ConcurrentHahMap 基于源码解析

本文对比分析了JDK1.7与JDK1.8中ConcurrentHashMap的不同实现方式,详细解析了分段锁和红黑树+CAS的底层机制,并讨论了这两种不同实现方式的优缺点。

目录

1、简单总结

2、JDK1.7 segments + HashEntry数组 + 链表解析

3、JDK1.8 散列表 + 红黑树 + CAS 解析


1、简单总结

  • JDK1.8底层是散列表+红黑树、JDK1.7底层是segments + HashEntry数组;
  • ConCurrentHashMap支持高并发的访问和更新,它是线程安全的;
  • 检索操作不用加锁,get方法是非阻塞的;
  • key和value都不允许为null

2、JDK1.7 segments + HashEntry数组 + 链表解析

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49754357

如下图所示,segments继承了可重入锁ReentrantLock,每个片段有一个锁,叫做“分段锁”。

1).Segment(分段锁)

ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment,它即类似于HashMap的结构,即内部拥有一个Entry数组,数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock(Segment继承了ReentrantLock)。

2).内部结构

ConcurrentHashMap使用分段锁技术,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,能够实现真正的并发访问。如下图是ConcurrentHashMap的内部结构图:

 

 

从上面的结构我们可以了解到,ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作。

第一次Hash定位到Segment,第二次Hash定位到元素所在的链表的头部。

3).该结构的优劣势

坏处

这一种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长

好处

写操作的时候可以只对元素所在的Segment进行加锁即可,不会影响到其他的Segment,这样,在最理想的情况下,ConcurrentHashMap可以最高同时支持Segment数量大小的写操作(刚好这些写操作都非常平均地分布在所有的Segment上)。

所以,通过这一种结构,ConcurrentHashMap的并发能力可以大大的提高。


3、JDK1.8 散列表 + 红黑树 + CAS 解析

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35668936

JDK8中ConcurrentHashMap参考了JDK8 HashMap的实现,采用了数组+链表+红黑树的实现方式来设计,内部大量采用CAS操作。

CAS:是compare and swap的缩写,即我们所说的比较交换。CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存地址里面的值和A的值是一样的,那么就将内存里面的值更新成B。CAS是通过无限循环来获取数据的,若果在第一轮循环中,a线程获取地址里面的值被b线程修改了,那么a线程需要自旋,到下次循环才有可能机会执行。

Node:JDK8中彻底放弃了Segment转而采用的是Node(保存key,value及key的hash值的数据结构。其中value和next都用volatile修饰,保证并发的可见性。),其设计思想也不再是JDK1.7中的分段锁思想。

class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; //... 省略部分代码} </strong>

红黑树:在JDK8中ConcurrentHashMap的结构,由于引入了红黑树,使得ConcurrentHashMap的实现非常复杂,我们都知道,红黑树是一种性能非常好的二叉查找树,其查找性能为O(logN),但是其实现过程也非常复杂,而且可读性也非常差。

总结:

JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树

  • 数据结构:取消了Segment分段锁的数据结构,取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
  • 保证线程安全机制:JDK1.7采用segment的分段锁机制实现线程安全,其中segment继承自ReentrantLock。JDK1.8采用CAS+Synchronized保证线程安全。
  • 锁的粒度:原来是对需要进行数据操作的Segment加锁,现调整为对每个数组元素加锁(Node)。
  • 链表转化为红黑树:定位结点的hash算法简化会带来弊端,Hash冲突加剧,因此在链表节点数量大于8时,会将链表转化为红黑树进行存储。
  • 查询时间复杂度:从原来的遍历链表O(n),变成遍历红黑树O(logN)。

 

 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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