参考《分布式java应用》一书，简单过一遍并发包（java.util.concurrent）

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap的实现。

1）添加

put(Object key , Object value)

ConcurrentHashMap并没有采用synchronized进行控制，而是使用了ReentrantLock。

public V
put(K key, V value) {
        if (value
== null)
            throw new NullPointerException();
        int hash
= hash(key.hashCode());
        return segmentFor(hash).put(key,
hash, value, false);
    }

这里计算出key的hash值，根据hash值获取对应的数组中的segment对象。接下来的工作都交由segment完成。

segment可以看成是HashMap的一个部分，（ConcurrentHashMap基于concurrencyLevel划分出了多个segment来对key-value进行存储）每次操作都只对当前segment进行锁定，从而避免每次put操作锁住整个map。

V
put(K key, int hash,
V value, boolean onlyIfAbsent)
{
            lock();
            try {
                int c
= count;
                if (c++
> threshold) //
ensure capacity
                    rehash();
                HashEntry<K,V>[]
tab = table;
                int index
= hash & (tab.length - 1);
                HashEntry<K,V>
first = tab[index];
                HashEntry<K,V>
e = first;
                while (e
!= null &&
(e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
                    e
= e.next;
 
                V
oldValue;
                if (e
!= null)
{
                    oldValue
= e.value;
                    if (!onlyIfAbsent)
                        e.value
= value;
                }
                else {
                    oldValue
= null;
                    ++modCount;
                    tab[index]
= new HashEntry<K,V>(key,
hash, first, value);
                    count
= c; //
write-volatile
                }
                return oldValue;
            }
finally {
                unlock();
            }
        }

这个方法进来就上锁（lock），并在finally中确保释放锁（unlock）。

添加key-value的过程中，先判断当前存储对象个数加1后是否大于threshold，如果大于则进行扩容（对象数组扩大两倍，进行重新hash，转移到新数组）。

如果不大于，则进行后续操作。通过对hash值和对象数组大小减1的值进行按位与操作（取余），得到当前key需要放入数组的位置，接着寻找对应位置上的hashEntry对象链表，并进行遍历。

如果找到相同key值的Entry，则替换该Entry对象的value。

如果没有找到就创建一个Entry对象，赋值给对应位置的数组对象，并构成链表。

注意：采用segment这种方式，在并发操作过程中，可以在很多程度上减少阻塞现象。

2）删除

remove(Object key)

public V
remove(Object key) {
    int hash
= hash(key.hashCode());
        return segmentFor(hash).remove(key,
hash, null);
    }

和put类似，删除也要根据hash先获得segment，然后在segment上执行remove操作。

V
remove(Object key, int hash,
Object value) {
            lock();
            try {
                int c
= count - 1;
                HashEntry<K,V>[]
tab = table;
                int index
= hash & (tab.length - 1);
                HashEntry<K,V>
first = tab[index];
                HashEntry<K,V>
e = first;
                while (e
!= null &&
(e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
                    e
= e.next;
 
                V
oldValue = null;
                if (e
!= null)
{
                    V
v = e.value;
                    if (value
== null ||
value.equals(v)) {
                        oldValue
= v;
                        //
All entries following removed node can stay
                        //
in list, but all preceding ones need to be
                        //
cloned.
                        ++modCount;
                        HashEntry<K,V>
newFirst = e.next;
                        for (HashEntry<K,V>
p = first; p != e; p = p.next)
                            newFirst
= new HashEntry<K,V>(p.key,
p.hash,
                                                          newFirst,
p.value);
                        tab[index]
= newFirst;
                        count
= c; //
write-volatile
                    }
                }
                return oldValue;
            }
finally {
                unlock();
            }
        }

segment的remove操作，首先加锁，然后对hash值与数组大小减1的值按位与操作，得到数组对应位置上的HashEntry对象，接下来遍历此链表，查找hash值相等并且key相等（equals）的对象。

如果没有找到，返回null，释放锁。

如果找到了，则重新创建位于删除元素之前的所有HashEntry，位于其后的不用处理。释放锁！

3）获取

get(Object key)

直接看看segment中的get操作，如下：

V
get(Object key, int hash)
{
           if (count
!= 0)
{ //
read-volatile
               HashEntry<K,V>
e = getFirst(hash);
               while (e
!= null)
{
                   if (e.hash
== hash && key.equals(e.key)) {
                       V
v = e.value;
                       if (v
!= null)
                           return v;
                       return readValueUnderLock(e);
//
recheck
                   }
                   e
= e.next;
               }
           }
           return null;
       }

可以看出并没有加锁操作，只有v==null时，进入readValueUnderLock才有加锁操作。

这里假设一种情况，例如两条线程a、b，a执行get操作，b执行put操作。

当a执行到getFirst，与当前数组长度减1按位与操作后得到指定位置index，此时cpu将执行权交给b，b线程put一对key-value，导致扩容并重新hash排列，然后cpu又将执行权还给a，a然后根据之前的index去获取HashEntry就会发生问题。

当然这种情况发生的概率很小。

4）遍历

其实这个过程和读取过程类似，读取所有分段中的数据即可。

ConcurrentHashMap默认情况下采用将数据分为16个段进行存储，并且每个段各自拥有自己的锁，锁仅用于put和remove等改变集合对象的操作，基于voliate及hashEntry链表的不变性实现读取的不加锁。

这些方式使得ConcurrentHashMap能够保持极好的并发操作，尤其是对于读远比插入和删除频繁的map而言，而它采用的这些方法也可谓是对于java内存模型、并发机制深刻掌握的体现，是一个设计得非常不错的支持高并发的集合对象。

——摘自《分布式java应用》

CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList是一个线程安全、并且在读操作时无锁的ArrayList。

1）添加

add(E e)

public boolean add(E
e) {
    final ReentrantLock
lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        Object[]
elements = getArray();
        int len
= elements.length;
        Object[]
newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);//复制数组
        newElements[len]
= e;//添加到末尾
        setArray(newElements);
        return true;
    }
finally {
        lock.unlock();
    }
    }

这里同样没有使用synchronized关键字，而是使用ReentrantLock。

和ArrayList不同的是，这里每次都会创建一个新的object数组，大小比之前数组大1。将之前的数组复制到新数组，并将新加入的元素加到数组末尾。

2）删除

remove(Object o)

public boolean remove(Object
o) {
    final ReentrantLock
lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        Object[]
elements = getArray();
        int len
= elements.length;
        if (len
!= 0)
{
        //
Copy while searching for element to remove
        //
This wins in the normal case of element being present
        int newlen
= len - 1;
        Object[]
newElements = new Object[newlen];//新建数组
 
        for (int i
= 0;
i < newlen; ++i) {
            if (eq(o,
elements[i])) {
            //
found one;  copy remaining and exit
            for (int k
= i + 1;
k < len; ++k)
                newElements[k-1]
= elements[k];
            setArray(newElements);
            return true;
            }
else
            newElements[i]
= elements[i];
        }
 
        //
special handling for last cell
        if (eq(o,
elements[newlen])) {
            setArray(newElements);
            return true;
        }
        }
        return false;
    }
finally {
        lock.unlock();
    }
    }

此方法为什么这么直接进行数组的复制呢？为何不适用system的arrayCopy来完成？

3）获取

get(int index)

public E
get(int index)
{
        return (E)(getArray()[index]);
    }

这里有可能脏读。但是销量非常高。

//通过看集合包和并发包可以看出一些不同的编程思路。这里为什么就不事先做范围的检查？

从上可见，CopyOnWriteArrayList基于ReentrantLock保证了增加元素和删除元素动作的互斥。在读操作上没有任何锁，这样就保证了读的性能，带来的副作用是有时候可能会读取到脏数据。

CopyOnWriteArraySet

CopyOnWriteArraySet是基于CopyOnWriteArrayList的，可以知道set是不容许重复数据的，因此add操作和CopyOnWriteArrayList有所区别，他是调用CopyOnWriteArrayList的addIfAbsent方法。

public boolean addIfAbsent(E
e) {
   final ReentrantLock
lock = this.lock;
   lock.lock();
   try {
       //
Copy while checking if already present.
       //
This wins in the most common case where it is not present
       Object[]
elements = getArray();
       int len
= elements.length;
       Object[]
newElements = new Object[len
+ 1];
       for (int i
= 0;
i < len; ++i) {
       if (eq(e,
elements[i])) //如果存在，直接返回！
           return false;
//
exit, throwing away copy
       else
           newElements[i]
= elements[i];
       }
       newElements[len]
= e;
       setArray(newElements);
       return true;
   }
finally {
       lock.unlock();
   }
   }

由此可见，addIfAbsent需要每次都遍历，在add方面，CopyOnWriteArraySet效率要比CopyOnWriteArrayList低一点。

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue是一个基于数组、先进先出、线程安全的集合类，其特点是实现指定时间的阻塞读写，并且容量是可以限制的。

1）创建

public ArrayBlockingQueue(int capacity,
boolean fair)
{
        if (capacity
<= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        this.items
= (E[]) new Object[capacity];
        lock
= new ReentrantLock(fair);
        notEmpty
= lock.newCondition();
        notFull
=  lock.newCondition();
    }

初始化锁和两个锁上的Condition，一个为notEmpty，一个为notFull。

2）添加

offer(E e , long timeout , TimeUtil unit)

public boolean offer(E
e, long timeout,
TimeUnit unit)
        throws InterruptedException
{
 
        if (e
== null)
throw new NullPointerException();
    long nanos
= unit.toNanos(timeout);
        final ReentrantLock
lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            for (;;)
{
                if (count
!= items.length) {
                    insert(e);
                    return true;
                }
                if (nanos
<= 0)
                    return false;
                try {
                    nanos
= notFull.awaitNanos(nanos);
                }
catch (InterruptedException
ie) {
                    notFull.signal();
//
propagate to non-interrupted thread
                    throw ie;
                }
            }
        }
finally {
            lock.unlock();
        }
    }

这个方法将元素插入数组的末尾，如果数组满，则进入等待，只到以下三种情况发生才继续：

被唤醒、达到指定的时间、当前线程被中断。

该方法首先将等待时间转换成纳秒。然后加锁，如果数组未满，则在末尾插入数据，如果数组已满，则调用notFull.awaitNanos进行等待。如果被唤醒或超时，重新判断是否满。如果线程被interrupt，则直接抛出异常。

另外一个不带时间的offer方法在数组满的情况下不进去等待，而是直接返回false。

public boolean offer(E
e) {
       if (e
== null)
throw new NullPointerException();
       final ReentrantLock
lock = this.lock;
       lock.lock();
       try {
           if (count
== items.length)
               return false;
           else {
               insert(e);
               return true;
           }
       }
finally {
           lock.unlock();
       }
   }

同时还可以选择put方法，此方法在数组已满的情况下会一直等待，知道数组不为空或线程被interrupt。

public void put(E
e) throws InterruptedException
{
        if (e
== null)
throw new NullPointerException();
        final E[]
items = this.items;
        final ReentrantLock
lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            try {
                while (count
== items.length)
                    notFull.await();
            }
catch (InterruptedException
ie) {
                notFull.signal();
//
propagate to non-interrupted thread
                throw ie;
            }
            insert(e);
        }
finally {
            lock.unlock();
        }
    }

3）获取

poll(long timeout, TimeUnit unit)

public E
poll(long timeout,
TimeUnit unit) throws InterruptedException
{
    long nanos
= unit.toNanos(timeout);
        final ReentrantLock
lock = this.lock;
        lock.lockInterruptibly();
        try {
            for (;;)
{
                if (count
!= 0)
{
                    E
x = extract();
                    return x;
                }
                if (nanos
<= 0)
                    return null;
                try {
                    nanos
= notEmpty.awaitNanos(nanos);
                }
catch (InterruptedException
ie) {
                    notEmpty.signal();
//
propagate to non-interrupted thread
                    throw ie;
                }
 
            }
        }
finally {
            lock.unlock();
        }
    }

poll获取队列中的第一个元素，如果队列中没有元素，则进入等待。

poll首先将制定timeout转换成纳秒，然后加锁，如果数组个数不为0，则从当前对象数组中获取最后一个元素，在获取后将位置上的元素置为null。

如果数组中的元素个数为0，首先判断timeout是否小于等于0，若小于0则直接返回null。若大于则进行等待，如果被唤醒或者超时，重新判断数据元素个数是否大于0。

如果线程被interrupt，则直接抛出InterruptedException。

和offer一样，不带时间的poll方法在数组元素个数为0直接返回null，不进行等待。

take方法在数据为空的情况下会一直等待，只到数组不为空或者interrupt。

java中并发包简要分析01的更多相关文章

  1. java中继承的内存分析

    本文主要讲述java中继承的内存分析. 示例1,代码如下: public class EncapsulationTest { public static void main(String[] args ...

  2. [Java] Hashtable 源码简要分析

    Hashtable /HashMap / LinkedHashMap 概述 * Hashtable比较早,是线程安全的哈希映射表.内部采用Entry[]数组,每个Entry均可作为链表的头,用来解决冲 ...

  3. Java中ArrayList源码分析

    一.简介 ArrayList是一个数组队列,相当于动态数组.每个ArrayList实例都有自己的容量,该容量至少和所存储数据的个数一样大小,在每次添加数据时,它会使用ensureCapacity()保 ...

  4. Java中json工具对比分析

    Java中几个json工具分析 1, 环境 JDK1.6+IDE(IntelliJ IDEA)+windowsXP+GBK编码 2,分析对象 jackson1.8.2 http://jackson.c ...

  5. Eclipse中的快捷键快速生成常用代码（例如无参、带参构造，set、get方法），以及Java中重要的内存分析（栈、堆、方法区、常量池）

    (一)Eclipse中的快捷键:  ctrl+shift+f自动整理选择的java代码 alt+/ 生成无参构造器或者提升信息 alt+shift+s+o 生成带参构造 ctrl+shift+o快速导 ...

  6. 大杂烩 -- Java中Iterator的fast-fail分析

    基础大杂烩 -- 目录 Java中的Iterator非常方便地为所有的数据源提供了一个统一的数据读取(删除)的接口,但是新手通常在使用的时候容易报如下错误ConcurrentModificationE ...

  7. Java中Iterator的fast-fail分析

    1.fail-fast简介 fail-fast机制是java集合(Collection)中的一个错误机制.当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生fail-fast事件. 例如:当某一个线 ...

  8. Java中的<< 和 >> 和 >>> 分析理解

    Java中的<< 和 >> 和 >>> 详细分析 <<表示左移移,不分正负数,低位补0: 注:以下数据类型默认为byte-8位 左移时不管正负,低 ...

  9. Java中I/O的分析

    Java中I/O的原理: 在java程序中,对于数据的输入/输出操作以”流“的方式进行的. 流是内存中一组有序数据序列 Java将数据从源读入到内存当中,形成了流,然后这些流可以写到目的地. Java ...

  10. [Java] LinkedHashMap 源码简要分析

    特点 * 各个元素不仅仅按照HashMap的结构存储,而且每个元素包含了before/after指针,通过一个头元素header,形成一个双向循环链表.使用循环链表,保存了元素插入的顺序. * 可设置 ...

随机推荐

  1. 将.gradle下的 带hash名称文件夹中的依赖 转换为 .m2上的依赖

    背景:  android studio 在无法下载依赖的情况下 , 仅 使用 mavenLocal() 本地 .gradle 下有对应依赖 , .m2下没有 故将.gradle下的 带hash名称文件 ...

  2. java.lang.NoClassDefFoundError: javax/servlet/jsp/tagext/TagLibraryValidator 问题解决

    目录 报错情况 分析原因 解决方法 本文author:@愷龍 报错情况 在一次使用JSP的jstl时候按照正常引入jstl和使用for each标签出现了如下报错: 分析原因 经过一番调查研究发现原因 ...

  3. 基于Service Worker实现WebRTC局域网大文件传输能力

    基于Service Worker实现WebRTC局域网大文件传输能力 Service Worker是一种驻留在用户浏览器后台的脚本,能够拦截和处理网络请求,从而实现丰富的离线体验.缓存管理和网络效率优 ...

  4. Asp.net core 学习笔记之 authen + autho + oidc + oauth + spa 第九篇 (external login)

    External login 就是指通过 Google, Microsoft, Facebook account 做登入. https://docs.microsoft.com/en-us/aspne ...

  5. EF Core – Soft Delete 实现

    前言 在 SQL Server – Soft Delete 中, 讲到了如果在 SQL Server 实现 Soft Delete. 这篇来说说, EF Core 在中间扮演的角色. 主要参考 Ent ...

  6. 如何创建免费版本的ABP分离模块？

    如何创建免费版本的ABP分离模块? 由于ABP最近官方大改革,我们打开ABP.IO 官方会发现通过Cli创建模板的时候不能创建Trered类型的了 就是创建一个分层的解决方案,其中Web和Http A ...

  7. 使用hexo进行github博客搭建

    1.你必须建一个存储库,这个存储库要和你的github名称一致(不然就会404),如下图: 2.如果是window配置,需要安装git和node.js 3.下载hexo npm config set ...

  8. 33. mvvm理解

    MVVM 是module view view-module 数据驱动视图开发模型,是MVC的改进版,采用业务逻辑和页面解构分离的开发思想: MVVM 实现了 view 和 module 的双向绑定,我 ...

  9. NetCore项目发布对前端项目进行打包合并发布

    在某个小项目中, api使用asp.net core 3.x 编写, UI页面则使用Vuejs. 正常情况下, 项目右键的发布只会发布api项目,而不会管Vuejs的项目. 所以通过简单的改造,在发布 ...

  10. 全局负载均衡、CDN内容分发的原理与实践

    CDN简介 CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络,依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡.内容分发. ...