面试官：为什么ConcurrentHashMap要放弃分段锁？

今天我们来讨论一下一个比较经典的面试题就是 ConcurrentHashMap 为什么放弃使用了分段锁，这个面试题阿粉相信很多人肯定觉得有点头疼，因为很少有人在开发中去研究这块的内容，今天阿粉就来给大家讲一下这个 ConcurrentHashMap 为什么在 JDK8 中放弃了使用分段锁。

什么是分段锁

我们都知道 HashMap 是一个线程不安全的类，多线程环境下，使用 HashMap 进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以如果你的并发量很高的话，所以是不推荐使用 HashMap 的。

而我们所知的，HashTable 是线程安全的，但是因为 HashTable 内部使用的 synchronized 来保证线程的安全，所以，在多线程情况下，HashTable 虽然线程安全，但是他的效率也同样的比较低下。

所以就出现了一个效率相对来说比 HashTable 高，但是还比 HashMap 安全的类，那就是 ConcurrentHashMap，而 ConcurrentHashMap 在 JDK8 中却放弃了使用分段锁，为什么呢？那他之后是使用什么来保证线程安全呢？我们今天来看看。

什么是分段锁？

其实这个分段锁很容易理解，既然其他的锁都是锁全部，那分段锁是不是和其他的不太一样，是的，他就相当于把一个方法切割成了很多块，在单独的一块上锁的时候，其他的部分是不会上锁的，也就是说，这一段被锁住，并不影响其他模块的运行，分段锁如果这样理解是不是就好理解了，我们先来看看 JDK7 中的 ConcurrentHashMap 的分段锁的实现。

在 JDK7 中 ConcurrentHashMap 底层数据结构是数组加链表，这也是之前阿粉说过的 JDK7和 JDK8 中 HashMap 不同的地方，源码送上。

//初始总容量，默认16
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//加载因子，默认0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//并发级别，默认16
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
 
static final class Segment extends ReentrantLock implements Serializable {
 
transient volatile HashEntry[] table;
 
}
 

在阿粉贴上的上面的源码中，有Segment,这个类才是真正的的主要内容， ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成.

我们看到了 Segment,而他的内部，又有HashEntry数组结构组成. Segment 继承自 RentrantLock 在这里充当的是一个锁，而在其内部的 HashEntry 则是用来存储键值对数据.

图就像下面这个样子

也就是说，一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，当需要put元素的时候，并不是对整个hashmap进行加锁，而是先通过hashcode来知道他要放在哪一个分段中，然后对这个分段进行加锁。

最后也就出现了，如果不是在同一个分段中的 put 数据，那么 ConcurrentHashMap 就能够保证并行的 put ，也就是说，在并发过程中，他就是一个线程安全的 Map 。

为什么 JDK8 舍弃掉了分段锁呢？

这时候就有很多人关心了，说既然这么好用，为啥在 JDK8 中要放弃使用分段锁呢？

这就要我们来分析一下为什么要用 ConcurrentHashMap ，

1.线程安全。

2.相对高效。

因为在 JDK7 中 Segment 继承了重入锁ReentrantLock,但是大家有没有想过，如果说每个 Segment 在增长的时候,那你有没有考虑过这时候锁的粒度也会在不断的增长。

而且前面阿粉也说了，一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个锁控制的是一段，那么如果分成很多个段的时候，这时候加锁的分段还是不连续的，是不是就会造成内存空间的浪费。

所以问题一出现了，分段锁在某些特定的情况下是会对内存造成影响的，什么情况呢？我们倒着推回去就知道：

1.每个锁控制的是一段，当分段很多，并且加锁的分段不连续的时候，内存空间的浪费比较严重。

大家都知道，并发是什么样子的，就相当于百米赛跑，你是第一，我是第二这种形式，同样的，线程也是这样的，在并发操作中，因为分段锁的存在，线程操作的时候，争抢同一个分段锁的几率会小很多，既然小了，那么应该是优点了，但是大家有没有想过如果这一分块的分段很大的时候，那么操作的时间是不是就会变的更长了。

所以第二个问题出现了：

2.如果某个分段特别的大，那么就会影响效率，耽误时间。

所以，这也是为什么在 JDK8 不在继续使用分段锁的原因。

既然我们说到这里了，我们就来聊一下这个时间和空间的概念，毕竟很多面试官总是喜欢问时间复杂度，这些看起来有点深奥的东西，但是如果你自己想想，用自己的话说出来，是不是就没有那么难理解了。

什么是时间复杂度

百度百科是这么说的：

在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间,
这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数
 

其实面试官问这个 时间复杂度 无可厚非，因为如果你作为一个公司的领导，如果手底下的两个员工，交付同样的功能提测，A交付的代码，运行时间50s，内存占用12M，B交付的代码，运行时间110s，内存占用50M 的时候，你会选择哪个员工提交的代码？

A 还是 B 这个答案一目了然，当然，我们得先把 Bug 这种因素排除掉，没有任何质疑，肯定选 A 员工提交的代码，因为运行时间快，内存占用量小，那肯定的优先考虑。

那么既然我们知道这个代码都和时间复杂度有关系了，那么面试官再问这样的问题，你还觉得有问题么？

答案也很肯定，没问题，你计算不太熟，但是也需要了解。

我们要想知道这个时间复杂度，那么就把我们的程序拉出来运行一下，看看是什么样子的，我们先从循环入手，

for(i=1; i<=n; i++)
{
   j = i;
   j++;
}

它的时间复杂度是什么呢？上面百度百科说用大O符号表述，那么实际上它的时间复杂度就是 O(n),这个公式是什么意思呢？

线性阶 O(n)，也就是说，我们上面写的这个最简单的算法的时间趋势是和 n 挂钩的，如果 n 变得越来越大，那么相对来说，你的时间花费的时间也就越来越久，也就是说，我们代码中的 n 是多大，我们的代码就要循环多少遍。这样说是不是就很简单了？

关于时间复杂度，阿粉以后会给大家说，话题跑远了，我们回来，继续说，JDK8 的 ConcurrentHashMap 既然不使用分段锁了，那么他使用的是什么呢？

JDK8 的 ConcurrentHashMap 使用的是什么？

从上面的分析中，我们得出了 JDK7 中的 ConcurrentHashMap 使用的是 Segment 和 HashEntry，而在 JDK8 中 ConcurrentHashMap 就变了，阿粉现在这里给大家把这个抛出来，我们再分析， JDK8 中的 ConcurrentHashMap 使用的是 synchronized 和 CAS 和 HashEntry 和红黑树。

听到这里的时候，我们是不是就感觉有点类似，HashMap 是不是也是使用的红黑树来着？有这个感觉就对了，

ConcurrentHashMap 和 HashMap 一样，使用了红黑树，而在 ConcurrentHashMap 中则是取消了Segment分段锁的数据结构，取而代之的是Node数组+链表+红黑树的结构。

为什么要这么做呢？

因为这样就实现了对每一行数据进行加锁，减少并发冲突。

实际上我们也可以这么理解，就是在 JDK7 中，使用的是分段锁，在 JDK8 中使用的是 “读写锁” 毕竟采用了 CAS 和 Synchronized 来保证线程的安全。

我们来看看源码：

//第一次put 初始化 Node 数组
private final Node[] initTable() {
        Node[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node[] nt = (Node[])new Node[n];
                        table = tab = nt;
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }

public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }
 
    /** Implementation for put and putIfAbsent */
    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[] tab = table;;) {
            Node f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
                //如果相应位置的Node还未初始化，则通过CAS插入相应的数据
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node(hash, key, value, null)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            ...
           //如果该节点是TreeBin类型的节点，说明是红黑树结构，则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点
           else if (f instanceof TreeBin) {
           Node p;
           binCount = 2;
           if ((p = ((TreeBin)f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {
               oldVal = p.val;
               if (!onlyIfAbsent)
                   p.val = value;
           }
           //如果binCount不为0，说明put操作对数据产生了影响，如果当前链表的个数达到8个，则通过treeifyBin方法转化为红黑树，如果oldVal不为空，说明是一次更新操作,返回旧值
           if (binCount != 0) {
               if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                   treeifyBin(tab, i);
               if (oldVal != null)
                   return oldVal;
               break;
           }
       }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

put 的方法有点太长了，阿粉就截取了部分代码，大家莫怪，如果大家有兴趣，大家可以去对比一下去 JDK7 和 JDK8 中寻找不同的东西，这样亲自动手才能收获到更多不是么？

 

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