Java高并发编程实战7，ConcurrentHashMap详解

一、ConcurrentHashMap详解

1、HashMap

在JDK1.8以前，HashMap是基于数组 + 链表来实现的，HashMap是一个数组，每个数组元素又是一张链表。

当向HashMap中增加元素时，会先根据此元素Key的hash值计算出该元素将要保存在数组中的下标。如果多个元素计算出的下标值相同，就会以链表的形式存储在数组的同一个元素中。

2、JDK1.7中的ConcurrentHashMap

JDK1.7中的ConcurrentHashMap间接地实现了Map，并将每一个元素称为分段锁segment，每个segment都是一个HashEntry<K,V>数组，称为table，table的每个元素都是一个HashEntry的单向队列。

默认情况下，ConcurrentHashMap会生成16个segment。

ConcurrentHashMap结构的目的是更加细粒度的给元素加锁，**HashTable是给整个容器加锁，ConcurrentHashMap是给每个segment加锁，**当一个线程修改segment 0时，其他线程也可以修改其它segment，即只要不同的线程同一时刻访问的是不同的segment，就不会发生写冲突，比HashMap性能更好。

3、JDK1.8中的ConcurrentHashMap

JDK1.8中的Map数据结构改为数组+链表/红黑树的形式，加锁粒度更加小，性能更好。

当链表中的元素超过8个时，HashMap就会将链表转换为红黑树。

ConcurrentHashMap也改为了数组+链表/红黑树的形式，废弃了segment，直接采用volatile HashEntry<K,V>对象保存，即对每一条数据直接通过volatile避免冲突，此外，JDK1.8中还对ConcurrentHashMap使用了更多的synchronized和CAS算法来保证线程安全。

二、CopyOnWrite

CopyOnWrite的操作步骤：

遇到写操作时，先将当前容器复制一份，然后向新容器里添加元素；
原容器可以处理读请求；
增加完元素后，再讲引用指向新的容器，原容器等待被GC回收；

CopyOnWrite利用冗余实现了读写分离，这样一来，既没有加锁，又以读写分离的形式处理了并发的读和写请求。
即原容器负责读操作，新容器负责写操作，写完之后，再将引用指向新容器，回收原容器；

写少读多的业务，更适合使用CopyOnWrite容器；
写多读少的情况，就不适合，因为容器的复制比较消耗性能；

三、BlockingQueue

BlockingQueue是线程安全的Queue，看一下BlockingQueue有哪些方法：

1、常用方法如下

add()：向BlockingQueue中增加元素，如果BlockingQueue中有剩余空间，则返回true，否则抛出异常，通常与poll()配合使用；
offer()：向BlockingQueue中增加元素，如果BlockingQueue中有剩余空间，则返回true，否则返回false，通常与poll()配合使用；
put()：向BlockingQueue中增加元素，如果BlockingQueue中有剩余空间，则直接入队，否则当前线程会一直等待，直到BlockingQueue中有剩余空间，通常与take()配合使用；
poll()：取出BlockingQueue队首元素，如果队列为空，则会持续等待一定的时间，如果等待之后队列仍然为空，则返回NULL；
take()：取出BlockingQueue队首元素，如果队列为空，则当前线程一直等待；
contains()：判断队列中是否包含某元素
drainTo(Collection c)：将队列中的元素全部转移到集合c中；
drainTo(Collection c, int maxElements)：将队列中的前maxElements个元素，转移到集合c中；
remove()：移除队列中的某元素

2、BlockingQueue的实现类

ArrayBlockingQueue：由数组构成的有界阻塞队列，队列的大小由构造方法的参数指定，主要应用于生产速度和消费速度基本匹配的场景；
LinkedBlockingQueue：由链表结构组成的有界阻塞队列，队列的大小由构造方法的参数指定，线程池大部分都是直接使用LinkedBlockingQueue；
PriorityBlockingQueue：支持优先级排序的无界阻塞队列，排序规则可以通过构造方法中的Comparator对象指定，主要应用于电商抢购、会员的优先级、银行办理业务、VIP优先插队等场景；
DelayQueue：支持延迟存取的无界队列，队列中的某个元素必须在一段时间后才能被取出；

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