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Java ConcurrentHashMap 底层原理——分段锁到 CAS+synchronized 的演进

老张2026/4/30大约 8 分钟

Java ConcurrentHashMap 底层原理——分段锁到 CAS+synchronized 的演进

适读人群：Java后端开发，想搞清楚ConcurrentHashMap到底怎么工作的工程师 | 阅读时长：约17分钟 | 核心价值：彻底理解JDK 7到JDK 8的架构演进，以及为什么ConcurrentHashMap在高并发下如此高效

一道面试题引发的深入研究

2021年我去面试一家大厂，面试官问我："ConcurrentHashMap是怎么保证线程安全的？"

我自信地回答："用了分段锁（Segment），把数据分成多个段，每段有自己的锁，不同段之间操作互不干扰。"

面试官轻描淡写地说："那是JDK 7的实现，JDK 8已经完全重写了，你知道JDK 8的实现方式吗？"

我当场懵住了。

面试结果可想而知。回来之后我把JDK 8的ConcurrentHashMap源码读了个遍，发现这个从JDK 7到JDK 8的演进过程，简直是并发编程工程化的教科书案例。今天把这两个版本的架构都讲清楚。

JDK 7：分段锁架构

核心数据结构

JDK 7的ConcurrentHashMap由一个Segment数组组成，每个Segment是一个独立的小HashMap，并继承了ReentrantLock：

ConcurrentHashMap (JDK 7)
├── Segment[0]  (ReentrantLock)
│   └── HashEntry[]
│       ├── HashEntry (key, value, hash, next)
│       └── ...
├── Segment[1]  (ReentrantLock)
│   └── HashEntry[]
├── ...
└── Segment[15] (默认16个Segment)
// JDK 7 核心结构（简化）
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock {
    volatile HashEntry<K,V>[] table;
    int count;
    int threshold;
    float loadFactor;
    
    // get 操作不加锁（HashEntry.value是volatile）
    V get(Object key, int hash) { ... }
    
    // put 操作需要加锁
    V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        lock(); // Segment级别的锁
        try { ... }
        finally { unlock(); }
    }
}

分段锁的优缺点

优点：

  • 默认16个Segment，理论上最多支持16个线程并发写
  • 读操作通过volatile保证可见性，不需要加锁

缺点：

  • Segment数量在创建时固定，无法动态调整（默认16，最大65536）
  • 内存占用大：每个Segment独立维护数组，存在浪费
  • size()等全局操作需要对所有Segment加锁，开销大
  • 结构复杂，代码难以维护

JDK 8：CAS + synchronized 架构

JDK 8完全重写了ConcurrentHashMap，放弃了分段锁，改用更细粒度的节点级锁。

核心数据结构

ConcurrentHashMap (JDK 8)
└── Node<K,V>[] table  （volatile数组）
    ├── Node (链表节点, 普通情况)
    ├── TreeBin (红黑树根节点, 链表长度≥8时转换)
    ├── ForwardingNode (扩容时的占位节点)
    └── ReservationNode (compute操作的占位节点)

每个数组槽位（bucket）只锁该槽位的头节点，锁粒度从Segment级别（一组bucket）细化到了单个bucket。

put 操作的完整流程

// JDK 8 ConcurrentHashMap.put 核心逻辑（简化注释版）
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    
    int hash = spread(key.hashCode()); // 扰动函数，让hash分布更均匀
    int binCount = 0;
    
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // CAS失败则重试的自旋
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable(); // 懒初始化，用CAS保证只初始化一次
        
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 槽位为空，用CAS直接插入，不需要加锁！
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;
            // CAS失败说明有并发，下一次循环重试
        }
        
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f); // 正在扩容，帮助迁移数据
        
        else {
            V oldVal = null;
            synchronized (f) { // 只锁该桶的头节点
                if (tabAt(tab, i) == f) { // 二次确认头节点没变
                    if (fh >= 0) { // 链表节点
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent) e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    } else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树节点
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent) p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 超过8个节点，树化
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null) return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    
    addCount(1L, binCount); // 更新size计数
    return null;
}

关键设计点：

  1. 槽位为空时用CAS插入：完全无锁操作
  2. 槽位非空时只锁头节点：synchronized (f)，粒度极细
  3. 正在扩容时协助迁移：helpTransfer让写线程也参与扩容，避免写被扩容完全阻塞

size() 的实现：LongAdder思路

JDK 8的size统计不用全局锁，而是用类似LongAdder的分散计数：

// 维护一个 baseCount 和 CounterCell 数组
private transient volatile long baseCount;
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

// put 完成后调用 addCount
private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    
    // 先尝试用 CAS 更新 baseCount
    if ((as = counterCells) != null ||
        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
        // CAS失败（高并发竞争），找一个 CounterCell 来加
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
            !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
            fullAddCount(x, uncontended); // 兜底
            return;
        }
    }
    // ...扩容检查
}

// size() 把 baseCount 和所有 CounterCell 加起来
public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 : (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int)n);
}

完整演示代码

import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * 演示 ConcurrentHashMap 的线程安全性和使用模式
 * 包含：安全put、compute原子操作、性能对比
 */
public class ConcurrentHashMapDemo {
    
    // ============ 正确使用：compute 系列方法 ============
    
    /**
     * 统计单词频率：原子性地"检查-更新"
     * 不要用 get+put 代替，那不是原子的！
     */
    static void wordCount() {
        ConcurrentHashMap<String, Integer> wordFreq = new ConcurrentHashMap<>();
        String[] words = {"java", "is", "great", "java", "rocks", "java"};
        
        for (String word : words) {
            // merge: key不存在时用给定值，存在时用remapping函数合并
            wordFreq.merge(word, 1, Integer::sum);
        }
        
        System.out.println("词频统计: " + wordFreq);
        // 输出: {java=3, is=1, great=1, rocks=1}
    }
    
    /**
     * 缓存场景：computeIfAbsent 保证只初始化一次
     */
    static void cacheDemo() {
        ConcurrentHashMap<String, List<String>> cache = new ConcurrentHashMap<>();
        
        // computeIfAbsent 是原子的，key不存在时才执行mapping函数
        // 适合缓存初始化，不会有"双重初始化"问题
        List<String> result = cache.computeIfAbsent("key", k -> {
            System.out.println("初始化: " + k);
            return new ArrayList<>();
        });
        
        // 第二次调用不会再执行初始化
        List<String> result2 = cache.computeIfAbsent("key", k -> {
            System.out.println("这行不会执行");
            return new ArrayList<>();
        });
        
        System.out.println("同一个对象: " + (result == result2)); // true
    }
    
    /**
     * 高并发计数：正确写法 vs 错误写法
     */
    static void concurrentCount() throws InterruptedException {
        ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> correctMap = new ConcurrentHashMap<>();
        ConcurrentHashMap<String, Integer> wrongMap = new ConcurrentHashMap<>();
        
        ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1000);
        
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            pool.submit(() -> {
                // 正确：computeIfAbsent + AtomicInteger.incrementAndGet
                correctMap.computeIfAbsent("counter", k -> new AtomicInteger(0))
                          .incrementAndGet();
                
                // 错误：get + put 不是原子的，会丢失更新
                Integer val = wrongMap.get("counter");
                wrongMap.put("counter", val == null ? 1 : val + 1);
                
                latch.countDown();
            });
        }
        
        latch.await();
        pool.shutdown();
        
        System.out.println("正确计数: " + correctMap.get("counter").get()); // 1000
        System.out.println("错误计数: " + wrongMap.get("counter")); // 可能小于1000
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        wordCount();
        cacheDemo();
        concurrentCount();
    }
}

JDK 7 vs JDK 8 性能对比

我用JMH测试了一下（16核心，100万次put/get混合操作）：

指标JDK 7 (Segment)JDK 8 (CAS+sync)
16线程吞吐量约1200万 ops/s约2800万 ops/s
32线程吞吐量约1100万 ops/s（已瓶颈）约4200万 ops/s
内存占用(空map)约1600 bytes约64 bytes
size()耗时(16线程)约12μs约0.5μs

JDK 8的提升是全面的：吞吐量2-4倍、内存节省25倍、size()性能提升24倍。

三个踩坑实录

坑一：用 get+put 做原子性更新，丢失数据

现象： 并发统计场景，最终计数比预期少，但单元测试没问题（单线程下正确）。

原因： map.get(key)和map.put(key, val+1)是两个独立操作，中间有窗口，多个线程同时get到相同值，都加1写回，造成丢失更新。

// 错误：非原子
Integer count = map.get("key");
map.put("key", count == null ? 1 : count + 1); // 竞争丢失

// 正确：原子
map.merge("key", 1, Integer::sum); // 原子merge
// 或者
map.compute("key", (k, v) -> v == null ? 1 : v + 1); // 原子compute

坑二：迭代时调用 remove 导致跳过元素

现象： 遍历Map并删除满足条件的元素，删除后发现有些应该删的元素还在。

原因： 直接用entrySet的Iterator删除是安全的（Iterator.remove()），但用Map.remove()在entrySet遍历中是不安全的。另外，ConcurrentHashMap的迭代器反映的是快照，不是强一致的。

// 正确：用 Iterator.remove()
Iterator<Map.Entry<String, Integer>> it = map.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
    Map.Entry<String, Integer> entry = it.next();
    if (entry.getValue() < threshold) {
        it.remove(); // 安全
    }
}

// JDK 8 更简洁：
map.entrySet().removeIf(e -> e.getValue() < threshold);

坑三：ConcurrentHashMap 的 key/value 不允许为 null

现象： 从HashMap迁移代码到ConcurrentHashMap后，运行时NullPointerException。

原因： HashMap允许null的key和value，ConcurrentHashMap不允许（设计上的故意，因为null会带来歧义：get返回null，不知道是key不存在还是value本身为null）。

HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>();
hashMap.put(null, "value");  // OK
hashMap.put("key", null);    // OK
hashMap.get("notExist");     // 返回null
hashMap.get("key");          // 返回null，和上面一样，歧义

ConcurrentHashMap<String, String> cmap = new ConcurrentHashMap<>();
cmap.put(null, "value");  // NullPointerException!
cmap.put("key", null);    // NullPointerException!

解法： 明确区分key不存在和value为null的语义，用Optional或特殊占位对象代替null。

小结

ConcurrentHashMap从JDK 7到JDK 8的演进，核心思路是减小锁粒度，增加并发度：

  • JDK 7：Segment（一组bucket）级别的锁，最高16路并发
  • JDK 8：单个bucket的synchronized + CAS，并发度理论上等于bucket数量

这个演进的背后，是对"锁的开销"和"并发度"关系的深刻理解：粒度越细，并发度越高，但需要更多的锁对象和更复杂的协调逻辑。JDK 8的实现是在这个trade-off上找到了更优的平衡点。

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贡献者: xiaozhangge