ConcurrentHashMap 比 Hashtable 更常用,因其采用分段锁(JDK 7)或 CAS + synchronized(JDK 8+)实现桶级锁定,避免全表锁瓶颈;但 size() 非原子、不支持 null、computeXXX 方法需防死锁与阻塞。

ConcurrentHashMap 为什么比 Hashtable 更常用
因为 ConcurrentHashMap 在保证线程安全的同时,避免了 Hashtable 全表锁的性能瓶颈。它采用分段锁(JDK 7)或 CAS + synchronized(JDK 8+)策略,只锁定桶(bin)级节点,允许多个线程并发读写不同段。
常见误用:把 ConcurrentHashMap 当作“完全无锁”容器——实际在扩容、computeIfAbsent 或迭代过程中仍可能阻塞部分线程。
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put和get基本是无锁的(JDK 8+),但size()不是原子操作,返回的是估算值;如需精确计数,改用mappingCount() - 不支持
null作为 key 或 value,否则抛NullPointerException;而HashMap允许一个nullkey - 迭代器弱一致性:遍历时允许其他线程修改,不会抛
ConcurrentModificationException,但可能漏掉刚插入的元素,也不会反映删除后的状态
什么时候该用 Collections.synchronizedMap
仅当已有 HashMap 实例且改造成本低、并发度不高(如配置缓存、单写多读场景)、又不想引入新依赖时才考虑。它本质是对所有 public 方法加同一把 mutex 锁,等价于手动同步整个 map 实例。
典型陷阱:以为包装后就“线程安全”,却在外部做复合操作(如先 containsKey 再 put)——这仍是竞态条件。
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- 必须显式同步整个操作块:
synchronized (syncMap) { if (!syncMap.containsKey(key)) { syncMap.put(key, value); } } - 迭代必须手动同步:
synchronized (syncMap) { for (Map.Entrye : syncMap.entrySet()) { // ... } } - 相比
ConcurrentHashMap,吞吐量在高并发下明显下降,尤其写多场景
CopyOnWriteArrayList 适合 Map 吗?
不适合。Java 没有 CopyOnWriteMap 标准实现,也不推荐自己封装。因为 CopyOnWrite 的核心代价是每次写都复制整个底层数组,对键值对集合来说内存和 CPU 开销过大,且无法保证 key-value 关联的原子性。
如果真需要类似语义(读极多、写极少、容忍短暂不一致),可考虑:
- 用
volatile引用指向不可变Map(如Map.copyOf(map)或ImmutableMap) - 读取时直接访问 volatile 引用;写入时重建新 map 并原子更新引用
- 注意:这种模式下,写操作不是线程安全的,需额外同步写入口
ConcurrentHashMap 的 computeXXX 方法怎么避坑
computeIfAbsent、computeIfPresent 等方法看似方便,但容易因函数副作用或阻塞导致死锁或性能恶化——它们在持有内部锁期间执行传入的 remappingFunction。
- 禁止在 lambda 中调用本 map 的其他修改方法(如再调
put),可能引发死锁 - 避免耗时操作(如 IO、远程调用),否则会拖慢整个桶的写入,影响并发度
- 若计算逻辑可能抛异常,需确保异常处理得当;未捕获异常会导致本次操作失败,且锁会被释放,但 map 状态不变
- 示例安全用法:
map.computeIfAbsent(key, k -> { // 快速构造新值,不访问 map 自身 return new ExpensiveObject(k); });










