ConcurrentHashMap的computeIfAbsent是解决并发“查+放”非原子问题的推荐方案，它将键存在性检查与值计算插入封装为原子操作，底层通过CAS和单桶锁实现线程安全，避免重复计算和全局锁开销。
ConcurrentHashMap 的 computeIfAbsent 能在多线程下安全地“查+放”，避免手动加锁，是解决并发复合操作原子性的推荐方式。
为什么需要 computeIfAbsent？
普通 Map（包括 ConcurrentHashMap）的 get + put 组合不是原子操作。多个线程同时执行时，可能出现重复计算、重复写入或覆盖问题。比如缓存未命中时创建新对象并放入 map，若不加同步，可能生成多个实例并只保留最后一个。
computeIfAbsent 把“检查是否存在”和“不存在则计算并插入”封装成一个原子操作，底层利用 CAS 和锁分段（JDK 8+ 是 Node 的 volatile 读 + synchronized 锁单个桶），既保证线程安全，又避免全局锁开销。
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基本用法：传入 key 和生成 value 的函数
方法签名：computeIfAbsent(K key, Function super K, ? extends V> mappingFunction)
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- 如果 key 已存在，直接返回对应 value（不会调用 mappingFunction）
- 如果 key 不存在，调用 mappingFunction 计算 value，将结果放入 map 并返回
- 整个过程对这个 key 所在的哈希桶是线程安全的——同一时间只有一个线程能执行该 key 的 mappingFunction
示例：线程安全地构建用户订单缓存
ConcurrentHashMap<Long, Order> orderCache = new ConcurrentHashMap<>();
// 多线程并发调用
Order order = orderCache.computeIfAbsent(userId, id -> {
// 这段逻辑只会在 key 不存在时执行一次，且由首个到达的线程执行
return loadOrderFromDB(id); // 可能是耗时 IO 操作
});
关键注意事项
- mappingFunction 必须是无副作用的：虽然只被一个线程执行，但如果函数抛异常，本次操作失败，key 不会插入；若函数内部修改了共享状态（如 static 计数器、外部 map），可能引发竞态，应避免
- 不要在 mappingFunction 中再操作同一个 ConcurrentHashMap：比如在 lambda 里又调用 computeIfAbsent，容易导致死锁（尤其 JDK 8 在特定扩容场景下）
- 返回 null 会被当作有效值存入：computeIfAbsent 允许 mappingFunction 返回 null，此时 null 会作为 value 写入 map。如需禁止 null 值，应在函数内校验并抛出异常或返回占位对象
- 性能依赖 mappingFunction 的快慢：若函数执行时间长（如远程调用），会阻塞同桶其他 key 的写操作（JDK 8+ 是锁单个 Node，影响范围小，但仍建议 mappingFunction 尽量轻量）
替代方案对比
- 先 get 再 putIfAbsent：无法保证原子性，仍需额外同步（如 synchronized 或 ReentrantLock），代码更冗长
- 使用 synchronized(this) 包裹 get+put：粗粒度锁，严重降低并发度
- Guava Cache 或 Caffeine：更适合复杂缓存策略（过期、淘汰、统计），但引入额外依赖；单纯“查无则建”场景，computeIfAbsent 更轻量直接
