ConcurrentHashMap 在 Java7 和 8 有何不同？
作者：互联网
Java 7 版本的 ConcurrentHashMap
结构示意图：
从图中我们可以看出，在 ConcurrentHashMap 内部进行了 Segment 分段，Segment 继承了 ReentrantLock，可以理解为一把锁，各个 Segment 之间都是相互独立上锁的，互不影响。相比于之前的 Hashtable 每次操作都需要把整个对象锁住而言，大大提高了并发效率。因为它的锁与锁之间是独立的，而不是整个对象只有一把锁。
每个 Segment 的底层数据结构与 HashMap 类似，仍然是数组和链表组成的拉链法结构。默认有 0~15 共 16 个 Segment，所以最多可以同时支持 16 个线程并发操作（操作分别分布在不同的 Segment 上）。16 这个默认值可以在初始化的时候设置为其他值，但是一旦确认初始化以后，是不可以扩容的。
Java 8 版本的 ConcurrentHashMap
在 Java 8 中，几乎完全重写了 ConcurrentHashMap，代码量从原来 Java 7 中的 1000 多行，变成了现在的 6000 多行，所以也大大提高了源码的阅读难度。
结构示意图：
图中的节点有三种类型。
第一种是最简单的，空着的位置代表当前还没有元素来填充。
第二种就是和 HashMap 非常类似的拉链法结构，在每一个槽中会首先填入第一个节点，但是后续如果计算出相同的 Hash 值，就用链表的形式往后进行延伸。
第三种结构就是红黑树结构，这是 Java 7 的 ConcurrentHashMap 中所没有的结构，在此之前我们可能也很少接触这样的数据结构。
当第二种情况的链表长度大于某一个阈值（默认为 8），且同时满足一定的容量要求的时候，ConcurrentHashMap 便会把这个链表从链表的形式转化为红黑树的形式，目的是进一步提高它的查找性能。所以，Java 8 的一个重要变化就是引入了红黑树的设计。
红黑树介绍
红黑树是每个节点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色为红色或黑色，红黑树的本质是对二叉查找树 BST 的一种平衡策略，我们可以理解为是一种平衡二叉查找树，查找效率高，会自动平衡，防止极端不平衡从而影响查找效率的情况发生。
由于自平衡的特点，即左右子树高度几乎一致，所以其查找性能近似于二分查找，时间复杂度是 O(log(n)) 级别；反观链表，它的时间复杂度就不一样了，如果发生了最坏的情况，可能需要遍历整个链表才能找到目标元素，时间复杂度为 O(n)，远远大于红黑树的 O(log(n))，尤其是在节点越来越多的情况下，O(log(n)) 体现出的优势会更加明显。
红黑树的一些其他特点：
每个节点要么是红色，要么是黑色，但根节点永远是黑色的。
红色节点不能连续，也就是说，红色节点的子和父都不能是红色的。
从任一节点到其每个叶子节点的路径都包含相同数量的黑色节点。
正是由于这些规则和要求的限制，红黑树保证了较高的查找效率，所以现在就可以理解为什么 Java 8 的 ConcurrentHashMap 要引入红黑树了。好处就是避免在极端的情况下冲突链表变得很长，在查询的时候，效率会非常慢。而红黑树具有自平衡的特点，所以，即便是极端情况下，也可以保证查询效率在 O(log(n))。
对比Java7 和Java8 的异同和优缺点
（1）数据结构
Java 7 采用 Segment 分段锁来实现，而 Java 8 中的 ConcurrentHashMap 使用数组 + 链表 + 红黑树，在这一点上它们的差别非常大。
（2）并发度
Java 7 中，每个 Segment 独立加锁，最大并发个数就是 Segment 的个数，默认是 16。
但是到了 Java 8 中，锁粒度更细，理想情况下 table 数组元素的个数（也就是数组长度）就是其支持并发的最大个数，并发度比之前有提高。
（3）保证并发安全的原理
Java 7 采用 Segment 分段锁来保证安全，而 Segment 是继承自 ReentrantLock。
Java 8 中放弃了 Segment 的设计，采用 Node + CAS + synchronized 保证线程安全。
（4）查询时间复杂度
Java 7 遍历链表的时间复杂度是 O(n)，n 为链表长度。
Java 8 如果变成遍历红黑树，那么时间复杂度降低为 O(log(n))，n 为树的节点个数。
（5）遇到 Hash 碰撞
Java 7 在 Hash 冲突时，会使用拉链法，也就是链表的形式。
Java 8 先使用拉链法，在链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树，来提高查找效率。
标签：ConcurrentHashMap,Java,有何,链表,Java7,红黑树,Segment,节点 来源： https://www.cnblogs.com/liaowenhui/p/15058336.html