ConcurrentHashMap 原理解析
为什么要用ConcurrentHashMap
HashMap线程不安全,而Hashtable是线程安全,但是它使用了synchronized进行方法同步,插入、读取数据都使用了synchronized,当插入数据的时候不能进行读取(相当于把整个Hashtable都锁住了,全表锁),当多线程并发的情况下,都要竞争同一把锁,导致效率极其低下。而在JDK1.5后为了改进Hashtable的痛点,ConcurrentHashMap应运而生。
ConcurrentHashMap为什么高效?
JDK1.5中的实现
ConcurrentHashMap使用的是分段锁技术,将ConcurrentHashMap将锁一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁(segment),当一个线程占用一把锁(segment)访问其中一段数据的时候,其他段的数据也能被其它的线程访问,默认分配16个segment。默认比Hashtable效率提高16倍。
ConcurrentHashMap的结构图如下(网友贡献的图,哈):
JDK1.8中的实现
ConcurrentHashMap取消了segment分段锁,而采用CAS和synchronized来保证并发安全。数据结构跟HashMap1.8的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。
synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点,这样只要hash不冲突,就不会产生并发,效率又提升N倍。
JDK1.8的ConcurrentHashMap的结构图如下:
TreeBin: 红黑二叉树节点
Node: 链表节点
ConcurrentHashMap 源码分析
ConcurrentHashMap 类结构参照HashMap,这里列出HashMap没有的几个属性。
/**
* Table initialization and resizing control. When negative, the
* table is being initialized or resized: -1 for initialization,
* else -(1 + the number of active resizing threads). Otherwise,
* when table is null, holds the initial table size to use upon
* creation, or 0 for default. After initialization, holds the
* next element count value upon which to resize the table.
hash表初始化或扩容时的一个控制位标识量。
负数代表正在进行初始化或扩容操作
-1代表正在初始化
-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
正数或0代表hash表还没有被初始化,这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小
*/
private transient volatile int sizeCtl;
// 以下两个是用来控制扩容的时候 单线程进入的变量
/**
* The number of bits used for generation stamp in sizeCtl.
* Must be at least 6 for 32bit arrays.
*/
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
/**
* The bit shift for recording size stamp in sizeCtl.
*/
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; /*
* Encodings for Node hash fields. See above for explanation.
*/
static final int MOVED = -1; // hash值是-1,表示这是一个forwardNode节点
static final int TREEBIN = -2; // hash值是-2 表示这时一个TreeBin节点
分析代码主要目的:分析是如果利用CAS和Synchronized进行高效的同步更新数据。
下面插入数据源码:
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
} /** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//ConcurrentHashMap 不允许插入null键,HashMap允许插入一个null键
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算key的hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
//for循环的作用:因为更新元素是使用CAS机制更新,需要不断的失败重试,直到成功为止。
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f:链表或红黑二叉树头结点,向链表中添加元素时,需要synchronized获取f的锁。
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//判断Node[]数组是否初始化,没有则进行初始化操作
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//通过hash定位Node[]数组的索引坐标,是否有Node节点,如果没有则使用CAS进行添加(链表的头结点),添加失败则进入下次循环。
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//检查到内部正在移动元素(Node[] 数组扩容)
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//帮助它扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//锁住链表或红黑二叉树的头结点
synchronized (f) {
//判断f是否是链表的头结点
if (tabAt(tab, i) == f) {
//如果fh>=0 是链表节点
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍历链表所有节点
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果节点存在,则更新value
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
//不存在则在链表尾部添加新节点。
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//TreeBin是红黑二叉树节点
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//添加树节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
} if (binCount != 0) {
//如果链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//将当前ConcurrentHashMap的size数量+1
addCount(1L, binCount);
return null;
}
- 判断Node[]数组是否初始化,没有则进行初始化操作
- 通过hash定位Node[]数组的索引坐标,是否有Node节点,如果没有则使用CAS进行添加(链表的头结点),添加失败则进入下次循环。
- 检查到内部正在扩容,如果正在扩容,就帮助它一块扩容。
- 如果f!=null,则使用synchronized锁住f元素(链表/红黑二叉树的头元素)
4.1 如果是Node(链表结构)则执行链表的添加操作。
4.2 如果是TreeNode(树型结果)则执行树添加操作。 - 判断链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构。
总结:
JDK8中的实现也是锁分离的思想,它把锁分的比segment(JDK1.5)更细一些,只要hash不冲突,就不会出现并发获得锁的情况。它首先使用无锁操作CAS插入头结点,如果插入失败,说明已经有别的线程插入头结点了,再次循环进行操作。如果头结点已经存在,则通过synchronized获得头结点锁,进行后续的操作。性能比segment分段锁又再次提升。
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