HashMap和ConcurrentHashMap的底层实现原理

（1）HashMap底层实现原理

在 JDK 1.7 版本之前， HashMap 数据结构是数组和链表，HashMap 通过哈希算法将元素的键 (Key) 映射到数组中的槽位 (Bucket)。如果多个键映射到同一个槽位，它们会以链表的形式存储在同一个槽位上，因为链表的查询时间是 O(n)，所以冲突很严重，一个索引上的链表非常长，效率就很低了。

 所以在 JDK 1.8 版本的时候做了优化，当一个链表的长度超过8的时候就转换数据结构,不再使用链表存储，而是使用红黑树，查找时使用红黑树，时间复杂度 O(logn)，可以提高查询性能，但是在数量较少时，即数量小于6时，会将红黑树转换回链表。

 

（2）ConcurrentHashMap

在 JDK1.7 中它使用的是数组加链表的形式实现的，而数组又分为：大数组 Segment 和小数组 HashEntry。Segment 是一种可重入锁 (ReentrantLock)，在 ConcurrentHashMap 里扮演锁的角色；HashEntry 则用于存储键值对数据。一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组，一个 Segment 里包含一个 HashEntry 数组，每个 HashEntry 是一个链表结构的元素。简单理解就是，ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组，Segment 通过继承 ReentrantLock 来进行加锁，所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 Segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全的，也就实现了全局的线程安全。

JDK1.8 也引入了红黑树，优化了之前的固定链表，那么当数据量比较大的时候，查询性能也得到了很大的提升，从之前的 O(n) 优化到了 O(logn) 的时间复杂度。ConcurrentHashMap 主要通过 volatile + CAS 或者 synchronized 来实现的线程安全的，ConcurrentHashMap 通过对头结点加锁来保证线程安全的，锁的粒度相比 Segment 来说更小了，发生冲突和加锁的频率降低了，并发操作的性能就提高了。