前言:这是在慕课网上学习剑指Java面试-Offer直通车时所做的笔记,主要供本人复习之用.
目录
3.3.2 java8后的ConccurentHashMap
3.3.4 ConccurentHashMap put方法总结
3.4 HashMap,Hashtable,ConccurentHashMap的区别
第一章 Collection
集合作为一个容器可以存储多个元素,但是由于数据结构的不同java提供了多种集合类,将集合类中共性的功能不断向上抽取,最终形成了集合体系结构,可以看到除了Map体系以外,Collection接口是所有集合的根,Collection才是正统的狭义上的集合.
第二章 集合之List和Set
小例子:
public class DuplicateAndOrderTest {
public static void main(String[] args) {
LinkedList linkedList = new LinkedList();
linkedList.add("111");
linkedList.add("333");
linkedList.add("222");
linkedList.add("444");
linkedList.add("555");
linkedList.add("111");
linkedList.get(1);
System.out.println(linkedList);
TreeSet treeSet = new TreeSet();
treeSet.add("111");
treeSet.add("333");
treeSet.add("222");
treeSet.add("444");
treeSet.add("555");
treeSet.add("111");
System.out.println(treeSet);
}
}输出为如下,所以TreeSet不支持重复,插入的值有序,LinkList支持重复,插入的值无序.
[111, 333, 222, 444, 555, 111]
[111, 222, 333, 444, 555]
2.1 ArrayList
打开ArrayList源码,发现其确实是用数组实现的.elemetData就是它的数组.
transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access创建ArrayList时,就是去new出一个新的数组来.
public ArrayList(int initialCapacity) {
if (initialCapacity > 0) {
this.elementData = new Object[initialCapacity];
} else if (initialCapacity == 0) {
this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
} else {
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
initialCapacity);
}
}集合对于数组来讲,是可扩容的,即便对于数组实现的ArrayList来说也是可以扩容的.ArrayList的扩容就是创建一个新的数组,赋予新的长度,然后在覆盖掉原先的数组.进而实现所谓的动态扩容.
private void grow(int minCapacity) {
// overflow-conscious code
int oldCapacity = elementData.length;
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// minCapacity is usually close to size, so this is a win:
elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}可以看到ArrayList并不是线程安全的.原因是其方法里既没有用到锁,也没有用到相关的CAS的技术.
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}2.2 Vector
Vector也是通过数组实现的,可以看其构造函数.new的时候也是最终创建elementData这个数组.
public Vector(int initialCapacity, int capacityIncrement) {
super();
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
initialCapacity);
this.elementData = new Object[initialCapacity];
this.capacityIncrement = capacityIncrement;
}Vector是java早期提供线程安全的动态数组,可以看到其对外的public方法几乎都加上了synchronized同步锁.这表明这些方法都需要串行执行的,也就是说Vector不适用于高并发且对Vector有较高性能要求的场景.当然为了保证高并发又能线程安全本身就是一个比较矛盾的行为.Vector现在已经很少用了.
public synchronized void copyInto(Object[] anArray){//省略...}
public synchronized void trimToSize() {//省略...}
public synchronized void ensureCapacity(int minCapacity) {//省略...}2.3 LinkedList
看代码可以知道LinkedList是通过链表来实现的.
transient Node<E> first;
transient Node<E> last;由于同样没有用到锁,也没有用到CAS,也就证明其和ArrayList一样,是线程不安全的,
2.4 HashSet
通过HashSet的源码可以知道,HashSet的底层其实是HashMap,在我们调用add方法的时候呢,其实是把元素以键的形式放入到hashmap中去了,同时对应上一个PRESENT的值,可以看到PRESENT是final的new object,既然hashset是hashmap的马甲,就留到后面讲解hashmap的时候再讲.
private static final Object PRESENT = new Object();
private transient HashMap<E,Object> map;
public boolean add(E e) {
return map.put(e, PRESENT)==null;
}2.5 TreeSet
TreeSet的核心在于排序,在不关心排序的去重场景下,使用HashSet将获得更高的性能.如果关心排序才考虑使用TreeSet,TreeSet最典型的是使用了两种排序方式.
即基于元素对象自身实现的comparable接口自然排序,以及基于更为灵活不与单元元素绑定comparator接口的排序.
TreeSet其实是NavigableMap的马甲,因此TreeSet与HashSet雷同,都是通过add的形式将元素以键的形式保存到TreeMap的key中.而值就是final的new Object.
private transient NavigableMap<E,Object> m;
private static final Object PRESENT = new Object();
public boolean add(E e) {
return m.put(e, PRESENT)==null;
}
NavigableMap是一个interface,由TreeMap实现,也就是说TreeSet是TreeMap的马甲.
public class TreeMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements NavigableMap<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
{
}当客户化排序comparator存在时,会返回使用客户化结果.用到了cpr的compare方法,也就是我们自己要实现的compare方法.
当客户化排序为空时,会调用自然排序是调用while里的逻辑,while里面主要调用了我们的key,也就是传入元素的ComparaTo方法进行排序.进而决定取出左边的元素还是右边的元素.也就是说这里是经过排序的,排序本身就来源与key里的compareTo方法.
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
// Offload comparator-based version for sake of performance
if (comparator != null)
return getEntryUsingComparator(key);
if (key == null)
throw new NullPointerException();
@SuppressWarnings("unchecked")
Comparable<? super K> k = (Comparable<? super K>) key;
Entry<K,V> p = root;
while (p != null) {
int cmp = k.compareTo(p.key);
if (cmp < 0)
p = p.left;
else if (cmp > 0)
p = p.right;
else
return p;
}
return null;
}
final Entry<K,V> getEntryUsingComparator(Object key) {
@SuppressWarnings("unchecked")
K k = (K) key;
Comparator<? super K> cpr = comparator;
if (cpr != null) {
Entry<K,V> p = root;
while (p != null) {
int cmp = cpr.compare(k, p.key);
if (cmp < 0)
p = p.left;
else if (cmp > 0)
p = p.right;
else
return p;
}
}
return null;
}
2.5.1 自然排序
Customer类实现了Comparable接口,这就要求Cutomer类要实现euqals,compareTo,以及hashcode三个方法,同时为了确保Customer添加进TreeSet之后能正确的排序要求:
compareTo与equals方法需要按照相同的规则来比较两个对象是否相等.也就是说如果customer1 equals customer2为true,那么customer1 compareTo customer2为0,因为compareTo大于0表示customer1大于customer2,反之小于,等于0两者相等.
同时一旦重写了equals方法就要重写hashcode方法.即两个对象equals相等后,两个对象的hashcode也应该相等.
总的来说,当对象实现了上述三个方法后就能传入treeset进行排序了.
public class Customer implements Comparable{
private String name;
private int age;
public Customer(String name, int age) {
this.age = age;
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj)
return true;
if (!(obj instanceof Customer))
return false;
final Customer other = (Customer) obj;
if (this.name.equals(other.getName()) && this.age == other.getAge())
return true;
else
return false;
}
@Override
public int compareTo(Object o) {
Customer other = (Customer) o;
// 先按照name属性排序
if (this.name.compareTo(other.getName()) > 0)
return 1;
if (this.name.compareTo(other.getName()) < 0)
return -1;
// 在按照age属性排序
if (this.age > other.getAge())
return 1;
if (this.age < other.getAge())
return -1;
return 0;
}
@Override
public int hashCode() {
int result;
result = (name == null ? 0 : name.hashCode());
result = 29 * result + age;
return result;
}
public static void main(String[] args) {
Set<Customer> set = new TreeSet<Customer>();
Customer customer1 = new Customer("Tom", 16);
Customer customer2 = new Customer("Tom", 15);
set.add(customer1);
set.add(customer2);
for(Customer c : set){
System.out.println(c.name + " " + c.age);
}
}
}输出:
Tom 15
Tom 16
可以看到经过了排序.
2.5.2 客户化排序
我们不需要在customer中改变它的方法,只需要在外部类中实现Comparator接口,然后实现其中的compare方法即可,在compare中只对name进行排序.
public class CustomerComparator implements Comparator<Customer> {
@Override
public int compare(Customer c1, Customer c2) {
if(c1.getName().compareTo(c2.getName())>0)return -1;
if(c1.getName().compareTo(c2.getName())<0)return 1;
return 0;
}
public static void main(String args[]){
Set<Customer> set = new TreeSet<Customer>(new CustomerComparator());
Customer customer1= new Customer("Tom",5);
Customer customer2= new Customer("Tom",9);
Customer customer3= new Customer("Tom",2);
set.add(customer1);
set.add(customer2);
set.add(customer3);
Iterator<Customer> it = set.iterator();
while(it.hasNext()){
Customer customer = it.next();
System.out.println(customer.getName()+" "+customer.getAge());
}
}
}现在Customer既实现了Comparable同时在外部也实现了Comparator,执行的结果以Comparator为主.
输出:Tom 5
compare方法认为只要名字是相同的,那么它就是相同的东西,而我们的set是不支持存储重复的值的,因此只有一个能被留下,其它都被去重了.
也就是说在客户化排序与自然排序都存在的情况下,是以客户化排序优先的.
第三章 集合之map
相对保存单列值的map与set来讲,map用于保存具有映射关系的数据,map保存的数据都是key value对的,也就是由key和value组成的键值对,map里的key是不可重复的,key用于标识集合里的每项数据,而value是可以重复的.可以看到key是由set组织起来的,value是由collection组织起来的.
Set<K> keySet();
Collection<V> values();map的整体结构如图1所示,其中HashTable比较特别,类似vector等早期集合,扩展自Dictionary.构造与HashMap有明显的不同,HashMap是Map的正统,大部分使用Map的场合就是放入,访问或者删除,而对于顺序没有什么特别的要求,HashMap在此种情况下就是最好的选择.
3.1 HashMap
HashMap(Java8以前):数组+链表,将key存在数组中,通过hash(key.hashCode())%len操作获得要添加的元素要存放的数组的位置,HashMap的hash算法实际上是通过位运算来进行的,相比取模效率更高,这里会有比较极端的情况,如果添加到hash表中不同的值的键位通过hash散列运算总是得出相同的值,这样会使某个位置的链表很长,链表查询需要从头部逐个遍历,因此最坏的情况下会从O(1)变成O(n)
所以在java 8以后会使用一个常量TREEIFY_THRESHOLD来控制是否将链表转换为红黑树,这意味着我们会将最坏的情况下性从O(n)提高到O(logn).
HashMap的内部结构:
hashmap可以看作是由数组table和链表来组成的复合结构.在java8以前数组的元素叫做entry,java8之后变成了node,因为引入了树,而无论是树或者链表里面的元素都是节点,因此声明为node比较贴切.
node是由键值对,哈希值,和指向的下一个节点组成的,而数组被分为一个个的bucket,通过哈希值决定了键值对在数组中的地址,哈希值相同的键值对则以链表的形式来存储,而链表的大小如果超过TREEIFY_THRESHOLD,就会被改造成红黑树,当链表的大小低于UNTREEIFY_THRESHOLD时,红黑树又将变成一个链表.
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
transient Node<K,V>[] table;
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return value; }
public final String toString() { return key + "=" + value; }
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this)
return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
Objects.equals(value, e.getValue()))
return true;
}
return false;
}
}3.1.1 HashMap构造函数
注:阅读代码的时候不要立刻陷入到细节中,要大体上先过一下,看它要做啥.
从构造函数来看,我们之前看到的table数组并没有在最初的时候就初始化好,而是仅仅给一些成员变量赋上了初始的值,所以我们有理由推断HashMap是按照lazyload的原则在首次使用的时候才会被初始化,这与hibernate的延迟加载原理十分相同,
public HashMap() {
this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}3.1.2 HashMap Put方法
那我们来看一下它是如何使用的.在put调用时,如果table为空的话,它就会调用resize的方法来初始化table,同时当我们的size大于threshold时也会调用resize,所以resize既具备初始化,也具备扩容的方法.
然后会通过tab去做哈希运算,tab[i = (n - 1) & hash],hash是通过与或所产生的.
当hash过后的位置没有节点时,就会去新建一个节点.否则会去走else里的条件.
在else中如果发现同样的位置已经存在键值对,且键和传入进来的键值对是一样的,则直接替换数组里的元素,将在最后e!=null的方法体中完成替换,否则接着走下面的判断,判断当前的节点是否是已经树化了的节点,如果是树化了,则尝试去建立键值对,如果不是树化的,则进入else里面,按照链表的方式向链表中插入元素,同时判断链表的总数,一旦超过TREEIFY_THRESHOLD则将链表进行树化.
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}总结:
3.1.3 HashMap Get方法
主要是使用键对象的hashcode通过hash算法找到bucket的位置,找到bucket位置后就会调用key.equals方法找到链表中正确的节点,最终找到要找到的值返回.
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}3.1.4 hash运算
除了树化可以提升性能,hash运算也是提升性能的关键,即将key映射到table中的运算.减少碰撞的方法有:
扰动函数:促使元素位置均匀,减少碰撞机率.
使用final对象且采用合适的equals和hashCode方法.使用String,Integer作为key是很好的选择因为这些包装类已经封装了equals和hashCode方法且是final的
在HashMap中hash的实现
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
tab[i = (n - 1) & hash]；即先获取hashCode再将高位移位到低位16位,也就是去除了16位的低位后再与原先的数据进行异或运算.
为什么不直接使用hashCode的值?因为hashcode返回的是int的散列值,如果拿散列值为下标去访问hashMap数组,考虑到int的范围有40亿,内存是放不下40亿长度的数组的,况且在扩容前的hashmap大小才16,直接拿散列值来用是不现实的.于是我们将高位向低位移动16位后再与自己做异或,这样混合原始码的高位和低位加大随机性,而且混合后的低位参砸了高位的特征,高位也被变相的保存了下来.
最后所以我们将hash值对数组n取余,得出元素在数组中的位置.
因为X % length = X & (length - 1),length为2的倍数,详解:https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9054804.html
通过HashMap的构造函数,我们看到我们可以传入HashMap的初始值的大小,但是并不是传入的初始值是多大,实际上就是多大,而是经过tableSizeFor转变后的大小.tableSizeFor是要将其转换为其最接近的tableSize的值.这样主要是为了上面与hash值来进行取模.
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}3.1.5 HashMap扩容
resize就是重新计算容量,向HashMap中不停的添加各种元素,到HashMap中无法装载更多元素时,对象就要扩大数组的长度,java里的数组是无法自动扩容的,方法是使用一个比较大的数组来代替一个比较小的数组,HashMap的负载因子,因为jdk默认的负载因子是比较符合场景需求的,当HashMap填满了百分之75的时候,将回去创建原来大小两倍的数组来重新调整map的大小.并将原来的对象放到新的bucket数组中.这个过程叫做rehash,因为它通过hash找到bucket的位置.
扩容的问题:
多线程环境下,调整大小会存在条件竞争,容易造成死锁.如果两个线程都发现hashmap需要重新调整大小了,它们就会同时试着调整大小,而如果条件竞争发生了,就会发生死锁.
同时因为要将原先的HashMap中的键值对重新移动到新的HashMap中去,这也是非常耗时的过程.
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
//两倍
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}3.1.6 让HashMap变得线程安全
调用synchronizedMap方法传入HashMap实例即可以将HashMap变得线程安全.
点进去synchronizedMap,发现其有一个Object类型的mutex互斥对象成员,对立面的public方法使用synchronized(mutex)进行加锁.
private static class SynchronizedMap<K,V>
implements Map<K,V>, Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1978198479659022715L;
private final Map<K,V> m; // Backing Map
final Object mutex; // Object on which to synchronize
SynchronizedMap(Map<K,V> m) {
this.m = Objects.requireNonNull(m);
mutex = this;
}
SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) {
this.m = m;
this.mutex = mutex;
}
public int size() {
synchronized (mutex) {return m.size();}
}
public boolean isEmpty() {
synchronized (mutex) {return m.isEmpty();}
}
public boolean containsKey(Object key) {
synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);}
}
public boolean containsValue(Object value) {
synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);}
}
public V get(Object key) {
synchronized (mutex) {return m.get(key);}
}
...
}3.2 HashTable
HashTable是早期Java类库提供的Java表的实现,它是线程安全的,将涉及到修改Hashtable的方法,使用synchronized修饰.即多个线程在调用hashtable的同步方法时是按照串行化方式去运行的,性能较差.所以很少被使用了,在行为上与HashMap类似,HashTable中的代码比较简单,而且里面也没有相关的树化逻辑,攻克了上面的HashMap之后,HashTable不再是难题.可以看到其方法使用了synchronized修饰,此时获取的是方法调用者this的锁,HashTable的实现原理几乎和synchronizedMap没有差别.唯一的区别就是锁定的对象不一致而已.因此这两者在多线程环境下因为都是串行执行的,效率比较低,为了提升多线程下的执行性能,引入了ConccurentHashMap.
public synchronized V remove(Object key) {
Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)tab[index];
for(Entry<K,V> prev = null ; e != null ; prev = e, e = e.next) {
if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {
modCount++;
if (prev != null) {
prev.next = e.next;
} else {
tab[index] = e.next;
}
count--;
V oldValue = e.value;
e.value = null;
return oldValue;
}
}
return null;
}3.3 ConccurentHashMap
无论是使用Hashtable还是使用synchronized包装了的HashMap,当多线程并发的情况下,都要竞争同一把锁,导致效率极其低下,而在java5后为了改进Hashtable的痛点,ConccurentHashMap应运而生.
因为不同的对象锁之间是不会相互制约的,所以其将锁进行了细粒度化,将整锁拆解成多个锁进行优化.
3.3.1 早期的ConccurentHashMap
早期ConcurrentHashMap使用的是分段锁的技术,一段一段的去存储,给每一段配一把锁即segment,访问其中一段数据的时候,位于其它segment中的数据也能被其它线程同时访问,默认会分配16个segment,理论上比HashMap的效率提高了16倍,相比早期的HashMap,它就是将HashMap的table数组逻辑上拆分成多个子数组,每个子数组配置一把锁,线程在获取到某把分段锁之后,比如这里在获取到编号为7的segment之后,才能操作子数组,其它线程想要操作该子数组只能被阻塞,但是如果其它线程操作的其它未被占用segment的子数组是不会被阻塞的.
3.3.2 java8后的ConccurentHashMap
其实没必要使用分段锁,或者说可以把锁拆的更细,而是table里的每个bucket都用一个不同的锁来管理,Java8之后ConccruentHashMap也确实是这么做的,它取消了分段锁,而采用了CAS+synchronized来保证并发安全,同时数据结构还是数组,链表,红黑树.
synchronized只锁定当前链表或者红黑树的首节点,这样只要hash不冲突,就可以并发.效率就会进一步的提高.
ConccruentHashMap的结构是参照了java8之后的HashMap来设计的,
3.3.3 ConccurentHashMap的源码介绍
ConccurentHashMap来自JUC包的,有非常多的部分与HashMap类似,
特有变量sizeCtl是用来做大小控制的标识符,是hash表初始化或扩容时的一个控制位标志量,负数代表正在初始化,或者扩容操作,-1代表正在初始化,而-n表示有n-1个线程正在进行扩容操作,正数或者0代表hash表还没被初始化,这个数值表示初始化或者下一次扩容的大小,因为用了volatile所以sizeCtl是多线程可见的,其它线程也能看到.
其它的特有变量主要用来控制一些线程相关的并发操作.
/**
* Table initialization and resizing control. When negative, the
* table is being initialized or resized: -1 for initialization,
* else -(1 + the number of active resizing threads). Otherwise,
* when table is null, holds the initial table size to use upon
* creation, or 0 for default. After initialization, holds the
* next element count value upon which to resize the table.
*/
private transient volatile int sizeCtl;ConccurentHashMap是利用CAS和synchronized进行高效的同步更新数据的,我们可以来看一下put源码.
这里不能插入空的键,计算hash值,table数组元素的更新是使用CAS机制来更新的,需要不断地去做失败重试,直到成功为止.
这里先判断数组是否为空,如果为空或者length为0就将它初始化,如果不为0,就通过hash值来找到f,f是链表或者二叉树的头节点,即数组里的元素,如果f不存在就尝试通过CAS来添加,如果添加失败就break掉,进入下一次循环.
如果原先的元素已经存在了,而我们的ConccurentHashMap是处在多线程下的,有可能别的线程正在移动它(在table数组中),我们就用helpTransfer协助其扩容.
由于put方法传入的onlyIfAbsent传入的false,所以不会进入判断条件.
而是进入到else种,表示发生了hash碰撞,此时就会锁住链表或者红黑二叉树的头节点.
里就需要判断f是否是链表的头节点,如果是就会初始化链表的计数器,然后去遍历链表,并且每遍历一个节点,binCount都会加1,如果节点存在就去更新节点,如果不存在就在链表尾部去添加新的节点.
如果f是红黑二叉树的头节点,则尝试去调用红黑二叉树的操作逻辑,去尝试向树中添加节点.
如果节点是ReservationNode,就会抛出递归更新错误的异常.ReservationNode是一个保留节点,是一个占位符,不会保存实际的数据,正常情况下是不会出现的.
在jdk1.8中新的函数式有关的两个方法,ConccurentHashMap继承自Map,在Map中的computeIfAbsent与computeIfPresent两个方法中会出现ReservationNode,ConccurentHashMap通过这两个方法可以构建java本地缓存,通过构建本地缓存,来降低程序的计算量,复杂度,使代码简洁易懂.因为有缓存,所以在这里要做判断是不是保留节点(可能跟存储有关系,64位操作系统可能需要的存储空间是一个数的倍数).
最后是判断链表长度有没有到临界值,如果到达了临界值就要转化为树结构.
最后将size加上1.
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
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) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}3.3.4 ConccurentHashMap put方法总结
别的需要注意的点(将来学习):
3.4 HashMap,Hashtable,ConccurentHashMap的区别
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