起因我在定时任务的Service用了ConcurrentHashMap作为缓存，大佬说为什么非要用ConcurrentHashMap。 我们的场景需要用到ConcurrentHashMap吗？（我们的场景是一个在读一个在写） 用HashMap会导致什么问题。
当场其实我闷了 :< 事实上， 最严重的问题是，可能快速失败！
"快速失败"机制的触发条件
HashMap 的"快速失败"机制是通过一个名为 modCount 的计数器实现的。任何会修改结构的操作（如 put, remove, clear）都会增加这个计数器。
迭代器（例如通过 keySet().iterator(), values().iterator(), entrySet().iterator() 亦或者 stream流操作时 anyMatch(), allMatch(), noneMatch()，findFirst(), findAny()）在创建时会记录当前的 modCount 值。在迭代器遍历的每个下一个元素之前 ，它会检查当前的 modCount 是否与之前记录的值相等。如果不相等，就立即抛出 ConcurrentModificationException。
HashMap在多线程环境下的问题
Java 的 HashMap 不能安全地用于多线程环境，主要是因为它不是线程安全的 （not thread-safe）。如果多个线程同时访问一个 HashMap 实例，且至少有一个线程修改了 HashMap 的结构（比如 put、remove 等操作），就可能会导致以下问题：
1. 死循环（Dead Loop）或 CPU 100%
这是 HashMap 在多线程环境下最著名的"经典"问题，主要出现在 JDK 1.7 及更早版本。
- 原因 ：在多线程同时进行
put操作时，如果触发了扩容（resize） ，HashMap会将旧数组中的链表重新哈希到新数组。 - 在 JDK 1.7 中，扩容时采用的是头插法 （将原链表的节点逐个插入到新链表的头部），这在多线程环境下可能导致链表形成环形结构。
- 一旦链表成环，当某个线程执行
get()操作遍历链表时，就会陷入无限循环，导致 CPU 使用率飙升至 100%。
但是JDK 1.8 改用了尾插法（保持原有顺序插入链表尾部），解决了链表成环的问题，因此在扩容时不会形成环形链表，避免了死循环。
2. 数据丢失（Data Loss）
即使在 JDK 1.8 中解决了死循环问题，HashMap 仍然不是线程安全的，可能导致数据丢失。
- 多个线程同时执行
put操作时，由于没有同步机制，一个线程的写入可能覆盖另一个线程的写入。 - 例如：线程 A 和线程 B 同时对同一个
key进行put，最终可能只有一个值被保留，另一个被覆盖，导致数据不一致。
3. 数据不一致（Inconsistent Data）
- 一个线程正在遍历
HashMap（如使用iterator），而另一个线程修改了HashMap的结构（如put或remove），这时遍历线程可能会抛出ConcurrentModificationException（fail-fast 机制）。 - 即使没有抛出异常，读取到的数据也可能是不一致的中间状态。
4. 竞态条件（Race Condition）
HashMap的内部状态（如size、table数组等）在多线程并发修改时，由于缺乏同步控制，可能导致内部状态混乱。
为什么 ConcurrentHashMap 是线程安全的
ConcurrentHashMap 是 Java 中专门为高并发场景设计的线程安全的哈希表实现, CAS + synchronized（JDK 1.8+） 的机制，实现了细粒度的并发控制，既保证了线程安全，又大大提升了并发性能。
- 使用 Node 数组 + 链表 + 红黑树 的结构（类似
HashMap） - 对每个 桶（bucket） 使用
synchronized锁住第一个节点（头节点）来实现并发控制 - 大量使用 CAS（Compare and Swap） 操作来无锁更新关键字段（如
size、modCount等
ConcurrentHashMap 如何解决上述的四个问题？
1. 死循环 / CPU 100%（Dead Loop）
- ConcurrentHashMap 的解决方案 ：
- 使用 尾插法 进行扩容迁移，保证链表顺序不变。
- 扩容时对每个桶加锁（
synchronized），同一时间只有一个线程能迁移某个桶的链表。 - 使用
forwardingNode标记正在迁移的桶，其他线程看到后会协助迁移或等待，避免并发修改。
- ✅ 结论 ：彻底避免了链表成环，不会出现死循环。
2. 数据丢失（Data Loss）
- 问题根源 ：
HashMap多线程put时，一个线程的写入覆盖另一个线程的写入。 - ConcurrentHashMap 的解决方案 ：
- 每个
put操作会先定位到具体的桶。 - 如果桶为空，使用 CAS 操作 原子性地插入第一个节点。
- 如果桶非空，使用
synchronized锁住头节点，串行化该桶的所有写操作。 - 保证每个
put操作要么成功插入，要么合并（如putIfAbsent），不会被静默覆盖。
- 每个
- ✅ 结论 ：所有写操作都是原子的，不会丢失数据。
3. 数据不一致（Inconsistent Data）
- 问题根源 ：一个线程遍历时，另一个线程修改结构，导致
ConcurrentModificationException或读到中间状态。 - ConcurrentHashMap 的解决方案 ：
- 不抛出
ConcurrentModificationException：它的迭代器是 弱一致性（weakly consistent） 的。 - 迭代器基于创建时的快照，允许其他线程并发修改。
- 你可能读不到最新的修改，但不会崩溃或进入死循环。
- 提供了
compute、merge、putIfAbsent等原子性复合操作，避免"读-改-写"不一致。
- 不抛出
- ✅ 结论 ：虽然不是强一致性，但保证了安全遍历和原子性更新，避免了不一致导致的崩溃。
4. 竞态条件（Race Condition）
- 问题根源 ：多个线程同时修改共享状态（如
size、threshold），导致状态混乱。 - ConcurrentHashMap 的解决方案 ：
- 使用 CAS 操作 更新
size、modCount等共享变量。 - 使用
volatile关键字保证变量的可见性。 - 对桶的修改使用
synchronized锁，保证临界区的互斥访问。 - 使用
Unsafe类进行底层原子操作。
- 使用 CAS 操作 更新
- ✅ 结论 ：通过 CAS + synchronized + volatile 的组合，彻底解决了竞态条件。