如何在Java中利用ConcurrentHashMap實現線程安全的映射？
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- 2023-05-10 10:25:12877瀏覽
jdk1.7版本
資料結構
/**
* The segments, each of which is a specialized hash table.
*/
final Segment<K,V>[] segments;可以看到主要就是一個Segment數組，註解也寫了，每個都是一個特殊的hash table。
來看一下Segment是什麼東西。
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
......
/**
* The per-segment table. Elements are accessed via
* entryAt/setEntryAt providing volatile semantics.
*/
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int threshold;
final float loadFactor;
// 构造函数
Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
this.loadFactor = lf;
this.threshold = threshold;
this.table = tab;
}
......
｝上面是部分程式碼，可以看到Segment繼承了ReentrantLock，所以其實每個Segment就是一個鎖。
裡面存放著HashEntry數組，該變數用volatile修飾。 HashEntry和hashmap的節點類似，也是一個鍊錶的節點。
來看看具體的程式碼，可以看到和hashmap裡面稍微不同的是，他的成員變數有用volatile修飾。
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
......
}所以ConcurrentHashMap的資料結構差不多是下圖的樣子。
在建構的時候，Segment 的數量由所謂的 concurrentcyLevel 決定，預設是 16，也可以在對應建構子直接指定。請注意，Java 需要它是 2 的冪數值，如果輸入是類似 15 這個非冪值，會自動調整到 16 之類 2 的冪數值。
來看看原始碼，先從簡單的get方法開始
get()
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// 通过unsafe获取Segment数组的元素
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
// 还是通过unsafe获取HashEntry数组的元素
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;
}get的邏輯很簡單，就是找到Segment對應下標的HashEntry數組，再找到HashEntry數組對應下標的鍊錶頭，再遍歷鍊錶取得資料。
這個取得陣列中的資料是使用UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)，unsafe提供了像c語言的可以直接存取記憶體的能力。此方法可以取得物件的相應偏移量的資料。 u就是計算好的一個偏移量，所以等同於segments[i]，只是效率更高。
put()
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
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);
}而對於put 操作，是以Unsafe 呼叫方式，直接取得對應的Segment，然後進行線程安全的put 操作：
主要邏輯在Segment內部的put方法
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// scanAndLockForPut会去查找是否有key相同Node
// 无论如何，确保获取锁
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
// 更新已有value...
}
else {
// 放置HashEntry到特定位置，如果超过阈值，进行rehash
// ...
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}size()
來看一下主要的程式碼，
for (;;) {
// 如果重试次数等于默认的2，就锁住所有的segment，来计算值
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock(); // force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
// 如果sum不再变化，就表示得到了一个确切的值
if (sum == last)
break;
last = sum;
}這裡其實就是計算所有segment的數量和，如果數量和跟上次取得到的值相等，就表示map沒有進行操作，這個值是相對正確的。如果重試兩次之後還是沒法得到一個統一的值，就鎖住所有的segment，再來取得值。
擴容
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
// 新表的大小是原来的两倍
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
// 如果有多个节点
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
// 这里操作就是找到末尾的一段索引值都相同的链表节点，这段的头结点是lastRun.
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
// 然后将lastRun结点赋值给数组位置，这样lastRun后面的节点也跟着过去了。
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 之后就是复制开头到lastRun之间的节点
// Clone remaining nodes
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}jdk1.8版本
資料結構
1.8的版本的ConcurrentHashmap整體上和Hashmap有點像，但是去除了segment，而是使用node的數組。
transient volatile Node<K,V>[] table;
1.8中還是有Segment這個內部類，但是存在的意義只是為了序列化相容，實際上已經不使用了。
來看node節點
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
......
}和HashMap中的node節點類似，也是實作Map.Entry，不同的是val和next加上了volatile修飾來確保可見度。
put()
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 利用CAS去进行无锁线程安全操作，如果bin是空的
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
// 细粒度的同步修改操作...
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 找到相同key就更新
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;
// 没有相同的就新增
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果是树节点，进行树的操作
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;
}
}
}
}
// Bin超过阈值，进行树化
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}可以看到，在同步邏輯上，它使用的是 synchronized，而不是通常建議的 ReentrantLock 之類，這是為什麼呢？現在 JDK1.8 中，synchronized 已經被不斷優化，可以不再過分擔心性能差異，另外，相比於 ReentrantLock，它可以減少內存消耗，這是一個非常大的優勢。
同時，更多細節實作透過使用 Unsafe 進行了最佳化，例如 tabAt 是直接利用 getObjectAcquire，避免間接呼叫的開銷。
那麼，再來看看size是怎麼操作的呢？
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}這裡就是取得成員變數counterCells，遍歷取得總數。
其實，對於 CounterCell 的操作，是基於 java.util.concurrent.atomic.LongAdder 進行的，是一種 JVM 利用空間換取更高效率的方法，利用了Striped64內部的複雜邏輯。這個東西非常小眾，大多數情況下，建議還是使用 AtomicLong，足以滿足絕大部分應用的效能需求。
擴容
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
......
// 初始化
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 是否继续处理下一个
boolean advance = true;
// 是否完成
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
// 首次循环才会进来这里
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
//扩容结束后做后续工作
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//每当一条线程扩容结束就会更新一次 sizeCtl 的值，进行减 1 操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果是null，设置fwd
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 说明该位置已经被处理过了，不需要再处理
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 真正的处理逻辑
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
// 树节点操作
else if (f instanceof TreeBin) {
......
}
}
}
}
}
} }
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
// 树节点操作
else if (f instanceof TreeBin) {
......
}
}
}
}
}
}核心邏輯和HashMap一樣也是建立兩個鍊錶，只是多了取得lastRun的操作。
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