Java源碼解析之ConcurrentHashMap
早期 ConcurrentHashMap,其實現是基於:
- 分離鎖,也就是將內部進行分段(Segment),裡面則是 HashEntry 的數組,和 HashMap 類似,哈希相同的條目也是以鏈表形式存放。
- HashEntry 內部使用 volatile 的 value 字段來保證可見性,也利用瞭不可變對象的機制以改進利用 Unsafe 提供的底層能力,比如 volatile access,去直接完成部分操作,以最優化性能,畢竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 優化過的。
在進行並發操作的時候,隻需要鎖定相應段,這樣就有效避免瞭類似 Hashtable 整體同步的問題,大大提高瞭性能。
Put操作
通過二次哈希避免哈希沖突,然後以 Unsafe 調用方式,直接獲取相應的 Segment,然後進行線程安全的 put 操作
public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); // 二次哈希,以保證數據的分散性,避免哈希沖突 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); }
其核心邏輯實現在下面的內部方法中:
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { // scanAndLockForPut 會去查找是否有 key 相同 Node // 無論如何,確保獲取鎖 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,如果超過閾值,進行 rehash // ... } } } finally { unlock(); } return oldValue; }
在寫的時候:
- ConcurrentHashMap 會獲取再入鎖,以保證數據一致性,Segment 本身就是基於 ReentrantLock 的擴展實現,所以,在並發修改期間,相應 Segment 是被鎖定的。
- 在最初階段,進行重復性的掃描,以確定相應 key 值是否已經在數組裡面,進而決定是更新還是放置操作。
- 在 ConcurrentHashMap 中解決擴容的問題,不是整體的擴容,而是單獨對 Segment 進行擴容。
- 為瞭減少鎖定segment的開銷,ConcurrentHashMap 的實現是通過重試機制(RETRIES_BEFORE_LOCK,指定重試次數 2),來試圖獲得可靠值。如果沒有監控到發生變化(通過對比 Segment.modCount),就直接返回,否則獲取鎖進行操作。
機制在Java 8 上的變化:
- 總體結構上,它的內部存儲與HashMap 結構非常相似,同樣是大的桶(bucket)數組,然後內部也是一個個所謂的鏈表結構(bin),同步的粒度要更細致一些。
- 其內部仍然有 Segment 定義,但僅僅是為瞭保證序列化時的兼容性而已,不再有任何結構上的用處。
- 因為不再使用 Segment,初始化操作大大簡化,修改為 lazy-load 形式,這樣可以有效避免初始開銷。
- 數據存儲利用 volatile 來保證可見性。
- 使用 CAS (Compare And Swap)等操作,在特定場景進行無鎖並發操作。
- 使用 Unsafe、LongAdder 之類底層手段,進行極端情況的優化。
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 去進行無鎖線程安全操作,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 // 不加鎖,進行檢查 && fh == hash && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk))) && (fv = f.val) != null) return fv; else { V oldVal = null; synchronized (f) { // 細粒度的同步修改操作... } } // Bin 超過閾值,進行樹化 if (binCount != 0) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null; }
初始化操作實現在 initTable 裡面,這是一個典型的 CAS 使用場景,利用 volatile 的 sizeCtl 作為互斥手段:如果發現競爭性的初始化,就 spin 在那裡,等待條件恢復;否則利用 CAS 設置排他標志。如果成功則進行初始化;否則重試。
private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { // 如果發現沖突,進行 spin 等待 if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // CAS 成功返回 true,則進入真正的初始化邏輯 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; }
當 bin 為空時,同樣是沒有必要鎖定,也是以 CAS 操作去放置。
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