ConcurrentHashMap 的数据结构

• JDK 1.7 及之前版本的数据结构：在 JDK 1.7 及之前，ConcurrentHashMap采用了分段锁（Segment）的机制。它由多个Segment数组组成，每个Segment对象类似一个独立的HashMap，内部包含一个HashEntry数组用于存储键值对。Segment继承自ReentrantLock，这样在对不同的Segment进行操作时，可以通过锁来实现并发控制。

• 锁分段的原理：
• 细粒度锁提高并发性能：整个ConcurrentHashMap被划分为多个Segment，每个Segment都有自己的锁。这种设计使得多个线程可以同时访问不同Segment中的数据，而不会相互阻塞。例如，假设有 16 个Segment，当 16 个线程分别访问不同Segment内的数据时，它们可以并发地进行操作，大大提高了并发访问的效率。因为锁的竞争范围被缩小到了每个Segment内部，而不是整个HashMap。
• 哈希计算与段定位：在插入或查找数据时，首先会根据key的哈希值来确定数据应该存储在哪个Segment中。通过将哈希值的高位用于Segment的定位，低位用于在Segment内部的HashEntry数组中定位具体的桶（bucket）。这样的设计使得数据能够均匀地分布在各个Segment中，减少了某个Segment被过度访问的情况。例如，对于一个key的哈希值为0x1234，如果Segment掩码为0xF（假设一共有 16 个Segment），那么通过(0x1234 & 0xF)就可以确定该key对应的Segment索引，然后在这个Segment内部再根据哈希值的低位来确定具体的HashEntry位置。
• 锁的获取与释放：当一个线程需要访问某个Segment中的数据时，它会首先尝试获取该Segment对应的锁。如果锁没有被其他线程占用，那么该线程就可以顺利获取锁并进行操作。操作完成后，线程会释放锁，使得其他线程可以获取该锁来访问同一Segment中的数据。这种基于Segment的锁机制有效地减少了锁的竞争，提高了ConcurrentHashMap在高并发场景下的性能。
• JDK 1.8 及之后的数据结构：JDK 1.8 之后，ConcurrentHashMap的数据结构进行了优化。它摒弃了分段锁，采用了Node数组 + 链表 / 红黑树的结构。在这种结构下，Node是基本的存储单元，用于存储键值对。当链表长度达到一定阈值（默认为 8）时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。在并发控制方面，ConcurrentHashMap使用了CAS（Compare - and - Swap）操作和synchronized关键字来保证线程安全。例如，在put操作中，首先会通过CAS操作尝试插入数据，如果CAS操作成功，就完成了插入；如果CAS操作失败，说明可能存在并发冲突，此时会采用synchronized关键字锁住相应的桶（即Node数组的某个位置），然后再次尝试插入操作。这种方式结合了CAS操作的高效性和synchronized关键字的可靠性，进一步提高了并发性能。

并发安全的考虑

• 避免歧义：在多线程环境下，ConcurrentHashMap需要保证操作的一致性和准确性。如果允许key或value为null，会带来操作上的歧义。例如，当一个线程调用put(null, value)方法，另一个线程调用get(null)方法时，很难判断null对应的是没有存储这个key还是存储了一个key为null的值以及对应的value。这种歧义会破坏ConcurrentHashMap的并发语义，使其难以正确地实现并发控制和数据一致性。

• 对于value而言，假设允许为null，在并发环境下，一个线程执行put(key, null)操作，而另一个线程同时执行remove(key)操作。当第三个线程尝试获取key对应的value时，很难确定返回null是因为put操作存储了null值，还是因为remove操作已经删除了这个键值对。
• 简化实现逻辑：不允许key和value为null可以简化ConcurrentHashMap内部的实现逻辑。在实现并发操作时，如put、get、remove等方法，不需要额外的逻辑来处理null键或null值的情况。例如，在put操作中，如果允许key或value为null，就需要在插入数据之前进行额外的null检查，并且在遍历哈希桶（或者其他内部数据结构）查找数据时，也需要特殊处理null键和null值的情况。这会增加代码的复杂性，并且可能引入潜在的错误。

与其他集合类的一致性和习惯用法

• 对比HashMap：虽然HashMap允许key为null，但ConcurrentHashMap作为一个专门用于并发场景的集合类，在设计上更倾向于保证强一致性和简单性。HashMap在单线程环境下，null键的处理相对容易，因为没有并发访问的复杂性。但ConcurrentHashMap如果模仿HashMap允许null键，会增加其复杂性，并且可能导致用户在使用过程中出现混淆。对于value，HashMap允许为null，但ConcurrentHashMap为了保持简洁的并发操作语义，同样禁止value为null。
• 遵循良好的编程习惯：不允许key和value为null也有助于引导开发者养成良好的编程习惯。在并发编程中，明确的语义和无歧义的操作是非常重要的。强制要求key和value不为null可以让开发者在使用ConcurrentHashMap时更加谨慎地选择和处理key和value，减少潜在的错误。例如，开发者在将对象作为key或value放入ConcurrentHashMap之前，会先确保对象不是null，这有助于提高代码的健壮性。

性能考虑

• 减少额外检查开销如果允许key和value为null，ConcurrentHashMap在每次操作（如put、get、remove等）时都需要进行null检查。这些额外的检查会增加一定的性能开销。在高并发场景下，频繁的null检查可能会对性能产生明显的影响。例如，在一个高性能的服务器应用中，ConcurrentHashMap可能会被频繁地访问，避免不必要的null检查可以提高整体的性能。
• 哈希计算的一致性哈希计算是ConcurrentHashMap内部实现的重要部分。如果允许null作为key，需要为null设计特殊的哈希计算方法。这不仅会增加哈希计算的复杂性，还可能导致哈希冲突的概率增加。对于value，虽然哈希计算一般不涉及value，但null值的存在可能会在数据存储和检索过程中，与正常非null值的处理逻辑产生差异，从而影响哈希表的性能和数据分布的均匀性。