一、效率低下的HashTable容器
HashTable容器使用synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时,其他线程访问HashTable的同步方法时,可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素,线程2不但不能使用put方法添加元素,并且也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。

二、ConcurrentHashMap的锁分段技术

HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁,那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,这就是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。

三、ConcurrentHashMap的结构

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock,在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色,HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组,Segment的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构, 一个Segment里包含一个HashEntry数组,每个HashEntry是一个链表结构的元素, 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得它对应的Segment锁。

四、区别

1.ConcurrentHashMap可以对数据进行一边增删,一边遍历。

2.HashMap是线程不安全的,在并发情况下不建议使用HashMap。

3.Hashtable在使用iterator遍历的时候,如果其他线程,包括本线程对Hashtable进行了put,remove等更新操作的话,就会抛出ConcurrentModificationException异常

五、示例代码:

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; /**
* ConcurrentHashMap允许同时进行增加,删除,更新,遍历。
*/
public class ConcurrentHashMapDemo {
private static ConcurrentHashMap<String,String> concurrentHashMap=new ConcurrentHashMap<>(); public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread addThread=new Thread(new AddThread());
Thread removeThread =new Thread(new RemoveThread());
addThread.start();
removeThread.start();
Thread.sleep(5*1000);
System.out.println("开始遍历ConcurHashMap:");
for(Map.Entry<String ,String > mapEntry : concurrentHashMap.entrySet()) {
System.out.println("key: "+mapEntry.getKey()+" ,value: "+mapEntry.getValue());
}
} static class AddThread implements Runnable { @Override
public void run() {
for(int i=1;i<10;i++) {
concurrentHashMap.put("key"+i,String.valueOf(i));
System.out.println("add key :"+i+" ,value:");
}
}
} static class RemoveThread implements Runnable { @Override
public void run() {
for(int i=1;i<5;i++) {
concurrentHashMap.remove("key"+i);
System.out.println("remove key:"+i);
}
}
}
}

参考博客 : http://ifeve.com/concurrenthashmap/

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