并行hashmap底层实现思路

并行Hashmap是一种支持并行读写的哈希表数据结构。其底层实现思路如下：

1. 分段锁：并行Hashmap将哈希表分成多个段（Segment），每个段都有自己的锁。这样，在并发读写时，不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高了并发性能。

2. 哈希函数：并行Hashmap使用哈希函数将键（Key）映射到对应的段上。哈希函数应该尽可能均匀地将键映射到不同的段上，以避免热点数据集中在某个段上，导致性能瓶颈。

3. 数组+链表：每个段内部使用一个数组+链表（Entry[]）的数据结构来存储键值对。数组的每个元素对应一个哈希值，链表则用于解决哈希冲突。当多个键映射到同一个哈希值时，它们会被存储在同一个数组元素对应的链表中。

4. CAS操作：在并发读写时，需要使用CAS（Compare-And-Swap）操作来保证数据的一致性。例如，在并发写入时，需要先获取对应段的锁，然后使用CAS操作将键值对插入到数组+链表中。如果插入失败，说明发生了哈希冲突，需要尝试使用链表的方式插入。

5. 扩容：当哈希表的负载因子（Load Factor）达到一定阈值时，需要对哈希表进行扩容。扩容时，需要先获取所有段的锁，然后将每个段中的键值对重新哈希到新的数组+链表中。由于扩容会导致哈希表的结构发生变化，因此需要在扩容期间禁止并发读写。

并行Hashmap的底层实现思路比较复杂，但可以有效提高并发性能，适用于高并发的场景。