ConcurrentHashMap使用案例（单词数量统计）
前言
- 目标：实现单词数量统计
- 过程：首先使用26个英文字母，每个字母200个，将26200个字母打乱顺序存入26个txt文件中。
使用26个线程，每个线程统计一个txt文件的200个字母。26个线程同时操作这一个Map集合。
最终想要得到的结果为：a：200（a被统计了200次），b：200（b被统计了200次）……z：200（z被统计200次）总和26200。 - 实践：使用HashMap进行统计
- 问题：HashMap会出现什么样的结果？
- 如何使用ConcurrentHashMap解决此问题。
1. 案例样本准备
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class WordCountCreat {
static final String ALPHA = "abcedfghijklmnopqrstuvwxyz"; //26个英文字母
public static void main(String[] args) throws IOException {
int length = ALPHA.length();//26
int count = 200;
List<String> list = new ArrayList<>(length * count);//26*200
for (int i = 0; i < length; i++) {//每个英文字母生成200个加入list
char ch = ALPHA.charAt(i);
for (int j = 0; j < count; j++) {
list.add(String.valueOf(ch));
}
}
Collections.shuffle(list);//将26*200个字母打乱顺序
for (int i = 0; i < 26; i++) { //每200个字母为一组，存入26个txt文件
String path = "tmp/" + (i + 1) + ".txt";
File file = new File(path);
if (!file.isFile()) {
file.createNewFile();
}
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(path));
String collect = list.subList(i * count, (i + 1) * count).stream()
.collect(Collectors.joining("\n"));
writer.write(collect);
writer.close();
}
}
}
生成结果以及每个文件中的内容
2. 使用HashMap
public class WordCountTest {
public static void main(String[] args) {
demo(
// 创建 map 集合
() -> new HashMap<String, Integer>(),
// 进行计数
(map, words) -> {
for (String word : words) {
Integer counter = map.get(word);
int newValue = counter == null ? 1 : counter + 1;
map.put(word, newValue);
}
}
);
}
private static <V> void demo(Supplier<Map<String,V>> supplier,
BiConsumer<Map<String,V>, List<String>> consumer) {
Map<String, V> counterMap = supplier.get();//获取Map集合
List<Thread> ts = new ArrayList<>();//创建Thread 线程的ArrayList列表
for (int i = 1; i <= 26; i++) { //启动26个线程，并发读取26个txt文件
int idx = i;
Thread thread = new Thread(() -> {
List<String> words = readFromFile(idx);//读取完成一个txt文件返回200个单词
consumer.accept(counterMap, words);//存入当前Map集合
});
ts.add(thread);
}
ts.forEach(t->t.start());//启动全部线程
ts.forEach(t-> {
try {
t.join();//调用线程等待26个线程执行结束
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
System.out.println(counterMap);//26个线程全部执行完成，输出map集合
}
public static List<String> readFromFile(int i) {
ArrayList<String> words = new ArrayList<>();
try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("tmp/"
+ i +".txt")))) {
while(true) {
String word = in.readLine();
if(word == null) {
break;
}
words.add(word);
}
return words;
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
执行结果
可以看到在并发统计单词个数时，没有将所有的字母统计到200。
原因分析
(map, words) -> {
for (String word : words) {
Integer counter = map.get(word);//读取
int newValue = counter == null ? 1 : counter + 1;
map.put(word, newValue);//写入
}
}
在上述代码中，多个线程对共享资源HashMap进行读写操作，产生线程安全问题。
若一个线程map.get（"a"）获取到a的counter值，而其他线程在当前获取值后，操作map.put（"a"，newValue）修改了a的counter。则当前线程再次put会产生数据误差。
3. 解决HashMap产生的线程不安全问题
为什么使用ConcurrentHashMap而不直接使用Synchronized关键字？
直接加Synchronized属于粗粒度锁，而ConcurrentHashMap属于细粒度锁，性能更优。
如何使用ConcurrentHashMap改进
() -> new HashMap<String, Integer>()
改为
() -> new ConcurrentHashMap<String, Integer>()
仅仅是将HashMap改为ConcurrentHashMap，会保证并发安全吗？
依然会产生数据统计偏差。
问题分析：只将HashMap改为ConcurrentHashMap只保证内部put，get的原子性，不能保证联合起来的原子性。
修改上述代码
demo(
() -> new ConcurrentHashMap<String, LongAdder>(),
(map, words) -> {
for (String word : words) {
// 注意不能使用 putIfAbsent，此方法返回的是上一次的 value，首次调用返回 null
map.computeIfAbsent(word, (key) -> new LongAdder()).increment();
}
}
);
Map.computeIfAbsent源码
default V computeIfAbsent(K key,
Function<? super K, ? extends V> mappingFunction) {
Objects.requireNonNull(mappingFunction);
V v;
if ((v = get(key)) == null) {
V newValue;
if ((newValue = mappingFunction.apply(key)) != null) {
put(key, newValue);
return newValue;
}
}
return v;
}
如果缺少一个key，则计算生成一个value，将key和value放入map。整个过程被封装为原子性操作，线程安全的
同时使用LongAdder进行线程安全的自增操作。
结果验证
另一方案
demo(
() -> new ConcurrentHashMap<String, Integer>(),
(map, words) -> {
for (String word : words) {
// 函数式编程，无需原子变量
map.merge(word, 1, Integer::sum);
}
}
);
结果验证
