ConcurrentHashMap – 멀티스레드 환경에서 안전하게 Map 사용하기

Java에서 HashMap은 단일 스레드에서는 빠르게 작동하지만, 멀티스레드 환경에서는 안전하지 않다.
여러 스레드가 동시에 put()이나 get()을 호출하면 데이터 손상, ConcurrentModificationException, 무한 루프 같은 심각한 문제가 발생할 수 있다.

 

HashMap의 멀티스레드 한계

Map<String, String> map = new HashMap<>();

• 스레드 간 동기화가 없기 때문에 동시 접근 시 데이터 충돌 가능성이 있다
• 최악의 경우 Iterator 사용 중 ConcurrentModificationException이나 무한 루프도 일어난다.

 

ConcurrentHashMap – 안전하고 빠른 멀티스레드 Map

• 스레드 안전(Thread-safe): 여러 스레드가 동시에 접근해도 안전
• 높은 병렬성: 내부적으로 버킷(bin) 단위로 동기화 → 성능 최적화
• null 금지: key, value 모두 허용 X (null 입력 시 NPE)
• JDK 1.8부터는 Bin 기반 락, 이전 버전은 Segment 기반

 

내부 동작 원리

① 초기 설계 (JDK ≤1.7)

• 데이터를 여러 세그먼트로 분할
• 각 세그먼트마다 독립 락 → 세그먼트 단위 병렬성 확보

② 개선된 구조 (JDK ≥1.8)

• Bin(버킷) 단위 락 + CAS, volatile 활용한 비차단 동기화
• 동시성 수준 높은 읽기/쓰기 가능 

 

핵심 API 사용법

ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("apple", 1);
map.computeIfAbsent("orange", key -> 3);
map.replace("banana", 2, 20);
map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + " : " + v));

• computeIfAbsent, putIfAbsent, replace 등 원자적(operation atomic) 연산 제공
• null key/value 입력 시 즉시 NullPointerException

 

동작 비교 

	HashMap	Hashtable	synchronizedMap	ConcurrentHashMap
Thread-Safety	❌	✅ (모두 락)	✅ (전체 락)	✅ (부분 락 고성능)
null 허용	✅	❌	❌	❌
성능	빠름	느림	중간	빠름
동시성 수준	없음	없음	전체 락	버킷 단위 병렬성

 

ConcurrentHashMap 완전한 해결책은 아니다

• containsKey + put 같은 결합된 연산은 여전히 경쟁 상태(race condition) 취약하다
• 이런 경우 putIfAbsent, computeIfAbsent 등의 atomic 메서드 사용이 필수다 

 

null value 금지

• map.put(null, x) 또는 map.put(k, null) 시 즉시 예외 발생

 

iterator 사용 시

• forEach 같은 내부 반복 메서드는 안전하지만
• iterator() 사용 중 구조 변경 시 예측 불가한 결과 나올 수 있음 (예: 중복, 누락) 

 

예시

• 캐시 구현: Spring Cache의 기본 구현체에서 ConcurrentHashMap 활용 
• 세션 저장소, 통계 집계, 횟수 카운팅 등
• 멀티스레드 서버, 이벤트 처리 루프, 스케줄러 동시 실행 환경 등 

 

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• 단일 스레드 환경에서는 HashMap도 충분하지만,
• 멀티스레드 환경에서는 보장된 동시성(Hashtable, synchronizedMap)보다
  → ConcurrentHashMap이 부분 락 + CAS 기반으로 더 효율적이다
• 그러나 putIfAbsent, compute* 같은 atomic 메서드를 사용해야 경쟁 조건 방지 가능하며,
• iterator 사용 중 중복/누락 발생할 수 있음에 주의해야 한다