总结，细分

Map接口：键值对形式

1.HashMap

数据结构是哈希表：元素是链表的数组

Hashmap的特点是，非synchronized，线程不安全，效率高，可以存null的键和值

hashmap在并发环境中为何出现死循环简要说明

　　HashMap是非线程安全的，在并发场景中如果不保持足够的同步，就有可能在执行HashMap.get时进入死循环，将CPU的消耗到100%。

　　HashMap采用链表解决Hash冲突。因为是链表结构，那么就很容易形成闭合的链路，这样在循环的时候只要有线程对这个HashMap进行get操作就会产生死循环，

　　单线程情况下，只有一个线程对HashMap的数据结构进行操作，是不可能产生闭合的回路的。

　　只有在多线程并发的情况下才会出现这种情况，那就是在put操作的时候，如果size>initialCapacity*loadFactor，hash表进行扩容，那么这时候HashMap就会进行rehash操作，随之HashMap的结构就会很大的变化。很有可能就是在两个线程在这个时候同时触发了rehash操作，产生了闭合的回路。

　　推荐使ConcurrentHashMap

多线程下[HashMap]的问题：

1、多线程put操作后，get操作导致死循环。

2、多线程put非NULL元素后，get操作得到NULL值。

3、多线程put操作，导致元素丢失。

HashMap闭环的详细原因

Java的HashMap是非线程安全的，所以在并发下必然出现问题，以下做详细的解释：

问题的症状

从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西，但是当时的程序是单线程的，一切都没有问题。因为考虑到程序性能，所以需要变成多线程的，于是，变成多线程后到了线上，发现程序经常占了100%的CPU，查看堆栈，你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了，重启程序后问题消失。但是过段时间又会来。而且，这个问题在测试环境里可能很难重现。

　　我们简单的看一下我们自己的代码，我们就知道HashMap被多个线程操作。而Java的文档说HashMap是非线程安全的，应该用ConcurrentHashMap。

Hash表数据结构

　　简单地说一下HashMap这个经典的数据结构。

HashMap通常会用一个指针数组（假设为table[]）来做分散所有的key，当一个key被加入时，会通过Hash算法通过key算出这个数组的下标i，然后就把这个插到table[i]中，如果有两个不同的key被算在了同一个i，那么就叫冲突，又叫碰撞，这样会在table[i]上形成一个链表。

我们知道，如果table[]的尺寸很小，比如只有2个，如果要放进10个keys的话，那么碰撞非常频繁，于是一个O(1)的查找算法，就变成了链表遍历，性能变成了O(n)，这是Hash表的缺陷（可参看《Hash Collision DoS 问题》）。

所以，Hash表的尺寸和容量非常的重要。一般来说，Hash表这个容器当有数据要插入时，都会检查容量有没有超过设定的thredhold，如果超过，需要增大Hash表的尺寸，这样一来，整个Hash表里的无素都需要被重算一遍。这叫rehash，这个成本相当的大。

有人把这个问题报给了Sun，不过Sun不认为这个是一个问题。因为HashMap本来就不支持并发。要并发就用ConcurrentHashmap

我在这里把这个事情记录下来，只是为了让大家了解并体会一下并发环境下的危险。

cocurrentHashMap的底层机制

　　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。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。

效率低下的HashTable容器

     Hashtable继承的是Dictionary（Hashtable是其唯一公开的子类），HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程访问HashTable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

　　Hashtable的实现方式---锁整个hash表；而ConcurrentHashMap的实现方式---锁桶（或段）

解决办法：

ConcurrentHashMap的锁分段技术

     HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因，是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作，第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部，因此，这一种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长，但是带来的好处是写操作的时候可以只对元素所在的Segment进行加锁即可，不会影响到其他的Segment，这样，在最理想的情况下，ConcurrentHashMap可以最高同时支持Segment数量大小的写操作（刚好这些写操作都非常平均地分布在所有的Segment上），并发能力大大提高。

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。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，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构， 一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素， 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。

三、ConcurrentHashMap实现原理

锁分离 （Lock Stripping）

ConcurrentHashMap内部使用段（Segment）来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个小的hash table,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。同样当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap有些方法需要跨段，比如size（）和containsValue（），它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁。这里"按顺序"是很重要的，否则极有可能出现死锁，在ConcurrentHashMap内部，段数组是final的，并且其成员变量实际上也是final的，但是，仅仅是将数组声明为final的并不保证数组成员也是final的，这需要实现上的保证。这可以确保不会出现死锁，因为获得锁的顺序是固定的。不变性是多线程编程占有很重要的地位