- 浏览: 516335 次
- 性别:
- 来自: 杭州
文章分类
最新评论
-
ben_wu007:
没数据库设计 而且这样要写代码 还是做成配数据库好 ...
使用AOP做权限控制 -
邢邢色色:
支持楼主,但这本书没有讲trident,有些过时了~到amaz ...
《Storm入门》中文版 -
java_web_hack1:
我在FunctionProvider中,获取的Property ...
在Osworkflow中使用PropertySet存储业务数据 -
greemranqq:
腾飞 ~。~
Java并发和多线程译者征集 -
fantasy:
leonevo 写道hi, 我也在设计cmdb. 我觉得基于传 ...
ITSM-CMDB数据库设计-四种方案任你选
本文是作者原创,发表于InfoQ:http://www.infoq.com/cn/articles/ConcurrentHashMap
更多并发编程文章访问:http://ifeve.com/?p=269
术语定义
术语 | 英文 | 解释 |
哈希算法 | hash algorithm | 是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式,其输出被称为哈希值。
|
哈希表 | hash table | 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址。 |
线程不安全的HashMap
因为多线程环境下,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。
如以下代码:
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
|
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();
|
效率低下的HashTable容器
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的同步方法时,其他线程访问HashTable的同步方法时,可能会进入阻塞或轮询状态。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。
ConcurrentHashMap的锁分段技术
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁,那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,从而可以有效的提高并发访问效率,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。
ConcurrentHashMap的结构
我们通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构。
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守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得它对应的Segment锁。
ConcurrentHashMap的初始化
ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity,loadFactor, concurrencyLevel几个参数来初始化segments数组,段偏移量segmentShift,段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组。
初始化segments数组。让我们来看一下初始化segmentShift,segmentMask和segments数组的源代码。
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
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 ;
} 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通过concurrencyLevel计算得出。为了能通过按位与的哈希算法来定位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是大于或等于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的最大大小是65535,意味着segments数组的长度最大为65536,对应的二进制是16位。
初始化segmentShift和segmentMask。这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里需要使用,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hash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是哈希运算的掩码,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。
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。
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
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。
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,必须先通过哈希算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再哈希。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
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 );
} |
再哈希,其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。我做了一个测试,不通过再哈希而直接执行哈希计算。
1
2
3
4
5
6
7
|
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 );
|
计算后输出的哈希值全是15,通过这个例子可以发现如果不进行再哈希,哈希冲突会非常严重,因为只要低位一样,无论高位是什么数,其哈希值总是一样。我们再把上面的二进制数据进行再哈希后结果如下,为了方便阅读,不足32位的高位补了0,每隔四位用竖线分割下。
1
2
3
4
5
6
7
|
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,通过这种再哈希能让数字的每一位都能参加到哈希运算当中,从而减少哈希冲突。ConcurrentHashMap通过以下哈希算法定位segment。
默认情况下segmentShift为28,segmentMask为15,再哈希后的数最大是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hash运算中, (hash >>> segmentShift) & segmentMask的运算结果分别是4,15,7和8,可以看到hash值没有发生冲突。
1
2
3
4
5
|
final Segment<K,V> segmentFor( int hash) {
return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
}
|
ConcurrentHashMap的get操作
Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再哈希,然后使用这个哈希值通过哈希运算定位到segment,再通过哈希算法定位到元素,代码如下:
1
2
3
4
5
6
7
|
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,除非读到的值是空的才会加锁重读,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,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。
1
2
3
|
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的哈希算法虽然一样,都与数组的长度减去一相与,但是相与的值不一样,定位Segment使用的是元素的hashcode通过再哈希后得到的值的高位,而定位HashEntry直接使用的是再哈希后的值。其目的是避免两次哈希后的值一样,导致元素虽然在Segment里散列开了,但是却没有在HashEntry里散列开。
1
2
3
|
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
|
ConcurrentHashMap的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得加锁。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放在HashEntry数组里。
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),如果超过阀值,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。
如何扩容。扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组,然后将原数组里的元素进行再hash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。
ConcurrentHashMap的size操作
如果我们要统计整个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,我们是不是直接把所有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,但是拿到之后可能累加前使用的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。
参考资料
- JDK1.6源代码。
- 《Java并发编程实践》
- Java并发编程之ConcurrentHashMap
发表评论
-
Oracle官方并发教程
2014-04-26 00:30 3049计算机的使用者一直以为他们的计算机可以同时做很多事情。他们认 ... -
《Java 7 并发编程指南》中文版
2013-11-03 17:00 8983原文链接 作者: Javier Fernández Gonz ... -
Java虚拟机并发编程样章
2013-10-07 00:07 1766第五章 讨喜的隔离可变性 讨喜的隔离可变性-前言 讨喜 ... -
Doug Lea全部并发编程文章译文
2013-05-19 13:20 3200Doug Lea’s Home Page 如果IT的历史, ... -
Java并发性和多线程介绍目录
2013-04-30 11:21 2774Java并发性和多线程介绍 多线程的优点 多线程 ... -
Java并发和多线程译者征集
2013-03-03 22:54 2229原文地址:http://ifeve.com/transati ... -
[并发译文]Doug Lea全部并发文章
2013-02-27 11:57 2207Java并发结构 任务取消(Cancellation) ... -
Disruptor全部译文
2013-02-27 09:55 1935转载自:http://coolshell.cn/artic ... -
[并发译文]Java内存模型手册
2013-01-20 21:13 2166原文地址:http://gee.cs.oswego.edu/ ... -
征集并发文献译者之Disruptor
2013-01-20 21:10 1731为了促进并发编程在中国的推广和研究,让更多的同学能阅读到国外 ... -
[并发译文]同步和Java内存模型
2013-01-14 10:17 1443原文:http://gee.cs.oswego.edu ... -
[并发译文]Java内存模型FAQ
2013-01-06 22:56 1059原文:http://www.cs.umd.edu/~pu ... -
聊聊并发(五)原子操作的实现原理
2012-12-23 20:06 1952本文属于作者原创,原文发表于InfoQ:http:/ ... -
[并发编程]聊聊并发
2012-12-23 03:44 2300聊聊并发系列文章是我在InfoQ发表的并发编程连载文 ... -
聊聊并发(三)JAVA线程池的分析和使用
2012-11-16 09:19 2226本文属于作者原创,原文发表于InfoQ中文站。 ... -
聊聊并发(二)Java SE1.6中的Synchronized
2012-05-24 13:51 2117本文属于作者原创,原文发表于InfoQ中文站。 ... -
聊聊并发(一)深入分析Volatile的实现原理
2012-02-22 09:39 2864本文属于作者原创,原文发表于InfoQ中文站。 ... -
【并发编程】深入研究并发编程
2012-01-16 13:58 3088打算在从几个层面来研究并发编程的文章。 硬件层 ...
相关推荐
本文将深入分析`ConcurrentHashMap`的设计原理、性能特点以及常见使用场景,帮助你提升Java并发编程的技能。 `ConcurrentHashMap`是`java.util.concurrent`包下的一个类,它在`HashMap`的基础上进行了优化,以适应...
Java并发编程中的ConcurrentHashMap是HashMap的一个线程安全版本,设计目标是在高并发场景下提供高效的数据访问。相比HashTable,ConcurrentHashMap通过采用锁分离技术和更细粒度的锁定策略来提升性能。HashTable...
### 深入探讨《聊聊并发系列文章》 #### 一、深入分析Volatile的实现原理 **引言** 在现代软件开发中,特别是在多线程编程领域,Volatile关键字的作用不可忽视。作为一种轻量级的同步机制,Volatile能够确保多...
源码分析见我博文:http://blog.csdn.net/wabiaozia/article/details/50684556
【源码分析】深入理解`ConcurrentHashMap`的工作原理,需要查看其源码,特别是`put`、`get`、`resize`等关键操作,以及在不同版本中的变化,例如Java 8引入的红黑树优化。 总结,`ConcurrentHashMap`是Java并发编程...
Java并发系列之ConcurrentHashMap源码分析 ConcurrentHashMap是Java中一个高性能的哈希表实现,它解决了HashTable的同步问题,允许多线程同时操作哈希表,从而提高性能。 1. ConcurrentHashMap的成员变量: ...
【Java并发容器之ConcurrentHashMap】是Java编程中用于高效并发操作的重要工具。相比于HashMap,ConcurrentHashMap在多线程环境下提供了线程安全的保证,避免了因扩容导致的CPU资源消耗过高问题。传统的线程安全解决...
### Java并发编程之ConcurrentHashMap #### 一、概述 `ConcurrentHashMap`是Java并发编程中的一个重要组件,它提供了一种线程安全的哈希表实现方式。与传统的`Hashtable`或`synchronized`关键字相比,`...
本节我们将深入解析`ConcurrentHashMap`的`put`和`get`方法,以及其初始化过程。 首先,`ConcurrentHashMap`的初始化过程在第一次`put`操作时触发,其核心在于`initTable`方法。这个方法确保在多线程环境下安全地...
程序员面试加薪必备_ConcurrentHashMap底层原理与源码分析深入详解
ConcurrentHashMap源码分析源码分析 代码解释非常详细!!!!
与传统的`Hashtable`相比,`ConcurrentHashMap`具有更高的并发性能,这主要得益于它的分段锁技术和非阻塞算法。 #### 二、`ConcurrentHashMap`的基本概念 1. **分段锁技术**:`ConcurrentHashMap`内部采用了分段锁...
通过对ConcurrentHashMap的深入剖析,我们可以看到它通过锁分段技术极大地提高了多线程环境下的并发性能。此外,其内部设计还体现了对易变性和不变性的巧妙运用,以及高效的定位和扩容机制,这些都是值得学习的关键...
ConcurrentHashMap为了提高本身的并发能力,在内部采用了一个叫做Segment的结构,一个Segment其实就是一个类HashTable的结构,Segment内部维护了一个链表数组,我们用下面这一幅图来看下ConcurrentHashMap的内部结构...
本文将结合Java内存模型,分析JDK源代码,探索ConcurrentHashMap高并发的具体实现机制,包括其在JDK中的定义和结构、并发存取、重哈希和跨段操作,并着重剖析了ConcurrentHashMap读操作不需要加锁和分段锁机制的内在...
java本地缓存ConcurrentHashMap
通过以上分析,我们可以看到ConcurrentHashMap如何通过锁分段技术来解决HashMap在并发环境下的线程安全问题,并通过巧妙的设计减少线程间锁的竞争,从而提升性能。因此,在设计需要高并发性能的程序时,...