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【Java技术探索】「ConcurrentHashMap」深入浅出的源码分析(JDK1.7版本)

本文主要是介绍【Java技术探索】「ConcurrentHashMap」深入浅出的源码分析(JDK1.7版本),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
## 前提概要 - **ConcurrentHashMap是Java并发包中提供的一个线程安全且高效的HashMap实现,以及被广泛使用,经典的开源框架Spring的底层数据结构就是使用ConcurrentHashMap实现的**。 - **ConcurrentHashMap在并发编程的场景中使用频率非常之高,本文就来分析下ConcurrentHashMap的实现原理,并对其实现原理进行分析(JDK1.7)**。 - **与同是线程安全的老大哥HashTable相比,它已经更胜一筹,因此它的锁更加细化,而不是像HashTable一样为几乎每个方法都添加了synchronized锁,这样的锁无疑会影响到性能。** ## 实现原理 > **众所周知,哈希表是中非常高效,复杂度为O(1)的数据结构,在Java开发中,我们最常见到最频繁使用的就是HashMap和HashTable,但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理**。 - **HashMap:先说HashMap,HashMap是线程不安全的,在并发环境下,可能会形成环状链表(扩容时可能造成),导致get操作时,cpu空转,所以,在并发环境中使用HashMap是非常危险的**。 - **HashTable:HashTable和HashMap的实现原理几乎一样,差别: 1. **HashTable不允许key和value为null**; 2. **HashTable是线程安全的**。 - **HashTable线程安全的策略实现代价却太大了,简单粗暴,get/put所有相关操作都是synchronized的**,**这相当于给整个哈希表加了一把大锁,多线程访问时候,只要有一个线程访问或操作该对象,那其他线程只能阻塞,相当于将所有的操作串行化,在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差**。 ![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-7109c45e6c385d4955c6a83e7d388cd1c29.png) > HashTable性能差主要是由于所有操作需要竞争同一把锁,而如果容器中有多把锁,每一把锁锁一段数据,这样在多线程访问时不同段的数据时,就不会存在锁竞争了,这样便可以有效地提高并发效率。**这就是ConcurrentHashMap所采用的"分段锁"思想**。 ![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-9547fd89b675851827e66d2d0333b0c13d1.png) ## **ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组**。 ```java final Segment<K,V>[] segments; ``` - **Segment继承ReentrantLock,所以它就是一种可重入锁ReentrantLock**。 - 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ConcurrentLevel为16来讲,理论上就允许16个线程并发执行,有木有很酷 **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** ```java 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。** ```java static final class HashEntry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V value; volatile HashEntry<K,V> next; //其他省略 } ``` **Segment类似哈希表(HashTable),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,看下Segment的构造方法** ```java public 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 } ``` 我们来看下ConcurrentHashMap的构造方法 ```java 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。 **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。** ## 重要的属性 首先来看几个重要的属性,与HashMap相同的就不再介绍了,这里重点解释一下sizeCtl这个属性。可以说它是ConcurrentHashMap中出镜率很高的一个属性,因为它是一个控制标识符,在不同的地方有不同用途,而且它的取值不同,也代表不同的含义。 负数代表正在进行初始化或扩容操作 -1 代表正在初始化 -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作 正数或0代表hash表还没有被初始化,这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小,这一点类似于扩容阈值的概念。还后面可以看到,它的值始终是当前ConcurrentHashMap容量的0.75倍,这与loadfactor是对应的。 接下来,我们来看看put方法 ```java 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>) // nonvolatile; recheck UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment s = ensureSegment(j); return s.put(key, hash, value, false); } ``` ### put的主要逻辑也就两步: 1. **定位segment并确保定位的Segment已初始化** 2. **调用Segment的put方法。** > 关于segmentShift和segmentMask > **segmentShift和segmentMask这两个全局变量的主要作用是用来定位Segment**,**int j =(hash >>> segmentShift) & segmentMask**。 - segmentMask:**段掩码,假如segments数组长度为16,则段掩码为16-1=15;segments长度为32,段掩码为32-1=31。这样得到的所有bit位都为1,可以更好地保证散列的均匀性** - segmentShift:**2的sshift次方等于ssize,segmentShift=32-sshift。若segments长度为16,segmentShift=32-4=28;若segments长度为32,segmentShift=32-5=27。而计算得出的hash值最大为32位,无符号右移segmentShift,则意味着只保留高几位(其余位是没用的),然后与段掩码segmentMask位运算来定位Segment**。 ### get/put方法 #### get方法 ```java 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; } ``` get方法无需加锁,由于其中涉及到的共享变量都使用volatile修饰,volatile可以保证内存可见性,所以不会读取到过期数据。 来看下concurrentHashMap代理到Segment上的put方法,Segment中的put方法是要加锁的。只不过是锁粒度细了而已。 ```java final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value); //tryLock不成功时会遍历定位到的HashEnry位置的链表(遍历主要是为了使CPU缓存链表),若找不到,则创建HashEntry。 // tryLock一定次数后(MAX_SCAN_RETRIES变量决定),则lock。若遍历过程中,由于其他线程的操作导致链表头结点变化,则需要重新遍历。 V oldValue; try { HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = (tab.length - 1) & hash; //定位HashEntry,可以看到, //这个hash值在定位Segment时和在Segmen //t中定位HashEntry都会用到, //只不过定位Segment时只用到高几位。 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); for (HashEntry<K,V> e = first;;) { if (e != null) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) { oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent) { e.value = value; ++modCount; } break; } e = e.next; } else { if (node != null) node.setNext(first); else node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first); int c = count + 1; //若c超出阈值threshold,需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列,具体在另一篇文章中有详细分析,不赘述。扩容并rehash的这个过程是比较消耗资源的。 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) rehash(node); else setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { unlock(); } return oldValue; } ``` ## 总结 > **ConcurrentHashMap作为一种线程安全且高效的哈希表的解决方案,尤其其中的"分段锁"的方案,相比HashTable的全表锁在性能上的提升非常之大。**
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