深度剖析ConcurrentHashMap源码

Posted 龙轩

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度剖析ConcurrentHashMap源码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

概述

你可能会在一些技术类的书籍上看到下面这样一段关于HahsMap和Hashtable的表述:

HashMap是非线程安全的,Hashtable是线程安全的。

不知道大家有什么反应,我当时只是记住了,知道面试的时候能回答上来就行了…至于为什么是线程安全的,内部怎么实现的,却不怎么了解。

今天我们将深入剖析一个比Hashtable性能更优的线程安全的Map类,它就是ConcurrentHashMap,本文基于Java 7的源码做剖析

ConcurrentHashMap的目的

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%。可以通过下面的例子可以得到验证:

    public static void main(String[] args) 
        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();
        try 
            t.join();
            System.out.println("map.size="+map.size());
         catch (InterruptedException e) 
            e.printStackTrace();
        
    
初始容量为2,启动10000个线程同时执行put操作,结果大概率发生死锁。 运行运行结果如下:


所以在并发情况下不能使用HashMap。虽然已经有一个线程安全的Hashtable,但是Hashtable容器使用synchronized(他的get和put方法的实现代码如下)来保证线程安全,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的同步方法时,访问其他同步方法的线程就可能会进入阻塞或者轮训状态。如线程1使用put进行添加元素,线程2不但不能使用put方法添加元素,并且也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。

public synchronized V get(Object key) 
    Entry<?,?> tab[] = table;
    int hash = key.hashCode();
    int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
    for (Entry<?,?> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) 
        if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) 
            return (V)e.value;
        
    
    return null;

public synchronized V put(K key, V value) 
    // Make sure the value is not null
    if (value == null) 
        throw new NullPointerException();
    

    // Makes sure the key is not already in the hashtable.
    Entry<?,?> tab[] = table;
    int hash = key.hashCode();
    int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
    @SuppressWarnings("unchecked")
    Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index];
    for(; entry != null ; entry = entry.next) 
        if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) 
            V old = entry.value;
            entry.value = value;
            return old;
        
    

    addEntry(hash, key, value, index);
    return null;

在这么恶劣的环境下,ConcurrentHashMap应运而生。

实现原理

与Hashtable的锁机制不同,ConcurrentHashMap使用分段锁技术,将数据分成一段一段的存储,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,能够实现真正的并发访问。如下图是ConcurrentHashMap的内部结构图:


从图中可以看到,ConcurrentHashMap内部分为很多个Segment,每一个Segment拥有一把锁,然后每个Segment(继承ReentrantLock 重入锁)下面包含一个HashEntry列表数组。对于一个key,需要经过三次hash操作 (为什么要hash三次下文会详细讲解),才能最终定位这个元素的位置。这三次hash分别为:

  1. 对于一个key,先进行一次hash操作,得到hash值h1,也即h1 = hash1(key);
  2. 将得到的h1的高几位进行第二次hash,得到hash值h2,也即h2 = hash2(h1高几位),通过h2能够确定该元素的放在哪个Segment;
  3. 将得到的h1进行第三次hash,得到hash值h3,也即h3 = hash3(h1),通过h3能够确定该元素放置在HashEntry数组中的哪个位置,然后通过for循环来查找。

初始化

先看看ConcurrentHashMap的初始化做了哪些事情,构造函数的源码如下:

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) 
        if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        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;
        
        this.segmentShift = 32 - sshift;
        this.segmentMask = ssize - 1;
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        int c = initialCapacity / ssize;
        if (c * ssize < initialCapacity)
            ++c;
        int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
        while (cap < c)
            cap <<= 1;
        // create segments and segments[0]
        Segment<K,V> s0 =
            new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                             (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
        Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
        UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
        this.segments = ss;
    

传入的参数有initialCapacity,loadFactor,concurrencyLevel这三个。

  • initialCapacity表示新创建的这个ConcurrentHashMap的初始容量,也就是上面的结构图中的Entry数量。默认值为static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
  • loadFactor表示负载因子,就是当ConcurrentHashMap中的元素个数大于loadFactor * 最大容量时就需要rehash,扩容。默认值为static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
  • concurrencyLevel表示并发级别,这个值用来确定Segment的个数,Segment的个数是大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数。比如,如果concurrencyLevel为12,13,14,15,16这些数,则Segment的数目为16(2的4次方)。默认值为static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想情况下ConcurrentHashMap的真正的并发访问量能够达到concurrencyLevel,因为有concurrencyLevel个Segment,假如有concurrencyLevel个线程需要访问Map,并且需要访问的数据都恰好分别落在不同的Segment中,则这些线程能够无竞争地自由访问(因为他们不需要竞争同一把锁),达到同时访问的效果。这也是为什么这个参数起名为“并发级别”的原因。

初始化的一些动作:

  1. 验证参数的合法性,如果不合法,直接抛出异常。
  2. concurrencyLevel也就是Segment的个数不能超过规定的最大Segment的个数,默认值为static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;,如果超过这个值,设置为这个值。
  3. 然后使用循环找到大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数ssize,这个数就是Segment数组的大小,并记录一共向左按位移动的次数sshift,并令segmentShift = 32 - sshift,并且segmentMask的值等于ssize - 1,segmentMask的各个二进制位都为1,目的是之后可以通过key的hash值与这个值做&运算确定Segment的索引。
  4. 检查给定的容量值是否大于允许的最大容量值,如果大于该值,设置为该值。最大容量值为static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
  5. 然后计算每个Segment平均应该放置多少个元素,这个值c是向上取整的值。比如初始容量为15,Segment个数为4,则每个Segment平均需要放置4个元素。
  6. 创建一个Segment实例,第一个参数传入负载因子。第二个参数扩容临界值(容量*负载因子),第三个参数是指定容量的HashEntry空数组 。
  7. 最后创建将Segment数组,并将第六步创建的Segment实例当做Segment数组的第一个元素。
其中segmentShift和segmentMask都在初始化中已经设定了。这2个字段会在get、put、contains、remove等操作中用到。

put操作

put操作的源码如下:

    public V put(K key, V value) 
        Segment<K,V> s;
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        int hash = hash(key);
        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);
    

操作步骤如下:

  1. 判断value是否为null,如果为null,直接抛出异常。
  2. key通过一次hash运算得到一个hash值。(这个hash运算下文详说)
  3. 将得到hash值向右按位移动segmentShift位,然后再与segmentMask做&运算得到segment的索引j。
    在初始化的时候我们说过segmentShift的值等于32-sshift,例如concurrencyLevel等于16,则sshift等于4,则segmentShift为28。hash值是一个32位的整数,将其向右移动28位就变成这个样子:
    0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx,然后再用这个值与segmentMask做&运算,也就是取最后四位的值。这个值确定Segment的索引。
  4. 使用Unsafe的方式从Segment数组中获取该索引对应的Segment对象。
  5. 向这个Segment对象中put值,这个put操作也基本是一样的步骤(通过&运算获取HashEntry的索引,然后set)。
注意:在执行put操作时,如果当前元素数量+1大于Segment扩容临界值(cap * loadFactor),要进行扩容操作,table(HashEntry数组)容量扩大一倍,然后重新设定扩容临界值,对原来的所有元素都重做hash操作,重新存储。

get操作

get操作的源码如下:

    public V get(Object key) 
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
            (tab = s.table) != null) 
            for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                     (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
                 e != null; e = e.next) 
                K k;
                if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                    return e.value;
            
        
        return null;
    

操作步骤为:

  1. 和put操作一样,先通过key进行两次hash确定应该去哪个Segment中取数据。
  2. 使用Unsafe获取对应的Segment,然后再进行一次&运算得到HashEntry链表的位置,然后从链表头开始遍历整个链表(因为Hash可能会有碰撞,所以用一个链表保存),如果找到对应的key,则返回对应的value值,如果链表遍历完都没有找到对应的key,则说明Map中不包含该key,返回null。

size操作

size操作与put和get操作最大的区别在于,size操作需要遍历所有的Segment才能算出整个Map的大小,而put和get都只关心一个Segment。假设我们当前遍历的Segment为S1,那么在遍历S1过程中其他的Segment比如S2可能会被修改,于是这一次运算出来的size值可能并不是Map当前的真正大小。所以一个比较简单的办法就是计算Map大小的时候所有的Segment都Lock住,不能更新(包含put,remove等等)数据,计算完之后再Unlock。这是普通人能够想到的方案,但是牛逼的作者还有一个更好的Idea:先给3次机会,不lock所有的Segment,遍历所有Segment,累加各个Segment的大小得到整个Map的大小,如果某相邻的两次计算获取的所有Segment的更新次数(每个Segment都有一个modCount变量,这个变量在Segment中的Entry被修改时会加一,通过这个值可以得到每个Segment的更新操作的次数)是一样的,说明计算过程中没有更新操作,则直接返回这个值。如果这三次不加锁的计算过程中Map的更新次数有变化,则之后的计算先对所有的Segment加锁,再遍历所有Segment计算Map大小,最后再解锁所有Segment。源代码如下:

    public int size() 
        // Try a few times to get accurate count. On failure due to
        // continuous async changes in table, resort to locking.
        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
        int size;
        boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
        long sum;         // sum of modCounts
        long last = 0L;   // previous sum
        int retries = -1; // first iteration isn't retry
        try 
            for (;;) 
                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) 
                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                        ensureSegment(j).lock(); // force creation
                
                sum = 0L;
                size = 0;
                overflow = false;
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) 
                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                    if (seg != null) 
                        sum += seg.modCount;
                        int c = seg.count;
                        if (c < 0 || (size += c) < 0)
                            overflow = true;
                    
                
                if (sum == last)
                    break;
                last = sum;
            
         finally 
            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) 
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    segmentAt(segments, j).unlock();
            
        
        return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
    

举个例子:

一个Map有4个Segment,标记为S1,S2,S3,S4,现在我们要获取Map的size。计算过程是这样的:第一次计算,不对S1,S2,S3,S4加锁,遍历所有的Segment,假设每个Segment的大小分别为1,2,3,4,更新操作次数分别为:2,2,3,1,则这次计算可以得到Map的总大小为1+2+3+4=10,总共更新操作次数为2+2+3+1=8;第二次计算,不对S1,S2,S3,S4加锁,遍历所有Segment,假设这次每个Segment的大小变成了2,2,3,4,更新次数分别为3,2,3,1,因为两次计算得到的Map更新次数不一致(第一次是8,第二次是9)则可以断定这段时间Map数据被更新,则此时应该再试一次;第三次计算,不对S1,S2,S3,S4加锁,遍历所有Segment,假设每个Segment的更新操作次数还是为3,2,3,1,则因为第二次计算和第三次计算得到的Map的更新操作的次数是一致的,就能说明第二次计算和第三次计算这段时间内Map数据没有被更新,此时可以直接返回第三次计算得到的Map的大小。最坏的情况:第三次计算得到的数据更新次数和第二次也不一样,则只能先对所有Segment加锁再计算。如果第四次得到的结果跟第三次计算的不一样,还需要计算第五次,这次不会进行二次加锁,由于加过锁,所以得到的结果肯定与第四次一致,最终将所有Segment解锁,并返回size。

containsValue操作

containsValue操作采用了和size操作一样的思路,只不过在查找到后,会直接break最外层的循环,然后返回true,这点需要注意。

    public boolean containsValue(Object value) 
        // Same idea as size()
        if (value == null)
            throw new NullPointerException();
        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
        boolean found = false;
        long last = 0;
        int retries = -1;
        try 
            outer: for (;;) 
                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) 
                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                        ensureSegment(j).lock(); // force creation
                
                long hashSum = 0L;
                int sum = 0;
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) 
                    HashEntry<K,V>[] tab;
                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                    if (seg != null && (tab = seg.table) != null) 
                        for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) 
                            HashEntry<K,V> e;
                            for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) 
                                V v = e.value;
                                if (v != null && value.equals(v)) 
                                    found = true;
                                    break outer;
                                
                            
                        
                        sum += seg.modCount;
                    
                
                if (retries > 0 && sum == last)
                    break;
                last = sum;
            
         finally 
            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) 
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    segmentAt(segments, j).unlock();
            
        
        return found;
    

关于hash

大家一定还记得使用一个key定位Segment之前进行过一次hash操作吧?这次hash的作用是什么呢?看看hash的源代码:

   private int hash(Object k) 
        int h = hashSeed;

        if ((0 != h) && (k instanceof String)) 
            return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
        

        h ^= k.hashCode();

        // Spread bits to regularize both segment and index locations,
        // using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
        h += (h <<  15) ^ 0xffffcd7d;
        h ^= (h >>> 10);
        h += (h <<   3);
        h ^= (h >>>  6);
        h += (h <<   2) + (h << 14);
        return h ^ (h >>> 16);
    

源码中的注释是这样的:

Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which defends against poor quality hash functions. This is critical because ConcurrentHashMap uses power-of-two length hash tables, that otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ in lower or upper bits.

这里用到了Wang/Jenkins hash算法的变种,主要的目的是为了减少哈希冲突,使元素能够均匀的分布在不同的Segment上,从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点,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。

举个简单的例子:

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);

这些数字得到的hash值都是一样的,全是15,所以如果不进行第一次预hash,发生冲突的几率还是很大的,但是如果我们先把上例中的二进制数字使用hash()函数先进行一次预hash,得到的结果是这样的:

1110 | 1101 | 0011 | 1101 | 0100 | 1011 | 1101 | 1111
1101 | 1111 | 1101 | 1000 | 1001 | 1011 | 0110 | 1110
1111 | 1101 | 1001 | 1110 | 0100 | 1000 | 0011 | 0010
0101 | 0110 | 1100 | 1000 | 0110 | 1010 | 1000 | 0110

可以看到每一位的数据都散开了,并且ConcurrentHashMap中是使用预hash值的高位参与运算的。比如之前说的先将hash值向右按位移动28位,再与15做&运算,得到的结果都别为:14,13,15,5,没有冲突!

注意事项

  • ConcurrentHashMap中的key和value值都不能为null。
  • ConcurrentHashMap的整个操作过程中大量使用了Unsafe类来获取Segment/HashEntry,这里Unsafe的主要作用是提供原子操作。Unsafe这个类比较恐怖,破坏力极强,一般场景不建议使用,如果有兴趣可以到这里做详细的了解Java中鲜为人知的特性
  • ConcurrentHashMap是线程安全的类并不能保证使用了ConcurrentHashMap的操作都是线程安全的!

相关文章:http://www.infoq.com/cn/articles/ConcurrentHashMap/ 

                 http://qifuguang.me/2015/09/10/[Java并发包学习八]深度剖析ConcurrentHashMap/ 


以上是关于深度剖析ConcurrentHashMap源码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Java_深度剖析ConcurrentHashMap

JDK 源码剖析 —— ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap基于JDK1.8源码剖析

ConcurrentHashMap源码剖析

JDK 1.8 ConcurrentHashMap 源码剖析

源码解读JDK1.8 中 ConcurrentHashMap 不支持空键值对源码剖析