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)。

 

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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