HashMap、ConcurrentHashMap和SynchronizedMap – 哈希表在Java中的多线程同步处理

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发布时间：2019-05-26

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原文链接：

在Java中，HashMap是一个非常有用的数据结构。几乎每一个Java应用都会使用到它。我之前的博文中有介绍过，在这个例子中，我就使用到了HashMap。然而，需要注意的是，HashMap本身并不是一个线程安全的Collection类。

常见问题

ConcurrentHashMap和Collections.synchronizedMap(Map)分别是什么？

ConcurrentHashMap和Collections.synchronizedMap(Map)在性能上有什么区别？

ConcurrentHashMap和Collections.synchronizedMap(Map)的优劣对比？

关于HashMap和ConcurrentHashMap的常见面试问题

在这篇文章中，将涵盖以上的问题，并解释我们应该如何将HashMap变得线程安全。

原因

Map是一个通过键值对的形势来存储元素的容器，其中，要求key保持唯一，并且每一个key唯一对应一个value。如果你在设计一个高度并行化的程序，并且需要在不同的线程中去读取或者修改一个Map对象，那么使用线程安全的Map则是一个理想的选择。最典型的一个例子就是生产者－消费者模式，生产者不断的修改Map而消费者同时也在读取Map中的值。

那么对于Map来说，什么是线程安全呢？简单的来说，就是当多个线程同时在使用一个Map的时候，至少有一个线程对Map的结构进行了修改，那么必须保证这个修改被立即同步到其他线程中去，避免其他线程获取到错误的值。

解决方案

有两种方法可以解决HashMap的线程安全问题：

Java的Collections库中的synchronizedMap()方法

使用ConcurrentHashMap

译者注：其实还有第三种方法，使用Hashtable。不过Hashtable是Java 1.1提供的旧有类，从性能上和使用上都不如其他的替代类，因此已经不推荐使用

//HashtableMap
   
     normalMap = new Hashtable
    
     ();//synchronizedMapsynchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap
     
      ());//ConcurrentHashMapconcurrentHashMap = new ConcurrentHashMap
      
       (); 
 ConcurrentHashMap  
 
  当你程序需要高度的并行化的时候，你应该使用ConcurrentHashMap 
  尽管没有同步整个Map，但是它仍然是线程安全的 
  读操作非常快，而写操作则是通过加锁完成的 
  在对象层次上不存在锁（即不会阻塞线程） 
  锁的粒度设置的非常好，只对哈希表的某一个key加锁 
  ConcurrentHashMap不会抛出ConcurrentModificationException，即使一个线程在遍历的同时，另一个线程尝试进行修改。 
  ConcurrentHashMap会使用多个锁 
 SynchronizedHashMap  
 
  会同步整个对象 
  每一次的读写操作都需要加锁 
  对整个对象加锁会极大降低性能 
  这相当于只允许同一时间内至多一个线程操作整个Map，而其他线程必须等待 
  它有可能造成资源冲突（某些线程等待较长时间） 
  SynchronizedHashMap会返回Iterator，当遍历时进行修改会抛出异常 
 示例  
 
  创建类CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedHashMap.java 
  实例化每一个对象（HashTable, SynchronizedMap 和 ConcurrentHashMap） 
  添加／读取5*50万行数据到Map中 
  测试开始和结束的时间 
  使用ExecutorService来开启5个线程，同时读写 
 package crunchify.com.tutorials;import java.util.Collections;import java.util.HashMap;import java.util.Hashtable;import java.util.Map;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;/** * @author Crunchify.com * */public class CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap {
        public final static int THREAD_POOL_SIZE = 5;    public static Map
       
         crunchifyHashTableObject = null;    public static Map
        
          crunchifySynchronizedMapObject = null; public static Map
         
           crunchifyConcurrentHashMapObject = null; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // Test with Hashtable Object crunchifyHashTableObject = new Hashtable
          
           (); crunchifyPerformTest(crunchifyHashTableObject); // Test with synchronizedMap Object crunchifySynchronizedMapObject = Collections.synchronizedMap(new HashMap
           
            ()); crunchifyPerformTest(crunchifySynchronizedMapObject); // Test with ConcurrentHashMap Object crunchifyConcurrentHashMapObject = new ConcurrentHashMap
            
             (); crunchifyPerformTest(crunchifyConcurrentHashMapObject); } public static void crunchifyPerformTest(final Map
             
               crunchifyThreads) throws InterruptedException { System.out.println("Test started for: " + crunchifyThreads.getClass()); long averageTime = 0; for (int i = 0; i < 5; i++) { long startTime = System.nanoTime(); ExecutorService crunchifyExServer = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE); for (int j = 0; j < THREAD_POOL_SIZE; j++) { crunchifyExServer.execute(new Runnable() { @SuppressWarnings("unused") @Override public void run() { for (int i = 0; i < 500000; i++) { Integer crunchifyRandomNumber = (int) Math.ceil(Math.random() * 550000); // Retrieve value. We are not using it anywhere Integer crunchifyValue = crunchifyThreads.get(String.valueOf(crunchifyRandomNumber)); // Put value crunchifyThreads.put(String.valueOf(crunchifyRandomNumber), crunchifyRandomNumber); } } }); } // Make sure executor stops crunchifyExServer.shutdown(); // Blocks until all tasks have completed execution after a shutdown request crunchifyExServer.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.DAYS); long entTime = System.nanoTime(); long totalTime = (entTime - startTime) / 1000000L; averageTime += totalTime; System.out.println("2500K entried added/retrieved in " + totalTime + " ms"); } System.out.println("For " + crunchifyThreads.getClass() + " the average time is " + averageTime / 5 + " ms\n"); }} 结果如下： Test started for: class java.util.Hashtable500K entried added/retrieved in 1432 ms500K entried added/retrieved in 1425 ms500K entried added/retrieved in 1373 ms500K entried added/retrieved in 1369 ms500K entried added/retrieved in 1438 msFor class java.util.Hashtable the average time 1407 msTest started for: class java.util.Collections$SynchronizedMap500K entried added/retrieved in 1431 ms500K entried added/retrieved in 1460 ms500K entried added/retrieved in 1387 ms500K entried added/retrieved in 1456 ms500K entried added/retrieved in 1406 msFor class java.util.Collections$SynchronizedMap the average time 1428 msTest started for: class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap500K entried added/retrieved in 413 ms500K entried added/retrieved in 351 ms500K entried added/retrieved in 427 ms500K entried added/retrieved in 337 ms500K entried added/retrieved in 339 msFor class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap the average time 373 ms <== Much faster

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