ConcurrentHashMap — 고성능 동시성 맵

지난 글에서 TreeMap의 NavigableMap API와 범위 쿼리를 살펴봤다. 이번에는 ConcurrentHashMap을 다룬다. 멀티스레드 환경에서 HashMap의 빠른 성능을 유지하면서 스레드 안전을 보장하는 Java 최선의 Map 구현체다.

HashMap이 멀티스레드에서 위험한 이유

HashMap은 동기화가 없다. 여러 스레드가 동시에 쓰기 작업을 수행하면:

• Java 7 이하: resize 중 순환 체인 형성 → get이 무한 루프
• Java 8 이상: 데이터 손실 및 비일관성 가능

Hashtable은 모든 메서드에 synchronized를 붙여 스레드 안전을 보장하지만, 읽기·쓰기 모두 단일 락이므로 멀티스레드 환경에서 심각한 병목이 된다.

ConcurrentHashMap 내부 구조

Java 7: Segment 배열(기본 16개)로 분할하고 각 세그먼트가 독립 락을 보유. 최대 16개 스레드가 동시에 쓰기 가능.

Java 8+: 세그먼트를 제거하고 버킷(노드) 단위로 더 세밀하게 동기화.

• 빈 버킷: CAS(Compare-And-Swap) 연산으로 락 없이 삽입
• 체인이 있는 버킷: 버킷 head 노드에만 synchronized 적용
• 읽기: volatile로 선언된 노드를 락 없이 읽음

결과적으로 서로 다른 버킷에 접근하는 스레드들은 전혀 경합하지 않는다.

원자 연산 메서드

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

// check-then-put 원자적 수행 (별도 synchronized 불필요)
map.putIfAbsent("key", 1);

// 없으면 계산하여 삽입 (한 번만 계산 보장)
map.computeIfAbsent("userId", id -> fetchFromDB(id));

// 동시성 안전 카운터 (read-modify-write 원자적)
map.merge("word", 1, Integer::sum);

// 조건부 교체
map.replace("key", oldVal, newVal); // CAS 방식

putIfAbsent, computeIfAbsent, merge는 내부적으로 원자적으로 수행된다. 수동으로 synchronized 블록을 추가할 필요가 없다.

잘못된 패턴 vs 올바른 패턴

ConcurrentHashMap<String, Integer> freq = new ConcurrentHashMap<>();

// 잘못된 패턴: check-then-act 비원자적
if (!freq.containsKey("x")) {
    freq.put("x", 1);           // 두 스레드가 동시에 통과 가능!
}

// 올바른 패턴 1: putIfAbsent
freq.putIfAbsent("x", 1);

// 올바른 패턴 2: merge (값 갱신 포함)
freq.merge("x", 1, Integer::sum);

// 올바른 패턴 3: compute
freq.compute("x", (k, v) -> v == null ? 1 : v + 1);

null 불허

ConcurrentHashMap은 키와 값 모두 null을 허용하지 않는다.

map.put(null, "value"); // NullPointerException
map.put("key", null);   // NullPointerException

이유: 동시성 환경에서 get("key") == null이 “키가 없음”인지 “값이 null”인지 구분할 수 없어 모호성이 생기기 때문이다. HashMap에서는 단일 스레드이므로 containsKey로 확인할 수 있지만, 멀티스레드 환경에서는 두 연산 사이에 상태가 바뀔 수 있다.

size() vs mappingCount()

ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// ...

int s = map.size();           // int — 2^31 이상에서 잘림
long c = map.mappingCount();  // long — 정확한 카운트 (Java 8+)

size()는 여러 카운터 셀의 합산이므로 근사값일 수 있다. 큰 맵에서 정확한 수를 얻으려면 mappingCount()를 사용한다.

동시성 Map 비교

벌크 연산

Java 8부터 병렬 처리 메서드가 추가됐다.

// 병렬 forEach
map.forEach(2, (k, v) -> process(k, v));

// 병렬 reduce
int total = map.reduceValues(2, Integer::sum);

// 병렬 search (첫 번째 매칭 반환)
String found = map.searchKeys(2, k -> k.startsWith("user"));

첫 번째 파라미터 parallelismThreshold가 원소 수보다 크면 단일 스레드로 수행되고, 작으면 ForkJoinPool.commonPool()에서 병렬 처리한다.

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지난 글: TreeMap — 정렬과 범위 쿼리를 지원하는 맵

다음 글: Queue와 Deque — 큐와 양방향 큐 인터페이스

읽어주셔서 감사합니다. 😊