ConcurrentHashMap是如何实现高并发的？

最新推荐文章于 2025-02-11 19:46:41 发布

Good_tea_h

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文章标签： java jvm 开发语言

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Java中的ConcurrentHashMap是一种高效的线程安全哈希表实现，它专为高并发环境设计，能够在多线程环境下提供高效的读写操作。其实现高并发的机制主要依赖于分段锁（在JDK 1.7及之前版本中使用）和CAS（Compare and Swap）操作、synchronized关键字（在JDK 1.8及之后版本中使用），以及红黑树的数据结构优化。以下是对ConcurrentHashMap如何实现高并发的详细解析：

一、分段锁机制（JDK 1.7及之前版本）

在JDK 1.7及之前的版本中，ConcurrentHashMap采用了分段锁（Segment Locks）的机制来实现高并发。

分段锁的基本概念

分段锁将整个哈希表划分为多个段（Segment），每个段相当于一个小的哈希表，并且有自己的锁。因此，多个线程可以并发地访问不同的段，而无需相互等待。这种设计显著降低了锁的粒度，提高了并发性能。
分段锁的实现原理
- 哈希定位：根据键的哈希值确定要操作的段。
- 锁定段：对确定的段加锁，保证在该段上的操作是线程安全的。
- 操作数据：在锁定的段上执行相应的操作，如插入、查找或删除等。
- 释放锁：完成操作后释放段上的锁。
分段锁的优势
- 降低锁竞争：由于每个段都有自己的锁，因此多个线程可以并发地访问不同的段，降低了锁的竞争。
- 提高并发度：分段锁使得ConcurrentHashMap能够在大部分操作中以较低的锁竞争和更高的并发度处理多线程访问。

二、CAS操作和synchronized关键字（JDK 1.8及之后版本）

在JDK 1.8及之后的版本中，ConcurrentHashMap的实现原理发生了重大变化，摒弃了分段锁的设计，而是采用了与HashMap类似的数组+链表+红黑树的结构，并通过CAS操作和synchronized关键字来实现线程安全。

CAS操作

CAS（Compare and Swap）操作是一种无锁算法，它通过比较和交换内存中的值来实现原子操作。CAS操作包括三个参数：内存位置（地址）、预期值和新值。比较当前内存位置的值与预期值是否相等，如果相等，则将内存位置的值更新为新值；如果不相等，则不进行任何操作。
- CAS操作的优势：
  - 无锁算法：CAS操作不需要加锁就能实现对内存位置的原子操作，因此具有更高的并发性能。
  - 乐观锁：CAS操作是一种乐观锁的实现方式，它假设在并发环境下，多个线程同时修改同一个变量的概率很小，因此可以在不加锁的情况下进行操作。
- CAS操作的局限性：
  - ABA问题：如果变量的值在比较之前和比较之后都相同，但中间经过了其他变化（例如从A变为B再变回A），那么CAS操作会误认为没有变化，从而引发ABA问题。
  - 循环时间长开销大：如果CAS操作一直不成功，会导致自旋时间过长，从而增加CPU的开销。
synchronized关键字

synchronized关键字是Java中实现线程同步的一种机制。在ConcurrentHashMap中，synchronized关键字主要用于对链表或红黑树的头节点进行加锁，以保证在插入、删除或更新节点时的线程安全性。
- synchronized关键字的优势：
  - 简单易懂：synchronized关键字是Java语言内置的同步机制，使用简单且易于理解。
  - 支持重入：synchronized关键字支持重入锁，即同一个线程可以多次获得同一个对象的锁而不会引发死锁。
- synchronized关键字的局限性：
  - 锁粒度较大：与CAS操作相比，synchronized关键字的锁粒度较大，因为它会锁住整个对象或方法块，而不是像CAS操作那样只锁住一个内存位置。
  - 性能开销：在高并发环境下，频繁地获取和释放锁会导致性能开销的增加。

三、红黑树优化

在JDK 1.8及之后的版本中，ConcurrentHashMap还引入了红黑树的数据结构优化，以进一步提高查询性能。

红黑树的基本概念

红黑树是一种自平衡二叉查找树，它能够在O(log n)的时间复杂度内完成查找、插入和删除操作。红黑树的每个节点都有一个颜色属性（红色或黑色），并且满足以下性质：
- 节点是红色或黑色。
- 根节点是黑色。
- 所有叶子节点都是黑色（叶子节点指树尾端NIL节点）。
- 每个红色节点的两个子节点都是黑色（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点）。
- 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
红黑树的实现原理

在ConcurrentHashMap中，当链表长度超过一定阈值（默认为8）时，会将链表转换为红黑树。转换过程中，会遍历链表中的所有节点，并按照红黑树的性质重新构建树结构。这样，在后续查找、插入或删除操作时，就可以利用红黑树的特性来提高性能。
红黑树的优势
- 提高查询性能：红黑树的平衡性保证了查询操作的时间复杂度为O(log n)，显著提高了查询性能。
- 优化内存占用：与链表相比，红黑树在内存占用上可能更加紧凑，因为它不需要额外的指针来维护链表结构。

四、ConcurrentHashMap的并发性能优化

除了上述的分段锁、CAS操作和synchronized关键字以及红黑树优化外，ConcurrentHashMap还通过以下方式进一步提高并发性能：

懒加载初始化

ConcurrentHashMap在初始化时不会立即分配数组空间，而是等到第一次插入元素时才进行初始化。这种懒加载的方式可以节省内存空间，并在初始化时减少性能开销。
扩容机制

ConcurrentHashMap在插入元素时，会根据当前数组的填充情况和扩容阈值来判断是否需要扩容。扩容过程中，会创建一个新的数组，并将原数组中的元素重新分配到新数组中。为了提高扩容效率，ConcurrentHashMap采用了多线程并发扩容的机制，即多个线程可以同时参与扩容过程。
分段锁和CAS操作的组合

在JDK 1.8及之后的版本中，虽然摒弃了分段锁的设计，但ConcurrentHashMap仍然保留了分段锁的思想。它通过将整个哈希表划分为多个桶（Bucket），并在每个桶上使用CAS操作或synchronized关键字来保证线程安全。这种组合方式既保留了分段锁降低锁粒度的优势，又避免了分段锁在高并发环境下的性能瓶颈。

五、ConcurrentHashMap的使用场景和注意事项

使用场景

ConcurrentHashMap适用于需要高并发读写的场景，如缓存、并发计算等。在这些场景中，多个线程会同时访问和修改同一个哈希表，而ConcurrentHashMap能够提供高效的线程安全保证。
注意事项
- 避免死锁：在使用ConcurrentHashMap时，应避免在多个线程中同时修改同一个节点的值，以防止死锁的发生。
- 注意性能开销：虽然ConcurrentHashMap提供了高效的线程安全保证，但在高并发环境下，频繁的锁竞争和扩容操作仍然会导致一定的性能开销。因此，在使用时应根据具体场景进行评估和优化。
- 注意内存占用：由于ConcurrentHashMap采用了数组+链表+红黑树的结构，并且需要维护多个锁和条件变量等同步机制，因此其内存占用可能会比普通的HashMap要大一些。在使用时需要注意内存使用情况的监控和优化。

综上所述，Java中的ConcurrentHashMap通过分段锁（在JDK 1.7及之前版本中使用）、CAS操作和synchronized关键字（在JDK 1.8及之后版本中使用）以及红黑树的数据结构优化等方式实现了高并发性能。同时，它还通过懒加载初始化、扩容机制和分段锁与CAS操作的组合等方式进一步提高了并发性能。在使用时，需要根据具体场景进行评估和优化，并注意避免死锁和性能开销等问题。