为什么ConcurrentHashMap的读操作不需要加锁?
为什么ConcurrentHashMap的读操作不需要加锁?
我们知道,ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的,当你看到源码的get操作时,会发现get操作全程是没有加任何锁的,这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢?
ConcurrentHashMap的简介
我想有基础的同学知道在jdk1.7中是采用Segment + HashEntry + ReentrantLock的方式进行实现的,而1.8中放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现。
- JDK1.8的实现降低锁的粒度,JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的,包含多个HashEntry,而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry(首节点)
- JDK1.8版本的数据结构变得更加简单,使得操作也更加清晰流畅,因为已经使用synchronized来进行同步,所以不需要分段锁的概念,也就不需要Segment这种数据结构了,由于粒度的降低,实现的复杂度也增加了
- JDK1.8使用红黑树来优化链表,基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程,而红黑树的遍历效率是很快的,代替一定阈值的链表,这样形成一个最佳拍档
get操作源码
- 首先计算hash值,定位到该table索引位置,如果是首节点符合就返回
- 如果遇到扩容的时候,会调用标志正在扩容节点ForwardingNode的find方法,查找该节点,匹配就返回
- 以上都不符合的话,就往下遍历节点,匹配就返回,否则最后就返回null
//会发现源码中没有一处加了锁
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode()); //计算hash
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//读取首节点的Node元素
if ((eh = e.hash) == h) { //如果该节点就是首节点就返回
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//hash值为负值表示正在扩容,这个时候查的是ForwardingNode的find方法来定位到nextTable来
//eh=-1,说明该节点是一个ForwardingNode,正在迁移,此时调用ForwardingNode的find方法去nextTable里找。
//eh=-2,说明该节点是一个TreeBin,此时调用TreeBin的find方法遍历红黑树,由于红黑树有可能正在旋转变色,所以find里会有读写锁。
//eh>=0,说明该节点下挂的是一个链表,直接遍历该链表即可。
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {//既不是首节点也不是ForwardingNode,那就往下遍历
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
get没有加锁的话,ConcurrentHashMap是如何保证读到的数据不是脏数据的呢?
volatile登场
对于可见性,Java提供了volatile关键字来保证可见性、有序性。但不保证原子性。
普通的共享变量不能保证可见性,因为普通共享变量被修改之后,什么时候被写入主存是不确定的,当其他线程去读取时,此时内存中可能还是原来的旧值,因此无法保证可见性。
- volatile关键字对于基本类型的修改可以在随后对多个线程的读保持一致,但是对于引用类型如数组,实体bean,仅仅保证引用的可见性,但并不保证引用内容的可见性。。
- 禁止进行指令重排序。
背景:为了提高处理速度,处理器不直接和内存进行通信,而是先将系统内存的数据读到内部缓存(L1,L2或其他)后再进行操作,但操作完不知道何时会写到内存。
- 如果对声明了volatile的变量进行写操作,JVM就会向处理器发送一条指令,将这个变量所在缓存行的数据写回到系统内存。但是,就算写回到内存,如果其他处理器缓存的值还是旧的,再执行计算操作就会有问题。
- 在多处理器下,为了保证各个处理器的缓存是一致的,就会实现缓存一致性协议,当某个CPU在写数据时,如果发现操作的变量是共享变量,则会通知其他CPU告知该变量的缓存行是无效的,因此其他CPU在读取该变量时,发现其无效会重新从主存中加载数据。
总结下来: - 第一:使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存;
- 第二:使用volatile关键字的话,当线程2进行修改时,会导致线程1的工作内存中缓存变量的缓存行无效(反映到硬件层的话,就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效);
- 第三:由于线程1的工作内存中缓存变量的缓存行无效,所以线程1再次读取变量的值时会去主存读取。
是加在数组上的volatile吗?
/**
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;
我们知道volatile可以修饰数组的,只是意思和它表面上看起来的样子不同。举个栗子,volatile int array[10]是指array的地址是volatile的而不是数组元素的值是volatile的.
用volatile修饰的Node
get操作可以无锁是由于Node的元素val和指针next是用volatile修饰的,在多线程环境下线程A修改结点的val或者新增节点的时候是对线程B可见的。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
//可以看到这些都用了volatile修饰
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return val; }
public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
public final String toString(){ return key + "=" + val; }
public final V setValue(V value) {
throw new UnsupportedOperationException();
}
public final boolean equals(Object o) {
Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
return ((o instanceof Map.Entry) &&
(k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
(v = e.getValue()) != null &&
(k == key || k.equals(key)) &&
(v == (u = val) || v.equals(u)));
}
/**
* Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
*/
Node<K,V> find(int h, Object k) {
Node<K,V> e = this;
if (k != null) {
do {
K ek;
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
return null;
}
}
既然volatile修饰数组对get操作没有效果那加在数组上的volatile的目的是什么呢?
其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile
总结
- 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁,这也是它比其他并发集合比如hashtable、用Collections.synchronizedMap()包装的hashmap;安全效率高的原因之一。
- get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。
- 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
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