ConcurrentHashMap

Posted 2020-06-22

曾经研究过jkd1.5新特性，其中ConcurrentHashMap就是其中之一，其特点：效率比Hashtable高，并发性比hashmap好。结合了两者的特点。
    集合是编程中最常用的数据结构。而谈到并发，几乎总是离不开集合这类高级数据结构的支持。比如两个线程需要同时访问一个中间临界区（Queue），比如常会用缓存作为外部文件的副本（HashMap）。这篇文章主要分析jdk1.5的3种并发集合类型（concurrent，copyonright，queue）中的ConcurrentHashMap，让我们从原理上细致的了解它们，能够让我们在深度项目开发中获益非浅。

    在tiger之前，我们使用得最多的数据结构之一就是 HashMap和Hashtable。大家都知道，HashMap中未进行同步考虑，而Hashtable则使用了synchronized，带来的直接影响就是可选择，我们可以在单线程时使用HashMap提高效率，而多线程时用Hashtable来保证安全。

    当我们享受着jdk带来的便利时同样承受它带来的不幸恶果。通过分析Hashtable就知道，synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，安全的背后是巨大的浪费，慧眼独具的Doug Lee立马拿出了解决方案----ConcurrentHashMap。

    ConcurrentHashMap和Hashtable主要区别就是围绕着锁的粒度以及如何锁。如图

 

    左边便是Hashtable的实现方式---锁整个hash表；而右边则是ConcurrentHashMap的实现方式---锁桶（或段）。 ConcurrentHashMap将hash表分为16个桶（默认值），诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶。试想，原来只能一个线程进入，现在却能同时16个写线程进入（写线程才需要锁定，而读线程几乎不受限制，之后会提到），并发性的提升是显而易见的。

    更令人惊讶的是ConcurrentHashMap的读取并发，因为在读取的大多数时候都没有用到锁定，所以读取操作几乎是完全的并发操作，而写操作锁定的粒度又非常细，比起之前又更加快速（这一点在桶更多时表现得更明显些）。只有在求size等操作时才需要锁定整个表。而在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器（见之前的文章《JAVA API备忘---集合》）的另一种迭代方式，我们称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出 ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。

    接下来，让我们看看ConcurrentHashMap中的几个重要方法，心里知道了实现机制后，使用起来就更加有底气。

    ConcurrentHashMap中主要实体类就是三个：ConcurrentHashMap（整个Hash表）,Segment（桶），HashEntry（节点），对应上面的图可以看出之间的关系。

    get 方法（请注意，这里分析的方法都是针对桶的，因为ConcurrentHashMap的最大改进就是将粒度细化到了桶上），首先判断了当前桶的数据个数是否为0，为0自然不可能get到什么，只有返回null，这样做避免了不必要的搜索，也用最小的代价避免出错。然后得到头节点（方法将在下面涉及）之后就是根据hash和key逐个判断是否是指定的值，如果是并且值非空就说明找到了，直接返回；程序非常简单，但有一个令人困惑的地方，这句return readValueUnderLock(e)到底是用来干什么的呢？研究它的代码，在锁定之后返回一个值。但这里已经有一句V v = e.value得到了节点的值，这句return readValueUnderLock(e)是否多此一举？事实上，这里完全是为了并发考虑的，这里当v为空时，可能是一个线程正在改变节点，而之前的 get操作都未进行锁定，根据bernstein条件，读后写或写后读都会引起数据的不一致，所以这里要对这个e重新上锁再读一遍，以保证得到的是正确值，这里不得不佩服Doug Lee思维的严密性。整个get操作只有很少的情况会锁定，相对于之前的Hashtable，并发是不可避免的啊！

V get(Object key, int hash) {             if (count != 0) { // read-volatile                 HashEntry e = getFirst(hash);                 while (e != null) {                     if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {                         V v = e.value;                         if (v != null)                             return v;                         return readValueUnderLock(e); // recheck                     }                     e = e.next;                 }             }             return null;         }

 

V readValueUnderLock(HashEntry e) {             lock();             try {                 return e.value;             } finally {                 unlock();             }         }

 

    put 操作一上来就锁定了整个segment，这当然是为了并发的安全，修改数据是不能并发进行的，必须得有个判断是否超限的语句以确保容量不足时能够 rehash，而比较难懂的是这句int index = hash & (tab.length - 1)，原来segment里面才是真正的hashtable，即每个segment是一个传统意义上的hashtable,如上图，从两者的结构就可以看出区别，这里就是找出需要的entry在table的哪一个位置，之后得到的entry就是这个链的第一个节点，如果e!=null，说明找到了，这是就要替换节点的值（onlyIfAbsent == false），否则，我们需要new一个entry，它的后继是first，而让tab[index]指向它，什么意思呢？实际上就是将这个新entry 插入到链头，剩下的就非常容易理解了。

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {             lock();             try {                 int c = count;                 if (c++ > threshold) // ensure capacity                     rehash();                 HashEntry[] tab = table;                 int index = hash & (tab.length - 1);                 HashEntry first = (HashEntry) tab[index];                 HashEntry e = first;                 while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))                     e = e.next;                 V oldValue;                 if (e != null) {                     oldValue = e.value;                     if (!onlyIfAbsent)                         e.value = value;                 }                 else {                     oldValue = null;                     ++modCount;                     tab[index] = new HashEntry(key, hash, first, value);                     count = c; // write-volatile                 }                 return oldValue;             } finally {                 unlock();             }         }

 

    remove 操作非常类似put，但要注意一点区别，中间那个for循环是做什么用的呢？（*号标记）从代码来看，就是将定位之后的所有entry克隆并拼回前面去，但有必要吗？每次删除一个元素就要将那之前的元素克隆一遍？这点其实是由entry的不变性来决定的，仔细观察entry定义，发现除了value，其他所有属性都是用final来修饰的，这意味着在第一次设置了next域之后便不能再改变它，取而代之的是将它之前的节点全都克隆一次。至于entry为什么要设置为不变性，这跟不变性的访问不需要同步从而节省时间有关，关于不变性的更多内容，请参阅之前的文章《线程高级---线程的一些编程技巧》

V remove(Object key, int hash, Object value) {             lock();             try {                 int c = count - 1;                 HashEntry[] tab = table;                 int index = hash & (tab.length - 1);                 HashEntry first = (HashEntry)tab[index];                 HashEntry e = first;                 while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))                     e = e.next;                 V oldValue = null;                 if (e != null) {                     V v = e.value;                     if (value == null || value.equals(v)) {                         oldValue = v;                         // All entries following removed node can stay                         // in list, but all preceding ones need to be                         // cloned.                         ++modCount;                         HashEntry newFirst = e.next;                     *    for (HashEntry p = first; p != e; p = p.next)                     *        newFirst = new HashEntry(p.key, p.hash,                                                            newFirst, p.value);                         tab[index] = newFirst;                         count = c; // write-volatile                     }                 }                 return oldValue;             } finally {                 unlock();             }         }

 

static final class HashEntry {         final K key;         final int hash;         volatile V value;         final HashEntry next;         HashEntry(K key, int hash, HashEntry next, V value) {             this.key = key;             this.hash = hash;             this.next = next;             this.value = value;         }     }

 

转自：http://xuganggogo.iteye.com/blog/321630