ConcurrentHashMap

1、HashMap，Hashtable，ConcurrentHashMap 的原理和区别？

(1)HashMap线程不安全的，《Java并发编程的艺术》中说道HashMap 在并发执行 put 操作时会引起死循环，导致 CPU 利用率接近100%。因为多线程会导致 HashMap 的 Node 链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Node 的 next 节点永远不为空，就会在获取 Node 时产生死循环(其实死循环是在扩容时而不是发生在put操作时)，HashMap 在并发时可能出现的问题主要是两方面,首先如果多个线程同时使用put方法添加元素，而且假设正好存在两个 put 的 key 发生了碰撞(根据 hash 值计算的 bucket 一样)，那么根据 HashMap 的实现，这两个 key 会添加到数组的同一个位置，这样最终就会发生其中一个线程的 put 的数据被覆盖。第二就是如果多个线程同时检测到元素个数超过数组大小* loadFactor ，这样就会发生多个线程同时对 Node 数组进行扩容，都在重新计算元素位置以及复制数据，但是最终只有一个线程扩容后的数组会赋给 table，也就是说其他线程的都会丢失，并且各自线程 put 的数据也丢失；(2)Hashtable 线程安全，但当一个线程访问 Hashtable 的同步方法时，其他线程如果也要访问同步方法，会被阻塞住。举个例子，当一个线程使用 put 方法时，另一个线程不但不可以使用 put 方法，连 get 方法都不可以。所以效率低，因为是 Hashtable 是使用 synchronized 的，所有线程竞争同一把锁；(3)而ConcurrentHashMap 不仅线程安全而且效率高，使用了锁分离技术允许多个修改操作并发进行。它使用了多个锁来控制对hash表的不同部分进行的修改。ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个小的Hashtable，它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。

注：并发编程实践中,ConcurrentHashMap是一个经常被使用的数据结构,相比于Hashtable以及Collections.synchronizedMap(),ConcurrentHashMap在线程安全的基础上提供了更好的写并发能力，但同时降低了对读一致性的要求。ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，final，CAS等lock-free技术来减少锁竞争对于性能的影响。

2、ConcurrentHashMap的锁分段技术。

ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。。假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率。

3.ConcurrentHashMap的读是否要加锁，为什么。

ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁(get 无需加锁，只是读取并不会对数据发生改变;readValueUnderLock 正常情况不会被执行;e.value 不会为 null?有待查证http://blog.csdn.net/enjoyinwind/article/details/41148895)。 书上的解释是: 因为count和e.value都是volatile的, 所以读写具有原子性,并且根据happen-before原则, 读,写同时发生时, 写先于读发生。

4、ConcurrentHashMap的迭代器是强一致性的迭代器还是弱一致性的迭代器？

concurrenthashmap是弱一致的，iterator 都是弱一致性的在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。

PS:

Vector 是强一致性，只保证add，remove操作是线程安全的，remove完所有元素以后是不会自己阻塞的。

ArrayBlockingQueue 弱一致，add到确定大小或remove完所有元素是会自己阻塞的。

ConcurrentHashMap的get，hash table的迭代器是强一致性的，但并不能完全被取代。