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wzjs 2025/8/15 3:11:51

在网站做博客,西安竞价托管代运营,深圳市宝安区人民法院,wap开头的网址一、核心区别概览以下表格总结了 JDK 1.7 与 JDK 1.8 中 ConcurrentHashMap 的核心差异： 对比维度JDK 1.7JDK 1.8数据结构数组（Segment） 数组（HashEntry） 链表数组（Node） 链表/红黑树线程…

一、核心区别概览

以下表格总结了 JDK 1.7 与 JDK 1.8 中 ConcurrentHashMap 的核心差异：

对比维度	JDK 1.7	JDK 1.8
数据结构	数组（Segment） + 数组（HashEntry） + 链表	数组（Node） + 链表/红黑树
线程安全机制	Segment 分段锁（基于 `ReentrantLock`）	CAS（无锁算法） + `synchronized`（锁粒度细化到链表头节点或红黑树根节点）
锁的粒度	锁住整个 Segment（默认 16 个 Segment，并发度受限）	仅锁住单个 Node（数组元素），并发度更高
查询复杂度	链表遍历 O(n)	红黑树 O(log n)（链表长度 ≥8 且数组容量 ≥64 时转换）
扩容机制	Segment 内部扩容，可能导致锁竞争	渐进式扩容（线程操作时协助迁移数据，减少阻塞）
插入方式	头插法（可能导致死循环）	尾插法（避免环形链表）
内存可见性	依赖 `volatile` 修饰的 HashEntry	依赖 `volatile` 修饰的 Node 和 CAS 操作

二、底层原理与工作流程

1. JDK 1.7 的分段锁机制

JDK 1.7 使用 分段锁（Segment），每个 Segment 是一个独立的哈希表，通过 ReentrantLock 保证线程安全。

// JDK 1.7 的分段锁结构
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock {transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
}

工作流程（PUT 操作）：

问题：

并发度受限于 Segment 数量（默认 16）。
头插法可能导致死循环（多线程扩容时）。

2. JDK 1.8 的 CAS + synchronized 优化

JDK 1.8 改用 数组 + 链表/红黑树，结合 CAS 和 synchronized 实现细粒度锁。

// JDK 1.8 的 Node 结构
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {final int hash;final K key;volatile V val;volatile Node<K,V> next;
}

工作流程（PUT 操作）：

优势：

锁粒度细化到单个链表头节点，并发度更高。
红黑树优化长链表查询效率。
多线程协同扩容，避免长时间阻塞。

三、关键特性对比

1. 红黑树优化

JDK 1.8：当链表长度 ≥8 且数组容量 ≥64 时，链表转换为红黑树，查询复杂度从 O(n) 降为 O(log n)。

代码示例：

// JDK 1.8 中的转换逻辑
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) {if (tab.length < MIN_TREEIFY_CAPACITY)resize(); // 先扩容尝试减少冲突elsetreeifyBin(tab, hash); // 转换为红黑树
}

2. 扩容机制

JDK 1.7：每个 Segment 独立扩容，需锁住整个 Segment。
JDK 1.8：多线程协作扩容（渐进式扩容）：
1. 线程插入数据时发现正在扩容，协助迁移数据。
2. 迁移完成后，新线程直接操作新数组。

3、红黑树的优化逻辑

转换条件：链表长度≥8且数组容量≥64时，链表转红黑树；红黑树节点≤6时退化为链表。
优势：红黑树的自平衡特性将查询复杂度从O(n)降至O(logN)，避免哈希冲突导致的性能骤降。
设计考量：在哈希算法不理想时（如大量冲突），红黑树作为保底策略，防止极端性能问题。

四、并发性能与数据安全

1. 锁粒度优化

JDK 1.7：锁住整个 Segment，不同 Segment 之间无竞争，但同一 Segment 内所有操作串行。
JDK 1.8：仅锁住单个 Node，不同 Node 的操作完全并行。

2. 内存可见性

JDK 1.7：通过 volatile 修饰 HashEntry 的 value 和 next 保证可见性。
JDK 1.8：通过 volatile 修饰 Node 的 val 和 next，结合 CAS 保证原子性。

五、实战误区与解决方案

误区场景	问题分析	解决方案
JDK 1.7 手动设置并发级别过大	过多 Segment 导致内存浪费	根据业务并发需求合理设置 `concurrencyLevel`（默认 16 通常足够）
JDK 1.8 误用非线程安全操作	在遍历时修改 Map 导致 `ConcurrentModificationException`	使用迭代器或并发安全 API（如 `computeIfAbsent`）
红黑树转换条件不满足	链表未转换为红黑树，查询性能低	确保数组容量 ≥64（通过合理设置初始容量和负载因子）

六、性能对比测试

通过 JMH 基准测试对比插入 100 万数据的耗时（单位：ms）：

线程数	JDK 1.7	JDK 1.8
1	1200	1100
4	450	280
16	300	90

结论：高并发场景下，JDK 1.8 性能显著优于 JDK 1.7。

七、实际场景与代码示例

1. 高并发插入场景

// JDK 1.7：锁住整个 Segment
public V put(K key, V value) {Segment<K,V> s;// 定位 Segment 并加锁s = ensureSegment(hash);s.lock();try {// 插入逻辑} finally {s.unlock();}
}// JDK 1.8：CAS + synchronized 细化锁
public V put(K key, V value) {return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {// CAS 尝试无锁插入if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))break;}else {synchronized (f) {// 插入或更新节点}}
}