的锁争用情况,是否会带来一定的性能影响
分段锁的锁争用情况可能会导致一定的性能影响。当多个线程同时访问分段锁所保护的数据时，如果多个线程试图同时访问同一数据段，就会发生锁争用。此时，线程将会被阻塞，直到锁被释放。
锁争用会导致线程等待，增加了线程的上下文切换开销和CPU资源的消耗，从而可能降低程序的并发性能和响应速度。在高并发环境下，锁争用情况可能会导致更为显著的性能下降。
为了避免锁争用对性能的影响，可以采用一些策略和技术：
- 优化数据分布：通过合理地分布数据，使得线程尽可能访问不同的数据段，从而减少锁争用的可能性。例如，可以使用散列函数来分配数据到不同的段。
- 减小锁粒度：通过将数据分成更小的段，可以减小锁的粒度，从而减少锁争用的可能性。例如，可以使用更小的数据结构或更精细的锁控制。
- 使用更高效的锁机制：例如，使用读写锁、自旋锁或乐观锁等更高效的锁机制，可以减少线程等待锁的时间和上下文切换的开销。
- 避免长时间持有锁：通过减少线程持有锁的时间，可以减少其他线程等待该锁的时间，从而减少锁争用的可能性。例如，尽可能地减少在持有锁时的计算和I/O操作。
- 使用缓存和缓冲技术：通过使用缓存和缓冲技术，可以减少对数据的直接访问，从而减少对分段锁的竞争。例如，可以使用缓存池或缓冲队列等技术来存储常用的数据项。
分段锁的锁争用情况可能会导致一定的性能影响。通过优化数据分布、减小锁粒度、使用更高效的锁机制、避免长时间持有锁以及使用缓存和缓冲技术等策略和技术，可以减少锁争用的可能性并提高程序的并发性能。
✔️分段锁的优缺点
分段锁优点：
- 高并发性：允许并发访问不同段的数据，提高了并发性能。通过将数据分成多个段，并使用独立的锁控制每个段，允许多个线程同时访问不同的数据段，从而减少了线程之间的竞争和阻塞。
- 细粒度控制：提供更精细的锁控制，提高了系统的灵活性和可扩展性。与全局锁或较大粒度的锁相比，分段锁可以将锁的粒度减小，从而更好地满足不同场景的需求。
- 减少锁竞争：如果数据分布均匀，每个锁控制的数据区域不会太大，从而减少了锁的竞争。通过合理地分布数据到不同的段，可以降低线程对同一数据段的竞争，从而提高并发性能。
分段锁缺点：
- 内存碎片化：将数据分成多个段可能会导致内存碎片化。每个段可能需要独立的内存空间，并且可能需要非连续的内存分配，这可能会导致内存碎片和空间浪费。
- 锁竞争概率低：当数据分布不均匀时，某些段上的锁竞争概率可能会很高，导致性能下降。尽管可以通过合理地分布数据来减少这种情况的发生，但在极端情况下仍然可能存在锁竞争的问题。
- 实现复杂性：分段锁需要维护多个锁的控制和管理，增加了实现的复杂性和潜在的错误风险。需要确保正确地管理每个段的锁定和解锁操作，以避免出现死锁或竞态条件等问题。
- 扩展性问题：分段锁的数量是固定的，这可能导致在某些情况下难以扩展。如果需要更多的段来容纳更多的数据或线程，可能需要重新设计整个锁机制。
🟢 还有哪些其他的线程安全哈希表实现
除了 ConcurrentHashMap，还有其他几种线程安全的哈希表实现。其中一种是 Hashtable，另一种是 Collections.synchronizedMap。然而，这些实现方法都存在性能问题，因为它们在多线程环境下容易造成锁竞争，导致性能下降。
具体来说，Hashtable 是早期 Java 中的线程安全哈希表实现，它使用一个内部锁来保护整个哈希表的操作。这意味着在多线程环境下，只有一个线程能够访问哈希表，其他线程必须等待锁释放。因此，Hashtable 的性能在竞争激烈的场景下较差。
另外，Collections.synchronizedMap 方法提供了一个线程安全的包装器，可以用于将普通的 Map 转换为线程安全的版本。然而，它也是对整个哈希表进行加锁，因此在多线程环境下性能同样较差。
相比之下，ConcurrentHashMap 的设计更加先进，它通过分段锁技术将数据分成多个段，并对每个段进行加锁。这样可以在多线程环境下同时访问不同的段，提高了并发性能。因此，在需要线程安全的哈希表时，推荐使用 ConcurrentHashMap。
🟠Hashtable和 Collections区别
Hashtable和Collections的主要区别在于同步性、历史背景以及使用场景。
- 同步性：Hashtable是线程安全的，所有的公共方法都有synchronized关键字，这意味着在多线程环境下，Hashtable是安全的。而Collections则提供了一系列帮助方法，如排序、搜索、线程安全化等，但它本身并不是线程安全的。
- 历史背景：Hashtable是基于陈旧的Dictionary类，它在Java 1.1中就已经存在。而Collections类是Java 1.2中引入的，它为集合类提供了一系列静态方法。
- 使用场景：如果对同步性或与遗留代码的兼容性没有任何要求，建议使用HashMap，因为它在效率上可能更高。而Collections主要用于对集合类进行各种操作，如排序、搜索等。
Hashtable和Collections在同步性、历史背景和使用场景上存在明显的差异。需要根据具体的使用场景和需求来选择使用哪种方式。
看一下具体的使用Hashtable和Collections的示例：
使用Hashtable的示例：
import java.util.Hashtable;public class HashtableExample {public static void main(String[] args) {Hashtable<String, String> hst = new Hashtable<>();String sid = "SID1";String name = "Name1";hst.put(sid, name);System.out.println("添加成功,是否继续添加？ (Y/N)");String temp = Console.ReadLine();if (temp == "Y" || temp == "y") {continue;} else {break;}// 输出键为奇数的元素System.out.println("奇数键的元素:");for (var iteminhst : hst) {if (iteminhst.Key % 2 == 1) {System.out.println("{0}, {1}", iteminhst.Value, iteminhst.Key);}}}
}
使用Collections的示例：
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;public class CollectionsExample {public static void main(String[] args) {List<String> list = new ArrayList<>();Scanner scanner = new Scanner(System.in);while (true) {System.out.println("请输入一个字符串（输入exit退出）:");String input = scanner.nextLine();if (input.equalsIgnoreCase("exit")) {break;} else {list.add(input);}// 对列表进行排序并输出Collections.sort(list);System.out.println("排序后的列表:");for (String str : list) {System.out.println(str);}}}
}
🟡分段锁和锁之间的区别是什么
分段锁和锁之间的区别：
分段锁是ConcurrentHashMap中使用的锁策略，实质是一种锁的设计策略，并不是指某一个特定的锁。它不是对整个数据结构加锁，而是通过hashcode来判断该元素应该存放的分段，然后对这个分段进行加锁。这种策略的优点在于细化锁的粒度，提高并发性能。当多个线程同时访问不同的分段时，可以实现真正的并行插入，提高并发性能。而当统计size时，需要获取所有的分段锁才能统计。
而锁则是指用于保证线程安全的机制，通过加锁来防止多个线程同时访问某一共享资源，以避免数据不一致的问题。常见的锁有公平锁和非公平锁。公平锁按照申请锁的顺序来获取锁，而非公平锁则不是按照申请锁的顺序来获取锁，其优点在于吞吐量比公平锁大。
分段锁是一种设计策略，通过对数据进行分段并加锁来提高并发性能；而锁则是一种保证线程安全的机制，通过加锁来避免数据不一致的问题。
🟢分段锁比锁更加安全吗
分段锁和锁都是线程安全哈希表实现中使用的技术，它们各自具有不同的优缺点，无法简单地判断哪个更加安全。
分段锁的优点在于它能够提高并发性能，通过将数据分成多个段并使用锁来保护每个段，允许多个线程同时访问不同的段，而不会相互阻塞。这种策略能够减少锁的竞争，从而提高并发性能。另外，分段锁还可以通过细化锁的粒度来提高并发性能，使得在多线程环境下能够更好地利用系统资源。
然而，分段锁也存在一些缺点。首先，它需要更多的锁，因为每个段都需要一个锁来保护。这可能会导致更多的锁竞争和上下文切换，从而降低性能。其次，分段锁的实现较为复杂，需要处理多个段之间的同步和通信，增加了代码的复杂性和出错的可能性。
锁的优点在于实现简单，使用方便。通过加锁来保证线程安全，可以避免多个线程同时访问共享资源，从而避免数据不一致的问题。但是，锁的缺点在于它可能会降低并发性能，因为多个线程访问共享资源时需要等待获取锁。如果锁的粒度较大，可能会导致大量的锁竞争和上下文切换，从而降低系统的吞吐量。
分段锁和锁都是线程安全哈希表实现中使用的技术，它们各有优缺点。选择使用分段锁还是锁取决于具体的应用场景和需求，需要根据实际情况进行权衡和选择。
🟢弱一致性保障
ConcurrentHashMap 提供的是弱一致性保障，这是因为在多线程并发修改 ConcurrentHashMap时，可能会出现一些短暂的不一致状态，即一个线程进行了修改操作，但是另一个线程还没有看到这个修改。因此，在并发修改 ConcurrentHashMap 时，不能保证在所有时刻 ConcurrentHashMap 的状态都是一致的。
首先就是因为前面提到的弱一致性迭代器，在 ConcurrentHashMap 中，使用选代器遍历时，不能保证在迭代器创建后所有的元素都被迭代器遍历到。这是因为在迭代器遍历过程中，其他线程可能会对ConcurrentHashMap 进行修改，导致迭代器遍历的元素发生变化。为了解决这人问题ConcurrentHashMap 提供了一种弱一致性选代器，可以获取到在迭代器创建后被添加到ConcurrentHashMap 中的元素，但是可能会获取到迭代器创建后被删除的元素。
