术语定义 术语 英文 解释 哈希算法 hash algorithm 是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式,其输出被称为哈希值.  哈希表 hash table 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址. 线程不安全的HashMap 因为多线程环境下,使用Hashmap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率接近100%,所以在…

线程不安全的HashMap     因为多线程环境下,使用Hashmap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率接近100%,所以在并发情况下不能使用HashMap.   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…

hashtable效率低ConcurrentHashMap 线程安全,效率高 Java 5.0 在 java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器 的性能. ConcurrentHashMap 同步容器类是Java 5 增加的一个线程安全的哈希表.对 与多线程的操作,介于 HashMap 与 Hashtable 之间.内部采用“锁分段”机制替代 Hashtable 的独占锁.进而提高性能. 此包还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现:Con…

ConcurrentHashMap是Java 5中支持高并发.高吞吐量的线程安全HashMap实现. 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…

Java 中15种锁的介绍 Java 中15种锁的介绍:公平锁,可重入锁,独享锁,互斥锁,乐观锁,分段锁,自旋锁等等,在读很多并发文章中,会提及各种各样锁如公平锁,乐观锁等等,这篇文章介绍各种锁的分类.介绍的内容如下: 公平锁 / 非公平锁 可重入锁 / 不可重入锁 独享锁 / 共享锁 互斥锁 / 读写锁 乐观锁 / 悲观锁 分段锁 偏向锁 / 轻量级锁 / 重量级锁 自旋锁 上面是很多锁的名词,这些分类并不是全是指锁的状态,有的指锁的特性,有的指锁的设计,下面总结的内容是对每个锁的名词进行一定…

/*ConcurrentHashMap*/ Java 5.0 在 java.util.concurrent 包中提供了 多种 并发容器来改进同步容器的性能 ConcurrentHashMap 同步容器类 是 Java5 增加的一个线程安全的 哈希表.对于多线程的操作,介于HashMap 与 HashTable 之间 HashMap 是线程不安全的,不支持并发操作 HashTable 是线程安全的,采用的独占锁,即一次只能有一个线程对容器进行操作 HashTable 还有一个问题,当执行一些复合操…

原文地址:https://cloud.tencent.com/developer/article/1509556 推荐一篇 ConcurrentHashMap 和 HashMap 写的比较的的文章 jdk1.7分段锁的实现 和hashmap一样,在jdk1.7中ConcurrentHashMap的底层数据结构是数组加链表.和hashmap不同的是ConcurrentHashMap中存放的数据是一段段的,即由多个Segment(段)组成的.每个Segment中都有着类似于数组加链表的结构. 关于S…

回顾: HashMap与Hashtable的底层都是哈希表,但是 HashMap:线程不安全 Hashtable:线程安全,但是效率非常低,且存在[复合操作](如"若存在则删除")的安全性问题,原因是hashtable使用时锁的是全表 未完待续...…

package tech.codestory.zookeeper.aalvcai.ConcurrentHashMapLock; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RBucket; import org.redisson.api.RLock; import org.red…

前言:       由于在平时的工作中,线上服务器是分布式多台部署的,经常会面临解决分布式场景下数据一致性的问题,那么就要利用分布式锁来解决这些问题.      所以自己结合实际工作中的一些经验和网上看到的一些资料,做一个讲解和总结.希望这篇文章可以方便自己以后查阅,同时要是能帮助到他人那也是很好的. 正文: 第一步,自身的业务场景: 在日常做的项目中,目前涉及了以下这些业务场景: 场景一: 比如分配任务场景.在这个场景中,由于是公司的业务后台系统,主要是用于审核人员的审核工作,并发量并不是很高…