JUC--ConcurrentHashMap底层原理

ConcurrentHashMap底层原理

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap 是一种线程安全的高效Map集合

底层数据结构:

  • JDK1.7底层采用分段的数组+链表实现
  • JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。

JDK1.7

底层结构

ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。

Segment 数组中的每个元素包含一个 HashEntry 数组,每个 HashEntry 数组属于链表结构。

线程安全底层具体实现

首先将数据分为一段一段(这个"段"就是 Segment)的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap 是由 Segment 数组结构和 HashEntry 数组结构组成。

Segment 继承了 ReentrantLock,所以 Segment 是一种可重入锁,扮演锁的角色。HashEntry 用于存储键值对数据。

java 复制代码
static class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
}

一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组,Segment 的个数一旦初始化就不能改变 。 Segment 数组的大小默认是 16,也就是说默认可以同时支持 16 个线程并发写。

Segment 的结构和 HashMap 类似,是一种数组和链表结构,一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组,每个 HashEntry 是一个链表结构的元素,每个 Segment 守护着一个 HashEntry 数组里的元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment 的锁。也就是说,对同一 Segment 的并发写入会被阻塞,不同 Segment 的写入是可以并发执行的。

JDK1.8

底层结构

JDK1.8 的 ConcurrentHashMap 不再是 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表,而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树 。不过,Node 只能用于链表的情况,红黑树的情况需要使用 TreeNode。当冲突链表达到一定长度时,链表会转换成红黑树。

线程安全底层具体实现

ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁,采用 Node + CAS + synchronized 来保证并发安全。数据结构跟 HashMap 1.8 的结构类似,数组+链表/红黑二叉树。Java 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。

底层源码:

java 复制代码
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) {
    // 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;
}

工作步骤:

  1. 初始化,使用 cas 来保证并发安全,懒惰初始化 table
  2. 树化,当 table.length < 64 时,先尝试扩容,超过 64 时,并且 bin.length > 8 时,会将链表树化 ,树化过程会用 synchronized 锁住链表头
    说明:锁住某个槽位的对象头,是一种很好的细粒度的加锁方式,类似 MySQL 中的行锁
  3. put,如果该 bin 尚未创建,只需要使用 cas 创建 bin;如果已经有了,锁住链表头进行后续 put操作,元素添加至 bin 的尾部
  4. get,无锁操作仅需要保证可见性,扩容过程中 get 操作拿到的是 ForwardingNode 会让 get 操作在新 table 进行搜索
  5. 扩容,扩容时以 bin 为单位进行,需要对 bin 进行 synchronized,但这时其它竞争线程也不是无事可做,它们会帮助把其它 bin 进行扩容
  6. size,元素个数保存在 baseCount 中,并发时的个数变动保存在 CounterCell\[\] 当中,最后统计数量时累加

总结

JDK 1.7 和 JDK 1.8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。

ConcurrentHashMap 中的 CAS 应用

ConcurrentHashMap 是 Java 中高效的并发集合类,它通过结合使用 CAS 和 synchronized 来保证线程安全性。

  • CAS :用于在没有锁的情况下保证单个桶(bucket)中的线程安全更新,尤其是 putIfAbsent()、replace() 等操作。每个桶内部通常是通过 CAS 来完成插入、删除和更新操作,减少了全表锁定的情况,提高了性能。

    示例 : 在 ConcurrentHashMap 的 putIfAbsent 方法中,CAS 用来判断当前桶内是否已有值,如果没有,则将新值插入。

    java 复制代码
    void putIfAbsent(K key, V value) {
        int hash = hash(key);
        Node<K,V> node = table[hash & (table.length - 1)];
        // 使用 CAS 保证插入操作的线程安全
        if (node == null || cas(node, null, value)) {
            return value;
        }
        return null;
    }
  • synchronized :在一些较为复杂的操作(比如扩容、迭代器遍历时)中,仍然使用 synchronized 来保证线程安全。

通过这样的组合,ConcurrentHashMap 既能避免在并发情况下对整个数据结构加锁,提高效率,又能在需要的时候通过 synchronized 保证一致性。

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