在并发编程中，我们经常会使用容器来存储数据或对象，可以依据场景的变化选择多种容器。
Map并发容器
因为在 JDK1.7 之前，在并发场景下使用 HashMap 会出现死循环，从而导致 CPU 使用率居高不下，而扩容是导致死循环的主要原因。虽然 Java 在 JDK1.8 中修复了 HashMap 扩容导致的死循环问题，但在高并发场景下，依然会有数据丢失以及不准确的情况出现。
Java 实现了线程安全的 Hashtable、ConcurrentHashMap 以及ConcurrentSkipListMap 等 Map 容器。
Hashtable、ConcurrentHashMap 是基于 HashMap 实现的，对于小数据量的存取比较有优势。
ConcurrentSkipListMap 是基于 TreeMap 的设计原理实现的，略有不同的是前者基于跳表实现，后者基于红黑树实现，ConcurrentSkipListMap 的特点是存取平均时间复杂度是 O（log（n）），适用于大数据量存取的场景，最常见的是基于跳跃表实现的数据量比较大的缓存。
1、注意ConcurrentHashMap弱一致
要注意一点，虽然 ConcurrentHashMap 的整体性能要优于 Hashtable，但在某些场景中，ConcurrentHashMap 依然不能代替 Hashtable。例如，在强一致的场景中 ConcurrentHashMap 就不适用，原因是 ConcurrentHashMap 中的 get、size 等方法没有用到锁，ConcurrentHashMap 是弱一致性的，因此有可能会导致某次读无法马上获取到写入的数据。
2、大数据量应用ConcurrentSkipListMap
ConcurrentHashMap在数据量比较大的时候，链表会转换为红黑树。红黑树在并发情况下，删除和插入过程中有个平衡的过程，会牵涉到大量节点，因此竞争锁资源的代价相对比较高。
而跳跃表的操作针对局部，需要锁住的节点少，因此在并发场景下的性能会更好一些。为什么基于跳跃表实现的非线程安全的 SkipListMap 呀？这是因为在非线程安全的 Map 容器中，基于红黑树实现的 TreeMap 在单线程中的性能表现得并不比跳跃表差。
因此就实现了在非线程安全的 Map 容器中，用 TreeMap 容器来存取大数据；在线程安全的 Map 容器中，用 SkipListMap 容器来存取大数据。
如果对数据有强一致要求，则需使用 Hashtable；在大部分场景通常都是弱一致性的情况下，使用 ConcurrentHashMap 即可；如果数据量在千万级别，且存在大量增删改操作，则可以考虑使用 ConcurrentSkipListMap。
List并发容器
Java 在并发编程中提供的线程安全数组，包括 Vector 和 CopyOnWriteArrayList。
1、数据强一致性使用Vector
Vector 也是基于 Synchronized 同步锁实现的线程安全，Synchronized 关键字几乎修饰了所有对外暴露的方法，所以在读远大于写的操作场景中，Vector 将会发生大量锁竞争，从而给系统带来性能开销。
2、读远大于写使用CopyOnWriteArrayList
相比之下，CopyOnWriteArrayList 是 java.util.concurrent 包提供的方法，它实现了读操作无锁，写操作则通过操作底层数组的新副本来实现，是一种读写分离的并发策略。我们可以通过以下图示来了解下 CopyOnWriteArrayList 的具体实现原理。
