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关于HashMap 、HashTable and Concur

关于HashMap 、HashTable and Concur

作者: _CloudNine | 来源:发表于2017-04-18 19:35 被阅读29次

    线程不安全的HashMap

    多线程环境下使用HashMap会引起死循环,原因就在于HashMap底层数据结构是有一个链表数据构成的,HashMap中定义了一个静态内部类作为链表,代码如下

     static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {  
            final K key;  
            V value;  
            Entry<K,V> next;  
            final int hash;  
      
            /**  
             * Creates new entry.  
             */  
            Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {  
                value = v;  
                next = n;  
                key = k;  
                hash = h;  
            }  
        }  
    

    多线程会导致HashMap的Entry节点形成环链,这样当遍历集合时Entry的next节点用于不为空,从而形成死循环。
    Q:我们能否让HashMap同步?

    HashMap可以通过下面的语句进行同步:
    Map m = Collections.synchronizeMap(hashMap);

    效率低下的HashTable

    HashTable容器使用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的同步方法时,其他线程访问HashTable的同步方法时,可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素,线程2不但不能使用put方法添加元素,并且也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。
    更多内容查看http://www.importnew.com/7010.html

    ConcurrentHashMap的锁分段技术

    HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁,那假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容器其中一部分数据,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,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术,首先将数据分成一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他线程访问。
    ConcurrentHashMap中使用了一个包含16个锁的数组,每个锁保护散列桶的1/16,第N个桶交给第(N mod 16)个锁来保护。

    Paste_Image.png

    ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。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。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组,Segment的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构, 一个Segment里包含一个HashEntry数组,每个HashEntry是一个链表结构的元素, 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得它对应的Segment锁。
    查看了ConcurrentHashMap的构造函数,会发现,他有三个构造参数,

    1. initialCapacity,初始容量
    2. loadFactor,装载因子,达到装载因子时进行扩容
    3. concurrencyLevel,用于将ConcurrentHashMap分成concurrencyLevel份,同时也等于能够支持的最大并发写入器的个数。
      锁分段的劣势在于,同单个锁实现独占相比,获取多个锁实现独占访问将更加困难,开销更高,例如当需要扩容时以及重新计算键值的散列值要分不到更大的桶集合中时,需要获得分段锁的所有锁。

    ConcurrentHashMap的Put操作

    由于put方法里需要对共享变量进行写入操作,所以为了线程安全,在操作共享变量时必须得加锁。Put方法首先定位到Segment,然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤,第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容,第二步定位添加元素的位置然后放在HashEntry数组里。

    是否需要扩容。在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量(threshold),如果超过阀值,数组进行扩容。值得一提的是,Segment的扩容判断比HashMap更恰当,因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的,如果到达了就进行扩容,但是很有可能扩容之后没有新元素插入,这时HashMap就进行了一次无效的扩容。

    如何扩容扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组,然后将原数组里的元素进行再hash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。

    ConcurrentHashMap的size操作

    如果我们要统计整个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,那么在多线程场景下,我们是不是直接把所有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,但是拿到之后可能累加前使用的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。

    那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢?使用modCount变量,在put , remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1,那么在统计size前后比较modCount是否发生变化,从而得知容器的大小是否发生变化。

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