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HashMap 与 ConcurrentHashMap 有什么区别？通俗易懂版

引子：一次线上血案

那天下午，阳光正好，我正在悠闲地喝着咖啡，突然钉钉疯狂响起——线上系统崩了！用户疯狂投诉说页面卡死，数据丢失。

打开监控一看，CPU 使用率飙到 100%，线程全部卡在一个看似无害的 HashMap 操作上。我心里咯噔一下：完了，又是并发问题！

这让我想起了一个经典的比喻：HashMap 就像一个普通的记事本，一个人用没问题，但如果多个人同时在上面写字，那就乱套了。

探索：HashMap 的"单线程世界"

HashMap 在单线程环境下表现完美，就像一个勤劳的管家：

// HashMap 的基本操作，单线程下很安全
Map<String, String> userCache = new HashMap<>();
userCache.put("user123", "张三");
String userName = userCache.get("user123");
// 一切都很美好...直到并发来了

但在多线程环境下，HashMap 就像一个没有交通规则的十字路口——车辆（线程）从四面八方涌来，撞车（数据竞争）是必然的。

我开始翻阅源码，发现 HashMap 的 resize() 方法在并发时会形成环形链表，导致 CPU 100% 的死循环。这就是著名的"HashMap 死循环"问题。

转折：踩坑瞬间

当时我天真地想：“既然有并发问题，那我加个 synchronized 不就行了？”

// 我的第一次"聪明"尝试
Map<String, String> userCache = new HashMap<>();
synchronized(userCache) {
    userCache.put("user456", "李四");
}
synchronized(userCache) {
    String userName = userCache.get("user456");
}

结果发现性能直接跪了！就像在高速公路上设置红绿灯，所有车辆都得排队等待，吞吐量暴跌 80%。

更要命的是，如果忘记在某个地方加 synchronized，程序依然会出问题。这种方案就像在雷区走路，一不小心就踩雷。

解决：ConcurrentHashMap 闪亮登场

这时候，ConcurrentHashMap 就像一个经验丰富的交通管制员出现了。它采用了"分段锁"的设计理念：

• HashMap：整个十字路口只有一个红绿灯，所有方向都得等
• ConcurrentHashMap：把十字路口分成多个小区域，每个区域独立管理

// ConcurrentHashMap：并发安全且高效
ConcurrentHashMap<String, String> userCache = new ConcurrentHashMap<>();
// 多个线程可以同时操作不同的段
userCache.put("user789", "王五");  // 线程 1
String userName = userCache.get("user123");  // 线程 2 同时执行
// 和谐共处，性能还很棒

ConcurrentHashMap 的核心优势：

经验启示

经过这次血泪教训，我总结了几个关键点：

什么时候用 HashMap？

• 单线程环境：性能最优，无脑选择
• 不可变数据：初始化后不再修改
• 局部变量：方法内部使用，天然线程安全

什么时候用 ConcurrentHashMap？

• 多线程环境：必选项，没得商量
• 高并发场景：读写操作频繁
• 缓存场景：多个线程共享数据

踩坑提醒

1. 别想着给 HashMap 加锁：性能损失巨大，还容易出错
2. 注意 null 值：ConcurrentHashMap 不允许 null 键或值
3. 迭代器行为：ConcurrentHashMap 的迭代器不会抛 ConcurrentModificationException

总结

这次经历让我深刻理解了一个道理：选择合适的工具，比优化代码更重要。

HashMap 就像跑车，在赛道上飞驰；ConcurrentHashMap 就像越野车，在复杂地形中稳定前行。关键是要在合适的场景选择合适的工具。

现在每当有新人问我这个问题，我都会告诉他们：单线程用 HashMap，多线程用 ConcurrentHashMap，简单粗暴，不会错！

记住，程序员的智慧不在于写出多复杂的代码，而在于选择最合适的解决方案。毕竟，生产环境的稳定性，比任何炫技都重要。