并发编程第一节

⚙️ 一、高并发核心概念

1. 高并发定义
   指系统在单位时间内能同时处理大量请求的能力，通常伴随瞬时流量爆发（如双十一秒杀、12306抢票）。关键指标包括：

   • QPS（每秒查询数）：衡量服务端处理能力。
   • 响应时间：请求发出到收到响应的耗时（如200ms为良好标准）。
   • 吞吐量：单位时间成功处理的请求量。

2. 典型高并发场景

   • 电商促销：双十一瞬时下单压力（订单提交、库存扣减）。
   • 金融交易：股票交易平台开盘时的集中交易请求。
   • 社交热点：微博热搜导致海量用户同时刷新评论。
   • 直播互动：百万级用户实时弹幕和礼物消息。

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⚠️ 二、高并发下的数据不一致问题

当多线程同时读写共享数据时，若缺乏同步机制，会导致：

1. 原子性破坏
   • 问题：复合操作（如“读取-修改-写入”）被线程切换打断。
   • 示例：两个线程同时读取库存为10，各扣减1后都写入9，实际应剩8。
2. 可见性问题
   • 原因：线程修改数据后未及时刷回主存，其他线程读取旧值（CPU缓存未同步）。
3. 有序性问题
   • 指令重排序：编译器/CPU优化可能改变代码执行顺序，导致意外结果。

案例：未加锁的HashMap并发put可能引发链表成环（JDK1.7）或数据覆盖。

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🔧 三、关键术语解析

1. 多线程扩容

   • 定义：多个线程协作完成数据迁移（如ConcurrentHashMap扩容时）。
   • 流程：
     • 线程A触发扩容，通过transferIndex分配迁移区间（如负责桶16-31）。
     • 线程B访问正在迁移的桶时，会协助迁移（通过ForwardingNode标识）。
   • 优势：避免单线程迁移阻塞请求，提升扩容效率。

2. 哈希冲突

   • 定义：不同Key经哈希函数计算后得到相同桶地址（如Key1和Key2均映射到数组索引5）。
   • 解决方案：
     • 链表法：冲突键值对组成链表（JDK8前）。
     • 红黑树：链表长度≥8时转为树，查询复杂度从O(n)降至O(log n)。

3. 细粒度（Fine-Grained）

   • 含义：将锁的粒度缩小到最小单位（如ConcurrentHashMap中锁单个桶而非整个表）。
   • 目的：减少线程竞争，提高并发度。

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🛡️ 四、ConcurrentHashMap的原子性实现

ConcurrentHashMap通过以下机制保证原子性操作：

1. CAS（Compare And Swap）

   • 原理：若变量当前值等于预期值，则更新为新值；否则重试或放弃。
   • 应用：初始化数组、更新桶头节点等无锁操作。
   • 示例：put时若桶为空，直接用CAS写入新节点，失败则重试。

2. synchronized锁细化

   • 锁对象<