Java源碼解析之ConcurrentHashMap的示例分析

小編給大家分享一下Java源碼解析之ConcurrentHashMap的示例分析，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

早期 ConcurrentHashMap，其實(shí)現(xiàn)是基于：

• 分離鎖，也就是將內(nèi)部進(jìn)行分段（Segment），里面則是 HashEntry 的數(shù)組，和 HashMap 類似，哈希相同的條目也是以鏈表形式存放。

• HashEntry 內(nèi)部使用 volatile 的 value 字段來保證可見性，也利用了不可變對象的機(jī)制以改進(jìn)利用 Unsafe 提供的底層能力，比如 volatile access，去直接完成部分操作，以最優(yōu)化性能，畢竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 優(yōu)化過的。

在進(jìn)行并發(fā)操作的時(shí)候，只需要鎖定相應(yīng)段，這樣就有效避免了類似 Hashtable 整體同步的問題，大大提高了性能。

Put操作

通過二次哈希避免哈希沖突，然后以 Unsafe 調(diào)用方式，直接獲取相應(yīng)的 Segment，然后進(jìn)行線程安全的 put 操作

public V put(K key, V value) {
 
        Segment<K,V> s;
 
        if (value == null)
 
            throw new NullPointerException();
 
        // 二次哈希，以保證數(shù)據(jù)的分散性，避免哈希沖突
 
        int hash = hash(key.hashCode());
 
        int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
 
        if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
 
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
 
            s = ensureSegment(j);
 
        return s.put(key, hash, value, false);
 
    }

其核心邏輯實(shí)現(xiàn)在下面的內(nèi)部方法中：

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
 
            // scanAndLockForPut 會(huì)去查找是否有 key 相同 Node
 
            // 無論如何，確保獲取鎖
 
            HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
 
                scanAndLockForPut(key, hash, value);
 
            V oldValue;
 
            try {
 
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
 
                int index = (tab.length - 1) & hash;
 
                HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
 
                for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
 
                    if (e != null) {
 
                        K k;
 
                        // 更新已有 value...
 
                    }
 
                    else {
 
                        // 放置 HashEntry 到特定位置，如果超過閾值，進(jìn)行 rehash
 
                        // ...
 
                    }
 
                }
 
            } finally {
 
                unlock();
 
            }
 
            return oldValue;
 
        }

在寫的時(shí)候：

• ConcurrentHashMap 會(huì)獲取再入鎖，以保證數(shù)據(jù)一致性，Segment 本身就是基于 ReentrantLock 的擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)，所以，在并發(fā)修改期間，相應(yīng) Segment 是被鎖定的。

• 在最初階段，進(jìn)行重復(fù)性的掃描，以確定相應(yīng) key 值是否已經(jīng)在數(shù)組里面，進(jìn)而決定是更新還是放置操作。

• 在 ConcurrentHashMap 中解決擴(kuò)容的問題，不是整體的擴(kuò)容，而是單獨(dú)對 Segment 進(jìn)行擴(kuò)容。

• 為了減少鎖定segment的開銷，ConcurrentHashMap 的實(shí)現(xiàn)是通過重試機(jī)制（RETRIES_BEFORE_LOCK，指定重試次數(shù) 2），來試圖獲得可靠值。如果沒有監(jiān)控到發(fā)生變化（通過對比 Segment.modCount），就直接返回，否則獲取鎖進(jìn)行操作。

機(jī)制在Java 8 上的變化：

• 總體結(jié)構(gòu)上，它的內(nèi)部存儲(chǔ)與HashMap 結(jié)構(gòu)非常相似，同樣是大的桶（bucket）數(shù)組，然后內(nèi)部也是一個(gè)個(gè)所謂的鏈表結(jié)構(gòu)（bin），同步的粒度要更細(xì)致一些。

• 其內(nèi)部仍然有 Segment 定義，但僅僅是為了保證序列化時(shí)的兼容性而已，不再有任何結(jié)構(gòu)上的用處。

• 因?yàn)椴辉偈褂?Segment，初始化操作大大簡化，修改為 lazy-load 形式，這樣可以有效避免初始開銷。

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)利用 volatile 來保證可見性。

• 使用 CAS (Compare And Swap)等操作，在特定場景進(jìn)行無鎖并發(fā)操作。

• 使用 Unsafe、LongAdder 之類底層手段，進(jìn)行極端情況的優(yōu)化。

看看在java8上的put操作

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; K fk; V fv;
 
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
 
            tab = initTable();
 
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
 
            // 利用 CAS 去進(jìn)行無鎖線程安全操作，如果 bin 是空的
 
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
 
                break;
 
        }
 
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
 
            tab = helpTransfer(tab, f);
 
        else if (onlyIfAbsent // 不加鎖，進(jìn)行檢查
 
                 && fh == hash
 
                 && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk)))
 
                 && (fv = f.val) != null)
 
            return fv;
 
        else {
 
            V oldVal = null;
 
            synchronized (f) {
 
                   // 細(xì)粒度的同步修改操作...
 
                }
 
            }
 
            // Bin 超過閾值，進(jìn)行樹化
 
            if (binCount != 0) {
 
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
 
                    treeifyBin(tab, i);
 
                if (oldVal != null)
 
                    return oldVal;
 
                break;
 
            }
 
        }
 
    }
 
    addCount(1L, binCount);
 
    return null;
 
}

初始化操作實(shí)現(xiàn)在 initTable 里面，這是一個(gè)典型的 CAS 使用場景，利用 volatile 的 sizeCtl 作為互斥手段：如果發(fā)現(xiàn)競爭性的初始化，就 spin 在那里，等待條件恢復(fù)；否則利用 CAS 設(shè)置排他標(biāo)志。如果成功則進(jìn)行初始化；否則重試。

private final Node<K,V>[] initTable() {
 
    Node<K,V>[] tab; int sc;
 
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
 
        // 如果發(fā)現(xiàn)沖突，進(jìn)行 spin 等待
 
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
 
            Thread.yield();
 
        // CAS 成功返回 true，則進(jìn)入真正的初始化邏輯
 
        else if (U.compareAndSetInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
 
            try {
 
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
 
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
 
                    @SuppressWarnings("unchecked")
 
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
 
                    table = tab = nt;
 
                    sc = n - (n >>> 2);
 
                }
 
            } finally {
 
                sizeCtl = sc;
 
            }
 
            break;
 
        }                                                          
 
    }
 
    return tab;
 
}

當(dāng) bin 為空時(shí)，同樣是沒有必要鎖定，也是以 CAS 操作去放置。

看完了這篇文章，相信你對“Java源碼解析之ConcurrentHashMap的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！