1. 为什么并发编程中不使用HashMap？
在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环，而使用线程安全的HashTable效率又非常低下。
（1）线程不安全的HashMap
在多线程环境下，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。例如，执行以下代码会引起死循环。
final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);
Thread t = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
}
}, "ftf" + i).start();
}
}
}, "ftf");
t.start();
t.join();
HashMap在并发执行put操作时会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，就会产生死循环获取Entry。
（2）效率低下的HashTable
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的效率非常低下且key还不能为null。当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加，线程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
2. SynchronizedMap
HashMap不是线程安全的容器，最简单的方式使HashMap变成线程安全就是使用Collections.synchronizedMap，它是对HashMap的一个包装
public static Map m=Collections.synchronizedMap(new HashMap());
同理对于List，Set也提供了相似方法，但是这种方式只适合于并发量比较小的情况。
我们来看下synchronizedMap的实现
private final Map<K,V> m; // Backing Map
final Object mutex; // Object on which to synchronize
SynchronizedMap(Map<K,V> m) {
if (m==null)
throw new NullPointerException();
this.m = m;
mutex = this;
}
SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) {
this.m = m;
this.mutex = mutex;
}
public int size() {
synchronized (mutex) {return m.size();}
}
public boolean isEmpty() {
synchronized (mutex) {return m.isEmpty();}
}
public boolean containsKey(Object key) {
synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);}
}
public boolean containsValue(Object value) {
synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);}
}
public V get(Object key) {
synchronized (mutex) {return m.get(key);}
}
public V put(K key, V value) {
synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
}
public V remove(Object key) {
synchronized (mutex) {return m.remove(key);}
}
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> map) {
synchronized (mutex) {m.putAll(map);}
}
public void clear() {
synchronized (mutex) {m.clear();}
}
它会将HashMap包装在里面，然后将HashMap的每个操作都加上synchronized。
由于每个方法都是获取同一把锁(mutex)，这就意味着，put和remove等操作是互斥的，大大减少了并发量。
3. ConcurrentHashMap
3.1 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所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，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地存储，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。
3.2 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守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的Segment锁，类图如下所示：
通俗来讲就是每个ConcurrentHashMap内部都有一个Segment段，它将大的HashMap切分成若干个段（小的HashMap），然后让数据在每一段上Hash，这样多个线程在不同段上的Hash操作一定是线程安全的，所以只需要同步同一个段上的线程就可以了，这样实现了锁的分离，大大增加了并发量。
3.3 ConcurrentHashMap的操作
3.3.1 get()
Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再散列，然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment，再通过散列算法定位到元素，代码如下：
public V get(Object key) {
int hash = hash(key.hashCode());
return segmentFor(hash).get(key, hash);
}
get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。
原因在于get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile类型，例如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量，能够在线程之间保持可见性，能够被多线程同时读，并且保证不会读到过期的值，但是只能被单线程写（有一种情况可以被多线程写，就是写入的值不依赖于原值），在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value，所以可以不用加锁。之所以不会读到过期的值，是因为根据Java内存模型的happen-before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，即使两个线程同时修改和获取volatile变量，get操作也能拿到最新的值，这是用volatile替换锁的经典应用场景。
transient volatile int count;
volatile V value;
3.3.2 put()
put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以在操作共享变量时必须加锁。
put方法首先定位到Segment，然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤：
- 第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容；
- 第二步定位添加元素的位置，然后将其放在HashEntry数组里。
关于扩容需要注意两个问题：
（1）是否需要扩容
在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阈值，则对数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。
（2）如何扩容
在扩容的时候，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，只会对某个segment进行扩容。
3.3.3 size()
如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？
答案是否定的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以，最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put、remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是**先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。**那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put、remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。