HashTable是一个线程安全的类,它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全,即每次锁住整张表让线程独占。ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行,其关键在于使用了锁分离技术。它使用了多个锁来控制对hash表的不同部分进行的修改。ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分,每个段其实就是一个小的Hashtable,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上,它们就可以并发进行。
成都创新互联公司是一家企业级云计算解决方案提供商,超15年IDC数据中心运营经验。主营GPU显卡服务器,站群服务器,服务器托管,海外高防服务器,服务器机柜,动态拨号VPS,海外云手机,海外云服务器,海外服务器租用托管等。
有些方法需要跨段,比如size()和containsValue(),它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段,这需要按顺序锁定所有段,操作完毕后,又按顺序释放所有段的锁。这里“按顺序”是很重要的,否则极有可能出现死锁,在ConcurrentHashMap内部,段数组是final的,并且其成员变量实际上也是final的,但是,仅仅是将数组声明为final的并不保证数组成员也是final的,这需要实现上的保证。这可以确保不会出现死锁,因为获得锁的顺序是固定的。
ConcurrentHashMap使用分段锁技术,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,能够实现真正的并发访问。如下图是ConcurrentHashMap的内部结构图:
从图中可以看到,ConcurrentHashMap内部分为很多个Segment,每一个Segment拥有一把锁,然后每个Segment(继承ReentrantLock)
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable
Segment继承了ReentrantLock,表明每个segment都可以当做一个锁。(ReentrantLock前文已经提到,不了解的话就把当做synchronized的替代者吧)这样对每个segment中的数据需要同步操作的话都是使用每个segment容器对象自身的锁来实现。只有对全局需要改变时锁定的是所有的segment。
Segment下面包含很多个HashEntry列表数组。对于一个key,需要经过三次(为什么要hash三次下文会详细讲解)hash操作,才能最终定位这个元素的位置,这三次hash分别为:
对于一个key,先进行一次hash操作,得到hash值h2,也即h2 = hash2(key);
将得到的h2的高几位进行第二次hash,得到hash值h3,也即h3 = hash3(h2高几位),通过h3能够确定该元素的放在哪个Segment;
将得到的h2进行第三次hash,得到hash值h4,也即h4 = hash4(h2),通过h4能够确定该元素放置在哪个HashEntry。
ConcurrentHashMap中主要实体类就是三个:ConcurrentHashMap(整个Hash表),Segment(桶),HashEntry(节点),对应上面的图可以看出之间的关系
/** * The segments, each of which is a specialized hash table */ final Segment<K,V>[] segments;
不变(Immutable)和易变(Volatile)ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行,读操作并不需要加锁。如果使用传统的技术,如HashMap中的实现,如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素,读操作不加锁将得到不一致的数据。ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。HashEntry代表每个hash链中的一个节点,其结构如下所示:
1 static final class HashEntry<K,V> { 2 final K key; 3 final int hash; 4 volatile V value; 5 volatile HashEntry<K,V> next; 6 }
在JDK 1.6中,HashEntry中的next指针也定义为final,并且每次插入将新添加节点作为链的头节点(同HashMap实现),而且每次删除一个节点时,会将删除节点之前的所有节点 拷贝一份组成一个新的链,而将当前节点的上一个节点的next指向当前节点的下一个节点,从而在删除以后 有两条链存在,因而可以保证即使在同一条链中,有一个线程在删除,而另一个线程在遍历,它们都能工作良好,因为遍历的线程能继续使用原有的链。因而这种实现是一种更加细粒度的happens-before关系,即如果遍历线程在删除线程结束后开始,则它能看到删除后的变化,如果它发生在删除线程正在执行中间,则它会使用原有的链,而不会等到删除线程结束后再执行,即看不到删除线程的影响。如果这不符合你的需求,还是乖乖的用Hashtable或HashMap的synchronized版本,Collections.synchronizedMap()做的包装。
而HashMap中的Entry只有key是final的
1 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {2 final K key;3 V value;4 Entry<K,V> next;5 int hash;
不变模式(immutable)是多线程安全里最简单的一种保障方式。因为你拿他没有办法,想改变它也没有机会。
不变模式主要通过final关键字来限定的。在JMM中final关键字还有特殊的语义。Final域使得确保初始化安全性(initialization safety)成为可能,初始化安全性让不可变形对象不需要同步就能自由地被访问和共享。
先看看ConcurrentHashMap的初始化做了哪些事情,构造函数的源码如下:
1 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, 2 float loadFactor, int concurrencyLevel) { 3 if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) 4 throw new IllegalArgumentException(); 5 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) 6 concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; 7 // Find power-of-two sizes best matching arguments 8 int sshift = 0; 9 int ssize = 1;10 while (ssize < concurrencyLevel) {11 ++sshift;12 ssize <<= 1;13 }14 this.segmentShift = 32 - sshift;15 this.segmentMask = ssize - 1;16 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)17 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;18 int c = initialCapacity / ssize;19 if (c * ssize < initialCapacity)20 ++c;21 int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;22 while (cap < c)23 cap <<= 1;24 // create segments and segments[0]25 Segment<K,V> s0 =26 new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),27 (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);28 Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];29 UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]30 this.segments = ss;31 }
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:
验证参数的合法性,如果不合法,直接抛出异常。
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。
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。
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;。
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。
最后创建一个Segment实例,将其当做Segment数组的第一个元素。
put操作的源码如下:
1 public V put(K key, V value) { 2 Segment<K,V> s; 3 if (value == null) 4 throw new NullPointerException(); 5 int hash = hash(key); 6 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; 7 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck 8 (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment 9 s = ensureSegment(j);10 return s.put(key, hash, value, false);11 }
操作步骤如下:
判断value是否为null,如果为null,直接抛出异常。
key通过一次hash运算得到一个hash值。(这个hash运算下文详说)
将得到hash值向右按位移动segmentShift位,然后再与segmentMask做&运算得到segment的索引j。
在初始化的时候我们说过segmentShift的值等于32-sshift,例如concurrencyLevel等于16,则sshift等于4,则segmentShift为28。hash值是一个32位的整数,将其向右移动28位就变成这个样子:
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx,然后再用这个值与segmentMask做&运算,也就是取最后四位的值。这个值确定Segment的索引。
使用Unsafe的方式从Segment数组中获取该索引对应的Segment对象。
向这个Segment对象中put值,这个put操作也基本是一样的步骤(通过&运算获取HashEntry的索引,然后set)。
1 final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { 2 HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : 3 scanAndLockForPut(key, hash, value); 4 V oldValue; 5 try { 6 HashEntry<K,V>[] tab = table; 7 int index = (tab.length - 1) & hash; 8 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); 9 for (HashEntry<K,V> e = first;;) {10 if (e != null) {11 K k;12 if ((k = e.key) == key ||13 (e.hash == hash && key.equals(k))) {14 oldValue = e.value;15 if (!onlyIfAbsent) {16 e.value = value;17 ++modCount;18 }19 break;20 }21 e = e.next;22 }23 else {24 if (node != null)25 node.setNext(first);26 else27 node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);28 int c = count + 1;29 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)30 rehash(node);31 else32 setEntryAt(tab, index, node);33 ++modCount;34 count = c;35 oldValue = null;36 break;37 }38 }39 } finally {40 unlock();41 }42 return oldValue;43 }
put操作是要加锁的。
get操作的源码如下:
1 public V get(Object key) { 2 Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead 3 HashEntry<K,V>[] tab; 4 int h = hash(key); 5 long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; 6 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && 7 (tab = s.table) != null) { 8 for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile 9 (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);10 e != null; e = e.next) {11 K k;12 if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))13 return e.value;14 }15 }16 return null;17 }
操作步骤为:
和put操作一样,先通过key进行两次hash确定应该去哪个Segment中取数据。
使用Unsafe获取对应的Segment,然后再进行一次&运算得到HashEntry链表的位置,然后从链表头开始遍历整个链表(因为Hash可能会有碰撞,所以用一个链表保存),如果找到对应的key,则返回对应的value值,如果链表遍历完都没有找到对应的key,则说明Map中不包含该key,返回null。
值得注意的是,get操作是不需要加锁的(如果value为null,会调用readValueUnderLock,只有这个步骤会加锁),通过前面提到的volatile和final来确保数据安全。
size操作与put和get操作最大的区别在于,size操作需要遍历所有的Segment才能算出整个Map的大小,而put和get都只关心一个Segment。假设我们当前遍历的Segment为SA,那么在遍历SA过程中其他的Segment比如SB可能会被修改,于是这一次运算出来的size值可能并不是Map当前的真正大小。所以一个比较简单的办法就是计算Map大小的时候所有的Segment都Lock住,不能更新(包含put,remove等等)数据,计算完之后再Unlock。这是普通人能够想到的方案,但是牛逼的作者还有一个更好的Idea:先给3次机会,不lock所有的Segment,遍历所有Segment,累加各个Segment的大小得到整个Map的大小,如果某相邻的两次计算获取的所有Segment的更新的次数(每个Segment都有一个modCount变量,这个变量在Segment中的Entry被修改时会加一,通过这个值可以得到每个Segment的更新操作的次数)是一样的,说明计算过程中没有更新操作,则直接返回这个值。如果这三次不加锁的计算过程中Map的更新次数有变化,则之后的计算先对所有的Segment加锁,再遍历所有Segment计算Map大小,最后再解锁所有Segment。源代码如下:
1 public int size() { 2 // Try a few times to get accurate count. On failure due to 3 // continuous async changes in table, resort to locking. 4 final Segment<K,V>[] segments = this.segments; 5 int size; 6 boolean overflow; // true if size overflows 32 bits 7 long sum; // sum of modCounts 8 long last = 0L; // previous sum 9 int retries = -1; // first iteration isn't retry10 try {11 for (;;) {12 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {13 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)14 ensureSegment(j).lock(); // force creation15 }16 sum = 0L;17 size = 0;18 overflow = false;19 for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {20 Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);21 if (seg != null) {22 sum += seg.modCount;23 int c = seg.count;24 if (c < 0 || (size += c) < 0)25 overflow = true;26 }27 }28 if (sum == last)29 break;30 last = sum;31 }32 } finally {33 if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {34 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)35 segmentAt(segments, j).unlock();36 }37 }38 return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;39 }
举个例子:
containsValue操作采用了和size操作一样的想法:
1 public boolean containsValue(Object value) { 2 // Same idea as size() 3 if (value == null) 4 throw new NullPointerException(); 5 final Segment<K,V>[] segments = this.segments; 6 boolean found = false; 7 long last = 0; 8 int retries = -1; 9 try {10 outer: for (;;) {11 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {12 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)13 ensureSegment(j).lock(); // force creation14 }15 long hashSum = 0L;16 int sum = 0;17 for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {18 HashEntry<K,V>[] tab;19 Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);20 if (seg != null && (tab = seg.table) != null) {21 for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) {22 HashEntry<K,V> e;23 for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) {24 V v = e.value;25 if (v != null && value.equals(v)) {26 found = true;27 break outer;28 }29 }30 }31 sum += seg.modCount;32 }33 }34 if (retries > 0 && sum == last)35 break;36 last = sum;37 }38 } finally {39 if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {40 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)41 segmentAt(segments, j).unlock();42 }43 }44 return found;45 }
看看hash的源代码:
1 private int hash(Object k) { 2 int h = hashSeed; 3 4 if ((0 != h) && (k instanceof String)) { 5 return sun.misc.Hashing.stringHash42((String) k); 6 } 7 8 h ^= k.hashCode(); 9 10 // Spread bits to regularize both segment and index locations,11 // using variant of single-word Wang/Jenkins hash.12 h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;13 h ^= (h >>> 10);14 h += (h << 3);15 h ^= (h >>> 6);16 h += (h << 2) + (h << 14);17 return h ^ (h >>> 16);18 }
源码中的注释是这样的:
这里用到了Wang/Jenkins hash算法的变种,主要的目的是为了减少哈希冲突,使元素能够均匀的分布在不同的Segment上,从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点,那么所有的元素都在一个Segment中,不仅存取元素缓慢,分段锁也会失去意义。
举个简单的例子:
1 System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);2 System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);3 System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);4 System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);
这些数字得到的hash值都是一样的,全是15,所以如果不进行第一次预hash,发生冲突的几率还是很大的,但是如果我们先把上例中的二进制数字使用hash()函数先进行一次预hash,得到的结果是这样的:
上面这个例子引用自: InfoQ
可以看到每一位的数据都散开了,并且ConcurrentHashMap中是使用预hash值的高位参与运算的。比如之前说的先将hash值向右按位移动28位,再与15做&运算,得到的结果都别为:4,15,7,8,没有冲突!
ConcurrentHashMap中的key和value值都不能为null,HashMap中key可以为null,HashTable中key不能为null。
ConcurrentHashMap是线程安全的类并不能保证使用了ConcurrentHashMap的操作都是线程安全的!
ConcurrentHashMap的get操作不需要加锁,put操作需要加锁
网站栏目:ConcurrentHashMap原理分析
当前URL:https://www.cdcxhl.com/article0/ghpcio.html
成都网站建设公司_创新互联,为您提供微信小程序、域名注册、关键词优化、做网站、搜索引擎优化、网站收录
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联