Java ConcurrentHashMap用法案例詳解

Posted on by

一、概念

哈希算法（hash algorithm）：是一種將任意內容的輸入轉換成相同長度輸出的加密方式，其輸出被稱為哈希值。

哈希表（hash table）：根據設定的哈希函數H(key)和處理沖突方法將一組關鍵字映象到一個有限的地址區間上，並以關鍵字在地址區間中的象作為記錄在表中的存儲位置，這種表稱為哈希表或散列，所得存儲位置稱為哈希地址或散列地址。

二、HashMap與HashTable

1，線程不安全的HashMap

　　因為多線程環境下，使用HashMap進行put操作會引起死循環，導致CPU利用率接近100%，所以在並發情況下不能使用HashMap，如以下代碼

final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);
Thread t = new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
                }
            }, "ftf" + i).start();
        }
    }
}, "ftf");
t.start();
t.join();

2，效率低下的HashTable容器

　　HashTable容器使用synchronized來保證線程安全，但在線程競爭激烈的情況下HashTable的效率非常低下。因為當一個線程訪問HashTable的同步方法時，其他線程訪問HashTable的同步方法時，可能會進入阻塞或輪詢狀態。如線程1使用put進行添加元素，線程2不但不能使用put方法添加元素，並且也不能使用get方法來獲取元素，所以競爭越激烈效率越低。

三、ConcurrentHashMap

1，鎖分段技術

　　HashTable容器在競爭激烈的並發環境下表現出效率低下的原因是所有訪問HashTable的線程都必須競爭同一把鎖，那假如容器裡有多把鎖，每一把鎖用於鎖容器其中一部分數據，那麼當多線程訪問容器裡不同數據段的數據時，線程間就不會存在鎖競爭，從而可以有效的提高並發訪問效率，這就是ConcurrentHashMap所使用的鎖分段技術，首先將數據分成一段一段的存儲，然後給每一段數據配一把鎖，當一個線程占用鎖訪問其中一個段數據的時候，其他段的數據也能被其他線程訪問。

2，ConcurrentHashMap的結構

　　我們通過ConcurrentHashMap的類圖來分析ConcurrentHashMap的結構。ConcurrentHashMap是由Segment數組結構和HashEntry數組結構組成。Segment是一種可重入鎖ReentrantLock，在ConcurrentHashMap裡扮演鎖的角色，HashEntry則用於存儲鍵值對數據。一個ConcurrentHashMap裡包含一個Segment數組，Segment的結構和HashMap類似，是一種數組和鏈表結構， 一個Segment裡包含一個HashEntry數組，每個HashEntry是一個鏈表結構的元素， 每個Segment守護者一個HashEntry數組裡的元素,當對HashEntry數組的數據進行修改時，必須首先獲得它對應的Segment鎖。

3，ConcurrentHashMap的初始化

　　ConcurrentHashMap初始化方法是通過initialCapacity，loadFactor, concurrencyLevel幾個參數來初始化segments數組，段偏移量segmentShift，段掩碼segmentMask和每個segment裡的HashEntry數組 。

　　初始化segments數組。讓我們來看一下初始化segmentShift，segmentMask和segments數組的源代碼。

if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
    concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;

// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
    ++sshift;
    ssize <<= 1;
}
segmentShift = 32 - sshift;
segmentMask = ssize - 1;
this.segments = Segment.newArray(ssize);

由上面的代碼可知segments數組的長度ssize通過concurrencyLevel計算得出。為瞭能通過按位與的哈希算法來定位segments數組的索引，必須保證segments數組的長度是2的N次方（power-of-two size），所以必須計算出一個是大於或等於concurrencyLevel的最小的2的N次方值來作為segments數組的長度。假如concurrencyLevel等於14，15或16，ssize都會等於16，即容器裡鎖的個數也是16。註意concurrencyLevel的最大大小是65535，意味著segments數組的長度最大為65536，對應的二進制是16位。

　　初始化segmentShift和segmentMask。這兩個全局變量在定位segment時的哈希算法裡需要使用，sshift等於ssize從1向左移位的次數，在默認情況下concurrencyLevel等於16，1需要向左移位移動4次，所以sshift等於4。segmentShift用於定位參與hash運算的位數，segmentShift等於32減sshift，所以等於28，這裡之所以用32是因為ConcurrentHashMap裡的hash()方法輸出的最大數是32位的，後面的測試中我們可以看到這點。segmentMask是哈希運算的掩碼，等於ssize減1，即15，掩碼的二進制各個位的值都是1。因為ssize的最大長度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，對應的二進制是16位，每個位都是1。

　　初始化每個Segment。輸入參數initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每個segment的負載因子，在構造方法裡需要通過這兩個參數來初始化數組中的每個segment。

if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
    initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
    ++c;
int cap = 1;
while (cap < c)
    cap <<= 1;
for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i)
    this.segments[i] = new Segment<K,V>(cap, loadFactor);

上面代碼中的變量cap就是segment裡HashEntry數組的長度，它等於initialCapacity除以ssize的倍數c，如果c大於1，就會取大於等於c的2的N次方值，所以cap不是1，就是2的N次方。segment的容量threshold＝(int)cap*loadFactor，默認情況下initialCapacity等於16，loadfactor等於0.75，通過運算cap等於1，threshold等於零。

4，定位Segment

　　既然ConcurrentHashMap使用分段鎖Segment來保護不同段的數據，那麼在插入和獲取元素的時候，必須先通過哈希算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap會首先使用Wang/Jenkins hash的變種算法對元素的hashCode進行一次再哈希。

rivate static int hash(int h) {
        h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
        h ^= (h >>> 10);
        h += (h << 3);
        h ^= (h >>> 6);
        h += (h << 2) + (h << 14);
        return h ^ (h >>> 16);
    }

之所以進行再哈希，其目的是為瞭減少哈希沖突，使元素能夠均勻的分佈在不同的Segment上，從而提高容器的存取效率。假如哈希的質量差到極點，那麼所有的元素都在一個Segment中，不僅存取元素緩慢，分段鎖也會失去意義。我做瞭一個測試，不通過再哈希而直接執行哈希計算。

1 System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);
2 System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);
3 System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);
4 System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);

　　計算後輸出的哈希值全是15，通過這個例子可以發現如果不進行再哈希，哈希沖突會非常嚴重，因為隻要低位一樣，無論高位是什麼數，其哈希值總是一樣。我們再把上面的二進制數據進行再哈希後結果如下，為瞭方便閱讀，不足32位的高位補瞭0，每隔四位用豎線分割下。

1 0100｜0111｜0110｜0111｜1101｜1010｜0100｜1110
2 1111｜0111｜0100｜0011｜0000｜0001｜1011｜1000
3 0111｜0111｜0110｜1001｜0100｜0110｜0011｜1110
4 1000｜0011｜0000｜0000｜1100｜1000｜0001｜1010

可以發現每一位的數據都散列開瞭，通過這種再哈希能讓數字的每一位都能參加到哈希運算當中，從而減少哈希沖突。ConcurrentHashMap通過以下哈希算法定位segment。

1 final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {
2         return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
3     }

默認情況下segmentShift為28，segmentMask為15，再哈希後的數最大是32位二進制數據，向右無符號移動28位，意思是讓高4位參與到hash運算中， (hash >>> segmentShift) & segmentMask的運算結果分別是4，15，7和8，可以看到hash值沒有發生沖突。

5，ConcurrentHashMap的get操作

　　Segment的get操作實現非常簡單和高效。先經過一次再哈希，然後使用這個哈希值通過哈希運算定位到segment，再通過哈希算法定位到元素，代碼如下：

1 public V get(Object key) {
2     int hash = hash(key.hashCode());
3     return segmentFor(hash).get(key, hash);
4 }

get操作的高效之處在於整個get過程不需要加鎖，除非讀到的值是空的才會加鎖重讀，我們知道HashTable容器的get方法是需要加鎖的，那麼ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加鎖的呢？原因是它的get方法裡將要使用的共享變量都定義成volatile，如用於統計當前Segement大小的count字段和用於存儲值的HashEntry的value。定義成volatile的變量，能夠在線程之間保持可見性，能夠被多線程同時讀，並且保證不會讀到過期的值，但是隻能被單線程寫（有一種情況可以被多線程寫，就是寫入的值不依賴於原值），在get操作裡隻需要讀不需要寫共享變量count和value，所以可以不用加鎖。之所以不會讀到過期的值，是根據java內存模型的happen before原則，對volatile字段的寫入操作先於讀操作，即使兩個線程同時修改和獲取volatile變量，get操作也能拿到最新的值，這是用volatile替換鎖的經典應用場景。

1 transient volatile int count;
2 volatile V value;

　　在定位元素的代碼裡我們可以發現定位HashEntry和定位Segment的哈希算法雖然一樣，都與數組的長度減去一相與，但是相與的值不一樣，定位Segment使用的是元素的hashcode通過再哈希後得到的值的高位，而定位HashEntry直接使用的是再哈希後的值。其目的是避免兩次哈希後的值一樣，導致元素雖然在Segment裡散列開瞭，但是卻沒有在HashEntry裡散列開。

1 hash >>> segmentShift) & segmentMask//定位Segment所使用的hash算法
2 int index = hash & (tab.length - 1);// 定位HashEntry所使用的hash算法

6，ConcurrentHashMap的Put操作

　　由於put方法裡需要對共享變量進行寫入操作，所以為瞭線程安全，在操作共享變量時必須得加鎖。Put方法首先定位到Segment，然後在Segment裡進行插入操作。插入操作需要經歷兩個步驟，第一步判斷是否需要對Segment裡的HashEntry數組進行擴容，第二步定位添加元素的位置然後放在HashEntry數組裡。

　　是否需要擴容。在插入元素前會先判斷Segment裡的HashEntry數組是否超過容量（threshold），如果超過閥值，數組進行擴容。值得一提的是，Segment的擴容判斷比HashMap更恰當，因為HashMap是在插入元素後判斷元素是否已經到達容量的，如果到達瞭就進行擴容，但是很有可能擴容之後沒有新元素插入，這時HashMap就進行瞭一次無效的擴容。

　　如何擴容。擴容的時候首先會創建一個兩倍於原容量的數組，然後將原數組裡的元素進行再hash後插入到新的數組裡。為瞭高效ConcurrentHashMap不會對整個容器進行擴容，而隻對某個segment進行擴容。

7，ConcurrentHashMap的size操作

　　如果我們要統計整個ConcurrentHashMap裡元素的大小，就必須統計所有Segment裡元素的大小後求和。Segment裡的全局變量count是一個volatile變量，那麼在多線程場景下，我們是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整個ConcurrentHashMap大小瞭呢？不是的，雖然相加時可以獲取每個Segment的count的最新值，但是拿到之後可能累加前使用的count發生瞭變化，那麼統計結果就不準瞭。所以最安全的做法，是在統計size的時候把所有Segment的put，remove和clean方法全部鎖住，但是這種做法顯然非常低效。 因為在累加count操作過程中，之前累加過的count發生變化的幾率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先嘗試2次通過不鎖住Segment的方式來統計各個Segment大小，如果統計的過程中，容器的count發生瞭變化，則再采用加鎖的方式來統計所有Segment的大小。

　　那麼ConcurrentHashMap是如何判斷在統計的時候容器是否發生瞭變化呢？使用modCount變量，在put , remove和clean方法裡操作元素前都會將變量modCount進行加1，那麼在統計size前後比較modCount是否發生變化，從而得知容器的大小是否發生變化。

到此這篇關於Java ConcurrentHashMap用法案例詳解的文章就介紹到這瞭,更多相關Java ConcurrentHashMap講解內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

推薦閱讀：