如何在java中使用ConcurrentHashMap
scala \u4e2d\u600e\u4e48\u4f7f\u7528java\u7684concurrenthashmap\u7c7bimport java.util.concurrent.ConcurrentHashMapval hash = new ConcurrentHashMap[Int,Int]()hash.put(1,100)hash.put(2,200)println(hash)
\u8fd9\u6837\u4f7f\u7528\u662f\u6709\u95ee\u9898\u7684\u3002
ConcurrentMap\u80fd\u591f\u4fdd\u8bc1\u6bcf\u4e00\u6b21\u8c03\u7528\uff08\u4f8b\u5982\u4e00\u6b21putIfAbsent\uff09\u90fd\u662f\u539f\u5b50\u64cd\u4f5c\uff0c\u4e0d\u53d7\u591a\u7ebf\u7a0b\u5f71\u54cd\uff0c\u4f46\u5e76\u4e0d\u4fdd\u8bc1\u591a\u6b21\u8c03\u7528\u4e4b\u95f4\u4e5f\u662f\u539f\u5b50\u64cd\u4f5c\u3002
\u4ee5\u4e0a\u5b9e\u73b0\u7684GetKeyBM\u65b9\u6cd5\u4e2d\uff0cConcurrentMap\u7684\u65b9\u6cd5\u88ab\u8c03\u7528\u4e86\u8bb8\u591a\u6b21\uff0c\u4e0d\u540c\u7ebf\u7a0b\u4e4b\u95f4\u5fc5\u7136\u5b58\u5728\u7740\u7ade\u4e89\u5173\u7cfb\uff0c\u5bfc\u81f4\u6700\u7ec8\u7ed3\u679c\u4e0d\u6b63\u786e\u3002
\u73b0\u5728\u7684\u76ee\u6807\u662f\uff0c\u5c06\u4e0b\u9762\u63cf\u8ff0\u7684\u8fd9\u4e00\u7cfb\u5217\u64cd\u4f5c\u4f5c\u4e3a\u539f\u5b50\u64cd\u4f5c\uff1a
\u201c\u5bf9\u6bcf\u4e2a\u5206\u51fa\u6765\u7684\u8bcd\u901a\u8fc7\u8c03\u7528GetKeyBM\u65b9\u6cd5\uff0c\u5982\u679c\u5b58\u5728\uff0c\u5219\u53d6\u51fa\u5bf9\u5e94\u7684\u7f16\u7801\uff0c\u5982\u679c\u4e0d\u5b58\u5728\uff0c\u5219\u52a0\u5165KeyTotal\u4e2d\uff0c\u5e76\u4e14\u7ed9\u4e88\u4e00\u4e2a\u7f16\u7801\uff0c\u5c31\u662fKeyTotal\u4e2d\u7684\u53d8\u91cf\u6570\u52a0\u4e00\u201d
\u6700\u76f4\u89c2\u7684\u65b9\u6cd5\u5c31\u662f\u6574\u5757\u540c\u6b65\uff1a
synchronized (KeyTotal) { Integer value = KeyTotal.get(word); if (value == null) { value = KeyTotal.size() + 1; KeyTotal.put(word, value); }}\u8fd9\u6837\uff0c\u4f7f\u7528\u666e\u901a\u7684map\u5c31\u53ef\u4ee5\u4e86\u3002
\u5982\u679c\u4f60\u4f7f\u7528\u7684\u662fJava 8\u7684\u8bdd\uff0cConcurrentMap\u6709\u4e00\u4e2a\u7c7b\u4f3c\u7684\u65b9\u6cd5 computeIfAbsent \u53ef\u4ee5\u4f7f\u7528\uff1a
KeyTotal.computeIfAbsent(word, k -> KeyTotal.size() + 1);\u8fd9\u6837\u624d\u80fd\u786e\u4fdd\u4e00\u6b21\u539f\u5b50\u64cd\u4f5c\u3002
computeIfAbsent\u65b9\u6cd5\u7684\u4f5c\u7528\u662f\uff0c\u5982\u679cword\u952e\u503c\u4e0d\u5b58\u5728\uff0c\u5219\u4f7f\u7528\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u53c2\u6570\u6765\u751f\u6210\u4e00\u4e2a\u503c\u653e\u5165map\u4e2d\uff0c\u7b49\u4ef7\u4e8e\u4ee5\u4e0b\u4ee3\u7801\uff0c\u5e76\u4e14\u662f\u539f\u5b50\u64cd\u4f5c\uff1a
V computeIfAbsent(K key, Function mappingFunction): if (map.get(key) == null) { V newValue = mappingFunction.apply(key); if (newValue != null) return map.putIfAbsent(key, newValue); }\u6b63\u597d\u4e0e\u4f60\u7684\u76ee\u6807\u662f\u4e00\u81f4\u7684\u3002
ConcurrentHashMap锁的方式是稍微细粒度的。 ConcurrentHashMap将hash表分为16个桶（默认值），诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶。
试想，原来 只能一个线程进入，现在却能同时16个写线程进入（写线程才需要锁定，而读线程几乎不受限制，之后会提到），并发性的提升是显而易见的。
更令人惊讶的是ConcurrentHashMap的读取并发，因为在读取的大多数时候都没有用到锁定，所以读取操作几乎是完全的并发操作，而写操作锁定的粒度又非常细，比起之前又更加快速（这一点在桶更多时表现得更明显些）。只有在求size等操作时才需要锁定整个表。
而在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器的另一种迭代方式，我们称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出 ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数 据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。
下面分析ConcurrentHashMap的源码。主要是分析其中的Segment。因为操作基本上都是在Segment上的。先看Segment内部数据的定义。
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