ConcurrentHashMap实现原理及源码分析

来源:互联网 发布:南京网络问政回复时间 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 12:51

  ConcurrentHashMap是Java并发包中提供的一个线程安全且高效的HashMap实现(若对HashMap的实现原理还不甚了解,可参考我的另一篇文章HashMap实现原理及源码分析),ConcurrentHashMap在并发编程的场景中使用频率非常之高,本文就来分析下ConcurrentHashMap的实现原理,并对其实现原理进行分析(JDK1.7).

ConcurrentHashMap实现原理

  众所周知,哈希表是中非常高效,复杂度为O(1)的数据结构,在Java开发中,我们最常见到最频繁使用的就是HashMap和HashTable,但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理。

  HashMap :先说HashMap,HashMap是线程不安全的,在并发环境下,可能会形成环状链表(扩容时可能造成,具体原因自行百度google或查看源码分析),导致get操作时,cpu空转,所以,在并发环境中使用HashMap是非常危险的。

  HashTable : HashTable和HashMap的实现原理几乎一样,差别无非是1.HashTable不允许key和value为null;2.HashTable是线程安全的。但是HashTable线程安全的策略实现代价却太大了,简单粗暴,get/put所有相关操作都是synchronized的,这相当于给整个哈希表加了一把大锁,多线程访问时候,只要有一个线程访问或操作该对象,那其他线程只能阻塞,相当于将所有的操作串行化,在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。

  HashTable性能差主要是由于所有操作需要竞争同一把锁,而如果容器中有多把锁,每一把锁锁一段数据,这样在多线程访问时不同段的数据时,就不会存在锁竞争了,这样便可以有效地提高并发效率。这就是ConcurrentHashMap所采用的"分段锁"思想。

  

ConcurrentHashMap源码分析   

ConcurrentHashMap采用了非常精妙的"分段锁"策略,ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。

 final Segment<K,V>[] segments;

  Segment继承了ReentrantLock,所以它就是一种可重入锁(ReentrantLock)。在ConcurrentHashMap,一个Segment就是一个子哈希表,Segment里维护了一个HashEntry数组,并发环境下,对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。(就按默认的ConcurrentLeve为16来讲,理论上就允许16个线程并发执行,有木有很酷)

  所以,对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步,不同的Segment则无需考虑。

Segment类似于HashMap,一个Segment维护着一个HashEntry数组

 transient volatile HashEntry<K,V>[] table;

HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组,一个Segment维护一个HashEntry数组。

复制代码
 static final class HashEntry<K,V> {        final int hash;        final K key;        volatile V value;        volatile HashEntry<K,V> next;        //其他省略}    
复制代码

我们说Segment类似哈希表,那么一些属性就跟我们之前提到的HashMap差不离,比如负载因子loadFactor,比如阈值threshold等等,看下Segment的构造方法

Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {            this.loadFactor = lf;//负载因子            this.threshold = threshold;//阈值            this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组        }

我们来看下ConcurrentHashMap的构造方法

复制代码
 1  public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, 2                                float loadFactor, int concurrencyLevel) { 3           if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) 4               throw new IllegalArgumentException(); 5           //MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536,也就是最大并发数为65536 6           if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) 7               concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; 8           //2的sshif次方等于ssize,例:ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5 9          int sshift = 0;10          //ssize 为segments数组长度,根据concurrentLevel计算得出11          int ssize = 1;12          while (ssize < concurrencyLevel) {13              ++sshift;14              ssize <<= 1;15          }16          //segmentShift和segmentMask这两个变量在定位segment时会用到,后面会详细讲17          this.segmentShift = 32 - sshift;18          this.segmentMask = ssize - 1;19          if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)20              initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;21          //计算cap的大小,即Segment中HashEntry的数组长度,cap也一定为2的n次方.22          int c = initialCapacity / ssize;23          if (c * ssize < initialCapacity)24              ++c;25          int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;26          while (cap < c)27              cap <<= 1;28          //创建segments数组并初始化第一个Segment,其余的Segment延迟初始化29          Segment<K,V> s0 =30              new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),31                               (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);32          Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];33          UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); 34          this.segments = ss;35      }
复制代码

  初始化方法有三个参数,如果用户不指定则会使用默认值,initialCapacity为16,loadFactor为0.75(负载因子,扩容时需要参考),concurrentLevel为16。

  从上面的代码可以看出来,Segment数组的大小ssize是由concurrentLevel来决定的,但是却不一定等于concurrentLevel,ssize一定是大于或等于concurrentLevel的最小的2的次幂。比如:默认情况下concurrentLevel是16,则ssize为16;若concurrentLevel为14,ssize为16;若concurrentLevel为17,则ssize为32。为什么Segment的数组大小一定是2的次幂?其实主要是便于通过按位与的散列算法来定位Segment的index。至于更详细的原因,有兴趣的话可以参考我的另一篇文章HashMap实现原理及源码分析,其中对于数组长度为什么一定要是2的次幂有较为详细的分析。

  接下来,我们来看看put方法

复制代码
 public V put(K key, V value) {        Segment<K,V> s;        //concurrentHashMap不允许key/value为空        if (value == null)            throw new NullPointerException();        //hash函数对key的hashCode重新散列,避免差劲的不合理的hashcode,保证散列均匀        int hash = hash(key);        //返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算,定位segment        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment            s = ensureSegment(j);        return s.put(key, hash, value, false);    }
复制代码

 从源码看出,put的主要逻辑也就两步:1.定位segment并确保定位的Segment已初始化 2.调用Segment的put方法

 关于segmentShift和segmentMask

  segmentShift和segmentMask这两个全局变量的主要作用是用来定位Segment,int j =(hash >>> segmentShift) & segmentMask。

  segmentMask:段掩码,假如segments数组长度为16,则段掩码为16-1=15;segments长度为32,段掩码为32-1=31。这样得到的所有bit位都为1,可以更好地保证散列的均匀性

  segmentShift:2的sshift次方等于ssize,segmentShift=32-sshift。若segments长度为16,segmentShift=32-4=28;若segments长度为32,segmentShift=32-5=27。而计算得出的hash值最大为32位,无符号右移segmentShift,则意味着只保留高几位(其余位是没用的),然后与段掩码segmentMask位运算来定位Segment。

  get/put方法

  get方法

复制代码
 public V get(Object key) {        Segment<K,V> s;         HashEntry<K,V>[] tab;        int h = hash(key);        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;        //先定位Segment,再定位HashEntry        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;    }
复制代码

  get方法无需加锁,由于其中涉及到的共享变量都使用volatile修饰,volatile可以保证内存可见性,所以不会读取到过期数据。

  来看下concurrentHashMap代理到Segment上的put方法,Segment中的put方法是要加锁的。只不过是锁粒度细了而已。

复制代码
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :                scanAndLockForPut(key, hash, value);//tryLock不成功时会遍历定位到的HashEnry位置的链表(遍历主要是为了使CPU缓存链表),若找不到,则创建HashEntry。tryLock一定次数后(MAX_SCAN_RETRIES变量决定),则lock。若遍历过程中,由于其他线程的操作导致链表头结点变化,则需要重新遍历。            V oldValue;            try {                HashEntry<K,V>[] tab = table;                int index = (tab.length - 1) & hash;//定位HashEntry,可以看到,这个hash值在定位Segment时和在Segment中定位HashEntry都会用到,只不过定位Segment时只用到高几位。                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;              //若c超出阈值threshold,需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列,具体在另一篇文章中有详细分析,不赘述。扩容并rehash的这个过程是比较消耗资源的。                        if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)                            rehash(node);                        else                            setEntryAt(tab, index, node);                        ++modCount;                        count = c;                        oldValue = null;                        break;                    }                }            } finally {                unlock();            }            return oldValue;        }
复制代码

 总结

  ConcurrentHashMap作为一种线程安全且高效的哈希表的解决方案,尤其其中的"分段锁"的方案,相比HashTable的全表锁在性能上的提升非常之大。本文对ConcurrentHashMap的实现原理进行了详细分析,并解读了部分源码,希望能帮助到有需要的童鞋。

原文地址:http://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6842045.html

原创粉丝点击