【集合学习ConcurrentHashMap】ConcurrentHashMap集合学习

news2024/11/16 13:06:08

ConcurrentHashMap集合学习

一、JDK1.7 和 1.8 版本ConcurrenHashMap对比分析

JDK 1.7版本

在JDK 1.7版本ConcurrentHashMap使用了分段锁的方式(对Segment进行加锁),其实际结构为:Segment数组 + HashEntry数组 + 链表。由很多个 Segment 组合,而每一个 Segment 是一个类似于 HashMap 的结构,其可以进行扩容。但是 Segment 的个数一旦初始化就不能改变,默认 Segment 的个数是 16 个,你也可以认为 ConcurrentHashMap 默认支持最多 16 个并发线程。
(Segment 继承了 ReentrantLock,所以 Segment 内部可以很方便的获取锁)
在这里插入图片描述

JDK 1.8版本

JDK1.8版本 中的 ConcurrentHashMap 使用的 Synchronized 锁 + CAS 的机制。结构也由 Java7 中的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表 进化成了 Node 数组 + 链表 / 红黑树,Node 是类似于一个 HashMap 的结构。它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树,在冲突小于一定数量时又退回链表。

Java 1.8 在链表长度超过一定阈值 8 时将链表(寻址时间复杂度为 O(N))转换为红黑树(寻址时间复杂度为 O(log(N)))。Java 8 中,锁粒度更细,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,就不会影响其他 Node 的读写,效率大幅提升。

在这里插入图片描述

二、JDK 1.8版本源码分析

(一)put 方法

  • 根据 key 计算出 hashcode 。便于之后进一步确定Node的位置。
  • 判断是否需要进行初始化。 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作完成的。
  • 即为当前 key 定位出的Node,如果为空表示当前位置可以写入数据,利用 CAS 尝试写入失败则自旋保证成功
  • 如果当前位置的 hashcode ==MOVED == -1,则需要进行扩容。
  • 如果都不满足,则利synchronized 锁写入数据。(synchronized锁当前Node节点,相比与JDK1.7版本的segment分段锁,锁粒度小)
  • 如果数量大于一定长度TREEIFY_THRESHOLD 则要执行树化方法,在 treeifyBin 中会首先判断当前数组长度 ≥64时才会将链表转换为红黑树。
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) {
    // key 和 value 不能为空
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        // f = 目标位置元素
        Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 数组桶为空,初始化数组桶(自旋+CAS)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 桶内为空,CAS 放入,不加锁,成功了就直接 break 跳出
            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;
            // 使用 synchronized 加锁加入节点
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    // 说明是链表
                    if (fh >= 0) {
                        binCount = 1;
                        // 循环加入新的或者覆盖节点
                        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;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        // 红黑树
                        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;
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) {
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

(二)get方法

总结一下 get 过程:

  • 根据 hash 值计算位置。
  • 查找到指定位置,如果头节点就是要找的,直接返回它的 value。
  • 如果头节点 hash 值小于 0,说明正在扩容或者是红黑树,查找之。
  • 如果是链表,遍历查找之。
public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // key 所在的 hash 位置
    int h = spread(key.hashCode());
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
        // 如果指定位置元素存在,头结点hash值相同
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                // key hash 值相等,key值相同,直接返回元素 value
                return e.val;
        }
        else if (eh < 0)
            // 头结点hash值小于0,说明正在扩容或者是红黑树,find查找
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        while ((e = e.next) != null) {
            // 是链表,遍历查找
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

三、JDK 1.7 和 JDK 1.8 的 ConcurrentHashMap 实现有什么不同?

  • 线程安全实现方式:JDK 1.7 采用 Segment 分段锁来保证安全, Segment 是继承自 ReentrantLock。JDK1.8 放弃了 Segment 分段锁的设计,采用 Node + CAS + synchronized 保证线程安全,锁粒度更细,synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点。
  • Hash 碰撞解决方法 : JDK 1.7 采用拉链法,JDK1.8 采用拉链法结合红黑树(链表长度超过一定阈值时,将链表转换为红黑树)。
  • 并发度:JDK 1.7 最大并发度是 Segment 的个数,默认是 16。JDK 1.8 最大并发度是 Node 数组的大小,并发度更大。

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