ConcurrentHashMap并发实现解析与使用指南

哈喽！大家好，很高兴又见面了，我是golang学习网的一名作者，今天由我给大家带来一篇《Java并发Map实现解析：ConcurrentHashMap详解》，本文主要会讲到等等知识点，希望大家一起学习进步，也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧！

ConcurrentHashMap 采用分段锁（JDK7）或CAS+synchronized单桶锁（JDK8+）实现高并发，底层为数组+链表+红黑树，get无锁、put/remove细粒度加锁，不支持null键值，迭代器弱一致性。

ConcurrentHashMap 的核心设计思想

ConcurrentHashMap 不是靠锁整个 Map 来保证线程安全，而是采用“分段锁”（JDK 7）或“CAS + synchronized 锁单个桶”（JDK 8+）的方式，把并发冲突控制在更小粒度上。它允许多线程同时读写不同位置的数据，大幅提升并发吞吐量。

JDK 8 中的底层结构：数组 + 链表 + 红黑树

底层是一个 Node 数组，每个数组元素（即“桶”）是一个链表或红黑树的头节点。插入时先通过 hash 定位到桶，再根据以下策略处理：

• 桶为空：用 CAS 尝试插入新节点
• 桶已存在节点：对首节点加 synchronized 锁（仅锁该桶，不影响其他桶）
• 链表长度 ≥ 8 且数组长度 ≥ 64：触发树化，转为红黑树提升查找效率
• 红黑树节点数 ≤ 6：退化回链表

关键操作的线程安全性保障

get 操作完全无锁，依赖 volatile 语义保证可见性；put、remove 等写操作则结合 CAS 和细粒度锁实现原子性：

• put(K,V)：先尝试 CAS 插入头节点；失败则锁住桶首节点，再遍历链表/树判断是否已存在 key，决定更新还是新增
• computeIfAbsent(K, mappingFunction)：只在 key 不存在时调用函数生成 value，并确保整个过程线程安全
• size() 和 mappingCount()：不直接遍历全表，而是维护 baseCount + CounterCell[] 数组，通过分散计数减少竞争

使用注意事项与常见误区

ConcurrentHashMap 并非万能，需注意其行为边界：

• 不支持 null 作为 key 或 value（会抛 NullPointerException）
• 迭代器弱一致性：遍历时可能反映某次操作的中间状态，但不会抛 ConcurrentModificationException
• 批量操作如 forEach、search、reduce 等，内部按段并行执行，结果取决于执行时刻的快照
• 不要用它替代同步逻辑复杂的业务场景（比如需要多个 key 原子性更新），应配合显式锁或事务机制

理论要掌握，实操不能落！以上关于《ConcurrentHashMap并发实现解析与使用指南》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！