谈谈ConcurrentHashMap1.7和1.8的不同实现

avatar 2018年12月21日21:12:50 8 4146 views
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ConcurrentHashMap

在多线程环境下，使用HashMap进行put操作时存在丢失数据的情况，为了避免这种bug的隐患，强烈建议使用ConcurrentHashMap代替HashMap，为了对ConcurrentHashMap有更深入的了解，本文将对ConcurrentHashMap1.7和1.8的不同实现进行分析。  

1.7实现

数据结构


jdk1.7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现，结构如下：

 

  1. if (c * ssize < initialCapacity)
  2.     ++c;
  3. int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
  4. while (cap < c)
  5.     cap <<= 1;

其中Segment在实现上继承了ReentrantLock，这样就自带了锁的功能。  

put实现


当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Segment数组中找到相应的位置，如果相应位置的Segment还未初始化，则通过CAS进行赋值，接着执行Segment对象的put方法通过加锁机制插入数据，实现如下： 场景：线程A和线程B同时执行相同Segment对象的put方法

1、线程A执行tryLock()方法成功获取锁，则把HashEntry对象插入到相应的位置；

2、线程B获取锁失败，则执行scanAndLockForPut()方法，在scanAndLockForPut方法中，会通过重复执行tryLock()方法尝试获取锁，在多处理器环境下，重复次数为64，单处理器重复次数为1，当执行tryLock()方法的次数超过上限时，则执行lock()方法挂起线程B；

3、当线程A执行完插入操作时，会通过unlock()方法释放锁，接着唤醒线程B继续执行；  

size实现


因为ConcurrentHashMap是可以并发插入数据的，所以在准确计算元素时存在一定的难度，一般的思路是统计每个Segment对象中的元素个数，然后进行累加，但是这种方式计算出来的结果并不一样的准确的，因为在计算后面几个Segment的元素个数时，已经计算过的Segment同时可能有数据的插入或则删除， 在1.7的实现中，采用了如下方式：

 

  1. try {
  2.     for (;;) {
  3.         if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
  4.             for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
  5.                 ensureSegment(j).lock(); // force creation
  6.         }
  7.         sum = 0L;
  8.         size = 0;
  9.         overflow = false;
  10.         for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
  11.             Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
  12.             if (seg != null) {
  13.                 sum += seg.modCount;
  14.                 int c = seg.count;
  15.                 if (c < 0 || (size += c) < 0)
  16.                     overflow = true;
  17.             }
  18.         }
  19.         if (sum == last)
  20.             break;
  21.         last = sum;
  22.     }
  23. } finally {
  24.     if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
  25.         for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
  26.             segmentAt(segments, j).unlock();
  27.     }
  28. }

先采用不加锁的方式，连续计算元素的个数，最多计算3次：

1、如果前后两次计算结果相同，则说明计算出来的元素个数是准确的；

2、如果前后两次计算结果都不同，则给每个Segment进行加锁，再计算一次元素的个数；  

1.8实现

数据结构


1.8中放弃了Segment臃肿的设计，取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现，结构如下：

只有在执行第一次put方法时才会调用initTable()初始化Node数组，实现如下：

 

  1. private final Node<K,V>[] initTable() {
  2.     Node<K,V>[] tab; int sc;
  3.     while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
  4.         if ((sc = sizeCtl) < 0)
  5.             Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
  6.         else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
  7.             try {
  8.                 if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
  9.                     int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
  10.                     @SuppressWarnings("unchecked")
  11.                     Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
  12.                     table = tab = nt;
  13.                     sc = n - (n >>> 2);
  14.                 }
  15.             } finally {
  16.                 sizeCtl = sc;
  17.             }
  18.             break;
  19.         }
  20.     }
  21.     return tab;
  22. }

put实现


当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Node数组中找到相应的位置，实现如下：

1、如果相应位置的Node还未初始化，则通过CAS插入相应的数据:

 

  1. else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
  2.     if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
  3.         break;                   // no lock when adding to empty bin
  4. }

  2、如果相应位置的Node不为空，且当前该节点不处于移动状态，则对该节点加synchronized锁，如果该节点的hash不小于0，则遍历链表更新节点或插入新节点:

 

  1. if (fh >= 0) {
  2.     binCount = 1;
  3.     for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
  4.         K ek;
  5.         if (e.hash == hash &&
  6.             ((ek = e.key) == key ||
  7.              (ek != null && key.equals(ek)))) {
  8.             oldVal = e.val;
  9.             if (!onlyIfAbsent)
  10.                 e.val = value;
  11.             break;
  12.         }
  13.         Node<K,V> pred = e;
  14.         if ((e = e.next) == null) {
  15.             pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
  16.             break;
  17.         }
  18.     }

  3、如果该节点是TreeBin类型的节点，说明是红黑树结构，则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点:

 

  1. else if (f instanceof TreeBin) {
  2.     Node<K,V> p;
  3.     binCount = 2;
  4.     if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
  5.         oldVal = p.val;
  6.         if (!onlyIfAbsent)
  7.             p.val = value;
  8.     }
  9. }

  4、如果binCount不为0，说明put操作对数据产生了影响，如果当前链表的个数达到8个，则通过treeifyBin方法转化为红黑树，如果oldVal不为空，说明是一次更新操作，没有对元素个数产生影响，则直接返回旧值：

 

  1. if (binCount != 0) {
  2.     if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
  3.         treeifyBin(tab, i);
  4.     if (oldVal != null)
  5.         return oldVal;
  6.     break;
  7. }

  5、如果插入的是一个新节点，则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount；  

size实现


1.8中使用一个volatile类型的变量baseCount记录元素的个数，当插入新数据或则删除数据时，会通过addCount()方法更新baseCount，实现如下：

 

  1. if ((as = counterCells) != null ||
  2.     !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
  3.     CounterCell a; long v; int m;
  4.     boolean uncontended = true;
  5.     if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
  6.         (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
  7.         !(uncontended =
  8.           U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
  9.         fullAddCount(x, uncontended);
  10.         return;
  11.     }
  12.     if (check <= 1)
  13.         return;
  14.     s = sumCount();
  15. }

  1、初始化时counterCells为空，在并发量很高时，如果存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值，则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑，使用CounterCell记录元素个数的变化；  

2、如果CounterCell数组counterCells为空，调用fullAddCount()方法进行初始化，并插入对应的记录数，通过CAS设置cellsBusy字段，只有设置成功的线程才能初始化CounterCell数组，实现如下：

 

  1. else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
  2.          U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
  3.     boolean init = false;
  4.     try {                           // Initialize table
  5.         if (counterCells == as) {
  6.             CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
  7.             rs[h & 1] = new CounterCell(x);
  8.             counterCells = rs;
  9.             init = true;
  10.         }
  11.     } finally {
  12.         cellsBusy = 0;
  13.     }
  14.     if (init)
  15.         break;
  16. }

  3、如果通过CAS设置cellsBusy字段失败的话，则继续尝试通过CAS修改baseCount字段，如果修改baseCount字段成功的话，就退出循环，否则继续循环插入CounterCell对象；

 

  1. else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
  2.     break;

所以在1.8中的size实现比1.7简单多，因为元素个数保存baseCount中，部分元素的变化个数保存在CounterCell数组中，实现如下：

 

  1. public int size() {
  2.     long n = sumCount();
  3.     return ((n < 0L) ? 0 :
  4.             (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
  5.             (int)n);
  6. }
  7.  
  8. final long sumCount() {
  9.     CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
  10.     long sum = baseCount;
  11.     if (as != null) {
  12.         for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
  13.             if ((a = as[i]) != null)
  14.                 sum += a.value;
  15.         }
  16.     }
  17.     return sum;
  18. }

通过累加baseCount和CounterCell数组中的数量，即可得到元素的总个数；

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已通过评论：2   待审核评论数：0
  1. avatar 的审查
    回复 2021年01月25日 16:59:24

    测试一下

  2. avatar alert(1)
    回复 2019年03月12日 16:51:03

    1111哈哈