JDK 8 ConcurrentHashMap

目录

基本

实现概述

重要属性和内部类

构造器分析

put 流程

size 计算流程


基本

ConcurrentHashMap是Java中的一个线程安全的哈希表实现,它是HashMap的一个并发版本。它提供了一种高效的方式来在多线程环境下进行并发访问和更新。与普通的HashMap不同,ConcurrentHashMap使用了锁分段技术,将整个哈希表分成多个段(Segment),每个段维护着一个独立的哈希表。这样,在多线程环境下,不同的线程可以同时访问和修改不同的段,从而提高了并发性能。

ConcurrentHashMap的主要特点包括:

  1. 线程安全:ConcurrentHashMap通过使用锁分段技术来实现线程安全。
  2. 高并发性能:由于不同的线程可以同时访问和修改不同的段,所以ConcurrentHashMap在高并发场景下具有较好的性能表现。
  3. 支持高效的读操作:ConcurrentHashMap的读操作不需要加锁,因此可以并发执行,不会阻塞其他读操作。
  4. 支持部分写操作的并发执行:ConcurrentHashMap允许多个线程同时进行写操作,只要它们修改的是不同的段,这样可以提高并发性能。
  5. 不支持弱一致性:ConcurrentHashMap提供的一致性保证是强一致性,即在一个修改操作完成后,其他线程立即就能看到这个修改的结果。

实现概述

 数组(Node) +( 链表 Node | 红黑树 TreeNode ) 以下数组简称(table),链表简称(bin) 初始化,使用 cas 来保证并发安全,懒惰初始化 table

  • 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
  • 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
  • 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 它会让 get 操作在新 table 进行搜索 扩容,扩容时以 bin 为单位进行,需要对 bin 进行 synchronized,但这时妙的是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,扩容时平均只有 1/6 的节点会把复制到新 table 中
  • 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 即可

重要属性和内部类


重要方法
// 默认为 0 
// 当初始化时, 为 -1 
// 当扩容时, 为 -(1 + 扩容线程数)
 // 当初始化或扩容完成后,为 下一次的扩容的阈值大小
private transient volatile int sizeCtl;

// 整个 ConcurrentHashMap 就是一个 Node[]

static class NodeK,V> implements Map.EntryK,V> {}

// hash 表

transient volatile NodeK,V>[] table;

// 扩容时的 新 hash 表

private transient volatile NodeK,V>[] nextTable;

// 扩容时如果某个 bin 迁移完毕, 用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点

static final class ForwardingNodeK,V> extends NodeK,V> {}

// 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时, 用来占位, 计算完成后替换为普通 Node

static final class ReservationNodeK,V> extends NodeK,V> {}

// 作为 treebin 的头节点, 存储 root 和 first

static final class TreeBinK,V> extends NodeK,V> {}

// 作为 treebin 的节点, 存储 parent, left, right

static final class TreeNodeK,V> extends NodeK,V> {}

重要方法 

// 获取 Node[] 中第 i 个 Node

static final  Node tabAt(Node[] tab, int i)
 

// cas 修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, c 为旧值, v 为新值

static final  boolean casTabAt(Node[] tab, int i, Node c, Node v)
 

// 直接修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, v 为新值

static final  void setTabAt(Node[] tab, int i, Node v)

构造器分析

可以看到实现了懒惰初始化,在构造方法中仅仅计算了 table 的大小,以后在第一次使用时才会真正创建

  public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins

            initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads

        long size = (long) (1.0 + (long) initialCapacity / loadFactor);
        // tableSizeFor 仍然是保证计算的大小是 2^n, 即 16,32,64 ... 

        int cap = (size >= (long) MAXIMUM_CAPACITY) ?

                MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int) size);
        this.sizeCtl = cap;
    }

get 流程

    public V get(Object key) {
        Node[] tab;
        Node e, p;
        int n, eh;
        K ek;
        // spread 方法能确保返回结果是正数

        int h = spread(key.hashCode());
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

                (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            // 如果头结点已经是要查找的 key

            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            // hash 为负数表示该 bin 在扩容中或是 treebin, 这时调用 find 方法来查找

            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            // 正常遍历链表, 用 equals 比较

            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&

                        ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

put 流程

以下数组简称(table),链表简称(bin)

  public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }


    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        // 其中 spread 方法会综合高位低位, 具有更好的 hash 性

        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        for (Node[] tab = table; ; ) {
            // f 是链表头节点

            // fh 是链表头结点的 hash

            // i 是链表在 table 中的下标

            Node f;
            int n, i, fh;
            // 要创建 table

            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                // 初始化 table 使用了 cas, 无需 synchronized 创建成功, 进入下一轮循环

                tab = initTable();
                // 要创建链表头节点

            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                // 添加链表头使用了 cas, 无需 synchronized

                if (casTabAt(tab, i, null,
                        new Node(hash, key, value, null)))
                    break;
            }
            // 帮忙扩容

            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                // 帮忙之后, 进入下一轮循环

                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                // 锁住链表头节点

                synchronized (f) {
                    // 再次确认链表头节点没有被移动

                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        // 链表

                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            // 遍历链表

                            for (Node e = f; ; ++binCount) {
                                K ek;
                                // 找到相同的 key

                                if (e.hash == hash &&

                                        ((ek = e.key) == key ||

                                                (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    // 更新

                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                Node pred = e;
                                // 已经是最后的节点了, 新增 Node, 追加至链表尾

                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node(hash, key,
                                            value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        // 红黑树

                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            Node p;
                            binCount = 2;
                            // putTreeVal 会看 key 是否已经在树中, 是, 则返回对应的 TreeNode

                            if ((p = ((TreeBin) f).putTreeVal(hash, key,
                                    value)) != null) {
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                    // 释放链表头节点的锁

                }

                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        // 如果链表长度 >= 树化阈值(8), 进行链表转为红黑树

                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 增加 size 计数

        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }


    private final Node[] initTable() {
        Node[] tab;
        int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield();
                // 尝试将 sizeCtl 设置为 -1(表示初始化 table)

            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                // 获得锁, 创建 table, 这时其它线程会在 while() 循环中 yield 直至 table 创建

                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        Node[] nt = (Node[]) new Node[n];
                        table = tab = nt;
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }


// check 是之前 binCount 的个数

    private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as;
        long b, s;
        if (
            // 已经有了 counterCells, 向 cell 累加

                (as = counterCells) != null ||

                        // 还没有, 向 baseCount 累加

                        !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)
        ) {
            CounterCell a;
            long v;
            int m;
            boolean uncontended = true;
            if (
                // 还没有 counterCells

                    as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||

                            // 还没有 cell

                            (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||

                            // cell cas 增加计数失败

                            !(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
            ) {
                // 创建累加单元数组和cell, 累加重试

                fullAddCount(x, uncontended);
                return;
            }
            if (check <= 1)
                return;
            // 获取元素个数

            s = sumCount();
        }
        if (check >= 0) {
            Node[] tab, nt;
            int n, sc;
            while (s >= (long) (sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&

                    (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                int rs = resizeStamp(n);
                if (sc < 0) {
                    if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||

                            sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||

                            transferIndex <= 0)
                        break;
                    // newtable 已经创建了,帮忙扩容

                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                // 需要扩容,这时 newtable 未创建

                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                        (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    ransfer(tab, null);
                s = sumCount();
            }
        }
    }

size 计算流程

size 计算实际发生在 put,remove 改变集合元素的操作之中

  • 没有竞争发生,向 baseCount 累加计数
  • 有竞争发生,新建 counterCells,向其中的一个 cell 累加计数

counterCells 初始有两个 cell

如果计数竞争比较激烈,会创建新的 cell 来累加计数

    public int size() {
        long n = sumCount();
        return ((n < 0L) ? 0 :
                (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
                        (int)n);
    }


    final long sumCount() {
        CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
        // 将 baseCount 计数与所有 cell 计数累加

        long sum = baseCount;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
    }

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