ConcurreentHashMap的实现原理与使用

ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap。

为什么要使用ConcurrentHashMap

在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。而使用线程安全的HashTable效率又非常低下,基于以上两个原因,便有了ConcurrentHashMap的登场机会。

  1. 线程不安全的HashMap

    在多线程环境下,使用HashMap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率接近100%,所以在并发情况下不能使用HashMap。

    HashMap在并发执行put操作时会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构,一旦形成环形数据结构,Entry的next节点永远不为空,,就会产生死循环获取Entry。

  2. 效率低下的HashTable

    HashTable容器使用了synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法,其他线程也访问HashTable的同步方法时,会进入阻塞或轮询状态。

  3. ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率

    容器里有很多把锁,每一把锁用于锁容器中其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就不会存在锁竞争,从而可以有效提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。

ConcurrentHashMap的结构

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数据结构组成。Segment是一种可重入锁(ReentrantLock),在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色;HashEntry则用于存储键值对数据。

ConcurrentHashMap的操作

  1. get操作

    Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再散列,然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment,再通过散列算法定位到元素:

     public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
    (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
    if ((eh = e.hash) == h) {
    if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
    return e.val;
    }
    else if (eh < 0)
    return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
    while ((e = e.next) != null) {
    if (e.hash == h &&
    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
    return e.val;
    }
    }
    return null;
    }
  2. put操作

    由于put操作方法里需要对共享变量进行写操作,所以为了线程安全,在操作共享变量时必须加锁。

    public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
    }
    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
    Node<K,V> f; int n, i, fh;
    if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
    tab = initTable();
    else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
    if (casTabAt(tab, i, null,
    new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
    break; // no lock when adding to empty bin
    }
    else if ((fh = f.hash) == MOVED)
    tab = helpTransfer(tab, f);
    else {
    V oldVal = null;
    synchronized (f) {
    if (tabAt(tab, i) == f) {
    if (fh >= 0) {
    binCount = 1;
    for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
    K ek;
    if (e.hash == hash &&
    ((ek = e.key) == key ||
    (ek != null && key.equals(ek)))) {
    oldVal = e.val;
    if (!onlyIfAbsent)
    e.val = value;
    break;
    }
    Node<K,V> pred = e;
    if ((e = e.next) == null) {
    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
    value, null);
    break;
    }
    }
    }
    else if (f instanceof TreeBin) {
    Node<K,V> p;
    binCount = 2;
    if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
    value)) != null) {
    oldVal = p.val;
    if (!onlyIfAbsent)
    p.val = value;
    }
    }
    }
    }
    if (binCount != 0) {
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
    treeifyBin(tab, i);
    if (oldVal != null)
    return oldVal;
    break;
    }
    }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
    }

    (1)是否需要扩容

    在插入元素前先会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量(threshold),如果超过阈值,则对数组进行扩容

    (2)如何扩容

    在扩容的时候,首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组,然后对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。

  3. size操作

    如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小,就必须统计所有Segment里的元素的大小后求和。

    public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
    (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
    (int)n);
    }

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