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ConcurrentSkipListMap介绍
ConcurrentSkipListMap是线程安全的有序的哈希表，适用于高并发的场景。
ConcurrentSkipListMap和TreeMap，它们虽然都是有序的哈希表。但是，第一，它们的线程安全机制不同，TreeMap是非线程安全的，而ConcurrentSkipListMap是线程安全的。第二，ConcurrentSkipListMap是通过跳表实现的，而TreeMap是通过红黑树实现的。
关于跳表(Skip List)，它是平衡树的一种替代的数据结构，但是和红黑树不相同的是，跳表对于树的平衡的实现是基于一种随机化的算法的，这样也就是说跳表的插入和删除的工作是比较简单的。
ConcurrentSkipListMap原理和数据结构
ConcurrentSkipListMap的数据结构，如下图所示：
说明：
先以数据“7,14,21,32,37,71,85”序列为例，来对跳表进行简单说明。
跳表分为许多层(level)，每一层都可以看作是数据的索引，这些索引的意义就是加快跳表查找数据速度。每一层的数据都是有序的，上一层数据是下一层数据的子集，并且第一层(level 1)包含了全部的数据；层次越高，跳跃性越大，包含的数据越少。
跳表包含一个表头，它查找数据时，是从上往下，从左往右进行查找。现在“需要找出值为32的节点”为例，来对比说明跳表和普遍的链表。
情况1：链表中查找“32”节点
路径如下图1-02所示：
需要4步(红色部分表示路径)。
情况2：跳表中查找“32”节点
路径如下图1-03所示：
忽略索引垂直线路上路径的情况下，只需要2步(红色部分表示路径)。
下面说说Java中ConcurrentSkipListMap的数据结构。
(01) ConcurrentSkipListMap继承于AbstractMap类，也就意味着它是一个哈希表。
(02) Index是ConcurrentSkipListMap的内部类，它与“跳表中的索引相对应”。HeadIndex继承于Index，ConcurrentSkipListMap中含有一个HeadIndex的对象head，head是“跳表的表头”。
(03) Index是跳表中的索引，它包含“右索引的指针(right)”，“下索引的指针(down)”和“哈希表节点node”。node是Node的对象，Node也是ConcurrentSkipListMap中的内部类。
ConcurrentSkipListMap函数列表
// 构造一个新的空映射，该映射按照键的自然顺序进行排序。 ConcurrentSkipListMap() // 构造一个新的空映射，该映射按照指定的比较器进行排序。 ConcurrentSkipListMap(Comparator<? super K> comparator) // 构造一个新映射，该映射所包含的映射关系与给定映射包含的映射关系相同，并按照键的自然顺序进行排序。 ConcurrentSkipListMap(Map<? extends K,? extends V> m) // 构造一个新映射，该映射所包含的映射关系与指定的有序映射包含的映射关系相同，使用的顺序也相同。 ConcurrentSkipListMap(SortedMap<K,? extends V> m) // 返回与大于等于给定键的最小键关联的键-值映射关系；如果不存在这样的条目，则返回 null。 Map.Entry<K,V> ceilingEntry(K key) // 返回大于等于给定键的最小键；如果不存在这样的键，则返回 null。 K ceilingKey(K key) // 从此映射中移除所有映射关系。 void clear() // 返回此 ConcurrentSkipListMap 实例的浅表副本。 ConcurrentSkipListMap<K,V> clone() // 返回对此映射中的键进行排序的比较器；如果此映射使用键的自然顺序，则返回 null。 Comparator<? super K> comparator() // 如果此映射包含指定键的映射关系，则返回 true。 boolean containsKey(Object key) // 如果此映射为指定值映射一个或多个键，则返回 true。 boolean containsValue(Object value) // 返回此映射中所包含键的逆序 NavigableSet 视图。 NavigableSet<K> descendingKeySet() // 返回此映射中所包含映射关系的逆序视图。 ConcurrentNavigableMap<K,V> descendingMap() // 返回此映射中所包含的映射关系的 Set 视图。 Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() // 比较指定对象与此映射的相等性。 boolean equals(Object o) // 返回与此映射中的最小键关联的键-值映射关系；如果该映射为空，则返回 null。 Map.Entry<K,V> firstEntry() // 返回此映射中当前第一个（最低）键。 K firstKey() // 返回与小于等于给定键的最大键关联的键-值映射关系；如果不存在这样的键，则返回 null。 Map.Entry<K,V> floorEntry(K key) // 返回小于等于给定键的最大键；如果不存在这样的键，则返回 null。 K floorKey(K key) // 返回指定键所映射到的值；如果此映射不包含该键的映射关系，则返回 null。 V get(Object key) // 返回此映射的部分视图，其键值严格小于 toKey。 ConcurrentNavigableMap<K,V> headMap(K toKey) // 返回此映射的部分视图，其键小于（或等于，如果 inclusive 为 true）toKey。 ConcurrentNavigableMap<K,V> headMap(K toKey, boolean inclusive) // 返回与严格大于给定键的最小键关联的键-值映射关系；如果不存在这样的键，则返回 null。 Map.Entry<K,V> higherEntry(K key) // 返回严格大于给定键的最小键；如果不存在这样的键，则返回 null。 K higherKey(K key) // 如果此映射未包含键-值映射关系，则返回 true。 boolean isEmpty() // 返回此映射中所包含键的 NavigableSet 视图。 NavigableSet<K> keySet() // 返回与此映射中的最大键关联的键-值映射关系；如果该映射为空，则返回 null。 Map.Entry<K,V> lastEntry() // 返回映射中当前最后一个（最高）键。 K lastKey() // 返回与严格小于给定键的最大键关联的键-值映射关系；如果不存在这样的键，则返回 null。 Map.Entry<K,V> lowerEntry(K key) // 返回严格小于给定键的最大键；如果不存在这样的键，则返回 null。 K lowerKey(K key) // 返回此映射中所包含键的 NavigableSet 视图。 NavigableSet<K> navigableKeySet() // 移除并返回与此映射中的最小键关联的键-值映射关系；如果该映射为空，则返回 null。 Map.Entry<K,V> pollFirstEntry() // 移除并返回与此映射中的最大键关联的键-值映射关系；如果该映射为空，则返回 null。 Map.Entry<K,V> pollLastEntry() // 将指定值与此映射中的指定键关联。 V put(K key, V value) // 如果指定键已经不再与某个值相关联，则将它与给定值关联。 V putIfAbsent(K key, V value) // 从此映射中移除指定键的映射关系（如果存在）。 V remove(Object key) // 只有目前将键的条目映射到给定值时，才移除该键的条目。 boolean remove(Object key, Object value) // 只有目前将键的条目映射到某一值时，才替换该键的条目。 V replace(K key, V value) // 只有目前将键的条目映射到给定值时，才替换该键的条目。 boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) // 返回此映射中的键-值映射关系数。 int size() // 返回此映射的部分视图，其键的范围从 fromKey 到 toKey。 ConcurrentNavigableMap<K,V> subMap(K fromKey, boolean fromInclusive, K toKey, boolean toInclusive) // 返回此映射的部分视图，其键值的范围从 fromKey（包括）到 toKey（不包括）。 ConcurrentNavigableMap<K,V> subMap(K fromKey, K toKey) // 返回此映射的部分视图，其键大于等于 fromKey。 ConcurrentNavigableMap<K,V> tailMap(K fromKey) // 返回此映射的部分视图，其键大于（或等于，如果 inclusive 为 true）fromKey。 ConcurrentNavigableMap<K,V> tailMap(K fromKey, boolean inclusive) // 返回此映射中所包含值的 Collection 视图。 Collection<V> values()
下面从ConcurrentSkipListMap的添加，删除，获取这3个方面对它进行分析。
1. 添加
下面以put(K key, V value)为例，对ConcurrentSkipListMap的添加方法进行说明。
public V put(K key, V value) {
if (value == null)
throw new NullPointerException();
return doPut(key, value, false);
}
实际上，put()是通过doPut()将key-value键值对添加到ConcurrentSkipListMap中的。
doPut()的源码如下：
private V doPut(K kkey, V value, boolean onlyIfAbsent) {
Comparable<? super K> key = comparable(kkey);
for (;;) {
// 找到key的前继节点
Node<K,V> b = findPredecessor(key);
// 设置n为“key的前继节点的后继节点”，即n应该是“插入节点”的“后继节点”
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
if (n != null) {
Node<K,V> f = n.next;
// 如果两次获得的b.next不是相同的Node，就跳转到”外层for循环“，重新获得b和n后再遍历。
if (n != b.next)
break;
// v是“n的值”
Object v = n.value;
// 当n的值为null(意味着其它线程删除了n)；此时删除b的下一个节点，然后跳转到”外层for循环“，重新获得b和n后再遍历。
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
// 如果其它线程删除了b；则跳转到”外层for循环“，重新获得b和n后再遍历。
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
// 比较key和n.key
int c = key.compareTo(n.key);
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
continue;
}
if (c == 0) {
if (onlyIfAbsent || n.casValue(v, value))
return (V)v;
else
break; // restart if lost race to replace value
}
// else c < 0; fall through
}
// 新建节点(对应是“要插入的键值对”)
Node<K,V> z = new Node<K,V>(kkey, value, n);
// 设置“b的后继节点”为z
if (!b.casNext(n, z))
break; // 多线程情况下，break才可能发生(其它线程对b进行了操作)
// 随机获取一个level
// 然后在“第1层”到“第level层”的链表中都插入新建节点
int level = randomLevel();
if (level > 0)
insertIndex(z, level);
return null;
}
}
}
说明：doPut() 的作用就是将键值对添加到“跳表”中。
要想搞清doPut()，首先要弄清楚它的主干部分 —— 我们先单纯的只考虑“单线程的情况下，将key-value添加到跳表中”，即忽略“多线程相关的内容”。它的流程如下：
第1步：找到“插入位置”。
即，找到“key的前继节点(b)”和“key的后继节点(n)”；key是要插入节点的键。
第2步：新建并插入节点。
即，新建节点z(key对应的节点)，并将新节点z插入到“跳表”中(设置“b的后继节点为z”，“z的后继节点为n”)。
第3步：更新跳表。
即，随机获取一个level，然后在“跳表”的第1层～第level层之间，每一层都插入节点z；在第level层之上就不再插入节点了。若level数值大于“跳表的层次”，则新建一层。
主干部分“对应的精简后的doPut()的代码”如下(仅供参考)：
private V doPut(K kkey, V value, boolean onlyIfAbsent) {
Comparable<? super K> key = comparable(kkey);
for (;;) {
// 找到key的前继节点
Node<K,V> b = findPredecessor(key);
// 设置n为key的后继节点
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
// 新建节点(对应是“要被插入的键值对”)
Node<K,V> z = new Node<K,V>(kkey, value, n);
// 设置“b的后继节点”为z
b.casNext(n, z);
// 随机获取一个level
// 然后在“第1层”到“第level层”的链表中都插入新建节点
int level = randomLevel();
if (level > 0)
insertIndex(z, level);
return null;
}
}
}
理清主干之后，剩余的工作就相对简单了。主要是上面几步的对应算法的具体实现，以及多线程相关情况的处理！
2. 删除
下面以remove(Object key)为例，对ConcurrentSkipListMap的删除方法进行说明。
public V remove(Object key) {
return doRemove(key, null);
}
实际上，remove()是通过doRemove()将ConcurrentSkipListMap中的key对应的键值对删除的。
doRemove()的源码如下：
final V doRemove(Object okey, Object value) {
Comparable<? super K> key = comparable(okey);
for (;;) {
// 找到“key的前继节点”
Node<K,V> b = findPredecessor(key);
// 设置n为“b的后继节点”(即若key存在于“跳表中”，n就是key对应的节点)
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
if (n == null)
return null;
// f是“当前节点n的后继节点”
Node<K,V> f = n.next;
// 如果两次读取到的“b的后继节点”不同(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
// 如果“当前节点n的值”变为null(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
Object v = n.value;
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
// 如果“前继节点b”被删除(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
int c = key.compareTo(n.key);
if (c < 0)
return null;
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
continue;
}
// 以下是c=0的情况
if (value != null && !value.equals(v))
return null;
// 设置“当前节点n”的值为null
if (!n.casValue(v, null))
break;
// 设置“b的后继节点”为f
if (!n.appendMarker(f) || !b.casNext(n, f))
findNode(key); // Retry via findNode
else {
// 清除“跳表”中每一层的key节点
findPredecessor(key); // Clean index
// 如果“表头的右索引为空”，则将“跳表的层次”-1。
if (head.right == null)
tryReduceLevel();
}
return (V)v;
}
}
}
说明：doRemove()的作用是删除跳表中的节点。
和doPut()一样，我们重点看doRemove()的主干部分，了解主干部分之后，其余部分就非常容易理解了。下面是“单线程的情况下，删除跳表中键值对的步骤”：
第1步：找到“被删除节点的位置”。
即，找到“key的前继节点(b)”，“key所对应的节点(n)”，“n的后继节点f”；key是要删除节点的键。
第2步：删除节点。
即，将“key所对应的节点n”从跳表中移除 -- 将“b的后继节点”设为“f”！
第3步：更新跳表。
即，遍历跳表，删除每一层的“key节点”(如果存在的话)。如果删除“key节点”之后，跳表的层次需要-1；则执行相应的操作！
主干部分“对应的精简后的doRemove()的代码”如下(仅供参考)：
final V doRemove(Object okey, Object value) {
Comparable<? super K> key = comparable(okey);
for (;;) {
// 找到“key的前继节点”
Node<K,V> b = findPredecessor(key);
// 设置n为“b的后继节点”(即若key存在于“跳表中”，n就是key对应的节点)
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
// f是“当前节点n的后继节点”
Node<K,V> f = n.next;
// 设置“当前节点n”的值为null
n.casValue(v, null);
// 设置“b的后继节点”为f
b.casNext(n, f);
// 清除“跳表”中每一层的key节点
findPredecessor(key);
// 如果“表头的右索引为空”，则将“跳表的层次”-1。
if (head.right == null)
tryReduceLevel();
return (V)v;
}
}
}
3. 获取
下面以get(Object key)为例，对ConcurrentSkipListMap的获取方法进行说明。
public V get(Object key) {
return doGet(key);
}
doGet的源码如下：
private V doGet(Object okey) {
Comparable<? super K> key = comparable(okey);
for (;;) {
// 找到“key对应的节点”
Node<K,V> n = findNode(key);
if (n == null)
return null;
Object v = n.value;
if (v != null)
return (V)v;
}
}
说明：doGet()是通过findNode()找到并返回节点的。
private Node<K,V> findNode(Comparable<? super K> key) {
for (;;) {
// 找到key的前继节点
Node<K,V> b = findPredecessor(key);
// 设置n为“b的后继节点”(即若key存在于“跳表中”，n就是key对应的节点)
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
// 如果“n为null”，则跳转中不存在key对应的节点，直接返回null。
if (n == null)
return null;
Node<K,V> f = n.next;
// 如果两次读取到的“b的后继节点”不同(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
Object v = n.value;
// 如果“当前节点n的值”变为null(其它线程操作了该跳表)，则返回到“外层for循环”重新遍历。
if (v == null) { // n is deleted
n.helpDelete(b, f);
break;
}
if (v == n || b.value == null) // b is deleted
break;
// 若n是当前节点，则返回n。
int c = key.compareTo(n.key);
if (c == 0)
return n;
// 若“节点n的key”小于“key”，则说明跳表中不存在key对应的节点，返回null
if (c < 0)
return null;
// 若“节点n的key”大于“key”，则更新b和n，继续查找。
b = n;
n = f;
}
}
}
说明：findNode(key)的作用是在返回跳表中key对应的节点；存在则返回节点，不存在则返回null。
先弄清函数的主干部分，即抛开“多线程相关内容”，单纯的考虑单线程情况下，从跳表获取节点的算法。
第1步：找到“被删除节点的位置”。
根据findPredecessor()定位key所在的层次以及找到key的前继节点(b)，然后找到b的后继节点n。
第2步：根据“key的前继节点(b)”和“key的前继节点的后继节点(n)”来定位“key对应的节点”。
具体是通过比较“n的键值”和“key”的大小。如果相等，则n就是所要查找的键。
ConcurrentSkipListMap示例
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
/*
* ConcurrentSkipListMap是“线程安全”的哈希表，而TreeMap是非线程安全的。
*
* 下面是“多个线程同时操作并且遍历map”的示例
* (01) 当map是ConcurrentSkipListMap对象时，程序能正常运行。
* (02) 当map是TreeMap对象时，程序会产生ConcurrentModificationException异常。
*
* @author skywang
*/
public class ConcurrentSkipListMapDemo1 {
// TODO: map是TreeMap对象时，程序会出错。
//private static Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>();
private static Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<String, String>();
public static void main(String[] args) {
// 同时启动两个线程对map进行操作！
new MyThread("a").start();
new MyThread("b").start();
}
private static void printAll() {
String key, value;
Iterator iter = map.entrySet().iterator();
while(iter.hasNext()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry)iter.next();
key = (String)entry.getKey();
value = (String)entry.getValue();
System.out.print("("+key+", "+value+"), ");
}
System.out.println();
}
private static class MyThread extends Thread {
MyThread(String name) {
super(name);
}
@Override
public void run() {
int i = 0;
while (i++ < 6) {
// “线程名” + "序号"
String val = Thread.currentThread().getName()+i;
map.put(val, "0");
// 通过“Iterator”遍历map。
printAll();
}
}
}
}
(某一次)运行结果：
(a1, 0), (a1, 0), (b1, 0), (b1, 0), (a1, 0), (b1, 0), (b2, 0), (a1, 0), (a1, 0), (a2, 0), (a2, 0), (b1, 0), (b1, 0), (b2, 0), (b2, 0), (b3, 0), (b3, 0), (a1, 0), (a2, 0), (a3, 0), (a1, 0), (b1, 0), (a2, 0), (b2, 0), (a3, 0), (b3, 0), (b1, 0), (b4, 0), (b2, 0), (a1, 0), (b3, 0), (a2, 0), (b4, 0), (a3, 0), (a1, 0), (a4, 0), (a2, 0), (b1, 0), (a3, 0), (b2, 0), (a4, 0), (b3, 0), (b1, 0), (b4, 0), (b2, 0), (b5, 0), (b3, 0), (a1, 0), (b4, 0), (a2, 0), (b5, 0), (a3, 0), (a1, 0), (a4, 0), (a2, 0), (a5, 0), (a3, 0), (b1, 0), (a4, 0), (b2, 0), (a5, 0), (b3, 0), (b1, 0), (b4, 0), (b2, 0), (b5, 0), (b3, 0), (b6, 0), (b4, 0), (a1, 0), (b5, 0), (a2, 0), (b6, 0), (a3, 0), (a4, 0), (a5, 0), (a6, 0), (b1, 0), (b2, 0), (b3, 0), (b4, 0), (b5, 0), (b6, 0),
结果说明：
示例程序中，启动两个线程(线程a和线程b)分别对ConcurrentSkipListMap进行操作。以线程a而言，它会先获取“线程名”+“序号”，然后将该字符串作为key，将“0”作为value，插入到ConcurrentSkipListMap中；接着，遍历并输出ConcurrentSkipListMap中的全部元素。 线程b的操作和线程a一样，只不过线程b的名字和线程a的名字不同。
当map是ConcurrentSkipListMap对象时，程序能正常运行。如果将map改为TreeMap时，程序会产生ConcurrentModificationException异常。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持亿速云。
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