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ConcurrentHashMap简介

ConcurrentHashMap简介

作者: 加大装益达 | 来源:发表于2017-04-24 10:00 被阅读126次

    ConcurrentHashMap为了高并发而设计,相比于HashTable和HashMap有更多优势。HashTable是同步的,在多线程环境下,能保证程序执行的正确性,每次同步执行的时候都要锁住整个结构。HashMap不是同步的,在单线程情况下效率高。

    ConcurrentHashMap锁方式是稍微细粒度的,内部采用分离锁的设计。它默认将Hash表分为16个分段,get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的分段。对于每个Segment,采用final和volatile关键字。

    concurrenthashmap采用了二次hash的方式,第一次hash将key映射到对应的segment,而第二次hash则是映射到segment的不同桶中。

    原来只能一个线程进入,现在却能同时16个写线程进入,写线程需要锁定,读线程几乎不受限制,并发性是显而易见的。只有size等操作才需要锁定整个表。

    定义

    ConcurrentHashMap继承AbstractMap,实现了ConcurrentMap,Serializable接口。ConcurrentMap继承了Map,添加了一些原子性方法,如putIfAbsent,remove,replace等。

    数据结构

    ConcurrentHashMap是由Segment数组结构,HashEntry数组结构和链表组成。Segment是可重入锁ReentrantLock,扮演锁角色。每个Segment的结构和HashMap类似,数组加链表存储结构。

    HashEntry的key,hash采用final,可以避免并发修改问题,HashEntry链的尾部是不能修改的,而next和value采用volatile,可以避免使用同步造成的并发性能灾难。

    Segment<K,V>

    Segment是ConcurrentHashMap的内部类,继承ReentrantLock,实现了Serializable接口。操作基本上都在Segment上,Segment中的table是一个HashEntry数组,数据就存放到这个数组中。看到这里对比下HashMap的存储结构,就大概能明白。具体方法在接下来的ConcurrentHashMap的具体方法中讲解。

    初始化

    ConcurrentHashMap初始化是通过initialCapacity,loadFactor,concurrencyLevel等参数来初始化Segment数组,段偏移量segmentShift,段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组。

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                                 float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        //校验参数
        if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        //并发级别数大于最大Segment数量
        if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
            concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
        // Find power-of-two sizes best matching arguments
        int sshift = 0;
        int ssize = 1;
        while (ssize < concurrencyLevel) {
            ++sshift;
            ssize <<= 1;
        }
        this.segmentShift = 32 - sshift;
        this.segmentMask = ssize - 1;
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        int c = initialCapacity / ssize;
        if (c * ssize < initialCapacity)
            ++c;
        int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
        while (cap < c)
            cap <<= 1;
        // create segments and segments[0]
        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); // ordered write of segments[0]
        this.segments = ss;
    }
    

    segments数组的长度ssize通过concurrencyLevel计算得出。为了能通过按位与的哈希算法来定位segments数组的索引,必须保证segments数组的长度是2的N次方(power-of-two size),所以必须计算出一个是大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14,15或16,ssize都会等于16,即容器里锁的个数也是16。注意concurrencyLevel的最大大小是65535,意味着segments数组的长度最大为65536,对应的二进制是16位。

    初始化segmentShift和segmentMask。 这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里需要使用,sshift等于ssize从1向左移位的次数,在默认情况下concurrencyLevel等于16,1需要向左移位移动4次,所以sshift等于4。segmentShift用于定位参与hash运算的位数,segmentShift等于32减sshift,所以等于28,这里之所以用32是因为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的,后面的测试中我们可以看到这点。segmentMask是哈希运算的掩码,等于ssize减1,即15,掩码的二进制各个位的值都是1。因为ssize的最大长度是65536,所以segmentShift最大值是16,segmentMask最大值是65535,对应的二进制是16位,每个位都是1。

    初始化每个Segment。输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量,loadfactor是每个segment的负载因子,在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。

    变量cap就是segment里HashEntry数组的长度,它等于initialCapacity除以ssize的倍数c,如果c大于1,就会取大于等于c的2的N次方值,所以cap不是1,就是2的N次方。segment的容量threshold=(int)cap*loadFactor,默认情况下initialCapacity等于16,loadfactor等于0.75,通过运算cap等于1,threshold等于零。

    put(key,value)方法

    public V put(K key, V value) {
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        //计算key的哈希值
        int hash = hash(key);
        //定位segment需要用到这个计算的数值
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
            //获取指定segment,若不存在新建一个,并记录在Segment数组中
            s = ensureSegment(j);
        //put方法,在Segment内部类中实现
        return s.put(key, hash, value, false);
    }
    

    Segment内部类中的put方法:

    final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //tryLock(): 如果锁可用, 则获取锁, 并立即返回true, 否则返回false。
        //该方法和lock()的区别在于, tryLock()只是"试图"获取锁, 如果锁不可用, 不会导致当前线程被禁用, 当前线程仍然继续往下执行代码。而lock()方法则是一定要获取到锁, 如果锁不可用, 就一直等待, 在未获得锁之前,当前线程并不继续向下执行。 
        //scanAndLockForPut扫描指定key的节点,并获取锁,如果不存在就新建一个HashEntry
        HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
            scanAndLockForPut(key, hash, value);
        V oldValue;
        try {
            HashEntry<K,V>[] tab = table;
            int index = (tab.length - 1) & hash;
            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;
                    if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                        rehash(node);
                    else
                        setEntryAt(tab, index, node);
                    ++modCount;
                    count = c;
                    oldValue = null;
                    break;
                }
            }
        } finally {
            unlock();
        }
        return oldValue;
    }
    

    put操作开始,首先定位到Segment,为了线程安全,锁定当前Segment;然后在Segment里进行插入操作,首先判断是否需要扩容,然后在定位添加元素的位置放在HashEntry数组里。

    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。

    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。

    get(key)方法

    public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        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;
    }
    

    size()方法

    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。

    迭代

    ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器的另一种迭代方式,我们称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中,当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出 ConcurrentModificationException,取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数 据,iterator完成后再将头指针替换为新的数据,这样iterator线程可以使用原来老的数据,而写线程也可以并发的完成改变,更重要的,这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性,是性能提升的关键。

    源码分析

    jdk1.7.0_71

    //默认容量
    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    //默认负载因子
    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    //并发级别
    static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
    //最大容量
    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    //每个segment最小容量
    static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;
    //最大segment数量
    static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;
    //lock之前尝试的次数
    static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
    //计算哈希值时候用到
    private transient final int hashSeed = randomHashSeed(this);
    //segment的掩码值,用于计算key所在segments索引值
    final int segmentMask;
    //segment的偏移值,用于计算key所在segments索引值
    final int segmentShift;
    //segment数组,其内部是由HashEntry数组实现,正因为有了多个segment,才提高了并发度
    final Segment<K,V>[] segments;
    //
    transient Set<K> keySet;
    //
    transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
    //
    transient Collection<V> values;
    

    Holder 静态内部类,存放一些在虚拟机启动后才能初始化的值

    容量阈值,初始化hashSeed的时候会用到该值

    static final int ALTERNATIVE_HASHING;
    

    static静态块

    获取系统变量jdk.map.althashing.threshold
    

    ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) 构造

    传入的参数有initialCapacity,loadFactor,concurrencyLevel这三个。

    • initialCapacity表示新创建的这个ConcurrentHashMap的初始容量,也就是上面的结构图中的Entry数量。默认值为static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    • loadFactor表示负载因子,就是当ConcurrentHashMap中的元素个数大于loadFactor * 最大容量时就需要rehash,扩容。默认值为static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    • concurrencyLevel表示并发级别,这个值用来确定Segment的个数,Segment的个数是大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数。比如,如果concurrencyLevel为12,13,14,15,16这些数,则Segment的数目为16(2的4次方)。默认值为static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想情况下ConcurrentHashMap的真正的并发访问量能够达到concurrencyLevel,因为有concurrencyLevel个Segment,假如有concurrencyLevel个线程需要访问Map,并且需要访问的数据都恰好分别落在不同的Segment中,则这些线程能够无竞争地自由访问(因为他们不需要竞争同一把锁),达到同时访问的效果。这也是为什么这个参数起名为“并发级别”的原因。

    初始化的一些动作:

    1. 验证参数的合法性,如果不合法,直接抛出异常。
    2. concurrencyLevel也就是Segment的个数不能超过规定的最大Segment的个数,默认值为static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;,如果超过这个值,设置为这个值。
    3. 然后使用循环找到大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数ssize,这个数就是Segment数组的大小,并记录一共向左按位移动的次数sshift,并令segmentShift = 32 - sshift,并且segmentMask的值等于ssize - 1,segmentMask的各个二进制位都为1,目的是之后可以通过key的hash值与这个值做&运算确定Segment的索引。
    4. 检查给的容量值是否大于允许的最大容量值,如果大于该值,设置为该值。最大容量值为static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。
    5. 然后计算每个Segment平均应该放置多少个元素,这个值c是向上取整的值。比如初始容量为15,Segment个数为4,则每个Segment平均需要放置4个元素。
    6. 最后创建一个Segment实例,将其当做Segment数组的第一个元素。
    if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
                throw new IllegalArgumentException();
            if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
                concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
            // Find power-of-two sizes best matching arguments
            int sshift = 0;
            int ssize = 1;
            while (ssize < concurrencyLevel) {
                ++sshift;
                ssize <<= 1;
            }
            this.segmentShift = 32 - sshift;
            this.segmentMask = ssize - 1;
            if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
                initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
            int c = initialCapacity / ssize;
            if (c * ssize < initialCapacity)
                ++c;
            int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
            while (cap < c)
                cap <<= 1;
            // create segments and segments[0]
            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); // ordered write of segments[0]
            this.segments = ss;
    

    ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 指定初始容量和负载因子

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
            this(initialCapacity, loadFactor, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
        }
    

    ConcurrentHashMap(int initialCapacity) 指定初始容量

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
            this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
        }
    

    ConcurrentHashMap(int initialCapacity) 空构造

    public ConcurrentHashMap() {
            this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
        }
    

    ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) 使用map初始化

    public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {}
    

    isEmpty() 是否为空

    //为了避免错误统计,会把每个segment的modCount都加起来进行判断
    public boolean isEmpty() {}
    

    size() 返回大小

    public int size() {}
    

    get(Object key) 根据key获取value

    public V get(Object key) {}
    

    containsKey(Object key) 是否包含key

    public boolean containsKey(Object key) {}
    

    containsValue(Object value) 是否包含value

    //思路和size()相同
    public boolean containsValue(Object value){}
    

    put(K key, V value)

    public V put(K key, V value) {}
    

    putIfAbsent(K key, V value) 如果不存在对应的key,就放进去

    public V putIfAbsent(K key, V value) {}
    

    putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) 把指定map放进去

    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m){}
    

    remove(Object key) 删除

    public V remove(Object key){}
    

    remove(Object key, Object value)删除

    public boolean remove(Object key, Object value){}
    

    replace(K key, V oldValue, V newValue) 替换

    public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {}
    

    replace(K key, V value) 替换

    public V replace(K key, V value){}
    

    clear() 清空

    public void clear(){}
    

    Segment<K,V> (--重要--)

    //最大的尝试加锁的次数
    static final int MAX_SCAN_RETRIES =Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
    //每个segment存放数据的table
    transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
    //segment元素的数量
    transient int count;
    //segment的修改数
    transient int modCount;
    //扩容的临界值
    transient int threshold;
    //负载因子
    final float loadFactor;
    

    put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent)

    final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        //加锁
        //修改
        //解锁
    }
    

    参考

    http://my.oschina.net/indestiny/blog/209458

    http://qifuguang.me/2015/09/10/[Java%E5%B9%B6%E5%8F%91%E5%8C%85%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%AB]%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%89%96%E6%9E%90ConcurrentHashMap/

    http://www.importnew.com/20952.html

    http://www.importnew.com/16147.html

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