(转载)ConcurrentHashMap 原理
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。
- 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;
- }
- }
ConcurrentHashMap 和 HashTable 的速度比较:
util.concurrent
包中的 ConcurrentHashMap
类(也将出现在JDK 1.5中的 java.util.concurrent
包中)是对 Map
的线程安全的实现,比起 synchronizedMap
来,它提供了好得多的并发性。多个读操作几乎总可以并发地执行,同时进行的读和写操作通常也能并发地执行,而同时进行的写操作仍然可以不时地并发进行(相关的类也提供了类似的多个读线程的并发性,但是,只允许有一个活动的写线程) 。ConcurrentHashMap
被设计用来优化检索操作;实际上,成功的 get()
操作完成之后通常根本不会有锁着的资源。要在不使用锁的情况下取得线程安全性需要一定的技巧性,并且需要对Java内存模型(Java Memory Model)的细节有深入的理解。ConcurrentHashMap
实现,加上 util.concurrent
包的其他部分,已经被研究正确性和线程安全性的并发专家所正视。在下个月的文章中,我们将看看 ConcurrentHashMap
的实现的细节。
ConcurrentHashMap
通过稍微地松弛它对调用者的承诺而获得了更高的并发性。检索操作将可以返回由最近完成的插入操作所插入的值,也可以返回在步调上是并发的插入操作所添加的值(但是决不会返回一个没有意义的结果)。由 ConcurrentHashMap.iterator()
返回的 Iterators
将每次最多返回一个元素,并且决不会抛出ConcurrentModificationException
异常,但是可能会也可能不会反映在该迭代器被构建之后发生的插入操作或者移除操作。在对 集合进行迭代时,不需要表范围的锁就能提供线程安全性。在任何不依赖于锁整个表来防止更新的应用程序中,可以使用 ConcurrentHashMap
来替代 synchronizedMap
或 Hashtable
。
上述改进使得 ConcurrentHashMap
能够提供比 Hashtable
高得多的可伸缩性,而且,对于很多类型的公用案例(比如共享的cache)来说,还不用损失其效率。
表 1对 Hashtable
和 ConcurrentHashMap
的可伸缩性进行了粗略的比较。在每次运行过程中, n 个线程并发地执行一个死循环,在这个死循环中这些线程从一个 Hashtable
或者 ConcurrentHashMap
中检索随机的key value,发现在执行 put()
操作时有80%的检索失败率,在执行操作时有1%的检索成功率。测试所在的平台是一个双处理器的Xeon系统,操作系统是Linux。数据显示了10,000,000次迭代以毫秒计的运行时间,这个数据是在将对 ConcurrentHashMap的
操作标准化为一个线程的情况下进行统计的。您可以看到,当线程增加到多个时,ConcurrentHashMap
的性能仍然保持上升趋势,而 Hashtable
的性能则随着争用锁的情况的出现而立即降了下来。
比起通常情况下的服务器应用,这次测试中线程的数量看上去有点少。然而,因为每个线程都在不停地对表进行操作,所以这与实际环境下使用这个表的更多数量的线程的争用情况基本等同。
表 1.Hashtable 与 ConcurrentHashMap在可伸缩性方面的比较
线程数 | ConcurrentHashMap | Hashtable |
1 | 1.00 | 1.03 |
2 | 2.59 | 32.40 |
4 | 5.58 | 78.23 |
8 | 13.21 | 163.48 |
16 | 27.58 | 341.21 |
32 | 57.27 | 778.41 |