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Java面试题：HashMap为什么线程不安全、ConcurrentHashMap原理（JDK1.7与JDK1.8）、ConcurrentHashMap与HashMap区别、Map总结_hashmap为什么不是线程安全
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还记得 HashMap的实现原理、jdk1.7与jdk1.8的HashMap有什么区别吗？如果忘记可以到这里重新温习： Java面试题：ArrayList底层实现原理、HashMap的实现原理、HashMap的jdk1.7和jdk1.8有什么区别
1.HashMap 为什么线程不安全
1.1 概述——HashMap线程不安全的体现、原因、改善
HashMap是线程不安全的，它是非同步的数据结构。主要体现在：
- jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会出现 死循环、数据丢失 问题
- jdk1.8中，在多线程环境下，会发生 数据覆盖 的情况
HashMap线程不安全原因（具体原因见1.2、1.3）：
- JDK1.7 中，HashMap扩容时使用头插法插入元素。具体原因：在 HashMap 触发扩容时，正好两个线程同时在操作同一个链表，当线程A被挂起，线程B已完成数据迁移，等CPU资源释放后被挂起的线程A重新执行之前的逻辑，数据已经被改变，形成环形链表，造成死循环、数据丢失问题 —— 在JDK1.8中采用了尾插法插入元素，再扩容时会保持链表原本的顺序，避免了死循环的问题
- JDK1.8 中，由于多线程对HashMap进行put操作，调用了HashMap#putVal()，如果两个线程并发执行 put 操作，并且两个数据的 hash 值冲突，就可能出现数据覆盖。具体原因：线程 A 判断 hash 值位置为 null，还未写入数据、由于时间片耗尽导致被挂起，此时线程 B 正常插入数据。接着线程 A 获得时间片，由于线程 A 之前已进行hash碰撞的判断，所以此时不会再进行判断、而是直接进行插入，就会把刚才线程 B 写入的数据覆盖掉
为了在多线程环境下使用安全的HashMap，可以采取以下措施：
- 使用线程安全的替代品：使用线程安全的集合类，如ConcurrentHashMap，它是专门设计用于多线程环境的哈希表，提供了高效的并发性能。
- 显式同步：如果必须使用普通的HashMap，确保在访问和修改HashMap时进行适当的同步，使用synchronized关键字或其他同步机制来保护共享资源。如Collections.synchronizedMap(map)，包装成同步Map，原理就是在HashMap的所有方法上synchronized
- 使用线程局部变量：为每个线程维护一个独立的HashMap实例，以避免线程间竞争。ThreadLocal<Map<String, Integer>> threadLocalMap = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new);
1.2 jdk1.7中的线程不安全——死循环、数据丢失
jdk1.7 HashMap的transfer函数如下：
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
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在对table进行扩容到newTable后，需要将原来数据转移到newTable中，注意10-12行代码，这里可以看出在转移元素的过程中，使用的是头插法，也就是链表的顺序会翻转，这里也是形成死循环的关键点。下面进行详细分析。
前提条件：此处假设
- hash算法为简单的用key mod链表的大小。
- 最开始hash表size=2，key=3,7,5，则都在table[1]中
- 然后进行resize，使size变成4。
未resize前的数据结构如下：
如果在单线程中，最后的结果如下：
在多线程环境下，假设有两个线程A和B都在进行put操作。线程A在执行到transfer函数中第11行代码 newTable[i] = e 处挂起，此时线程A中运行结果如下，e=3、next=7、e.next=null：
线程A挂起后，此时线程B正常执行，并完成resize操作，结果如下：
重点来了，根据Java内存模式可知，线程B执行完数据迁移后，此时主内存中newTable和table都是最新的，也就是说：7.next=3、3.next=null。
此时切换到线程A上，在线程A挂起时内存中值如下：e=3，next=7，newTable[3]=null，代码执行过程如下：
newTable[3]=e ----> newTable[3]=3
e=next ----> e=7
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此时结果如下：
继续循环：
e=7
next=e.next ----> next=3【从主存中取值】
e.next=newTable[3] ----> e.next=3【从主存中取值】
newTable[3]=e ----> newTable[3]=7
e=next ----> e=3
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结果如下：
再次进行循环：
e=3
next=e.next ----> next=null
e.next=newTable[3] ----> e.next=7 即：3.next=7
newTable[3]=e ----> newTable[3]=3
e=next ----> e=null
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注意此次循环：e.next=7，而在上次循环中7.next=3，出现环形链表，并且此时e=null循环结束。结果如下
上面说了此时e.next=null即next=null，当执行完e=null后，将不会进行下一轮循环。到此线程A、B的扩容操作完成，很明显当线程A执行完后，HashMap中出现了环形结构，当在以后对该HashMap进行操作时会出现死循环。
并且从上图可以发现，元素5在扩容期间被莫名的丢失了，这就发生了数据丢失的问题。
参考回答：
在jdk1.7的hashmap中在数组进行扩容的时候，因为链表是头插法，在进行数据迁移的过程中，有可能导致死循环。
比如说，现在有两个线程
线程一：读取到当前的hashmap数据，数据中一个链表，在准备扩容时，线程二介入
线程二：也读取hashmap，直接进行扩容。因为是头插法，链表的顺序会进行颠倒过来。比如原来的顺序是AB，扩容后的顺序是BA，线程二执行结束。
线程一：继续执行的时候就会出现死循环的问题。
线程一先将A移入新的链表，再将B插入到链头，由于另外一个线程的原因，B的next指向了A，所以B->A->B,形成循环。当然，JDK 8 将扩容算法做了调整，不再将元素加入链表头（而是保持与扩容前一样的顺序），尾插法，就避免了jdk7中死循环的问题。
1.3 jdk1.8中的线程不安全——数据覆盖
在jdk1.8中对HashMap进行了优化，在发生hash碰撞，不再采用头插法方式，而是直接插入链表尾部 即尾插法，保持了链表元素的顺序，解决了扩容造成的死循环、数据丢失问题。如果你去阅读1.8的源码会发现找不到HashMap#transfer()，因为JDK1.8直接在HashMap#resize()中完成了数据迁移。
但在多线程的情况下仍然不安全，会发生数据覆盖问题。
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //如果没有hash碰撞则直接插入元素
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
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根据putVal源码，注意第6行代码，如果没有hash碰撞则会直接插入元素。假设两个线程A、B都在进行put操作，并且hash函数计算出的插入下标是相同的，当线程A执行完第6行代码后由于时间片耗尽导致被挂起，而线程B得到时间片后在该下标处插入了元素，完成了正常的插入；然后线程A获得时间片，由于之前已经进行了hash碰撞的判断，所有此时不会再进行判断，而是直接进行插入，这就导致了线程B插入的数据被线程A覆盖了，从而线程不安全。
除此之前，还有代码的第38行处++size，假设线程A、B同时进行put操作，当前HashMap的zise大小为10，当线程A执行到第38行代码时，从主内存中获得size的值为10后准备进行+1操作，但是由于时间片耗尽只好让出CPU；线程B拿到CPU还是从主内存中拿到size的值10进行+1操作，完成了put操作并将size=11写回主内存，然后线程A再次拿到CPU并继续执行(此时size的值仍为10)，当执行完put操作后，还是将size=11写回内存，此时，线程A、B都执行了一次put操作，但是size的值只增加了1，所有说还是由于数据覆盖又导致了线程不安全。
1.4 如何在多线程环境下使用安全的HashMap
为了在多线程环境下使用安全的HashMap，可以采取以下措施：
- 使用线程安全的替代品：使用线程安全的集合类，如ConcurrentHashMap，它是专门设计用于多线程环境的哈希表，提供了高效的并发性能。
- 显式同步：如果必须使用普通的HashMap，确保在访问和修改HashMap时进行适当的同步，使用synchronized关键字或其他同步机制来保护共享资源。如Collections.synchronizedMap(map)，包装成同步Map，原理就是在HashMap的所有方法上synchronized
- 使用线程局部变量：为每个线程维护一个独立的HashMap实例，以避免线程间竞争。ThreadLocal<Map<String, Integer>> threadLocalMap = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new);
2.ConcurrentHashMap原理、分段锁、局部锁、线程安全
HashMap 在多线程环境下操作不安全，ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本。
JDK1.8中 ConcurrentHashMap内部是使用 数组 + 链表 + 红黑树 的结构来存储元素。相比于同样线程安全的HashTable来说，效率等各方面都有极大地提高。
ConcurrentHashMap 的优势在于兼顾性能和线程安全，一个线程进行写操作时，它会锁住一小部分，其他部分的读写不受影响，其他线程访问没上锁的地方不会被阻塞。
ConcurrentHashMap底层数据结构：
- JDK1.7底层采用分段的数组+链表实现
- JDK1.8采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表+红黑树。
加锁的方式：
- JDK1.7采用Segment分段锁，底层使用的是ReentrantLock
- JDK1.8采用CAS添加新节点，采用synchronized锁定链表或红黑二叉树的首节点，相对Segment分段锁粒度更细，性能更好
JDK1.8中的ConcurrentHashMap比JDK1.7中的ConcurrentHashMap好在哪里？
- JDK1.8的实现降低锁的粒度，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）。
- JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也降低了。
- JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表。
JDK1.8为什么使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock，有以下几点：
- 因为锁粒度降低了，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）。在相对而言的低粒度加锁方式，synchronized并不比ReentrantLock差，在粗粒度加锁中ReentrantLock可能通过Condition来控制各个低粒度的边界，更加的灵活，而在低粒度中，Condition的优势就没有了。
- JVM的开发团队从来都没有放弃synchronized，而且基于JVM的synchronized优化空间更大，使用内嵌的关键字比使用API更加自然。
- 在大量的数据操作下，对于JVM的内存压力，基于API的ReentrantLock会开销更多的内存，虽然不是瓶颈，但是也是一个选择依据。
2.1 ConcurrentHashMap概述
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap属于JUC包下的一个集合类，可以实现线程安全。
ConcurrentHashMap和HashMap一样，是一个存放键值对的容器。使用hash算法来获取值的地址，因此时间复杂度是O(1)。查询非常快。同时，ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap。专门用于多线程环境。
JDK1.7
ConcurrentHashMap 采用分段锁策略，由多个 Segment 组合而成，其中 Segment 可以看成一个 HashMap， 不同点是 Segment 继承自 ReentrantLock，在操作的时候给 Segment 赋予了一个对象锁（Put 操作时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操作均不影响），从而保证多线程环境下并发操作安全。
不同Segment的并发写入（可以并发执行）；同一Segment的一写一读（可以并发执行，table有volatile关键字修饰，保证每次获取值都是最新的）；同一Segment的并发写入，会阻塞
ConcurrentHashMap 中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度，让并发操作效率更高。
JDK1.8
相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 类取消了 Segment 分段锁，采用 CAS + synchronized 来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。
ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 效率又提升了 N 倍！
2.2 ConcurrentHashMap源码 jdk1.8
组成
//ConcurrentHashMap使用volatile修饰节点数组，保证其可见性，禁止指令重排。
//而HashMap没有使用volatile， transient Node<K,V>[] table;
transient volatile Node<K,V>[] table;
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put方法 put()方法没有用synchronized修饰
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key和value都不能为null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) { //死循环，可视为乐观锁
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 如果tab未初始化或者个数为0，则初始化node数组
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
// 如果使用CAS插入元素时，发现已经有元素了，则进入下一次循环，重新操作
// 如果使用CAS插入元素成功，则break跳出循环，流程结束
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 如果要插入的元素所在的tab的第一个元素的hash是MOVED，则当前线程帮忙一起迁移元素
tab = helpTransfer(tab, f);
else { //发生hash冲突
// 如果这个tab不为空且不在迁移元素，则锁住这个tab（分段锁）
// 并查找要插入的元素是否在这个tab中
// 存在，则替换值（onlyIfAbsent=false）
// 不存在，则插入到链表结尾或插入树中
V oldVal = null;
synchronized (f) {
// 再次检测第一个元素是否有变化，如果有变化则进入下一次循环，从头来过
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 如果第一个元素的hash值大于等于0（说明不是在迁移，也不是树）
// 那就是tab中的元素使用的是链表方式存储
if (fh >= 0) {
// tab中元素个数赋值为1
binCount = 1;
// 遍历整个tab，每次结束binCount加1
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
// 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false），并退出循环
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
// 如果到链表尾部还没有找到元素，就把它插入到链表结尾并退出循环
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 如果第一个元素是树节点
Node<K,V> p;
// tab中元素个数赋值为2
binCount = 2;
// 调用红黑树的插入方法插入元素，如果成功插入则返回null，否则返回寻找到的节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
// 如果找到了这个元素，则赋值了新值（onlyIfAbsent=false），并退出循环
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// 如果binCount不为0，说明成功插入了元素或者寻找到了元素
if (binCount != 0) {
// 如果链表元素个数达到了8，则尝试树化
// 因为上面把元素插入到树中时，binCount只赋值了2，并没有计算整个树中元素的个数，所以不会重复树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
// 如果要插入的元素已经存在，则返回旧值
if (oldVal != null)
return oldVal;
// 退出外层大循环，流程结束
break;
}
}
}
// 成功插入元素，元素个数加1（是否要扩容在这个里面）
addCount(1L, binCount);
// 成功插入元素返回null
return null;
}
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put操作总结：
做插入操作时，首先进入乐观锁，在乐观锁中判断容器是否初始化，
如果没初始化则初始化容器；如果已经初始化，则判断该hash位置的节点是否为空，
如果为空，则通过CAS操作进行插入。
如果该节点不为空，再判断容器是否在扩容中，如果在扩容，则帮助其扩容。如果没有扩容，则进行最后一步，先加锁，然后找到hash值相同的那个节点(hash冲突)，
循环判断这个节点上的链表，决定做覆盖操作还是插入操作。
循环结束，插入完毕。
- 首先会判断 key、value是否为空，如果为空就抛异常；
- 接着会判断容器数组是否为空，如果为空就初始化数组；
- 进一步判断，要插入的元素
f，在当前数组下标是否第一次插入、即该hash位置的节点是否为空，如果是就通过 CAS 方式插入； - 如果不为空，再接着判断
f.hash == -1是否成立，如果成立，说明当前f是ForwardingNode节点，表示有其它线程正在扩容，则一起进行扩容操作； - 其他的情况，就是把新的
Node节点按链表或红黑树的方式插入到合适的位置； - 节点插入完成之后，接着判断链表长度是否超过
8，如果超过8个，就将链表转化为红黑树结构； - 最后，插入完成之后，进行扩容判断。
get方法
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 计算hash
int h = spread(key.hashCode());
// 判断数组是否为空，通过key定位到数组下标是否为空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果第一个元素就是要找的元素，直接返回
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
// hash小于0，说明是树或者正在扩容
// 使用find寻找元素，find的寻找方式依据Node的不同子类有不同的实现方式
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 遍历整个链表寻找元素
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
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步骤如下：
- 判断数组是否为空，通过key定位到数组下标是否为空；
- 判断node节点第一个元素是不是要找到，如果是直接返回；
- 如果是红黑树结构，就从红黑树里面查询；
- 如果是链表结构，循环遍历判断。
ConcurrentHashMap的get()方法没有加synchronized锁，为什么可以不加锁？因为table有volatile关键字修饰，保证每次获取值都是最新的。
【Hashtable的get(Object key)方法加了synchronized锁，性能较差】
remove方法
public V remove(Object key) {
// 调用替换节点方法
return replaceNode(key, null, null);
}
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
// 计算hash
int hash = spread(key.hashCode());
// 循环遍历数组
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//校验参数
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
break;
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 如果正在扩容中，协助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 标记是否处理过
boolean validated = false;
//用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全
synchronized (f) {
// 再次验证当前tab元素是否被修改过
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
// fh>=0表示是链表节点
validated = true;
// 遍历链表寻找目标节点
for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
V ev = e.val;
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null)
e.val = value;
else if (pred != null)
pred.next = e.next;
else
setTabAt(tab, i, e.next);
}
break;
}
pred = e;
// 遍历到链表尾部还没找到元素，跳出循环
if ((e = e.next) == null)
break;
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 如果是树节点
validated = true;
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> r, p;
// 遍历树找到了目标节点
if ((r = t.root) != null &&
(p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
oldVal = pv;
if (value != null)
p.val = value;
else if (t.removeTreeNode(p))
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
// 如果处理过，不管有没有找到元素都返回
if (validated) {
// 如果找到了元素，返回其旧值
if (oldVal != null) {
// 如果要替换的值为空，元素个数减1
if (value == null)
addCount(-1L, -1);
return oldVal;
}
break;
}
}
}
// 没找到元素返回空
return null;
}
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步骤如下：
- 循环遍历数组，接着校验参数；
- 判断是否有别的线程正在扩容，如果是一起扩容；
- 用 synchronized 同步锁，保证并发时元素移除安全；
- 因为
check= -1，所以不会进行扩容操作，利用CAS操作修改baseCount值。
2.3 ConcurrentHashMap结构 jdk1.7–>jdk1.8
jdk1.7下的ConcurrentHashMap
它由多个 Segment 组合而成。Segment 本身就相当于一个 HashMap 对象。
同 HashMap 一样，Segment 包含一个 HashEntry 数组，数组中的每一个 HashEntry 既是一个键值对，也是一个链表的头节点。
单一的 Segment 结构如下：
像这样的 Segment 对象，在 ConcurrentHashMap 集合中有多少个呢？有 2 的 N 次方个，共同保存在一个名为 segments 的数组当中。
因此整个ConcurrentHashMap的结构如下：
可以说，ConcurrentHashMap 是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面，有若干个子哈希表。
它的核心属性
final Segment<K,V>[] segments;
transient Set<K> keySet;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
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其中，Segment是它的一个内部类，主要组成如下：
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
// 和 HashMap 中的 HashEntry 作用一样，真正存放数据的桶
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
// ...
}
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HashEntry也是一个内部类，主要组成如下：
static class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
//...
}
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和 HashMap 的 Entry 基本一样，唯一的区别就是其中的核心数据如 value ，以及链表都是 volatile 修饰的，保证了获取时的可见性。
get方法
- 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
- 通过hash值，定位到对应的Segment对象
- 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
put方法
- 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
- 通过hash值，定位到对应的Segment对象
- 获取可重入锁
- 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
- 插入或覆盖HashEntry对象。
- 释放锁。
高并发线程安全：Put 操作时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操作均不影响。因此解决了线程安全问题。
jdk1.8下的COncurrentHashMap
虽然 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap 解决了 HashMap 并发的安全性，但是当冲突的链表过长时，在查询遍历的时候依然很慢。因此JDK8有所改进：
（在 JDK1.8 中，HashMap 引入了红黑二叉树设计，当冲突的链表长度大于8时，会将链表转化成红黑二叉树结构，红黑二叉树又被称为平衡二叉树，在查询效率方面，又大大的提高了不少。）
1）结构改变
首先是结构上的变化，相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁，采用 CAS + synchronized 来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。
ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 效率又提升了 N 倍！
2）HashEntry 改为 Node
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
}
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和 JDK7 的 HasEntry 作用相同，对 val 和 next 都用了 volatile 关键字，保证了可见性。
3）Put操作的变化
- 根据 key 计算出 hashcode，然后开始遍历 table；
- 判断是否需要初始化；
- f 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。
- 如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。
- 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
- 如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树。
4）Get操作的变化
- 根据计算出来的 hashcode 寻址，如果就在桶上那么直接返回值。
- 如果是红黑树那就按照树的方式获取值。
- 都不满足那就按照链表的方式遍历获取值。
为什么取消分段锁，分段锁有什么问题
- 分段锁内存开销大
- 锁粒度太小，经常涉及跨多个锁操作，性能太低（有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁）
- 扩容会牵扯到多个分段锁，并发操作复杂性太高
2.4 ConcurrentHashMap总结
底层数据结构：
- JDK1.7底层采用分段的数组+链表实现
- JDK1.8采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表+红黑树。
加锁的方式：
- JDK1.7采用Segment分段锁，底层使用的是ReentrantLock
- JDK1.8采用CAS添加新节点，采用synchronized锁定链表或红黑二叉树的首节点，相对Segment分段锁粒度更细，性能更好
JDK1.7
ConcurrentHashMap 采用分段锁策略，由多个 Segment 组合而成，其中 Segment 可以看成一个 HashMap， 不同点是 Segment 继承自 ReentrantLock，在操作的时候给 Segment 赋予了一个对象锁（Put 操作时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操作均不影响），从而保证多线程环境下并发操作安全。
ConcurrentHashMap 中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度，让并发操作效率更高。
JDK1.8
相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 类取消了 Segment 分段锁，采用 CAS + synchronized 来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。
ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 效率又提升了 N 倍。
3.HashMap与ConcurrentHashMap工作原理、区别、总结
3.1 HashMap与ConcurrentHashMap区别
- 是否线程安全：
- HashMap不是线程安全的；
- ConcurrentHashMap是线程安全的，通过 Segment分段锁–继承 ReentrantLock（JDK1.7重入锁）、CAS和synchronized(JDK1.8内置锁) 来进行加锁 ，保证线程安全
- 底层数据结构
- HashMap：JDK1.8之前HashMap的结构为数组+链表，JDK1.8之后为数组+链表+红黑树；
- ConcurrentHashMap：JDK1.8之前ConcurrentHashMap的结构为 Segment数组+数组+链表，JDK1.8之后为 数组+链表+红黑树（类似于JDK1.8版本的HashMap）。
3.2 工作原理
3.2.1 HashMap
HashMap的工作原理、底层数据结构 可以查看 Java面试题：ArrayList底层实现原理、HashMap的实现原理、HashMap的jdk1.7和jdk1.8有什么区别
HashMap的数据结构： 底层使用hash表数据结构，即数组和链表或红黑树。jdk1.7使用的是 数组+链表，jdk1.8 当链表长度大于阈值（默认为8）并且数组长度达到64时 会转换为红黑树
初始容量：HashMap 的初始容量是 0，这是一种懒加载机制，直到第一次 put 操作才会初始化数组大小，默认大小是 16。
扩容逻辑：
HashMap 使用的是拉链法来解决散列冲突，扩容并不是必须的，但是不扩容的话会造成拉链的长度越来越长，导致散列表的时间复杂度会倾向于 O(n) 而不是 O(1)。
HashMap 扩容的触发时机出现在元素个数超过阈值（容量 * loadFactor）的时候时，会将集合的一维数组扩大一倍，然后重新计算每个元素的位置。
- 当我们往HashMap中put元素时，利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标
- 存储时，如果出现hash值相同的key，此时有两种情况。
- 如果key相同，则覆盖原始值；
- 如果key不同（出现冲突），则将当前的key-value放入链表或红黑树中
- 获取时，直接找到hash值对应的下标，在进一步判断key是否相同，从而找到对应值。
注意：链表的长度大于8 且 数组长度大于64转换为红黑树
3.2.2 ConcurrentHashMap
JDK1.7
ConcurrentHashMap 采用分段锁策略，由多个 Segment 组合而成，其中 Segment 可以看成一个 HashMap， 不同点是 Segment 继承自 ReentrantLock，在操作的时候给 Segment 赋予了一个对象锁（Put 操作时，锁的是某个 Segment，其他线程对其他 Segment 的读写操作均不影响），从而保证多线程环境下并发操作安全。
ConcurrentHashMap 中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度，让并发操作效率更高。
JDK1.8
相比于 JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap，JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 类取消了 Segment 分段锁，采用
CAS+synchronized来保证并发安全；数据结构跟jdk1.8中HashMap一样，数组+链表改为 数组+链表+红黑树，当冲突链表长度大于8时，会将链表转变成红黑树结构。ConcurrentHashMap 中 synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，只要节点 hash 不冲突，就不会产生并发，相比 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 效率又提升了 N 倍。
细节如下：
底层数据结构：
- JDK1.7底层采用分段的数组+链表实现
- JDK1.8采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表+红黑树。
加锁的方式：
- JDK1.7采用Segment分段锁，底层使用的是ReentrantLock
- JDK1.8采用CAS添加新节点，采用synchronized锁定链表或红黑二叉树的首节点，相对Segment分段锁粒度更细，性能更好
4.HashMap与Hashtable的区别
Hashtable和HashMap都是 基于hash表实现的K-V结构的集合，Hashtable是jdk1.0引入的一个线程安全的集合类，内部使用数组+链表的形式来实现
从功能特性的角度来说
1、Hashtable是线程安全的（HashTable 对每个方法都增加了 synchronized），而HashMap不是
2、HashMap的性能要比Hashtable更好，因为Hashtable采用了全局同步锁来保证安全性，对性能影响较大
从内部实现的角度来说
1）Hashtable使用数组加链表，HashMap JDK1.7数组+链表、JDK1.8 数组+链表+红黑树
2）HashMap初始容量是16，Hashtable初始容量是11
3）HashMap可以使用null作为key；而Hashtable不允许 null 作为 Key，会抛出NullPointerException异常
他们两个的key的散列算法不同：Hashtable直接是使用key的hashcode对数组长度取模；而HashMap对key的hashcode做了二次散列，从而避免key的分布不均匀影响到查询性能
5.HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap区别
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap都是 基于hash表实现的K-V结构的集合，在线程安全、底层数据结构方面有所区别
- HashMap：；线程不安全，因为HashMap中操作都没有加锁，因此在多线程环境下会导致数据覆盖之类的问题，所以，在多线程中使用HashMap是会抛出异常的
- Hashtable：线程安全，但是Hashtable只是单纯的在添加put、删除remove、查询get方法上加synchronized，保证插入时阻塞其他线程的插入操作。虽然安全，但因为设计简单，所以性能低下（HashMap的性能要比Hashtable更好，因为Hashtable采用了全局同步锁来保证安全性，对性能影响较大）
- ConcurrentHashMap：线程安全，ConcurrentHashMap并非锁住整个方法，而是通过原子操作和局部加锁的方法保证了多线程的线程安全，且尽可能减少了性能损耗。Segment分段锁–继承 ReentrantLock（JDK1.7重入锁）、CAS和synchronized(JDK1.8内置锁)
6.为什么 HashMap 采用拉链法而不是开放地址法？
Java 给予 HashMap 的定位是一个相对通用的散列表容器，它应该在面对各种输入的时候都表现稳定。而开发地址法相对来说容易出现数据堆积，在数据量较大时可能出现连续冲突的情况，性能不够稳定。
我们可以举个反例，在 Java 原生的数据结构中，也存在使用开放地址法的散列表 —— 就是 ThreadlLocal。因为项目中不会大量使用 ThreadLocal 线程局部存储，所以它是一个小规模数据场景，这里使用开发地址法是没问题的。
7.Map总结
| 实现类 | 数据结构 | 是否线程安全 | key是否可为null | 是否有序 |
|---|---|---|---|---|
| HashMap | 哈希表结构，jdk1.7 数组+链表，jdk1.8 数组+链表+红黑树 | 否 | 是 | 否 |
| ConcurrentHashMap | 哈希表结构，jdk1.7 数组+链表，jdk1.8 数组+链表+红黑树 | 是 | 否 | 否 |
| Hashtable | 哈希表结构，数组+链表 | 是 | 否 | 否 |
| LinkedHashMap | 继承自HashMap，数组+链表+红黑树+双重链接列表 | 否 | 是 | 是 |
| TreeMap | 红黑树 | 否 | 否 | 是 |
参考 黑马程序员相关视频与笔记、HashMap源码分析 —— 一篇文章搞定HashMap面试、HashMap为什么线程不安全、一文彻底弄懂ConcurrentHashMap，轻松应对面试官！、深入浅出ConcurrentHashMap详解、HashMap与ConcurrentHashMap工作原理、区别和总结
