1.ConcurrentHashMap(线程安全):
ConcurrentHashMap采用了非常精妙的”分段锁”策略,ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。
final Segment<K,V>[] segments;
Segment继承了ReentrantLock(参照:
https://blog.csdn.net/striveb/article/details/83421107
),所以它就是一种可重入锁(ReentrantLock)。在ConcurrentHashMap,一个Segment就是一个子哈希表,Segment里维护了一个HashEntry数组,并发环境下,对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。(就按默认的ConcurrentLeve为16来讲,理论上就允许16个线程并发执行 )。
所以,对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步,不同的Segment则无需考虑。
Segment类似于HashMap,一个Segment维护着一个HashEntry数组:
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。
一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组,一个Segment维护一个HashEntry数组。
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
}
Segment构造方法:
Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
this.loadFactor = lf;//负载因子
this.threshold = threshold;//阈值
this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组
}
Segment类似哈希表,那么一些属性就跟我们之前提到的HashMap差不离,比如负载因子loadFactor,比如阈值threshold等等。
- 存储结构: ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似,最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁(Segment),每个分段锁维护着几个桶(HashEntry),多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶,从而使其并发度更高(并发度就是 Segment 的个数)。
-
数据结构(JDK1.7):
如图所示,是由
Segment
数组、
HashEntry
数组组成,和
HashMap
一样,仍然是数组加链表组成。
ConcurrentHashMap
采用了分段锁技术,其中
Segment
继承于
ReentrantLock
。不会像
HashTable
那样不管是
put
还是
get
操作都需要做同步处理,理论上 ConcurrentHashMap 支持
CurrencyLevel
(Segment 数组数量)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个
Segment
时,不会影响到其他的
Segment
。
ConcurrentHashMap构造方法:
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
//MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536,也就是最大并发数为65536
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
//2的sshif次方等于ssize,例:ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5
int sshift = 0;
//ssize 为segments数组长度,根据concurrentLevel计算得出
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
//segmentShift和segmentMask这两个变量在定位segment时会用到,后面会详细讲
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//计算cap的大小,即Segment中HashEntry的数组长度,cap也一定为2的n次方.
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
//创建segments数组并初始化第一个Segment,其余的Segment延迟初始化
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0);
this.segments = ss;
}
初始化方法有三个参数,如果用户不指定则会使用默认值,initialCapacity为16,loadFactor为0.75(负载因子,扩容时需要参考),concurrentLevel为16。
从上面的代码可以看出来,Segment数组的大小ssize是由concurrentLevel来决定的,但是却不一定等于concurrentLevel,ssize一定是大于或等于concurrentLevel的最小的2的次幂。比如:默认情况下concurrentLevel是16,则ssize为16;若concurrentLevel为14,ssize为16;若concurrentLevel为17,则ssize为32。为什么Segment的数组大小一定是2的次幂?其实主要是便于通过按位与的散列算法来定位Segment的index。
-
默认的并发级别为 16,也就是说默认创建 16 个 Segment。
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get 方法:ConcurrentHashMap的 Segment的get操作实现非常简单和高效。,因为整个过程都不需要加锁。
public V get(Object key) { Segment<K,V> s; HashEntry<K,V>[] tab; int h = hash(key); long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; //先定位Segment,再定位HashEntry if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) { for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE); e != null; e = e.next) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e.value; } } return null; }
只需要将
Key
通过
Hash
之后定位到具体的
Segment
,再通过一次
Hash
定位到具体的元素上。
由于
HashEntry
中的
value
属性是用
volatile
关键词修饰的,保证了内存可见性,所以每次获取时都是最新值,但不能保证多个线程写。
根据Java内存模型的happen before原则,对volatile字段的写入操作先于读操作,即使两个线程同时修改和获取volatile变量,get操作也能拿到最新的值,这是用volatile替换锁的经典应用场景。 -
put 方法:
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; //concurrentHashMap不允许key/value为空 if (value == null) throw new NullPointerException(); //hash函数对key的hashCode重新散列,避免差劲的不合理的hashcode,保证散列均匀 int hash = hash(key); //返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算,定位segment int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment s = ensureSegment(j); return s.put(key, hash, value, false); }
虽然 HashEntry 中的 value 是用
volatile
关键词修饰的,但是并不能保证并发的原子性,所以 put 操作时仍然需要加锁处理。首先也是通过 Key 的 Hash 定位到具体的 Segment,在 put 之前会进行一次扩容校验。这里比 HashMap 要好的一点是:HashMap 是插入元素之后再看是否需要扩容,有可能扩容之后后续就没有插入就浪费了本次扩容(扩容非常消耗性能)。而 ConcurrentHashMap 不一样,它是在将数据插入之前检查是否需要扩容,之后再做插入操作。在扩容的时,首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组,然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效,ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容,而只对某个segment进行扩容。主要就分为两步:
1.定位segment并确保定位的Segment已初始化 2.调用Segment的put方法。
-
size 方法:每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。
/** * The number of elements. Accessed only either within locks * or among other volatile reads that maintain visibility. */ transient int count;
如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小,就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量,在多线程场景下,是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢?不是的,虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值,但是可能累加前使用的count发生了变化,那么统计结果就不准了。所以,最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put、remove和clean方法全部锁住,但是这种做法显然非常低效。
因为在累加count操作过程中,之前累加过的count发生变化的几率非常小,所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小,如果统计的过程中,容器的count发生了变化,则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义,该值为 2,retries 初始值为 -1,因此尝试次数为 3。如果尝试的次数超过 3 次,就需要对每个 Segment 加锁。
/** * Number of unsynchronized retries in size and containsValue * methods before resorting to locking. This is used to avoid * unbounded retries if tables undergo continuous modification * which would make it impossible to obtain an accurate result. */ static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2; public int size() { // Try a few times to get accurate count. On failure due to // continuous async changes in table, resort to locking. final Segment<K,V>[] segments = this.segments; int size; boolean overflow; // true if size overflows 32 bits long sum; // sum of modCounts long last = 0L; // previous sum int retries = -1; // first iteration isn't retry try { for (;;) { // 超过尝试次数,则对每个 Segment 加锁 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation } sum = 0L; size = 0; overflow = false; for (int j = 0; j < segments.length; ++j) { Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j); if (seg != null) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c < 0 || (size += c) < 0) overflow = true; } } // 连续两次得到的结果一致,则认为这个结果是正确的 if (sum == last) break; last = sum; } } finally { if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) segmentAt(segments, j).unlock(); } } return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size; }
每个
Segment
都有一个
modCount
变量,每当进行一次
put、remove和clean
等操作,
modCount
将会 +1。只要
modCount
发生了变化就认为容器的大小也在发生变化。 -
JDK1.8的实现:
-
抛弃了原有的 Segment 分段锁,而采用了
CAS + synchronized
来保证并发安全性。
也将 1.7 中存放数据的 HashEntry 改为 Node,但作用都是相同的。其中的
val next
都用了 volatile 修饰,保证了可见性。
put方法:
- 根据 key 计算出 hashcode 。
- 判断是否需要进行初始化。
-
f
即为当前 key 定位出的 Node,如果为空表示当前位置可以写入数据,利用 CAS 尝试写入,失败则自旋保证成功。 -
如果当前位置的
hashcode == MOVED == -1
,则需要进行扩容。 - 如果都不满足,则利用 synchronized 锁写入数据。
-
如果数量大于
TREEIFY_THRESHOLD
则要转换为红黑树。
get方法:
- 根据计算出来的 hashcode 寻址,如果就在桶上那么直接返回值。
- 如果是红黑树那就按照树的方式获取值。
- 都不满足那就按照链表的方式遍历获取值。
总结
1.8 在 1.7 的数据结构上做了大的改动,采用红黑树之后可以保证查询效率(
O(logn)
),甚至取消了 ReentrantLock 改为了 synchronized,这样可以看出在新版的 JDK 中对 synchronized 优化是很到位的。
推荐几篇不错的文章:
https://blog.csdn.net/fjse51/article/details/55260493
https://crossoverjie.top/2018/07/23/java-senior/ConcurrentHashMap/
http://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6842045.html
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