ConcurrentHashmap

ConcurrentHashmap #

JDK1.7 #

ConcurrentHashMap 的锁分段技术: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 不允许 Key 或者 Value 的值为 NULL,主要原因是:如果 map.get(key) 返回 null ,则无法检测 key 是否显式映射为 null 或者 key 未映射。 在非并发映射中,您可以通过 map.contains(key) 进行检查,但在并发映射中,映射可能在调用之间发生了变化。

JDK1.8 #

在JDK1.8中对 ConcurrentHashmap 进行了改进。取消segments字段,直接采用transient volatile HashEntry<K,V>[] table保存数据,采用table数组元素作为锁,从而实现了对每一行数据进行加锁,进一步减少并发冲突的概率

将原先 table数组+单向链表 的数据结构,变更为 table数组+单向链表+红黑树 的结构。对于 hash 表来说,最核心的能力在于将 key hash 之后能均匀的分布在数组中。如果 hash 之后散列的很均匀,那么 table 数组中的每个队列长度主要为 0 或者 1 。但实际情况并非总是如此理想,虽然 ConcurrentHashMap 类默认的加载因子为 0.75,但是在数据量过大或者运气不佳的情况下,还是会存在一些队列长度过长的情况,如果还是采用单向列表方式,那么查询某个节点的时间复杂度为 \(O(n)\) ;因此,对于个数超过 8 (默认值)的链表,jdk1.8 中采用了红黑树的结构,那么查询的时间复杂度可以降低到 \(O(logN)\) ,可以改进性能。

PUT #

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
    // 得到 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 用于记录相应链表的长度
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        // 如果数组"空",进行数组初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 初始化数组,后面会详细介绍
            tab = initTable();

        // 找该 hash 值对应的数组下标,得到第一个节点 f
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 如果数组该位置为空,
            //    用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可,这个 put 操作差不多就结束了,可以拉到最后面了
            //          如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        // hash 居然可以等于 MOVED,这个需要到后面才能看明白,不过从名字上也能猜到,肯定是因为在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 帮助数据迁移,这个等到看完数据迁移部分的介绍后,再理解这个就很简单了
            tab = helpTransfer(tab, f);

        else { // 到这里就是说,f 是该位置的头结点,而且不为空

            V oldVal = null;
            // 获取数组该位置的头结点的监视器锁
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0,说明是链表
                        // 用于累加,记录链表的长度
                        binCount = 1;
                        // 遍历链表
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 如果发现了"相等"的 key,判断是否要进行值覆盖,然后也就可以 break 了
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 到了链表的最末端,将这个新值放到链表的最后面
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树
                        Node<K,V> p;
                        binCount = 2;
                        // 调用红黑树的插值方法插入新节点
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }

            if (binCount != 0) {
                // 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,
                    // 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树
                    //    具体源码我们就不看了,扩容部分后面说
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

GET #

get 不进行加锁,其只需要保证可见性,所以 volatile 就可以。

  • 计算 hash 值
  • 根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
  • 根据该位置处结点性质进行相应查找
    • 如果该位置为 null ,那么直接返回 null 就可以了
    • 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的,返回该节点的值即可
    • 如果该位置节点的 hash 值小于 0,说明正在扩容,或者是红黑树,后面我们再介绍 find 方法
    • 如果以上 3 条都不满足,那就是链表,进行遍历比对即可