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6.1 ConcurrentHashMap 的实现原理与使用

发布于 2024-08-18 10:09:30 字数 8083 浏览 0 评论 0 收藏 0

ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap。本节让我们一起研究一下该容器是如何在保证线程安全的同时又能保证高效的操作。

6.1.1　为什么要使用ConcurrentHashMap

在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环。而使用线程安全的HashTable效率又非常低下，基于以上两个原因，便有了ConcurrentHashMap的登场机会。

（1）线程不安全的HashMap

在多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。例如，执行以下代码会引起死循环。

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();

HashMap在并发执行put操作时会引起死循环，是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，一旦形成环形数据结构，Entry的next节点永远不为空，就会产生死循环获取Entry。

（2）效率低下的HashTable

HashTable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable的同步方法时，会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加，线程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。

（3）ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率

HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。首先将数据分成一段一段地存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

6.1.2　ConcurrentHashMap的结构

通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构，如图6-1所示。

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色；HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构。一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的Segment锁，如图6-2所示。

图6-1　ConcurrentHashMap的类图

图6-2　ConcurrentHashMap的结构图

6.1.3　ConcurrentHashMap的初始化

ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity、loadFactor和concurrencyLevel等几个参数来初始化segment数组、段偏移量segmentShift、段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组来实现的。

1.初始化segments数组

让我们来看一下初始化segments数组的源代码。

if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
      concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
  int sshift = 0;
  int ssize = 1;
  while (ssize < concurrencyLevel) {
      ++sshift;
      ssize <<= 1;
  }
  segmentShift = 32 - sshift;
  segmentMask = ssize - 1;
  this.segments = Segment.newArray(ssize);

由上面的代码可知，segments数组的长度ssize是通过concurrencyLevel计算得出的。为了能通过按位与的散列算法来定位segments数组的索引，必须保证segments数组的长度是2的N次方（power-of-two size），所以必须计算出一个大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14、15或16，ssize都会等于16，即容器里锁的个数也是16。

注意　concurrencyLevel的最大值是65535，这意味着segments数组的长度最大为65536，对应的二进制是16位。

2.初始化segmentShift和segmentMask

这两个全局变量需要在定位segment时的散列算法里使用，sshift等于ssize从1向左移位的次数，在默认情况下concurrencyLevel等于16，1需要向左移位移动4次，所以sshift等于4。segmentShift用于定位参与散列运算的位数，segmentShift等于32减sshift，所以等于28，这里之所以用32是因为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的，后面的测试中我们可以看到这点。segmentMask是散列运算的掩码，等于ssize减1，即15，掩码的二进制各个位的值都是1。因为ssize的最大长度是65536，所以segmentShift最大值是16，segmentMask最大值是65535，对应的二进制是16位，每个位都是1。

3.初始化每个segment

输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量，loadfactor是每个segment的负载因子，在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个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);

上面代码中的变量cap就是segment里HashEntry数组的长度，它等于initialCapacity除以ssize的倍数c，如果c大于1，就会取大于等于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，默认情况下initialCapacity等于16，loadfactor等于0.75，通过运算cap等于1，threshold等于零。

6.1.4　定位Segment

既然ConcurrentHashMap使用分段锁Segment来保护不同段的数据，那么在插入和获取元素的时候，必须先通过散列算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再散列。

private 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);
    }

之所以进行再散列，目的是减少散列冲突，使元素能够均匀地分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率。假如散列的质量差到极点，那么所有的元素都在一个Segment中，不仅存取元素缓慢，分段锁也会失去意义。笔者做了一个测试，不通过再散列而直接执行散列计算。

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

计算后输出的散列值全是15，通过这个例子可以发现，如果不进行再散列，散列冲突会非常严重，因为只要低位一样，无论高位是什么数，其散列值总是一样。我们再把上面的二进制数据进行再散列后结果如下（为了方便阅读，不足32位的高位补了0，每隔4位用竖线分割下）。

0100｜0111｜0110｜0111｜1101｜1010｜0100｜1110
1111｜0111｜0100｜0011｜0000｜0001｜1011｜1000
0111｜0111｜0110｜1001｜0100｜0110｜0011｜1110
1000｜0011｜0000｜0000｜1100｜1000｜0001｜1010

可以发现，每一位的数据都散列开了，通过这种再散列能让数字的每一位都参加到散列运算当中，从而减少散列冲突。ConcurrentHashMap通过以下散列算法定位segment。

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

默认情况下segmentShift为28，segmentMask为15，再散列后的数最大是32位二进制数据，向右无符号移动28位，意思是让高4位参与到散列运算中，（hash>>>segmentShift）&segmentMask的运算结果分别是4、15、7和8，可以看到散列值没有发生冲突。

6.1.5　ConcurrentHashMap的操作

本节介绍ConcurrentHashMap的3种操作——get操作、put操作和size操作。

1.get操作

Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再散列，然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment，再通过散列算法定位到元素，代码如下。

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

get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁，除非读到的值是空才会加锁重读。我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的，那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢？原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile类型，如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量，能够在线程之间保持可见性，能够被多线程同时读，并且保证不会读到过期的值，但是只能被单线程写（有一种情况可以被多线程写，就是写入的值不依赖于原值），在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value，所以可以不用加锁。之所以不会读到过期的值，是因为根据Java内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，即使两个线程同时修改和获取volatile变量，get操作也能拿到最新的值，这是用volatile替换锁的经典应用场景。

transient volatile int count;
volatile V value;

在定位元素的代码里我们可以发现，定位HashEntry和定位Segment的散列算法虽然一样，都与数组的长度减去1再相“与”，但是相“与”的值不一样，定位Segment使用的是元素的hashcode通过再散列后得到的值的高位，而定位HashEntry直接使用的是再散列后的值。其目的是避免两次散列后的值一样，虽然元素在Segment里散列开了，但是却没有在HashEntry里散列开。

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

2.put操作

由于put方法里需要对共享变量进行写入操作，所以为了线程安全，在操作共享变量时必须加锁。put方法首先定位到Segment，然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤，第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容，第二步定位添加元素的位置，然后将其放在HashEntry数组里。

（1）是否需要扩容

在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阈值，则对数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。

（2）如何扩容

在扩容的时候，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。

3.size操作

如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以，最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put、remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。

因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。

那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put、remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size前后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。

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