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小编给大家分享一下Java源码解析之ConcurrentHashMap的示例分析,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
早期 ConcurrentHashMap,其实现是基于:
分离锁,也就是将内部进行分段(Segment),里面则是 HashEntry 的数组,和 HashMap 类似,哈希相同的条目也是以链表形式存放。
HashEntry 内部使用 volatile 的 value 字段来保证可见性,也利用了不可变对象的机制以改进利用 Unsafe 提供的底层能力,比如 volatile access,去直接完成部分操作,以最优化性能,毕竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 优化过的。
在进行并发操作的时候,只需要锁定相应段,这样就有效避免了类似 Hashtable 整体同步的问题,大大提高了性能。
Put操作
通过二次哈希避免哈希冲突,然后以 Unsafe 调用方式,直接获取相应的 Segment,然后进行线程安全的 put 操作
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); // 二次哈希,以保证数据的分散性,避免哈希冲突 int hash = hash(key.hashCode()); 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); }
其核心逻辑实现在下面的内部方法中:
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; }
在写的时候:
ConcurrentHashMap 会获取再入锁,以保证数据一致性,Segment 本身就是基于 ReentrantLock 的扩展实现,所以,在并发修改期间,相应 Segment 是被锁定的。
在最初阶段,进行重复性的扫描,以确定相应 key 值是否已经在数组里面,进而决定是更新还是放置操作。
在 ConcurrentHashMap 中解决扩容的问题,不是整体的扩容,而是单独对 Segment 进行扩容。
为了减少锁定segment的开销,ConcurrentHashMap 的实现是通过重试机制(RETRIES_BEFORE_LOCK,指定重试次数 2),来试图获得可靠值。如果没有监控到发生变化(通过对比 Segment.modCount),就直接返回,否则获取锁进行操作。
机制在Java 8 上的变化:
总体结构上,它的内部存储与HashMap 结构非常相似,同样是大的桶(bucket)数组,然后内部也是一个个所谓的链表结构(bin),同步的粒度要更细致一些。
其内部仍然有 Segment 定义,但仅仅是为了保证序列化时的兼容性而已,不再有任何结构上的用处。
因为不再使用 Segment,初始化操作大大简化,修改为 lazy-load 形式,这样可以有效避免初始开销。
数据存储利用 volatile 来保证可见性。
使用 CAS (Compare And Swap)等操作,在特定场景进行无锁并发操作。
使用 Unsafe、LongAdder 之类底层手段,进行极端情况的优化。
看看在java8上的put操作
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; K fk; V fv; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) 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))) break; } else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); else if (onlyIfAbsent // 不加锁,进行检查 && fh == hash && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk))) && (fv = f.val) != null) return fv; else { V oldVal = null; synchronized (f) { // 细粒度的同步修改操作... } } // 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; }
初始化操作实现在 initTable 里面,这是一个典型的 CAS 使用场景,利用 volatile 的 sizeCtl 作为互斥手段:如果发现竞争性的初始化,就 spin 在那里,等待条件恢复;否则利用 CAS 设置排他标志。如果成功则进行初始化;否则重试。
private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 如果发现冲突,进行 spin 等待 if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // CAS 成功返回 true,则进入真正的初始化逻辑 else if (U.compareAndSetInt(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; sc = n - (n >>> 2); } } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; }
当 bin 为空时,同样是没有必要锁定,也是以 CAS 操作去放置。
看完了这篇文章,相信你对“Java源码解析之ConcurrentHashMap的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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