Java ConcurrentHashMap用法案例详解

一、概念

哈希算法(hash algorithm):是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式,其输出被称为哈希值。

哈希表(hash table):根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址。

二、HashMap与HashTable

1,线程不安全的HashMap

  因为多线程环境下,使用HashMap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率接近100%,所以在并发情况下不能使用HashMap,如以下代码

final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);
Thread t = new Thread(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
                }
            }, "ftf" + i).start();
        }
    }
}, "ftf");
t.start();
t.join();

2,效率低下的HashTable容器

  HashTable容器使用synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时,其他线程访问HashTable的同步方法时,可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素,线程2不但不能使用put方法添加元素,并且也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。

三、ConcurrentHashMap

1,锁分段技术

  HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁,那假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容器其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就不会存在锁竞争,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术,首先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。

2,ConcurrentHashMap的结构

  我们通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构。ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock,在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色,HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组,Segment的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构, 一个Segment里包含一个HashEntry数组,每个HashEntry是一个链表结构的元素, 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得它对应的Segment锁。

3,ConcurrentHashMap的初始化

  ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity,loadFactor, concurrencyLevel几个参数来初始化segments数组,段偏移量segmentShift,段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组 。

  初始化segments数组。让我们来看一下初始化segmentShift,segmentMask和segments数组的源代码。

if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
    concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;

// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
    ++sshift;
    ssize <<= 1;
}
segmentShift = 32 - sshift;
segmentMask = ssize - 1;
this.segments = Segment.newArray(ssize);

由上面的代码可知segments数组的长度ssize通过concurrencyLevel计算得出。为了能通过按位与的哈希算法来定位segments数组的索引,必须保证segments数组的长度是2的N次方(power-of-two size),所以必须计算出一个是大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如concurrencyLevel等于14,15或16,ssize都会等于16,即容器里锁的个数也是16。注意concurrencyLevel的最大大小是65535,意味着segments数组的长度最大为65536,对应的二进制是16位。

  初始化segmentShift和segmentMask。这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里需要使用,sshift等于ssize从1向左移位的次数,在默认情况下concurrencyLevel等于16,1需要向左移位移动4次,所以sshift等于4。segmentShift用于定位参与hash运算的位数,segmentShift等于32减sshift,所以等于28,这里之所以用32是因为ConcurrentHashMap里的hash()方法输出的最大数是32位的,后面的测试中我们可以看到这点。segmentMask是哈希运算的掩码,等于ssize减1,即15,掩码的二进制各个位的值都是1。因为ssize的最大长度是65536,所以segmentShift最大值是16,segmentMask最大值是65535,对应的二进制是16位,每个位都是1。

  初始化每个Segment。输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量,loadfactor是每个segment的负载因子,在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment。

if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
    initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
    ++c;
int cap = 1;
while (cap < c)
    cap <<= 1;
for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i)
    this.segments[i] = new Segment<K,V>(cap, loadFactor);

上面代码中的变量cap就是segment里HashEntry数组的长度,它等于initialCapacity除以ssize的倍数c,如果c大于1,就会取大于等于c的2的N次方值,所以cap不是1,就是2的N次方。segment的容量threshold=(int)cap*loadFactor,默认情况下initialCapacity等于16,loadfactor等于0.75,通过运算cap等于1,threshold等于零。

4,定位Segment

  既然ConcurrentHashMap使用分段锁Segment来保护不同段的数据,那么在插入和获取元素的时候,必须先通过哈希算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再哈希。

rivate static int hash(int h) {
        h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
        h ^= (h >>> 10);
        h += (h << 3);
        h ^= (h >>> 6);
        h += (h << 2) + (h << 14);
        return h ^ (h >>> 16);
    }

之所以进行再哈希,其目的是为了减少哈希冲突,使元素能够均匀的分布在不同的Segment上,从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点,那么所有的元素都在一个Segment中,不仅存取元素缓慢,分段锁也会失去意义。我做了一个测试,不通过再哈希而直接执行哈希计算。

1 System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);
2 System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);
3 System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);
4 System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);

  计算后输出的哈希值全是15,通过这个例子可以发现如果不进行再哈希,哈希冲突会非常严重,因为只要低位一样,无论高位是什么数,其哈希值总是一样。我们再把上面的二进制数据进行再哈希后结果如下,为了方便阅读,不足32位的高位补了0,每隔四位用竖线分割下。

1 0100|0111|0110|0111|1101|1010|0100|1110
2 1111|0111|0100|0011|0000|0001|1011|1000
3 0111|0111|0110|1001|0100|0110|0011|1110
4 1000|0011|0000|0000|1100|1000|0001|1010

可以发现每一位的数据都散列开了,通过这种再哈希能让数字的每一位都能参加到哈希运算当中,从而减少哈希冲突。ConcurrentHashMap通过以下哈希算法定位segment。

1 final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {
2         return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
3     }

默认情况下segmentShift为28,segmentMask为15,再哈希后的数最大是32位二进制数据,向右无符号移动28位,意思是让高4位参与到hash运算中, (hash >>> segmentShift) & segmentMask的运算结果分别是4,15,7和8,可以看到hash值没有发生冲突。

5,ConcurrentHashMap的get操作

  Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再哈希,然后使用这个哈希值通过哈希运算定位到segment,再通过哈希算法定位到元素,代码如下:

1 public V get(Object key) {
2     int hash = hash(key.hashCode());
3     return segmentFor(hash).get(key, hash);
4 }

get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁,除非读到的值是空的才会加锁重读,我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的,那么ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢?原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile,如用于统计当前Segement大小的count字段和用于存储值的HashEntry的value。定义成volatile的变量,能够在线程之间保持可见性,能够被多线程同时读,并且保证不会读到过期的值,但是只能被单线程写(有一种情况可以被多线程写,就是写入的值不依赖于原值),在get操作里只需要读不需要写共享变量count和value,所以可以不用加锁。之所以不会读到过期的值,是根据java内存模型的happen before原则,对volatile字段的写入操作先于读操作,即使两个线程同时修改和获取volatile变量,get操作也能拿到最新的值,这是用volatile替换锁的经典应用场景。

1 transient volatile int count;
2 volatile V value;

  在定位元素的代码里我们可以发现定位HashEntry和定位Segment的哈希算法虽然一样,都与数组的长度减去一相与,但是相与的值不一样,定位Segment使用的是元素的hashcode通过再哈希后得到的值的高位,而定位HashEntry直接使用的是再哈希后的值。其目的是避免两次哈希后的值一样,导致元素虽然在Segment里散列开了,但是却没有在HashEntry里散列开。

1 hash >>> segmentShift) & segmentMask//定位Segment所使用的hash算法
2 int index = hash & (tab.length - 1);// 定位HashEntry所使用的hash算法

6,ConcurrentHashMap的Put操作

  由于put方法里需要对共享变量进行写入操作,所以为了线程安全,在操作共享变量时必须得加锁。Put方法首先定位到Segment,然后在Segment里进行插入操作。插入操作需要经历两个步骤,第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容,第二步定位添加元素的位置然后放在HashEntry数组里。

  是否需要扩容。在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量(threshold),如果超过阀值,数组进行扩容。值得一提的是,Segment的扩容判断比HashMap更恰当,因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的,如果到达了就进行扩容,但是很有可能扩容之后没有新元素插入,这时HashMap就进行了一次无效的扩容。

  如何扩容。扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组,然后将原数组里的元素进行再hash后插入到新的数组里。为了高效ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容,而只对某个segment进行扩容。

7,ConcurrentHashMap的size操作

  如果我们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小,就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量,那么在多线程场景下,我们是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢?不是的,虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值,但是拿到之后可能累加前使用的count发生了变化,那么统计结果就不准了。所以最安全的做法,是在统计size的时候把所有Segment的put,remove和clean方法全部锁住,但是这种做法显然非常低效。 因为在累加count操作过程中,之前累加过的count发生变化的几率非常小,所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小,如果统计的过程中,容器的count发生了变化,则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。

  那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢?使用modCount变量,在put , remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1,那么在统计size前后比较modCount是否发生变化,从而得知容器的大小是否发生变化。

到此这篇关于Java ConcurrentHashMap用法案例详解的文章就介绍到这了,更多相关Java ConcurrentHashMap讲解内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Java中遍历ConcurrentHashMap的四种方式详解

    这篇文章主要介绍了Java中遍历ConcurrentHashMap的四种方式详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 方式一:在for-each循环中使用entries来遍历 System.out.println("方式一:在for-each循环中使用entries来遍历");for (Map.Entry<String, String> entry: map.entrySet()) { System.out.pr

  • JAVA核心知识之ConcurrentHashMap源码分析

    1 前言 ConcurrentHashMap是基于Hash表的Map接口实现,键与值均不允许为NULL,他是一个线程安全的Map.同时他也是一个无序的Map,不同时间进行遍历可能会得到不同的顺序.在JDK1.8之前,ConcurrentHashMap使用分段锁以在保证线程安全的同时获得更大的效率.JDK1.8开始舍弃了分段锁,使用自旋+CAS+sync关键字来实现同步.本文所述便是基于JDK1.8. ConcurrentHashMap与HashMap有共同之处,一些HashMap的基本概念与实现

  • Java7和Java8中的ConcurrentHashMap原理解析

    Java7 中 ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 和 HashMap 思路是差不多的,但是因为它支持并发操作,所以要复杂一些. 整个 ConcurrentHashMap 由一个个 Segment 组成,Segment 代表"部分"或"一段"的意思,所以很多地方都会将其描述为分段锁.注意,行文中,我很多地方用了"槽"来代表一个 segment. 简单理解就是,ConcurrentHashMap 是一个 Segm

  • Java ConcurrentHashMap的使用示例

    构造方法 // 1.无参数构造方法 new ConcurrentHashMap(); // 2.指定初始容量 new ConcurrentHashMap(initialCapacity) // 3.指定初始容量和加载因子 new ConcurrentHashMap(initialCapacity,loadFactor) // 4.指定初始容量和加载因子与并发级别(并发更新线程数) new ConcurrentHashMap(initialCapacity, loadFactor, concurr

  • Java并发编程之详解ConcurrentHashMap类

    前言 由于Java程序员常用的HashMap的操作方法不是同步的,所以在多线程环境下会导致存取操作数据不一致的问题,Map接口的另一个实现类Hashtable 虽然是线程安全的,但是在多线程下执行效率很低.为了解决这个问题,在java 1.5版本中引入了线程安全的集合类ConcurrentMap. java.util.concurrent.ConcurrentMap接口是Java集合类框架提供的线程安全的map,这意味着多线程同时访问它,不会影响map中每一条数据的一致性.ConcurrentM

  • java面试常见问题---ConcurrentHashMap

    1.请你描述一下ConcurrentHashMap存储数据结构是什么样子呢? ConcurrentHashMap 内部的 map 结构和 HashMap 是一致的,都是由:数组 + 链表 + 红黑树 构成. ConcurrentHashMap 存储数据的单元和 HashMap 也是一致的,即,Node 结构: static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { // hash值 final int hash; // key fina

  • Java源码解析之ConcurrentHashMap

    早期 ConcurrentHashMap,其实现是基于: 分离锁,也就是将内部进行分段(Segment),里面则是 HashEntry 的数组,和 HashMap 类似,哈希相同的条目也是以链表形式存放. HashEntry 内部使用 volatile 的 value 字段来保证可见性,也利用了不可变对象的机制以改进利用 Unsafe 提供的底层能力,比如 volatile access,去直接完成部分操作,以最优化性能,毕竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 优化过的

  • 浅谈Java源码ConcurrentHashMap

    一.记录形式 打算直接把过程写在源码中,会按序进行注释,查阅的时候可以按序号只看注释部分 二.ConcurrentHashMap 直接模拟该类的使用过程,从而一步步看其怎么运作的吧,当然最好还是带着问题一遍思考一遍总结会比较好,我阅读源码的时候带着以下几个问题 并发体现在哪里?怎么保证线程安全的 怎么扩容的?扩容是怎么保证线程安全的? 怎么put的?put是怎么保证线程安全的? 用了哪些锁?这些锁的作用是什么? 需要留意哪些关键点? 我们最简单地使用方法是怎么样的? new一个Concurren

  • Java ConcurrentHashMap用法案例详解

    一.概念 哈希算法(hash algorithm):是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式,其输出被称为哈希值. 哈希表(hash table):根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址. 二.HashMap与HashTable 1,线程不安全的HashMap 因为多线程环境下,使用HashMap进行put操作会引起死循环,导致CP

  • Java DatabaseMetaData用法案例详解

    目录 一 . 得到这个对象的实例 二. 方法getTables的用法 三. 方法getColumns的用法 四.方法getPrimaryKeys的用法 五.方法.getTypeInfo()的用法 六.方法getExportedKeys的用法 一 . 得到这个对象的实例 Connection con ; con = DriverManager.getConnection(url,userName,password); DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(

  • Java Scanner用法案例详解

    一.Scanner类简介       Java 5添加了java.util.Scanner类,这是一个用于扫描输入文本的新的实用程序.它是以前的StringTokenizer和Matcher类之间的某种结合.由于任何数据都必须通过同一模式的捕获组检索或通过使用一个索引来检索文本的各个部分.于是可以结合使用正则表达式和从输入流中检索特定类型数据项的方法.这样,除了能使用正则表达式之外,Scanner类还可以任意地对字符串和基本类型(如int和double)的数据进行分析.借助于Scanner,可以

  • Java SPI用法案例详解

    1.什么是SPI      SPI全称Service Provider Interface,是Java提供的一套用来被第三方实现或者扩展的接口,它可以用来启用框架扩展和替换组件. SPI的作用就是为这些被扩展的API寻找服务实现. 2.SPI和API的使用场景     API (Application Programming Interface)在大多数情况下,都是实现方制定接口并完成对接口的实现,调用方仅仅依赖接口调用,且无权选择不同实现. 从使用人员上来说,API 直接被应用开发人员使用.

  • Java ArrayAdapter用法案例详解

    拖延症最可怕的地方就是:就算自己这边没有拖延,但对方也会拖延,进而导致自己这边也开始拖延起来!现在这个项目我这边已经是完工了,但是对方迟迟没有搞定,导致整个项目无法提交. 这就是拖延症的可怕:我们不仅是与自己的拖延症作战,而是与所有有关人士的拖延症作战,决定项目是否能够提交,在于那个最慢的人. 既然决定权已经不在我的手上,那么我也可以做做其他事情,像是现在这样写写博客. 这次就介绍一下ListView中比较简单但又非常方便的ArrayAdapter. ArrayAdapter是BaseAdapt

  • java之assert关键字用法案例详解

    Java2在1.4中新增了一个关键字:assert.在程序开发过程中使用它创建一个断言(assertion).,它的语法形式有如下所示的两种形式: 1.assert condition; 这里condition是一个必须为真(true)的表达式.如果表达式的结果为true,那么断言为真,并且无任何行动 如果表达式为false,则断言失败,则会抛出一个AssertionError对象.这个AssertionError继承于Error对象, 而Error继承于Throwable,Error是和Exc

  • Java SpringBoot Validation用法案例详解

    目录 constraints分类 对象集成constraints示例 SpringBoot集成自动验证 集成maven依赖 验证RequestBody.Form对象参数 验证简单参数 验证指定分组 全局controller验证异常处理 自定义constraints @DateFormat @PhoneNo 使用自定义constraint注解 问题 提到输入参数的基本验证(非空.长度.大小.格式-),在以前我们还是通过手写代码,各种if.else.StringUtils.isEmpty.Colle

  • Java之Class.forName()用法案例详解

    Class.forName()主要功能 Class.forName(xxx.xx.xx)返回的是一个类, Class.forName(xxx.xx.xx)的作用是要求JVM查找并加载指定的类,也就是说JVM会执行该类的静态代码段. 下面,通过解答以下三个问题的来详细讲解下Class.forName()的用法. 一.什么时候用Class.forName()? 给你一个字符串变量,它代表一个类的包名和类名,你怎么实例化它?你第一想到的肯定是new,但是注意一点: A a = (A)Class.for

  • MySQL 外键(FOREIGN KEY)用法案例详解

    引子:把所有数据都存放于一张表的弊端 表的组织结构复杂不清晰 浪费空间 扩展性极差 为了解决上述的问题,就需要用多张表来存放数据. 表与表的记录之间存在着三种关系:一对多.多对多.一对一的关系. 处理表之间关系问题就会利用到FOREIGN KEY 多对一关系: 寻找表与表之间的关系的套路 举例:雇员表:emp表   部门:dep表 part1: 先站在表emp的角度 去找表emp的多条记录能否对应表dep的一条记录. 翻译2的意义: 左表emp的多条记录==>多个员工 右表dep的一条记录==>

  • Python threading Local()函数用法案例详解

    目录 前言 local() 函数是什么? local()函数如何用? 1. 不做标记,不做隔离 2.使用local()函数加以控制 3. 模拟实现local()的功能,创建一个箱子 4. 简化代码操作,进一步模拟实现local()函数 总结 前言 当多线程访问同一个公共资源时,如果涉及到修改该公共资源的操作就可能会出现由于数据不同步导致的线程安全问题.一般情况下我们可以通过给公共资源加互斥锁的方式来处理该问题. 当然,除非必须将多线程使用的资源设置为公共资源的情况.如果一个资源不需要在多个线程之

随机推荐