1.ConcurrentHashMap
1.1為什么要使用ConcurrentHashMap
在並發編程中使用HashMap可能導致程序死循環。而使用線程安全的HashTable效率又非常低下，基於以上兩個原因，便有了ConcurrentHashMap的登場機會。
（1）線程不安全的HashMap
在多線程環境下，使用HashMap進行put操作會引起死循環，導致CPU利用率接近100%。原因是表擴容的時候，容易形成環鏈
（2）效率低下的HashTable
HashTable容器使用synchronized來保證線程安全，但在線程競爭激烈的情況下HashTable的效率非常低下。因為當一個線程訪問HashTable的同步方法，其他線程也訪問HashTable的同步方法時，會進入阻塞或輪詢狀態。如線程1使用put進行元素添加，線程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法來獲取元素，所以競爭越激烈效率越低。
（3）ConcurrentHashMap的鎖分段技術可有效提升並發訪問率
HashTable容器在競爭激烈的並發環境下表現出效率低下的原因是所有訪問HashTable的線程都必須競爭同一把鎖，假如容器里有多把鎖，每一把鎖用於鎖容器其中一部分數據，那么當多線程訪問容器里不同數據段的數據時，線程間就不會存在鎖競爭，從而可以有效提高並發訪問效率，這就是ConcurrentHashMap所使用的鎖分段技術。首先將數據分成一段一段地存儲，然后給每一段數據配一把鎖，當一個線程占用鎖訪問其中一個段數據的時候，其他段的數據也能被其他線程訪問。
1.2 ConcurrentHashMap的結構
ConcurrentHashMap是由Segment數組結構和HashEntry數組結構組成。Segment是一種可重入鎖（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演鎖的角色；HashEntry則用於存儲鍵值對數據。一個ConcurrentHashMap里包含一個Segment數組。Segment的結構和HashMap類似，是一種數組和鏈表結構。一個Segment里包含一個HashEntry數組，每個HashEntry是一個鏈表結構的元素，每個Segment守護着一個HashEntry數組里的元素，當對HashEntry數組的數據進行修改時，必須首先獲得與它對應的Segment鎖，如圖1-2所示。
1.3.get操作
get操作的高效之處在於整個get過程不需要加鎖，除非讀到的值是空才會加鎖重讀。我們知道HashTable容器的get方法是需要加鎖的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加鎖的呢？原因是它的get方法里將要使用的共享變量都定義成volatile類型，如用於統計當前Segement大小的count字段和用於存儲的HashEntry的value。定義成volatile的變量，能夠在線程之間保持可見性，能夠被多線程同時讀，並且保證不會讀到過期的值，但是只能被單線程寫（有一種情況可以被多線程寫，就是寫入的值不依賴於原值），在get操作里只需要讀不需要寫共享變量count和value，所以可以不用加鎖。之所以不會讀到過期的值，是因為根據Java內存模型的happen before原則，對volatile字段的寫入操作先於讀操作，即使兩個線程同時修改和獲取volatile變量，get操作也能拿到最新的值，這是volatile替換鎖的經典應用場景。
1.4put操作
由於put方法里需要對共享變量進行寫入操作，所以為了線程安全，在操作共享變量時必須加鎖。put方法首先定位到Segment，然后在Segment里進行插入操作。插入操作需要經歷兩個步驟，第一步判斷是否需要對Segment里的HashEntry數組進行擴容，第二步定位添加元素的位置，然后將其放在HashEntry數組里。
如何擴容？首先會創建一個容量是原來容量兩倍的數組，然后將原數組里的元素進行再散列后插入到新的數組里。為了高效，ConcurrentHashMap不會對整個容器進行擴容，而只對某個segment進行擴容。
1.5size操作
如果要統計整個ConcurrentHashMap里元素的大小，就必須統計所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局變量count是一個volatile變量，那么在多線程場景下，是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整個ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，雖然相加時可以獲取每個Segment的count的最新值，但是可能累加前使用的count發生了變化，那么統計結果就不准了。所以，最安全的做法是在統計size的時候把所有Segment的put、remove和clean方法全部鎖住，但是這種做法顯然非常低效。因為在累加count操作過程中，之前累加過的count發生變化的幾率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先嘗試2次通過不鎖住Segment的方式來統計各個Segment大小，如果統計的過程中，容器的count發生了變化，則再采用加鎖的方式來統計所有Segment的大小。
那么ConcurrentHashMap是如何判斷在統計的時候容器是否發生了變化呢？使用modCount變量，在put、remove和clean方法里操作元素前都會將變量modCount進行加1，那么在統計size前后比較modCount是否發生變化，從而得知容器的大小是否發生變化。
2 ConcurrentLinkedQueue
一種使用
非阻塞算法的基於
鏈接節點的
無界線程安全隊列，它采用先進先出的規則對節點進行排序，當我們添加一個元素的時候，它會添加到隊列的尾部；當我們獲取一個元素時，它會返回隊列頭部的元素。它采用了CAS算法來實現
入隊和出隊，都不會立即更新head和tair指針：
- 添加元素1。設置tail節點的next節點為元素1節點。
- 添加元素2。設置元素1的next節點為元素2節點，然后將tail節點指向元素2節點。
- 添加元素3，設置tail節點的next節點為元素3節點。
- 添加元素4，設置元素3的next節點為元素4節點，然后將tail節點指向元素4節點。
發現入隊主要做兩件事情：
第一是將入隊節點設置成tail節點的next節點（如果next為空）或者next（如果next不為空）的next節點；
第二是更新tail節點。如果tail節點的next節點為空，則將入隊節點設置成tail的next節點。如果tail節點的next節點不為空，則將入隊節點設置成tail節點，所以tail節點不總是尾節
出隊列的就是從隊列里返回一個節點元素，並清空該節點對元素的引用。讓我們通過每個節點出隊的快照來觀察一下head節點的變化，如圖6-5所示。
從圖中可知，並不是每次出隊時都更新head節點，當head節點里有元素時，直接彈出head節點里的元素，而不會更新head節點。只有當head節點里沒有元素時，出隊操作才會更新head節點。這種做法也是通過hops變量來減少使用CAS更新head節點的消耗，從而提高出隊效率。
首先獲取頭節點的元素，然后判斷頭節點元素是否為空，如果為空，表示另外一個線程已經進行了一次出隊操作將該節點的元素取走，如果不為空，則使用CAS的方式將頭節點的引用設置成null，如果CAS成功，則直接返回頭節點的元素，如果不成功，表示另外一個線程已經進行了一次出隊操作更新了head節點，導致元素發生了變化，需要重新獲取頭節點。
3什么是阻塞隊列
阻塞隊列（BlockingQueue）是一個支持兩個附加操作的隊列。這兩個附加的操作支持阻塞的插入和移除方法。
1）支持阻塞的插入方法：意思是當隊列滿時，隊列會阻塞插入元素的線程，直到隊列不滿。
2）支持阻塞的移除方法：意思是在隊列為空時，獲取元素的線程會等待隊列變為非空。
·拋出異常：當隊列滿時，如果再往隊列里插入元素，會拋出IllegalStateException（"Queuefull"）異常。當隊列空時，從隊列里獲取元素會拋NoSuchElementException異常。
·返回特殊值：當往隊列插入元素時，會返回元素是否插入成功，成功返回true。如果是移除方法，則是從隊列里取出一個元素，如果沒有則返回null。
·一直阻塞：當阻塞隊列滿時，如果生產者線程往隊列里put元素，隊列會一直阻塞生產者線程，直到隊列可用或者響應中斷退出。當隊列空時，如果消費者線程從隊列里take元素，隊列會阻塞住消費者線程，直到隊列不為空。
·超時退出：當阻塞隊列滿時，如果生產者線程往隊列里插入元素，隊列會阻塞生產者線程一段時間，如果超過了指定的時間，生產者線程就會退出。
JDK 7提供了7個阻塞隊列，如下。
·ArrayBlockingQueue：一個由數組結構組成的有界阻塞隊列。
·LinkedBlockingQueue：一個由鏈表結構組成的有界阻塞隊列。
·PriorityBlockingQueue：一個支持優先級排序的無界阻塞隊列。
·DelayQueue：一個使用優先級隊列實現的無界阻塞隊列。
·SynchronousQueue：一個不存儲元素的阻塞隊列。
·LinkedTransferQueue：一個由鏈表結構組成的無界阻塞隊列。
·LinkedBlockingDeque：一個由鏈表結構組成的雙向阻塞隊列。
4.Fork/Join框架
Fork/Join框架是Java 7提供的一個用於並行執行任務的框架，是一個把大任務分割成若干個小任務，最終匯總每個小任務結果后得到大任務結果的框架。
1.工作竊取（work-stealing）
是指某個線程從其他隊列里竊取任務來執行。干完活的線程與其等着，不如去幫其他線程干活，於是它就去其他線程的隊列里竊取一個任務來執行。而在這時它們會訪問同一個隊列，所以為了減少竊取任務線程和被竊取任務線程間的競爭，通常會使用雙端隊列，被竊取任務線程永遠從雙端隊列的頭部拿任務執行，而竊取任務的線程永遠從雙端隊列的尾部拿任務執行。
優點：充分利用線程進行並行計算，減少了線程間的競爭。
缺點：在某些情況下還是存在競爭，比如雙端隊列里只有一個任務時。並
且該算法會消耗了更多的系統資源，比如創建多個線程和多個雙端隊列。
2.java實現
Fork/Join使用兩個類來完成以上兩件事情。
①ForkJoinTask：我們要使用ForkJoin框架，必須首先創建一個ForkJoin任務。它提供在任務中執行fork()和join()操作的機制。通常情況下，我們不需要直接繼承ForkJoinTask類，只需要繼承它的子類，Fork/Join框架提供了以下兩個子類。
·RecursiveAction：用於沒有返回結果的任務。
·RecursiveTask：用於有返回結果的任務。
②ForkJoinPool：ForkJoinTask需要通過ForkJoinPool來執行。
public class CountTask extends RecursiveTask<Integer> { private static final int THRESHOLD = 2;// 閾值 private int start; private int end; public CountTask(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } protected Integer compute() { int sum = 0; // 如果任務足夠小就計算任務 boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD; if (canCompute) { for (int i = start; i <= end; i++) { sum += i; } } else { // 如果任務大於閾值，就分裂成兩個子任務計算 int middle = (start + end) / 2; CountTask leftTask = new CountTask(start, middle); CountTask rightTask = new CountTask(middle + 1, end); // 執行子任務 leftTask.fork(); rightTask.fork(); // 等待子任務執行完，並得到其結果 int leftResult=leftTask.join(); int rightResult=rightTask.join(); // 合並子任務 sum = leftResult + rightResult; } return sum; } static public void test(){ ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(); // 生成一個計算任務，負責計算1+2+3+4 CountTask task = new CountTask(1, 40000); // 執行一個任務 Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task); try { System.out.println(result.get()); } catch (InterruptedException e) { } catch (ExecutionException e) { } } }