浅析ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是一个线程安全的Hash Table,它的主要功能是提供了一组和HashTable功能相同但是线程安全的方法。ConcurrentHashMap可以做到读取数据不加锁,并且其内部的结构可以让其在进行写操作的时候能够将锁的粒度保持地尽量地小,不用对整个ConcurrentHashMap加锁。

ConcurrentHashMap的内部结构

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Hash Table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:
图表1
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,因此,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,但是带来的好处是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。

ConcurrentHashMap的初始化

下面我们来结合源代码来具体分析一下ConcurrentHashMap的实现,先看下初始化方法:

Java代码收藏代码
  1. publicConcurrentHashMap(intinitialCapacity,
  2. floatloadFactor,intconcurrencyLevel){
  3. if(!(loadFactor>0)||initialCapacity<0||concurrencyLevel<=0)
  4. thrownewIllegalArgumentException();
  5. if(concurrencyLevel>MAX_SEGMENTS)
  6. concurrencyLevel=MAX_SEGMENTS;
  7. //Findpower-of-twosizesbestmatchingarguments
  8. intsshift=0;
  9. intssize=1;
  10. while(ssize<concurrencyLevel){
  11. ++sshift;
  12. ssize<<=1;
  13. }
  14. segmentShift=32-sshift;
  15. segmentMask=ssize-1;
  16. this.segments=Segment.newArray(ssize);
  17. if(initialCapacity>MAXIMUM_CAPACITY)
  18. initialCapacity=MAXIMUM_CAPACITY;
  19. intc=initialCapacity/ssize;
  20. if(c*ssize<initialCapacity)
  21. ++c;
  22. intcap=1;
  23. while(cap<c)
  24. cap<<=1;
  25. for(inti=0;i<this.segments.length;++i)
  26. this.segments[i]=newSegment<K,V>(cap,loadFactor);
  27. }

CurrentHashMap的初始化一共有三个参数,一个initialCapacity,表示初始的容量,一个loadFactor,表示负载参数,最后一个是concurrentLevel,代表ConcurrentHashMap内部的Segment的数量,ConcurrentLevel一经指定,不可改变,后续如果ConcurrentHashMap的元素数量增加导致ConrruentHashMap需要扩容,ConcurrentHashMap不会增加Segment的数量,而只会增加Segment中链表数组的容量大小,这样的好处是扩容过程不需要对整个ConcurrentHashMap做rehash,而只需要对Segment里面的元素做一次rehash就可以了。

整个ConcurrentHashMap的初始化方法还是非常简单的,先是根据concurrentLevel来new出Segment,这里Segment的数量是不大于concurrentLevel的最大的2的指数,就是说Segment的数量永远是2的指数个,这样的好处是方便采用移位操作来进行hash,加快hash的过程。接下来就是根据intialCapacity确定Segment的容量的大小,每一个Segment的容量大小也是2的指数,同样使为了加快hash的过程。

这边需要特别注意一下两个变量,分别是segmentShift和segmentMask,这两个变量在后面将会起到很大的作用,假设构造函数确定了Segment的数量是2的n次方,那么segmentShift就等于32减去n,而segmentMask就等于2的n次方减一。


ConcurrentHashMap 可以提供较好的并发解决方案,它的思想比hashTable 和synchronizedMap更高明一些,

使用了几个技巧来获得高程度的并发以及避免锁定,包括为不同的 hash bucket(桶)使用多个写锁和使用 JMM 的不确定性来最小化锁被保持的时间——或者根本避免获取锁。

ConcurrentHashMap 摒弃了单一的 map 范围的锁,取而代之的是由 32 个锁组成的集合,其中每个锁负责保护 hash bucket 的一个子集。锁主要由变化性操作(put() 和 remove())使用。具有 32 个独立的锁意味着最多可以有 32 个线程可以同时修改 map。这并不一定是说在并发地对 map 进行写操作的线程数少于 32 时,另外的写操作不会被阻塞——32 对于写线程来说是理论上的并发限制数目,但是实际上可能达不到这个值。但是,32 依然比 1 要好得多,而且对于运行于目前这一代的计算机系统上的大多数应用程序来说已经足够了。

大多并发类使用同步来保证独占式访问一个数据结构(以及保持数据结构的一致性)。ConcurrentHashMap 没有采用独占性和一致性,它使用的链表是经过精心设计的,所以其实现可以检测 到它的列表是否一致或者已经过时。如果它检测到它的列表出现不一致或者过时,或者干脆就找不到它要找的条目,它就会对适当的bucket 锁进行同步并再次搜索整个链。这样做在一般的情况下可以优化查找,所谓的一般情况是指大多数检索操作是成功的并且检索的次数多于插入和删除的次数。
我们看一下 get 方法实现

Java代码 收藏代码
  1. Vget(Objectkey,inthash){
  2. if(count!=0){//read-volatile
  3. HashEntry<K,V>e=getFirst(hash);
  4. while(e!=null){
  5. if(e.hash==hash&&key.equals(e.key)){
  6. Vv=e.value;
  7. if(v!=null)
  8. returnv;
  9. returnreadValueUnderLock(e);//recheck
  10. }
  11. e=e.next;
  12. }
  13. }

检索操作首先为目标 bucket 查找头指针(是在不锁定的情况下完成的,所以说可能是过时的),然后在不获取 bucket 锁的情况下遍历 bucket 链。如果它不能发现要查找的值,就会同步并试图再次查找条目。

ConcurrentHashMap 对于很多并发应用程序来说是一个非常有用的类,而且对于理解 JMM 何以取得较高性能的微妙细节是一个很好的例子。ConcurrentHashMap 是编码的经典,需要深刻理解并发和 JMM 才能够写得出。

参考以下:

http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/java-lo-concurrenthashmap/index.html?ca=drs-

http://dingjob.iteye.com/blog/668647

http://www.iteye.com/topic/1103980



### ConcurrentHashMap 使用指南 ConcurrentHashMapJava 提供的一种线程安全的 Map 实现,专为高并发环境设计。相比传统的 HashMap 和 Hashtable,它在多线程访问时表现出更高的性能和安全性。通过分段锁机制 CAS(Compare and Swap)操作,ConcurrentHashMap 能够支持多个线程同时读写而无需全局加锁。 #### 线程安全特性 ConcurrentHashMap 的线程安全特性来源于其内部实现机制。不同于 Hashtable 使用的 synchronized 方法进行全局加锁,ConcurrentHashMap 在 JDK 1.7 及之前版本中采用 **分段锁(Segment Locking)** 技术[^3]。每个 Segment 相当于一个独立的 HashTable,允许多个线程同时访问不同的 Segment,从而减少锁竞争,提高并发性能。 在 JDK 1.8 中,ConcurrentHashMap 进一步优化了其实现,使用 **桶锁(Bucket-level Locking)** 和 **红黑树结构** 来提升性能。此时,锁的粒度更细,仅对当前操作的桶进行加锁,进一步提高了并发能力[^5]。 #### 常用方法并发操作 ConcurrentHashMap 提供了一系列线程安全的操作方法,例如: - `putIfAbsent(K key, V value)`:只有当指定键不存在或映射值为 null 时才插入键值对。 - `computeIfPresent(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)`:如果键存在,则根据提供的函数重新计算该键的值。 - `compute(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)`:无论键是否存在,都尝试重新计算其映射值。 - `forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action)`:对每个键值对执行指定操作。 这些方法可以在不使用外部同步的情况下安全地用于多线程环境中[^2]。 #### 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何在 Spring Boot 应用中使用 ConcurrentHashMap 管理共享数据: ```java import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class UserService { private final ConcurrentHashMap<String, Integer> userCountMap = new ConcurrentHashMap<>(); public void incrementUserCount(String department) { userCountMap.compute(department, (key, oldValue) -> (oldValue == null) ? 1 : oldValue + 1); } public int getUserCount(String department) { return userCountMap.getOrDefault(department, 0); } } ``` 上述代码中的 `compute` 方法确保在多线程环境下对用户计数的更新是线程安全的,无需额外的同步控制[^4]。 #### 适用场景 ConcurrentHashMap 非常适合以下场景: - **缓存系统**:如 Web 应用中缓存用户信息、会话状态等。 - **计数器**:统计在线人数、请求次数等。 - **任务调度**:管理待处理任务队列或资源池。 - **配置中心**:存储可动态更新的配置项。 由于其良好的并发性能,ConcurrentHashMap 成为了构建高性能服务端应用的重要组件之一。 ---
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