ConcurrentHashMap原理详解(太细了)
一、什么是ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap和HashMap一样,是一个存放键值对的容器。使用hash算法来获取值的地址,因此时间复杂度是O(1)。查询非常快。
同时,ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap。专门用于多线程环境。
二、ConcurrentHashMap和HashMap以及Hashtable的区别
2.1 HashMap
HashMap是线程不安全的,因为HashMap中操作都没有加锁,因此在多线程环境下会导致数据覆盖之类的问题,所以,在多线程中使用HashMap是会抛出异常的。
2.2 HashTable
HashTable是线程安全的,但是HashTable只是单纯的在put()方法上加上synchronized。保证插入时阻塞其他线程的插入操作。虽然安全,但因为设计简单,所以性能低下。
2.3 ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap是线程安全的,ConcurrentHashMap并非锁住整个方法,而是通过原子操作和局部加锁的方法保证了多线程的线程安全,且尽可能减少了性能损耗。
由此可见,HashTable可真是一无是处…
三、ConcurrentHashMap原理
这一节专门介绍ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的。如果想详细了解ConcurrentHashMap的数据结构,请参考HashMap。
3.1 volatile修饰的节点数组
请看源码
//ConcurrentHashMap使用volatile修饰节点数组,保证其可见性,禁止指令重排。
transient volatile Node<K,V>[] table;
再看看HashMap是怎么做的
//HashMap没有用volatile修饰节点数组。
transient Node<K,V>[] table;
显然,HashMap并不是为多线程环境设计的。
3.2 ConcurrentHashMap的put()方法
//put()方法直接调用putVal()方法
public V put(K key, V value) {return putVal(key, value, false);
}
//所以直接看putVal()方法。
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;
}
我来给大家讲解一下步骤把。
public V put(K key, V value) {
首先,put()方法是没有用synchronized修饰的。
for (Node<K,V>[] tab = table;;)
新插入一个节点时,首先会进入一个死循环,
情商高的就会说,这是一个乐观锁
进入乐观锁后,
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)tab = initTable();
如果tab未被初始化,则先将tab初始化。此时,这轮循环结束,因为被乐观锁锁住,开始下一轮循环。
第二轮循环,此时tab已经被初始化了,所以跳过。
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
}
接下来通过key的hash值来判断table中是否存在相同的key,如果不存在,执行casTabAt()方法。
注意,这个操作时不加锁的,看到里面的那行注释了么// no lock when adding to empty bin。位置为空时不加锁。
这里其实是利用了一个CAS操作。
CAS(Compare-And-Swap):比较并交换
这里就插播一个小知识,CAS就是通过一个原子操作,用预期值去和实际值做对比,如果实际值和预期相同,则做更新操作。
如果预期值和实际不同,我们就认为,其他线程更新了这个值,此时不做更新操作。
而且这整个流程是原子性的,所以只要实际值和预期值相同,就能保证这次更新不会被其他线程影响。
好了,我们继续。
既然这里用了CAS操作去更新值,那么就存在两者情况。
- 实际值和预期值相同
相同时,直接将值插入,因为此时是线程安全的。好了,这时插入操作完成。使用break;跳出了乐观锁。循环结束。 - 实际值和预期值不同
不同时,不进行操作,因为此时这个值已经被其他线程修改过了,此时这轮操作就结束了,因为还被乐观锁锁住,进入第三轮循环。
第三轮循环中,前面的判断又会重新执行一次,我就跳过不说了,进入后面的判断。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)tab = helpTransfer(tab, f);
这里判断的是tab的状态,MOVED表示在扩容中,如果在扩容中,帮助其扩容。帮助完了后就会进行第四轮循环。
终于,来到了最后一轮循环。
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;}
}
上面的判断都不满足时,就会进入最后的分支,这条分支表示,key的hash值位置不为null(之前的判断是hash值为null时直接做插入操作),表示发生了hash冲突,此时节点就要通过链表的形式存储这个插入的新值。Node类是有next字段的,用来指向链表的下一个位置,新节点就往这插。
synchronized (f) {
看,终于加排它锁了,只有在发生hash冲突的时候才加了排它锁。
if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) {
重新判断当前节点是不是第二轮判断过的节点,如果不是,表示节点被其他线程改过了,进入下一轮循环,
如果是,再次判断是否在扩容中,如果是,进入下一轮循环,
如果不是,其他线程没改过,继续走,
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
for循环,循环遍历这个节点上的链表,
if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {oldVal = e.val;if (!onlyIfAbsent)e.val = value;break;
}
找到一个hash值相同,且key也完全相同的节点,更新这个节点。
如果找不到
if ((e = e.next) == null) {pred.next = new Node<K,V>(hash, key,value, null);break;
}
往链表最后插入这个新节点。因为在排他锁中,这些操作都可以直接操作。终于到这插入就基本完成了。
总结
做插入操作时,首先进入乐观锁,
然后,在乐观锁中判断容器是否初始化,
如果没初始化则初始化容器,
如果已经初始化,则判断该hash位置的节点是否为空,如果为空,则通过CAS操作进行插入。
如果该节点不为空,再判断容器是否在扩容中,如果在扩容,则帮助其扩容。
如果没有扩容,则进行最后一步,先加锁,然后找到hash值相同的那个节点(hash冲突),
循环判断这个节点上的链表,决定做覆盖操作还是插入操作。
循环结束,插入完毕。
3.3 ConcurrentHashMap的get()方法
//ConcurrentHashMap的get()方法是不加锁的,方法内部也没加锁。
public V get(Object key)
看上面这代码,ConcurrentHashMap的get()方法是不加锁的,为什么可以不加锁?因为table有volatile关键字修饰,保证每次获取值都是最新的。
//Hashtable的get()是加锁的,所以性能差。
public synchronized V get(Object key)
再看看Hashtable,差距啊。
四、使用场景
嗯,多线程环境下,更新少,查询多时使用的话,性能比较高。
乐观锁嘛,认为更新操作时不会被其他线程影响。所以时候再更新少的情况下性能高。
对你有帮助吗?点个赞吧~
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