#ConcurrentHashMap 안전한 멀티스레드 Map의 모든 것

 

 

왜 필요할까?

 

• HashMap은 멀티스레드 환경에서 안전하지 않다.
• 여러 스레드가 동시에 put, get 하면 데이터 꼬임(corruption), 무한 루프, 심지어 ConcurrentModificationException이 발생할 수 있다.
• Hashtable은 스레드 안전하지만 전체에 락을 건다. → 성능 저하.

👉 그래서 등장한 게 ConcurrentHashMap이다.

동시성 처리 + 성능 두 마리 토끼를 잡기 위해 내부 구조가 다르게 설계됐다.

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⚙️ 내부 구조 핵심: 분할 락(Segment Lock)

ConcurrentHashMap은 내부적으로 버킷(bucket) 을 여러 개로 쪼갠 뒤, 각 버킷별로 락을 걸어 동기화한다.

이를 Segment Lock 구조라고 한다.

• 하나의 버킷에만 변경이 발생하면 다른 버킷은 락 없이 처리 가능
• 여러 스레드가 서로 다른 버킷에 동시에 접근해도 성능 저하 없음
• 자바 8부터는 Segment 개념 대신 bin 구조 + CAS + Synchronized 를 혼합 사용해서 더 빠르게 작동한다.

 

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기본 사용 예시

 

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

// 값 넣기
map.put("apple", 1);
map.put("banana", 2);

// 값 가져오기
System.out.println(map.get("apple"));

// 동시 업데이트
map.compute("apple", (key, val) -> (val == null) ? 1 : val + 1);

System.out.println(map.get("apple"));

 

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주요 동시성 메서드

메서드	설명
compute	키의 현재 값 기반으로 새 값 계산
computeIfAbsent	키가 없으면 계산하여 추가
computeIfPresent	키가 있으면 계산하여 수정
putIfAbsent	키가 없을 때만 put
forEach	병렬 안전한 반복 처리

 

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🔗 동기화 블록 vs ConcurrentHashMap 비교

 

항목	HashMap + synchronized	ConcurrentHashMap
스레드 안전성	O	O
동기화 방식	전체 락	분할 락
동시 처리	낮음	높음
성능	경합 많으면 저하	경합 많아도 유지

• 셀 병합
• 행 분할
• 열 분할
• 너비 맞춤
• 삭제

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실전에서 언제 쓰냐?

• 다중 스레드 환경에서 캐시(Map) 관리
• 요청별 상태 저장 (예: 세션별 데이터)
• 공유 설정 데이터
• 쓰기보다 읽기가 많은 경우 효율적

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주의할 점!

• size() 는 정확하지 않을 수 있다 → 동시 수정 중이면 정확 보장 X
• 대규모 연산은 forEach와 reduce 제공 → Stream API처럼 사용 가능

 

long count = map.mappingCount(); // size()보다 동시성에 안전

 

 

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마무리

ConcurrentHashMap은 멀티스레드에서 안전한 Map 구현체 중 가장 자주 쓰인다.

성능과 안정성 모두 중요할 때 필수로 알아야 한다.

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학스의 개발일지