ConcurrentHashMap分析

前言

最近在看并发编程艺术这本书,对看书的一些总结及个人理解。

为什么使用ConcurrentHashMap?
jdk5.0以后提供了多种并发类容器来替代同步类容器从而改善性能。同步类容器的状态都是串行化的。他们虽然实现了线程安全,但是严重降低了并发性,在多线程环境时,严重降低了应用程序的吞吐量。

线程不安全的HashMap

public class ConcurrentPutHashMap {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        final HashMap<String, String> map = new HashMap<>(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();
    }

}

效率低下的HashTable

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,其他线程也访问HashTable的同步方法时,会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行元素添加,线程2不但不能使用put方法添加元素,也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。

   public synchronized V put(K key, V value) {
        // Make sure the value is not null
        if (value == null) {
            throw new NullPointerException();
        }

        // Makes sure the key is not already in the hashtable.
        Entry<?,?> tab[] = table;
        int hash = key.hashCode();
        int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
        @SuppressWarnings("unchecked")
        Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index];
        for(; entry != null ; entry = entry.next) {
            if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
                V old = entry.value;
                entry.value = value;
                return old;
            }
        }

        addEntry(hash, key, value, index);
        return null;
    }

ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率

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,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地存储,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。

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守护着一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得与它对应的Segment锁.

ConcurrentHashMap初始化

     /**
     * Creates a new, empty map with the default initial table size (16).
     */
    public ConcurrentHashMap() {
    }

默认的无参数构造就是生成segments数组的长度为16的一个对象,即容器中的锁也是16个。

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,必须先通过散列算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再散列。

ConcurrentHashMap的操作

get操作

Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再散列,然后使用这个散列值通过散列运算定位到Segment,再通过散列算法定位到元素,代码如下。

    public V get(Object key) {
        Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
        int h = spread(key.hashCode());
        if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
            (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
            if ((eh = e.hash) == h) {
                if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                    return e.val;
            }
            else if (eh < 0)
                return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
            while ((e = e.next) != null) {
                if (e.hash == h &&
                    ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                    return e.val;
            }
        }
        return null;
    }

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类型,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,是因为根据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。

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,然后将其放在HashEntry数组里。

在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量(threshold),如果超过阈值,则对数组进行扩容。
ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容,而只对某个segment进行扩容。

size操作

如果要统计整个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,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而得知容器的大小是否发生变化。

总结

ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分,每个段其实就是一个小的HashTable,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上,他们就可以并发进行。把一个着呢个体分成了16个段(Segment)。
也就是最高支持16个线程的并发修改操作。这也是在多线程场景时减小锁的粒度从而降低锁竞争的一种方案,并且代码中大多共享变量使用volatile关键字声明(比如size方法中的count),目的是第一时间获取修改的内容,性能非常好。

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