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java ConcurrentHashMap分段加鎖提高并發(fā)效率

 更新時(shí)間:2023年12月12日 10:34:33   作者:bug生產(chǎn)者  
這篇文章主要為大家介紹了java ConcurrentHashMap分段加鎖提高并發(fā)效率,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

ConcurrentHashMap詳解

JDK7

Segment

在jdk8之前concurrentHashMap使用該對象進(jìn)行分段加鎖,降低了鎖的粒度,使得并發(fā)效率提高,Segment本身也相當(dāng)于一個(gè)HashMap,Segment包含一個(gè)HashEntry數(shù)組,數(shù)組中每個(gè)HashEntry既是一個(gè)鍵值對,又是一個(gè)鏈表的頭結(jié)點(diǎn)

get方法

  • 根據(jù)key做hash運(yùn)算,得到hash值
  • 通過hash值,定位到對應(yīng)的segment對象
  • 再次通過hash值,定位到segment當(dāng)中數(shù)組的具體位置

put方法

  • 根據(jù)key做hash運(yùn)算,得到hash值
  • 通過hash值,定位到對應(yīng)的segment對象
  • 獲取可重入鎖
  • 再次通過hash值,定位到segment當(dāng)中數(shù)組的具體位置
  • 插入或覆蓋hashEntry對象
  • 釋放鎖

但是使用這種方式實(shí)現(xiàn)需要進(jìn)行兩次hash操作,第一次hash操作找到對應(yīng)的segment,第二次hash操作定位到元素所在鏈表的頭部

JDK8

在jdk8的時(shí)候參考了HashMap的設(shè)計(jì),采用了數(shù)組+鏈表+紅黑樹的方式,內(nèi)部大量采用CAS操作,舍棄了分段鎖的思想

CAS

CAS是compare and swap的縮寫,即我們所說的比較交換,CAS屬于樂觀鎖。

CAS包含三個(gè)操作數(shù),---內(nèi)存中的值(V),預(yù)期原值(A),新值(B) 如果內(nèi)存中的值和A的值一樣,就可以將內(nèi)存中的值更新為B。CAS通過無限循環(huán)來獲取數(shù)據(jù),一直到V和A一致為止

樂觀鎖

樂觀鎖會(huì)很樂觀的認(rèn)為不會(huì)出現(xiàn)并發(fā)問題,所以采用無鎖的機(jī)制來進(jìn)行處理,比如通過給記錄加version來獲取數(shù)據(jù),性能比悲觀鎖要高

悲觀鎖

悲觀鎖會(huì)很悲觀的認(rèn)為肯定會(huì)出現(xiàn)并發(fā)問題,所以會(huì)將資源鎖住,該資源只能有一個(gè)線程進(jìn)行操作,只有前一個(gè)獲得鎖的線程釋放鎖之后,下一個(gè)線程才可以訪問

源碼分析

重要變量

// 表示整個(gè)hash表,初始化階段是在第一次插入的時(shí)候,容量總是2的次冪
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 下一個(gè)使用的表 只有在擴(kuò)容的時(shí)候非空,其他情況都是null
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
/**
 * Base counter value, used mainly when there is no contention,
 * but also as a fallback during table initialization
 * races. Updated via CAS.
 */
private transient volatile long baseCount;
// 用于初始化和擴(kuò)容控制
// 0:默認(rèn)值
// -1:正在初始化
// 大于0:為hash表的閾值
// 小于-1:有多個(gè)線程在進(jìn)行擴(kuò)容 該值為 -(1+正在擴(kuò)容的線程數(shù))
private transient volatile int sizeCtl;
/**
 * The next table index (plus one) to split while resizing.
 */
private transient volatile int transferIndex;
/**
 * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
 */
private transient volatile int cellsBusy;
/**
 * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
 */
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
// views
private transient KeySetView<K,V> keySet;
private transient ValuesView<K,V> values;
private transient EntrySetView<K,V> entrySet;

構(gòu)造函數(shù)

/**
 * Creates a new, empty map with the default initial table size (16).
 */
public ConcurrentHashMap() {
}
/**
 * Creates a new, empty map with an initial table size
 * accommodating the specified number of elements without the need
 * to dynamically resize.
 *
 * @param initialCapacity The implementation performs internal
 * sizing to accommodate this many elements.
 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity of
 * elements is negative
 */
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
               MAXIMUM_CAPACITY :
               tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
    this.sizeCtl = cap;
}
/**
 * Creates a new map with the same mappings as the given map.
 *
 * @param m the map
 */
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
    putAll(m);
}
/**
 * Creates a new, empty map with an initial table size based on
 * the given number of elements ({@code initialCapacity}) and
 * initial table density ({@code loadFactor}).
 *
 * @param initialCapacity the initial capacity. The implementation
 * performs internal sizing to accommodate this many elements,
 * given the specified load factor.
 * @param loadFactor the load factor (table density) for
 * establishing the initial table size
 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity of
 * elements is negative or the load factor is nonpositive
 *
 * @since 1.6
 */
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
/**
 * Creates a new, empty map with an initial table size based on
 * the given number of elements ({@code initialCapacity}), table
 * density ({@code loadFactor}), and number of concurrently
 * updating threads ({@code concurrencyLevel}).
 *
 * @param initialCapacity the initial capacity. The implementation
 * performs internal sizing to accommodate this many elements,
 * given the specified load factor.
 * @param loadFactor the load factor (table density) for
 * establishing the initial table size
 * @param concurrencyLevel the estimated number of concurrently
 * updating threads. The implementation may use this value as
 * a sizing hint.
 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is
 * negative or the load factor or concurrencyLevel are
 * nonpositive
 */
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
        initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    this.sizeCtl = cap;
}

重要方法

put方法

ConcurrentHashMap是如何保證在插入的時(shí)候線程安全的呢

public V put(K key, V value) {
    return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
      // ConcurrentHashMap不允許key和value為null
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
      // 計(jì)算hash值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
          // tab為null,哈希表還沒有初始化,進(jìn)行初始化哈希表
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
          // 該索引位置為null,表示還沒有元素
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
              // 使用CAS的方式添加節(jié)點(diǎn)
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
          // 節(jié)點(diǎn)的hash值為-1,表示該哈希表正在擴(kuò)容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
              // 對頭節(jié)點(diǎn)加鎖
            synchronized (f) {
                  // 再次判斷一下該節(jié)點(diǎn)是否為目標(biāo)索引位置的頭節(jié)點(diǎn),防止期間被修改
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                      // 表示是普通的鏈表
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                      // 紅黑樹 TreeBin的hash值為TREEBIN,是-2
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
              // 可以看一下上述的賦值流程
              // 默認(rèn)初始值是0
              // 鏈表時(shí)為1 在遍歷時(shí)進(jìn)行累加,直到找到所要添加的位置為止
              // 紅黑樹時(shí)為2
            if (binCount != 0) {
                  // 鏈表的長度是否達(dá)到8  達(dá)到8轉(zhuǎn)為紅黑樹
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                  // oldVal不為null,表示只是對key的值進(jìn)行的修改,沒有添加元素,直接返回即可
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
      // 
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

哈希函數(shù)根據(jù)hashCode計(jì)算出哈希值,這里的hash值與HashMap的計(jì)算方式稍微有點(diǎn)不同,在低十六位異或高十六位之后還需要與HASH_BITS在進(jìn)行與運(yùn)算,HASH_BITS的值是0x7fffffff,轉(zhuǎn)為二進(jìn)制是31個(gè)1,進(jìn)行與運(yùn)算是為了保證得到的hash值為正數(shù)。

ConcurrentHashMap中hash值為負(fù)數(shù)包含有其他含義,-1表示為ForwardingNode節(jié)點(diǎn),-2表示為TreeBin節(jié)點(diǎn)

static final int spread(int h) {
      // (h ^ (h >>> 16)與hashMap相同
      // HASH_BITS進(jìn)行與運(yùn)算
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

初始化hash表的操作

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
      // hash表為null時(shí)才需要進(jìn)行初始化
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
          // sizeCtl小于0表示有其他線程在進(jìn)行初始化操作了
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
          // 將SIZECTL設(shè)為-1,表示該線程要開始初始化表了
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                      // n右移兩位  表示1/4n n-1/4n為3/4n  即為n*0.75
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}
private final void addCount(long x, int check) {
    CounterCell[] as; long b, s;
    if ((as = counterCells) != null ||
        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
        CounterCell a; long v; int m;
        boolean uncontended = true;
        if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
            !(uncontended =
              U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
            fullAddCount(x, uncontended);
            return;
        }
        if (check <= 1)
            return;
        s = sumCount();
    }
    if (check >= 0) {
        Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
        while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
               (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
            int rs = resizeStamp(n);
            if (sc < 0) {
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
            s = sumCount();
        }
    }
}

computeIfAbsent和putIfAbsent方法

ConcurrentHashMap有兩個(gè)比較特殊的方法,這兩個(gè)方法要是可以好好地利用起來,那就爽歪歪了

  • 當(dāng)Key存在的時(shí)候,如果Value獲取比較昂貴的話,putIfAbsent就白白浪費(fèi)時(shí)間在獲取這個(gè)昂貴的Value上(這個(gè)點(diǎn)特別注意)
  • Key不存在的時(shí)候,putIfAbsent返回null,小心空指針,而computeIfAbsent返回計(jì)算后的值
  • 當(dāng)Key不存在的時(shí)候,putIfAbsent允許put null進(jìn)去,而computeIfAbsent不能,之后進(jìn)行containsKey查詢是有區(qū)別的

以上就是java ConcurrentHashMap分段加鎖提高并發(fā)效率的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于java ConcurrentHashMap分段加鎖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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