并发编程八 Collections之Map&List&Set
一 HashMap
数据结构
数组（基础）+链表+(红黑树jdk>=1.8)
1.1 源码原理分析
重要成员变量
- DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; Hash表默认初始容量（16：2的4次方，并不是说hashmap的容量一定是16，但是一定要是2的指数次幂，后边会讲）
- MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; 最大Hash表容量
- DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f；默认加载因子
- TREEIFY_THRESHOLD = 8；链表转红黑树阈值
- UNTREEIFY_THRESHOLD = 6；红黑树转链表阈值
- MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64；链表转红黑树时hash表最小容量阈值，达不到优先扩容。
内部的执行机制源码
不考虑其他因素(扩容、碰撞等)的话，hashMap容量大小指的就是底层数据结构中的数组的大小；
hashmap的get，put操作时间复杂度O(1)：O代表时间复杂度，1代表1下就能找到；
代码：
public static void main(String[] args){
//如果不写构造参数，默认初始容量大小是16
//如果说：写了初始容量：11 ？hashmap的容量就是11吗？实际是16
HashMap hashMap = new HashMap<Object, String>(11);
hashMap.put("麦芽糖","2022");
System.out.println(hashMap.get("麦芽糖"));
Integer hash = "2022".hashCode();
System.out.println(hash%16);
System.out.println(hashMap.get("2022"));
test();
}
数组
自己推理（实际并不是取模）：
分析上边代码：要在底层数组（默认长度是16，数组索引下标是0-15）里存放key是麦芽糖,value是2022的键值对，对麦芽糖进行hash取值（所有类都继承Object，而Object里有一个HashCode方法），算出一个HashCode值
key.hashCode ：值不确定 ， 是一个有符号的整型值，由于数组索引下标是0-15，所以我们要保证这里算出的hashCode值在0-15之间才行，即需要对hashCode取模（hashCode %16），假如取模后是3，就可以把这个key/value（麦芽糖/2021）值放在数组下标是3的位置上；
取值时，对麦芽糖进行hashCode取模得到3，在数组里下标是3的位置找数据即可；
存在的问题：数组所有的元素位是否能够100%被利用起来？
不一定，因为存在hash碰撞（冲突）：两个不同的值，有可能hashCode一样，即使hashCode不一样，取模后也可能一样；
链表
引入链表结构解决hash冲突，采用头部插入链表法（jdk1.7），链表时间复杂度O(n)
当几个要存的数据，在数组里的hashCode取模后一样时（比如都是3），此时在这个数组下标是3的位置下建立一个链表，把这些数据都存在下标是3的数组下的链表里；
上边只是自己的推理，HashMap实际不是使用取模(取模效率十分低)，而是使用位运算，因为位运算的效率远大于取模（我们平时开发也尽量使用位运算）；
当数组容量达到75%的时候，就会扩容；hash表最大容量是2的30次方；
HashMap是线程不安全的，不安全的具体原因就是在高并发场景下，扩容可能产生死锁(Jdk1.7存在)以及get操作可能带来的数据丢失。
扩展
并没有说hashmap的容量一定是16，但一定、必须是2的指数幂
//强型将非2的指数次幂的数值转化成2的指数次幂
HashMap hashMap = new HashMap<Object, String>(11);
怎么转化：
- 必须最接近size，11
- 必须大于=size
- 是2的指数次幂
即11最后转化得到的是16
//17转化后容量大小是32
HashMap hashMap = new HashMap<Object, String>(17);
为什么一定要转成2的指数次幂？
计算索引：
int i = indexFor(hash, table.length);
static int indexFor(int h, int length) {
// key.hashCode % table.lenth
return h & (table.lenth-1);
}
1.2 Jdk1.7-扩容死锁分析
HashMap线程不安全，多线程下尽量不要使用；
假如新new出来的hashMap容量是16，则当容量占了12时（16*0.75=12），就会开始扩容；
扩容怎么扩？
扩容为原来的2倍（因为扩容后的容量大小仍然必须是2的指数次幂）。扩容需要新建一个数数组，新数组长度是32 (原来数组长度是16)，扩容后把原来数组里的数据移动到新数组；那么怎么移动呢？移动的核心代码就是下边这个代码：
死锁问题核心在于下面代码，多线程扩容导致形成的链表环!
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;//第一行
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//第二行
e.next = newTable[i];//第三行
newTable[i] = e;//第四行
e = next;//第五行
}
}
}
去掉了一些冗余的代码， 层次结构更加清晰了。
- 第一行：记录oldhash表中e.next
- 第二行：rehash计算出数组的位置(hash表中桶的位置)
- 第三行：e要插入链表的头部， 所以要先将e.next指向new hash表中的第一个元素
- 第四行：将e放入到new hash表的头部
- 第五行： 转移e到下一个节点， 继续循环下去
单线程扩容（没问题）
假设：hash算法就是简单的key与length(数组长度)求余。hash表长度为2，如果不扩容， 那么元素key为3,5,7按照计算(key%table.length)的话都应该碰撞到table[1]上。
扩容：hash表长度会扩容为4重新hash，key=3 会落到table[3]上(3%4=3)， 当前e.next为key(7), 继续while循环重新hash，key=7 会落到table[3]上(7%4=3), 产生碰撞， 这里采用的是头插入法，所以key=7的Entry会排在key=3前面(这里可以具体看while语句中代码)当前e.next为key(5), 继续while循环重新hash，key=5 会落到table[1]上(5%4=3)， 当前e.next为null, 跳出while循环，resize结束。
如下图所示
多线程扩容（出现环形链表，导致扩容死锁）
下面就是多线程同时put的情况了， 然后同时进入transfer方法中：假设这里有两个线程同时执行了put()操作，并进入了transfer()环节
while(null != e) {
Entry<K,V> next = e.next;//第一行，线程1执行到此被调度挂起
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);//第二行
e.next = newTable[i];//第三行
newTable[i] = e;//第四行
e = next;//第五行
}
那么此时状态为：
从上面的图我们可以看到，因为线程1的 e 指向了 key(3)，而 next 指向了 key(7)，在线程2 rehash 后，就指向了线程2 rehash 后的链表。
然后线程1被唤醒了：
- 执行e.next = newTable[i]，于是 key(3)的 next 指向了线程1的新 Hash 表，因为新 Hash 表为空，所以e.next = null，
- 执行newTable[i] = e，所以线程1的新 Hash 表第一个元素指向了线程2新 Hash 表的 key(3)。好了，e 处理完毕。
- 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(7)
然后该执行 key(3)的 next 节点 key(7)了:
- 现在的 e 节点是 key(7)，首先执行Entry
- 执行e.next = newTable[i]，于是key(7) 的 next 就成了 key(3)
- 执行newTable[i] = e，那么线程1的新 Hash 表第一个元素变成了 key(7)
- 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(3)
此时状态为：
然后又该执行 key(7)的 next 节点 key(3)了：
- 现在的 e 节点是 key(3)，首先执行Entry
- 执行e.next = newTable[i]，于是key(3) 的 next 就成了 key(7)
- 执行newTable[i] = e，那么线程1的新 Hash 表第一个元素变成了 key(3)
- 执行e = next，将 e 指向 next，所以新的 e 是 key(7)
这时候的状态如图所示：
很明显，环形链表出现了。
jdk1.7扩容存在的问题的原因： 多线程扩容没有进行任何的同步操作，并且采用头插法；
1.3 Jdk8-扩容
Java8 HashMap扩容跳过了Jdk7扩容的坑，对源码进行了优化，采用高低位拆分转移方式，避免了链表环的产生。
扩容前：
扩容后：
由于Jdk8引入了新的数据结构，所以put方法过程也有了一定改进，其过程如下图所示。
引入红黑树！
数组容量>=64才会可能发生链表转红黑树，否则优先扩容;
只有等链表过长，阈值设置TREEIFY_THRESHOLD = 8，不是代表链表长度，意思链表长度>8时,比如链表长度是9的时候转红黑树;
二 ConcurrentHashMap（线程安全）
数据结构
ConcurrentHashMap的数据结构与HashMap基本类似，区别在于：1、内部在数据写入时加了同步机制(分段锁)保证线程安全，读操作是无锁操作（put操作加锁，get操作不加锁）；2、扩容时老数据的转移是并发执行的，这样扩容的效率更高。
并发安全控制
Java7 ConcurrentHashMap基于ReentrantLock实现分段锁（大hash表里套小hash表）
Java8中 ConcurrentHashMap基于分段锁+CAS保证线程安全，分段锁基于synchronized关键字实现；
2.1 源码原理分析
重要成员变量
ConcurrentHashMap拥有出色的性能, 在真正掌握内部结构时, 先要掌握比较重要的成员:
- LOAD_FACTOR: 负载因子, 默认75%, 当table使用率达到75%时, 为减少table的hash碰撞, tabel长度将扩容一倍。负载因子计算: 元素总个数%table.lengh
- TREEIFY_THRESHOLD: 默认8, 当链表长度达到8时, 将结构转变为红黑树。
- UNTREEIFY_THRESHOLD: 默认6, 红黑树转变为链表的阈值。
- MIN_TRANSFER_STRIDE: 默认16, table扩容时, 每个线程最少迁移table的槽位个数。
- MOVED: 值为-1, 当Node.hash为MOVED时, 代表着table正在扩容
- TREEBIN, 置为-2, 代表此元素后接红黑树。
- nextTable: table迁移过程临时变量, 在迁移过程中将元素全部迁移到nextTable上。
- sizeCtl: 用来标志table初始化和扩容的,不同的取值代表着不同的含义:
0: table还没有被初始化
-1: table正在初始化
小于-1: 实际值为resizeStamp(n)< - transferIndex: table容量从n扩到2n时, 是从索引n->1的元素开始迁移, transferIndex代表当前已经迁移的元素下标
- ForwardingNode: 一个特殊的Node节点, 其hashcode=MOVED, 代表着此时table正在做扩容操作。扩容期间, 若table某个元素为null, 那么该元素设置为ForwardingNode, 当下个线程向这个元素插入数据时, 检查hashcode=MOVED, 就会帮着扩容。
ConcurrentHashMap由三部分构成, table+链表+红黑树, 其中table是一个数组, 既然是数组, 必须要在使用时确定数组的大小, 当table存放的元素过多时, 就需要扩容, 以减少碰撞发生次数, 本文就讲解扩容的过程。扩容检查主要发生在插入元素(putVal())的过程: - 一个线程插完元素后, 检查table使用率, 若超过阈值, 调用transfer进行扩容
- 一个线程插入数据时, 发现table对应元素的hash=MOVED, 那么调用helpTransfer()协助扩容。
2.2 协助扩容helpTransfer
下面是协助扩容的过程
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) { //table扩容
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
// 根据 length 得到一个标识符号
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {//说明还在扩容
//判断是否标志发生了变化|| 扩容结束了
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
//达到最大的帮助线程 || 判断扩容转移下标是否在调整（扩容结束）
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
// 将 sizeCtl + 1, （表示增加了一个线程帮助其扩容）
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
主要做了如下事情:
- 检查是否扩容完成
- 对sizeCtrl = sizeCtrl+1, 然后调用transfer()进行真正的扩容。
扩容transfer
扩容的整体步骤就是新建一个nextTab, size是之前的2倍, 将table上的非空元素迁移到nextTab上面去。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
// subdivide range，每个线程最少迁移16个槽位，大的话，最多
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;
// initiating 才开始初始化新的nextTab
if (nextTab == null) {
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; //扩容2倍
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;//更新的转移下标，
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
//是否能够向前推进到下一个周期
boolean advance = true;
// to ensure sweep before committing nextTab，完成状态，如果是，则结束此方法
boolean finishing = false;
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) { //取下一个周期
int nextIndex, nextBound;
//本线程处理的区间范围为[bound, i),范围还没有处理完成，那么就继续处理
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//目前处理到了这里（从大到小， 下线），开始找新的一轮的区间
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//这个条件改变的是transferIndex的值，从16变成了1
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
//nextBound 是这次迁移任务的边界，注意，是从后往前
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound; //一块区间最小桶的下标
i = nextIndex - 1; //能够处理的最大桶的下标
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { //每个迁移线程都能达到这里
int sc;
if (finishing) { //迁移完成
nextTable = null;
//直接把以前的table丢弃了，上面的MOVE等标志全部丢弃，使用新的
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //扩大2n-0.5n = 1.50n, 更新新的容量阈值
return;
}
//表示当前线程迁移完成了
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//注意此时sc的值并不等于sizeCtl，上一步，sizeCtl=sizeCtl-1了。这两个对象还是分割的
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
//如果对应位置为null， 则将ForwardingNode放在对应的地方
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED) //别的线程已经在处理了，再推进一个下标
advance = true; // already processed，推动到下一个周期，仍然会检查i与bound是否结束
else { //说明位置上有值了，
//需要加锁，防止再向里面放值，在放数据时，也会锁住。比如整个table正在迁移，还没有迁移到这个元素，另外一个线程向这个节点插入数据，此时迁移到这里了，会被阻塞住
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {//判断i下标和f是否相同
Node<K,V> ln, hn; //高位桶， 地位桶
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;//n为2^n, 取余后只能是2^n
Node<K,V> lastRun = f;
///找到最后一个不和fn相同的节点
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
//只要找到这，之后的取值都是一样的，下次循环时，就不用再循环后面的
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else { //比如1，16，32,如果低位%16，那么肯定是0。
hn = lastRun;
ln = null;
}
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
//这样就把相同串的给串起来了
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
//这样就把相同串的给串起来了，注意这里ln用法，第一个next为null，烦着串起来了。
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
setTabAt(nextTab, i, ln); //反着给串起来了
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {// 如果是红黑树
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null; //也是高低节点
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;//也是高低节点
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) { //中序遍历红黑树
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) { //0的放低位
//注意这里p.prev = loTail，每一个p都是下一个的prev
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p; //把头记住
else
loTail.next = p; //上一次的p的next是这次的p
loTail = p; //把上次p给记住
++lc;
}
else { //高位
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p; //把尾记住
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :// //判断是否需要转化为树
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t; //如果没有高低的话，则部分为两个树
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
其中有两个变量需要了解下:
- advance: 表示是否可以向下一个轮元素进行迁移。
- finishing: table所有元素是否迁移完成。
大致做了如下事情: - 确定线程每轮迁移元素的个数stride, 比如进来一个线程, 确定扩容table下标为(a,b]之间元素, 下一个线程扩容(b,c]。这里对b-a或者c-b也是由最小值16限制的。 也就是说每个线程最少扩容连续16个table的元素。而标志当前迁移的下标保存在transferIndex里面。
- 检查nextTab是否完成初始化, 若没有的话, 说明是第一个迁移的线程, 先初始化nextTab, size是之前table的2倍。
- 进入while循环查找本轮迁移的table下标元素区间, 保存在(bound, i]中, 注意这里是半开半闭区间。
- 从i -> bound开始遍历table中每个元素, 这里是从大到小遍历的:
- 若该元素为空, 则向该元素标写入ForwardingNode, 然后检查下一个元素。 当别的线程向这个元素插入数据时, 根据这个标志符知道了table正在被别的线程迁移, 在putVal中就会调用helpTransfer帮着迁移。
- 若该元素的hash=MOVED, 代表次table正在处于迁移之中, 跳过。 按道理不会跑着这里的。
- 否则说明该元素跟着的是一个链表或者是个红黑树结构, 若hash>0, 则说明是个链表, 若f instanceof TreeBin, 则说明是个红黑树结构。
- 链表迁移原理如下: 遍历链表每个节点。 若节点的
f.hash&n==0成立, 则将节点放在i, 否则, 则将节点放在n+i上面。
迁移前, 对该元素进行加锁。 遍历链表时, 这里使用lastRun变量, 保留的是上次hash的值, 假如整个链表全部节点f.hash&n==0, 那么第二次遍历, 只要找到lastRun的值, 那么认为之后的节点都是相同值, 减少了不必要的f.hash&n取值。遍历完所有的节点后, 此时形成了两条链表, ln存放的是f.hash&n=0的节点, hn存放的是非0的节点, 然后将ln存放在nextTable第i元素的位置, n+i存放在n+i的位置。
蓝色节点代表:f.hash&n==0, 绿色节点代表f.hash&n!=0。 最终蓝色的节点仍在存放在(0, n)范围里, 绿的节点存放在(n, 2n-1)的范围之内。 - 迁移链表和红黑树的原理是一样的, 在红黑树中, 我们记录了每个红黑树的first(这个节点不是hash最小的节点)和每个节点的next, 根据这两个元素, 我们可以访问红黑树所有的元素, 红黑树此时也是一个链表, 红黑树和链表迁移的过程一样。红黑树根据迁移后拆分成了hn和ln, 根据链表长度确定链表是红黑树结构还是退化为了链表。
- 如何确定table所有元素迁移完成:
//表示当前线程迁移完成了
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//注意此时sc的值并不等于sizeCtl，上一步，sizeCtl=sizeCtl-1了。这两个对象还是分割的
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
第一个线程开始迁移时, 设置了sizeCtl= resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT+2, 此后每个新来帮助迁移的线程都会sizeCtl=sizeCtl+1, 完成迁移后,sizeCtl-1, 那么只要有一个线程还处于迁移状态, 那么sizeCtl> resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT+2一直成立, 当只有最后一个线程完成迁移之后, 等式两边才成立。 可能大家会有疑问, 第一个线程并没有对sizeCtl=sizeCtl+1, 此时完成后再减一, 那不是不相等了吗, 注意这里, sizeCtl在减一前, 将值赋给了sc, 等式比较的是sc。
总结
table扩容过程就是将table元素迁移到新的table上, 在元素迁移时, 可以并发完成, 加快了迁移速度, 同时不至于阻塞线程。所有元素迁移完成后, 旧的table直接丢失, 直接使用新的table。
ConcurrentHashMap和HashMap都无法保证key有序，可以使用treeMap来保证key有序，但treeMap线程不安全，多线程下有问题；高并发下保证key有序的话，可以使用跳表
三 CopyOnWrite机制（解决ArrayList不安全的问题）
核心思想：读写分离，空间换时间，避免为保证并发安全导致的激烈的锁竞争。
ArrayList线程不安全，CopyOnWriteArrayList是安全的；
划关键点：
1、CopyOnWrite适用于读多写少的情况，最大程度的提高读的效率；
2、CopyOnWrite是最终一致性，在写的过程中，原有的读的数据是不会发生更新的，只有新的读才能读到最新数据；
3、如何使其他线程能够及时读到新的数据，需要使用volatile变量；
4、写的时候不能并发写，需要对写操作进行加锁；
源码原理
写时复制
/*
* 添加元素api
*/
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1); //复制一个array副本
newElements[len] = e; //往副本里写入
setArray(newElements); //副本替换原本，成为新的原本
return true;
} finally {
lock.unlock();
}
}
//读api
public E get(int index) {
return get(getArray(), index); //无锁
}