漫画:什么是ConcurrentHashMap?

漫画:什么是ConcurrentHashMap?
















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前两期我们讲解了HashMap的基本原理,以及高并发场景下存在的问题。没看过的小伙伴可以点击下面链接:


漫画:什么是HashMap?

漫画:高并发下的HashMap


如果实在懒得看也没有关系,我们来简单回顾一下HashMap的结构:






简单来说,HashMap是一个Entry对象的数组。数组中的每一个Entry元素,又是一个链表的头节点。


Hashmap不是线程安全的。在高并发环境下做插入操作,有可能出现下面的环形链表:






































Segment是什么呢?Segment本身就相当于一个HashMap对象。


同HashMap一样,Segment包含一个HashEntry数组,数组中的每一个HashEntry既是一个键值对,也是一个链表的头节点。


单一的Segment结构如下:







像这样的Segment对象,在ConcurrentHashMap集合中有多少个呢?有2的N次方个,共同保存在一个名为segments的数组当中。


因此整个ConcurrentHashMap的结构如下:








可以说,ConcurrentHashMap是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面,有若干个子哈希表。


这样的二级结构,和数据库的水平拆分有些相似。
















Case1:不同Segment的并发写入








不同Segment的写入是可以并发执行的。



Case2:同一Segment的一写一读








同一Segment的写和读是可以并发执行的。



Case3:同一Segment的并发写入








Segment的写入是需要上锁的,因此对同一Segment的并发写入会被阻塞。



由此可见,ConcurrentHashMap当中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度,让并发操作效率更高。












Get方法:


1.为输入的Key做Hash运算,得到hash值。


2.通过hash值,定位到对应的Segment对象


3.再次通过hash值,定位到Segment当中数组的具体位置。



Put方法:


1.为输入的Key做Hash运算,得到hash值。


2.通过hash值,定位到对应的Segment对象


3.获取可重入锁


4.再次通过hash值,定位到Segment当中数组的具体位置。


5.插入或覆盖HashEntry对象。


6.释放锁。











Size方法的目的是统计ConcurrentHashMap的总元素数量, 自然需要把各个Segment内部的元素数量汇总起来。


但是,如果在统计Segment元素数量的过程中,已统计过的Segment瞬间插入新的元素,这时候该怎么办呢?



















ConcurrentHashMap的Size方法是一个嵌套循环,大体逻辑如下:


1.遍历所有的Segment。


2.把Segment的元素数量累加起来。


3.把Segment的修改次数累加起来。


4.判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。如果大于,说明统计过程中有修改,重新统计,尝试次数+1;如果不是。说明没有修改,统计结束。


5.如果尝试次数超过阈值,则对每一个Segment加锁,再重新统计。


6.再次判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。由于已经加锁,次数一定和上次相等。


7.释放锁,统计结束。



官方源代码如下:


public int size() {
    // Try a few times to get accurate count. On failure due to
   // continuous async changes in table, resort to locking.
   final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
    int size;
    boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
    long sum;         // sum of modCounts
    long last = 0L;   // previous sum
    int retries = -1; // first iteration isn't retry
    try {
        for (;;) {
            if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    ensureSegment(j).lock(); // force creation
            }
            sum = 0L;
            size = 0;
            overflow = false;
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                if (seg != null) {
                    sum += seg.modCount;
                    int c = seg.count;
                    if (c < 0 || (size += c) < 0)
                        overflow = true;
                }
            }
            if (sum == last)
                break;
            last = sum;
        }
    } finally {
        if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                segmentAt(segments, j).unlock();
        }
    }
    return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}


为什么这样设计呢?这种思想和乐观锁悲观锁的思想如出一辙。


为了尽量不锁住所有Segment,首先乐观地假设Size过程中不会有修改。当尝试一定次数,才无奈转为悲观锁,锁住所有Segment保证强一致性。








几点说明:


1. 这里介绍的ConcurrentHashMap原理和代码,都是基于Java1.7的。在Java8中会有些许差别。


2.ConcurrentHashMap在对Key求Hash值的时候,为了实现Segment均匀分布,进行了两次Hash。有兴趣的朋友可以研究一下源代码。




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编辑于 2017-12-01

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