文章目录

  • 一、HashMap 的“不安全”：问题的根源
    • 1. 数据结构回顾 (JDK 1.8)
    • 2. 并发下的致命缺陷：`put` 操作
  • 二、ConcurrentHashMap 的安全之道 (JDK 1.8+)
    • 1. 核心数据结构
    • 2. 安全的 `put` 操作：分场景精细化加锁
    • 3. 安全的 `size()` 计算：并发计数
  • 三、表格总结

在 Java 面试和日常开发中， HashMap 和 ConcurrentHashMap (以下简称 CHM) 是我们绕不开的两个核心类。我们都知道它们的关键区别是“线程安全”： HashMap 是非线程安全的，而 CHM 是线程安全的。

那么，这种“安全”是如何实现的？CHM 到底比 HashMap 高明在哪里？为什么 JDK 1.8 的 CHM 性能远超早期版本？

本文将带你深入 JDK 1.8+ 的源码，彻底搞懂 CHM 并发安全的底层奥秘。

一、HashMap 的“不安全”：问题的根源

在分析 CHM 的精妙设计之前，我们必须先理解 HashMap 在并发环境下为什么会“翻车”。

1. 数据结构回顾 (JDK 1.8)

HashMap 的底层是 “数组 + 链表 / 红黑树”。

// HashMap.java
transient Node<K,V>[] table;

table 是一个 Node 数组。当多个元素的 hash 值冲突时，它们会以链表的形式存放在同一个数组索引（桶）下；当链表长度超过 TREEIFY_THRESHOLD (默认为8) 且数组长度大于 64 时，链表会转化为红黑树以提高查询效率。

2. 并发下的致命缺陷：put 操作

HashMap 的所有操作都没有任何同步措施。我们以 putVal 方法为例，看看在并发下会发生什么。

// HashMap.java -> putVal() 核心逻辑简化
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;// 1. 检查 table 是否为空，如果为空则初始化 (resize)if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)n = (tab = resize()).length;// 2. 计算索引 i，检查该位置是否为空if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)// 3. 如果为空，直接创建一个新节点放在这里tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else {// ... 省略桶内已有元素时的处理逻辑}// ...return null;
}

经典的“数据覆盖”竞争条件 (Race Condition):

假设两个线程 T1 和 T2 同时向一个空桶 tab[i] 中 put 数据。

  1. T1 执行到第 2 步，p = tab[i]，发现 p 是 null。
  2. 此时发生线程切换，T2 开始执行。
  3. T2 也执行到第 2 步，p = tab[i]，发现 p 同样是 null。
  4. T2 继续执行第 3 步，成功将自己的新节点放入 tab[i]。
  5. 线程切换回 T1。由于 T1 之前已经判断过 p 是 null，它不会再检查一次，而是直接执行第 3 步，将自己的新节点放入 tab[i]。
  6. 结果：T1 的数据覆盖了 T2 的数据，导致 T2 的写入操作丢失。

除了数据覆盖，并发下的 resize() 操作在 JDK 1.7 中甚至会因头插法导致链表形成环形结构，造成 get 操作时死循环。虽然 JDK 1.8 改为尾插法修复了此问题，但数据丢失等并发问题依然存在。

结论：HashMap 的不安全，源于其所有操作都是“非原子性”的，且缺乏内存可见性保障。

二、ConcurrentHashMap 的安全之道 (JDK 1.8+)

JDK 1.8 对 CHM 进行了革命性的重构，摒弃了 JDK 1.7 的分段锁（Segment）机制，采用了更为精细的 CAS + synchronized + volatile 方案，实现了更高的并发性能。

1. 核心数据结构

// ConcurrentHashMap.java
transient volatile Node<K,V>[] table;// Node 定义 (部分)
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;final K key;volatile V val;       // value 是 volatile 的volatile Node<K,V> next; // next 指针是 volatile 的
}

关键点：

  • table 数组被 volatile 修饰：保证其可见性，当一个线程对 table 进行扩容或修改后，其他线程能立刻看到。
  • Node 的 val 和 next 指针被 volatile 修饰：保证了节点值或链表结构的修改对其他线程的可见性。这是无锁读（get 操作）的关键基础。

2. 安全的 put 操作：分场景精细化加锁

CHM 的 put 方法是其并发设计的精髓所在。它通过 CAS 和 synchronized 的配合，将锁的粒度降到了最低。

我们来分析其核心方法 putVal 的源码：

// ConcurrentHashMap.java -> putVal() 核心逻辑简化
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {// ... key/value 不允许为 nullint hash = spread(key.hashCode());int binCount = 0;// (1) 无限循环，直到成功插入或找到已有keyfor (Node<K,V>[] tab = table;;) {Node<K,V> f; int n, i, fh;// (2) 场景一：table 未初始化，CAS 初始化if (tab == null || (n = tab.length) == 0)tab = initTable(); // CAS操作，只有一个线程能成功// (3) 场景二：目标桶为空，CAS 插入节点 (无锁)else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))break; // CAS 成功，直接跳出循环}// (4) 场景三：检测到正在扩容else if ((fh = f.hash) == MOVED)tab = helpTransfer(tab, f); // 帮助其他线程一起扩容// (5) 场景四：目标桶有值，锁住头节点else {V oldVal = null;synchronized (f) { // f 是桶的头节点if (tabAt(tab, i) == f) { // 再次确认头节点没变// 在同步块内，遍历链表或红黑树if (fh >= 0) {// ... 链表遍历逻辑 ...} else if (f instanceof TreeBin) {// ... 红黑树处理逻辑 ...}}}// ...break;}}addCount(1L, binCount); // 更新 sizereturn null;
}

剖析其安全机制：

  • 无锁读（get 操作）：得益于 table、Node.val、Node.next 都是 volatile 的，get 操作不需要加任何锁。volatile 保证了读线程总能看到其他写线程对数据的最新修改，从而实现了高效的无锁读取。

  • put 操作的安全性分析：

    1. 初始化安全 (场景二)：initTable() 方法内部使用 CAS 操作来设置 sizeCtl 状态位，保证了在多线程同时初始化时，只有一个线程能成功执行，其他线程则会 yield 等待。
    2. 空桶插入安全 (场景三)：当目标桶为空时，CHM 并未直接加锁，而是乐观地尝试使用 CAS (casTabAt) 操作将新节点放入。
      • casTabAt 是一个原子操作，它会比较 tab[i] 的内存值是否为 null，如果是，就将其更新为新节点。
      • 如果 CAS 成功，说明没有竞争，操作完成。
      • 如果失败，说明在它操作的瞬间，有另一个线程捷足先登了。此时 for 循环会继续，重新读取 tab[i] 的新值，进入下一个场景（通常是场景五）。
    3. 非空桶插入安全 (场景五)：这是最关键的部分。当桶中已有节点时，不能再用 CAS 了（因为需要遍历链表）。此时，CHM 采用 synchronized 关键字，但它锁住的不是整个 table，而是这个桶的头节点 f。
      • 锁粒度极小：只锁住当前要操作的桶，其他桶的操作完全不受影响，并发度极高。
      • 为什么不锁 String 或 Integer：synchronized 锁的是对象。如果锁 key，当 key 是常量池中的字符串时，可能会锁住一个全局共享的对象，造成意想不到的死锁。锁住桶的头节点 Node 对象是最安全和高效的选择。
    4. 扩容安全 (场景四)：当一个线程在 put 时发现桶的头节点 hash 值为 MOVED，表示 table 正在扩容。此时它不会等待，而是调用 helpTransfer 加入到扩容大军中，帮助移动数据，充分利用了 CPU 资源，实现并发扩容。

3. 安全的 size() 计算：并发计数

HashMap 的 size 只是一个简单的成员变量 int size。多线程下 ++size 是非原子操作，会导致计数不准。

ConcurrentHashMap 的 size() 实现非常巧妙，它避免了全局锁，以分散计数的方式实现。

  • baseCount：一个基础计数值，在没有并发竞争时，优先通过 CAS 更新这个值。
  • CounterCell[]：一个计数器单元数组。当 CAS 更新 baseCount 失败（说明存在竞争）时，线程会找到 CounterCell 数组中的一个槽位，对这个槽位里的计数值进行更新。
  • size() 计算：最终的大小是 baseCount 加上所有 CounterCell 数组中计数的总和。

这种条带化计数（Striped Counter） 的思想，将对单一 size 变量的竞争压力分散到多个 CounterCell 上，极大地提高了高并发下的计数性能。

三、表格总结

特性HashMap (JDK 1.8+)ConcurrentHashMap (JDK 1.8+)
线程安全否是
核心数据结构Node[] tablevolatile Node<K,V>[] table
加锁机制无锁CAS + synchronized(锁桶头节点)
put 操作非原子性，并发下有数据覆盖风险1. 空桶：CAS 无锁插入
2. 非空桶：synchronized 锁住桶头节点
get 操作非线程安全无锁，通过 volatile 保证可见性
size() 计算int size 成员变量，非线程安全baseCount + CounterCell[]，并发安全高效
扩容机制单线程扩容，并发下危险并发扩容，多线程可协同完成
Key/Value可为 null均不可为 null (避免二义性)
性能单线程下极高高并发下性能优异，单线程下因 volatile 和 CAS 略逊于HashMap

结论：

  • 用 volatile 作为基石，保证了多线程间的内存可见性，是无锁读和后续操作的基础。
  • 用 CAS 作为先锋，处理无竞争或低竞争场景（如初始化、空桶插入），避免了不必要的加锁开销。
  • 用 synchronized 锁住桶头节点作为主力，在必须同步的场景下，将锁的粒度降到最低，实现了极高的并发度。
  • 用并发扩容和并发计数等辅助策略，将并发思想贯彻到每一个细节，榨干硬件性能。

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