并发读写缓存实现机制(一):为什么ConcurrentHashMap可以这么快?
大家都知道ConcurrentHashMap的并发读写速度很快,但为什么它会这么快?这主要归功于其内部数据结构和独特的hash运算以及分离锁的机制。做游戏性能很重要,为了提高数据的读写速度,方法之一就是采用缓存机制。因此缓存的性能直接影响游戏的承载量和运行流畅度,作为核心基础设施,缓存必须具备以下方面的功能:
1.ConcurrentHashMap的数据结构
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static final class HashEntry<K, V> {
final K key; final int hash; volatile AbsReference value; final HashEntry<K, V> next; } |
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static final class Segment extends ReentrantLock implements Serializable {
transient volatile int count; transient int modCount; transient int threshold; transient volatile AtomicReferenceArray<HashEntry> table; final float loadFactor; } |
2.Hash运算的妙用
位运算定位数据在某数组中下标
3.ConcurrentHashMap中数据的定位
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private static int hash(int h) {
// Spread bits to regularize both segment and index locations, // using variant of single-word Wang/Jenkins hash. h += (h << ) ^ 0xffffcd7d; h ^= (h >>> ); h += (h << ); h ^= (h >>> ); h += (h << ) + (h << ); ); } |
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final Segment<K, V> segmentFor(int hash) {
// 这里的segmentMask就是数组长度-1 return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask]; } |
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AbsReference get(String key, int hash, CacheLoader<String, AbsReference> loader, boolean isLoad) {
final StopWatch watch = new Slf4JStopWatch(); try { ) { // 先看看数量是否大于0 HashEntry e = getEntry(key, hash); if (e != null) { // 这里只是一次无锁情况的快速尝试查询,如果未查询到,会在有锁情况下再查一次 AbsReference value = getLiveValue(key, hash, now()); watch.lap("cache.getLiveValue()"); if (value != null) { recordAccess(e); return value; } } } if (isLoad) { // 对象为null或者对象已过期,则从在锁的情况下再查一次,还没有则从DB中加载数据 AbsReference ref = lockedGetOrLoad(key, hash, loader); watch.lap("cache.lockedGetOrLoad()"); return ref; } } finally { postReadCleanup(); watch.stop("cache.get()"); } return null; } |
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HashEntry getEntry(String key, int hash) {
// 首先拿到链头HashEntry,然后依次查找整个entry链 for (HashEntry e = getFirst(hash); e != null; e = e.next) { if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) { return e; } } return null; } |
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HashEntry<K, V> getFirst(int hash) {
AtomicReferenceArray<HashEntry> tab = table; return tab.get(hash & (tab.length() - 1)); } |
总结
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