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pettyandydog.com/2017/07/27/concurrentHashMap/
前言
以前写过介绍HashMap的文章,文中提到过HashMap在put的时候,插入的元素超过了容量(由负载因子决定)的范围就会触发扩容操作,就是rehash,这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中,在多线程的环境下,存在同时其他的元素也在进行put操作,如果hash值相同,可能出现同时在同一数组下用链表表示,造成闭环,导致在get时会出现死循环,所以HashMap是线程不安全的。
我们来了解另一个键值存储集合HashTable,它是线程安全的,它在所有涉及到多线程操作的都加上了synchronized关键字来锁住整个table,这就意味着所有的线程都在竞争一把锁,在多线程的环境下,它是安全的,但是无疑是效率低下的。
其实HashTable有很多的优化空间,锁住整个table这么粗暴的方法可以变相的柔和点,比如在多线程的环境下,对不同的数据集进行操作时其实根本就不需要去竞争一个锁,因为他们不同hash值,不会因为rehash造成线程不安全,所以互不影响,这就是锁分离技术,将锁的粒度降低,利用多个锁来控制多个小的table,这就是这篇文章的主角ConcurrentHashMap JDK1.7版本的核心思想。
ConcurrentHashMap
JDK1.7的实现
在JDK1.7版本中,ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成,如下图所示:
Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁,也就是上面的提到的锁分离技术,而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表,这个和HashMap的数据存储结构一样
初始化
ConcurrentHashMap的初始化是会通过位与运算来初始化Segment的大小,用ssize来表示,如下所示
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
如上所示,因为ssize用位于运算来计算(ssize <<=1),所以Segment的大小取值都是以2的N次方,无关concurrencyLevel的取值,当然concurrencyLevel最大只能用16位的二进制来表示,即65536,换句话说,Segment的大小最多65536个,没有指定concurrencyLevel元素初始化,Segment的大小ssize默认为16
每一个Segment元素下的HashEntry的初始化也是按照位于运算来计算,用cap来表示,如下所示
int cap = 1;
while (cap < c)
cap <<= 1;
如上所示,HashEntry大小的计算也是2的N次方(cap <<=1), cap的初始值为1,所以HashEntry最小的容量为2
PUT操作
对于ConcurrentHashMap的数据插入,这里要进行两次Hash去定位数据的存储位置
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
...
}
GET操作
ConcurrentHashMap的get操作跟HashMap类似,只是ConcurrentHashMap第一次需要经过一次hash定位到Segment的位置,然后再hash定位到指定的HashEntry,遍历该HashEntry下的链表进行对比,成功就返回,不成功就返回null。
size操作
计算ConcurrentHashMap的元素大小是一个有趣的问题,因为他是并发操作的,就是在你计算size的时候,他还在并发的插入数据,可能会导致你计算出来的size和你实际的size有相差(在你return size的时候,插入了多个数据),要解决这个问题,JDK1.7版本用两种方案。
try {
for (;;) {
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;
}
}
if (sum == last) break;
last = sum;
}
} finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
- 第一种方案他会使用不加锁的模式去尝试多次计算ConcurrentHashMap的size,最多三次,比较前后两次计算的结果,结果一致就认为当前没有元素加入,计算的结果是准确的;
- 第二种方案是如果第一种方案不符合,他就会给每个Segment加上锁,然后计算ConcurrentHashMap的size返回。
JDK1.8的实现
JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念,而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用Synchronized和CAS来操作,整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap,虽然在JDK1.8中还能看到Segment的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本。
在深入JDK1.8的put和get实现之前要知道一些常量设计和数据结构,这些是构成ConcurrentHashMap实现结构的基础,下面看一下基本属性:
// node数组最大容量:2^30=1073741824
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认初始值,必须是2的幕数
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
//数组可能最大值,需要与toArray()相关方法关联
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
//并发级别,遗留下来的,为兼容以前的版本
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
// 负载因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 链表转红黑树阀值,> 8 链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//树转链表阀值,小于等于6(tranfer时,lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量,<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo))
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
// 2^15-1,help resize的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
// 32-16=16,sizeCtl中记录size大小的偏移量
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
// forwarding nodes的hash值
static final int MOVED = -1;
// 树根节点的hash值
static final int TREEBIN = -2;
// ReservationNode的hash值
static final int RESERVED = -3;
// 可用处理器数量
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//存放node的数组
transient volatile Node<K,V>[] table;
/*控制标识符,用来控制table的初始化和扩容的操作,不同的值有不同的含义
*当为负数时:-1代表正在初始化,-N代表有N-1个线程正在 进行扩容
*当为0时:代表当时的table还没有被初始化
*当为正数时:表示初始化或者下一次进行扩容的大小*/
private transient volatile int sizeCtl;
基本属性定义了ConcurrentHashMap的一些边界以及操作时的一些控制,下面看一些内部的一些结构组成,这些是整个ConcurrentHashMap整个数据结构的核心。
Node
Node是ConcurrentHashMap存储结构的基本单元,继承于HashMap中的Entry,用于存储数据,源代码如下
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//链表的数据结构
final int hash;
final K key;
//val和next都会在扩容时发生变化,所以加上volatile来保持可见性和禁止重排序
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;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return val; }
public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
public final String toString() { return key + "=" + val; }
//不允许更新value
public final V setValue(V value) {
throw new UnsupportedOperationException();
}
public final boolean equals(Object o) {
Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;
return ((o instanceof Map.Entry) &&
(k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&
(v = e.getValue()) != null &&
(k == key || k.equals(key)) &&
(v == (u = val) || v.equals(u)));
}
//用于map中的get()方法,子类重写
Node<K,V> find(int h, Object k) {
Node<K,V> e = this;
if (k != null) {
do {
K ek;
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
return null;
}
}
Node数据结构很简单,从上可知,就是一个链表,但是只允许对数据进行查找,不允许进行修改。
TreeNode
TreeNode继承与Node,但是数据结构换成了二叉树结构,它是红黑树的数据的存储结构,用于红黑树中存储数据,当链表的节点数大于8时会转换成红黑树的结构,他就是通过TreeNode作为存储结构代替Node来转换成黑红树源代码如下。
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
//树形结构的属性定义
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; //标志红黑树的红节点
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,
TreeNode<K,V> parent) {
super(hash, key, val, next);
this.parent = parent;
}
Node<K,V> find(int h, Object k) {
return findTreeNode(h, k, null);
}
//根据key查找 从根节点开始找出相应的TreeNode,
final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {
if (k != null) {
TreeNode<K,V> p = this;
do {
int ph, dir; K pk; TreeNode<K,V> q;
TreeNode<K,V> pl = p.left, pr = p.right;
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
}
return null;
}
}
TreeBin
TreeBin从字面含义中可以理解为存储树形结构的容器,而树形结构就是指TreeNode,所以TreeBin就是封装TreeNode的容器,它提供转换黑红树的一些条件和锁的控制,部分源码结构如下。
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
//指向TreeNode列表和根节点
TreeNode<K,V> root;
volatile TreeNode<K,V> first;
volatile Thread waiter;
volatile int lockState;
// 读写锁状态
static final int WRITER = 1; // 获取写锁的状态
static final int WAITER = 2; // 等待写锁的状态
static final int READER = 4; // 增加数据时读锁的状态
/**
* 初始化红黑树
*/
TreeBin(TreeNode<K,V> b) {
super(TREEBIN, null, null, null);
this.first = b;
TreeNode<K,V> r = null;
for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode<K,V>)x.next;
x.left = x.right = null;
if (r == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
r = x;
}
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class<?> kc = null;
for (TreeNode<K,V> p = r;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
r = balanceInsertion(r, x);
break;
}
}
}
}
this.root = r;
assert checkInvariants(root);
}
......
}
介绍了ConcurrentHashMap主要的属性与内部的数据结构,现在通过一个简单的例子以debug的视角看看ConcurrentHashMap的具体操作细节。
public class TestConcurrentHashMap{
public static void main(String[] args){
//初始化ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap<String,String> map = new ConcurrentHashMap();
//新增个人信息
map.put("id","1");
map.put("name","andy");
map.put("sex","男");
//获取姓名
String name = map.get("name");
Assert.assertEquals(name,"andy");
//计算大小
int size = map.size();
Assert.assertEquals(size,3);
}
}
我们先通过new ConcurrentHashMap()来进行初始化
public ConcurrentHashMap() {
}
由上你会发现ConcurrentHashMap的初始化其实是一个空实现,并没有做任何事,这里后面会讲到,这也是和其他的集合类有区别的地方,初始化操作并不是在构造函数实现的,而是在put操作中实现,当然ConcurrentHashMap还提供了其他的构造函数,有指定容量大小或者指定负载因子,跟HashMap一样,这里就不做介绍了。
PUT操作
在上面的例子中我们新增个人信息会调用put方法,我们来看下。
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) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); //两次hash,减少hash冲突,可以均匀分布
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) { //对这个table进行迭代
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//这里就是上面构造方法没有进行初始化,在这里进行判断,为null就调用initTable进行初始化,属于懒汉模式初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//如果i位置没有数据,就直接无锁插入
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)//如果在进行扩容,则先进行扩容操作
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//如果以上条件都不满足,那就要进行加锁操作,也就是存在hash冲突,锁住链表或者红黑树的头结点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { //表示该节点是链表结构
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//这里涉及到相同的key进行put就会覆盖原先的value
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) { //插入链表尾部
pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树结构
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//红黑树结构旋转插入
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) { //如果链表的长度大于8时就会进行红黑树的转换
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);//统计size,并且检查是否需要扩容
return null;
}
这个put的过程很清晰,对当前的table进行无条件自循环直到put成功,可以分成以下六步流程来概述。
- 如果没有初始化就先调用initTable()方法来进行初始化过程
- 如果没有hash冲突就直接CAS插入
- 如果还在进行扩容操作就先进行扩容
- 如果存在hash冲突,就加锁来保证线程安全,这里有两种情况,一种是链表形式就直接遍历到尾端插入,一种是红黑树就按照红黑树结构插入,
- 最后一个如果该链表的数量大于阈值8,就要先转换成黑红树的结构,break再一次进入循环
- 如果添加成功就调用addCount()方法统计size,并且检查是否需要扩容
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