ConcurrentHashMap原理分析（JDK1.7和1.8）

亦凉 2022-03-07 04:40 224阅读 0赞

# 一、背景： #

## 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。参考上篇博文：[HashMap多线程下发生死循环的原因][HashMap]

## 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（使用同步方法）。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。

# JDK1.7 #

## 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，是因为所有访问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。有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁。这里“按顺序”是很重要的，否则极有可能出现死锁，在ConcurrentHashMap内部，段数组是final的，并且其成员变量实际上也是final的，但是，仅仅是将数组声明为final的并不保证数组成员也是final的，这需要实现上的保证。这可以确保不会出现死锁，因为获得锁的顺序是固定的。

ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry数组组成，如下图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppblhZYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

整个ConcurrentHashMap是由一个一个的Segment组成，Segment代表一个分段，一个Segment里面包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构，当对HashEntry数组的数据进行修改的时候，必须首先获得与它对应的Segment锁。

public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
            implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
    
        // 将整个hashmap分成几个小的map，每个segment都是一个锁；与hashtable相比，这么设计的
        // 目的是对于put, remove等操作，可以减少并发冲突，对
        // 不属于同一个片段的节点可以并发操作，大大提高了性能
        final Segment<K,V>[] segments;
    
        // 本质上Segment类就是一个小的hashmap，里面table数组存储了各个节点的数据，继承了ReentrantLock,
        // 可以作为互斥锁使用
        static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
            transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
            transient int count;
        }
    
        // 基本节点，存储Key， Value值
        static final class HashEntry<K,V> {
            final int hash;
            final K key;
            volatile V value;
            volatile HashEntry<K,V> next;
        }
    }

从上面的结构我们可以了解到，ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作，第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部，因此，这一种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长，但是带来的好处是写操作的时候可以只对元素所在的Segment进行加锁即可，不会影响到其他的Segment，这样，在最理想的情况下，ConcurrentHashMap可以最高同时支持Segment数量大小的写操作（刚好这些写操作都非常平均地分布在所有的Segment上），所以，通过这一种结构，ConcurrentHashMap的并发能力可以大大的提高。

### 1、初始化 ###

**成员变量：**

//默认初始容量
     static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
     //默认加载因子(针对Segment数组中的某个Segment中的HashEntry数组扩容)
     static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
     //默认Segment数组的大小，也成为并发量
     static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
     //最大容量
     static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
     //一个Segment的HashEntry数组的最小容量
     static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;
     //一个Segment的HashEntry数组的最大容量
     static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;
     // 锁之前重试次数
     static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;

ConcurrentHashMap的初始化是会通过位与运算来初始化Segment的大小，用ssize来表示，如下所示

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                                 float loadFactor, int concurrencyLevel) {
            //判断传入参数是否合法
            if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
                throw new IllegalArgumentException();
           	//如果传入的并发量大于最大并发量，则使用默认最大并发量
            if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
                concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
            // Find power-of-two sizes best matching arguments
            int sshift = 0;//segment的偏移
            int ssize = 1;//segment的size  = ssize * 2^sshift
            //计算并行级别，保持并行级别是2的n次方
            while (ssize < concurrencyLevel) {
            	//探讨默认情况下concurrencyLevel=16，sshift=4,ssize经过4此左移，和并行度相等=16
                ++sshift;
                ssize <<= 1;
            }
            //下边这两个变量是为了put方法中的计算key对应Segment数组的索引
            this.segmentShift = 32 - sshift;//-->默认为28
            this.segmentMask = ssize - 1;//-->默认为15
            //initialCapacity 是设置整个map初始的大小
            if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
                initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
           //这里根据initialCapacity 计算segment数组中的每个segment中的HashEntry数组可以分到的大小
           //如initialCapacity =64，那么每个segment中的HashEntry数组就可以分到4个
            int c = initialCapacity / ssize;
            //当不能整除的时候，则让c+1
            if (c * ssize < initialCapacity)
                ++c;
            //默认MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY=2.这个值也是有用的，因为这样的话，对于具体的HashEntry上，插入一个元素不至于扩容，插入第二个的时候才会扩容
            int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
            // 2的幂次
            while (cap < c)
                cap <<= 1;
            // 创建Segment数组，并创建数组的第一个元素,segment[0]
            Segment<K,V> s0 =
                new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                                 (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
            Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
            //将s0写入segment[0]
            UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
            this.segments = ss;
        }

CurrentHashMap的初始化一共有三个参数，一个initialCapacity，表示初始的容量，一个loadFactor，表示负载参数，最后一个是concurrentLevel，代表ConcurrentHashMap内部的Segment的数量，ConcurrentLevel一经指定，不可改变，后续如果ConcurrentHashMap的元素数量增加导致ConrruentHashMap需要扩容，ConcurrentHashMap不会增加Segment的数量，而只会增加Segment中链表数组的容量大小，这样的好处是扩容过程不需要对整个ConcurrentHashMap做rehash，而只需要对Segment里面的元素做一次rehash就可以了。

整个ConcurrentHashMap的初始化方法还是非常简单的，先是根据concurrentLevel来new出Segment，这里Segment的数量是不大于concurrentLevel的最大的2的指数，就是说Segment的数量永远是2的指数个，这样的好处是方便采用移位操作来进行hash，加快hash的过程。接下来就是根据intialCapacity确定Segment的容量的大小，每一个Segment的容量大小也是2的指数个，同样使为了加快hash的过程。

**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。

因为ssize用位于运算来计算（`ssize <<=1`），所以Segment的大小取值都是以2的N次方，无关concurrencyLevel的取值，当然concurrencyLevel最大只能用16位的二进制来表示，即65536，换句话说，Segment的大小最多65536个，没有指定concurrencyLevel元素初始化，Segment的大小ssize默认为16。

**默认情况：ConcurrentHashMap的segment个数为16，每个segment的HashEntry数组大小为2，负载因子为0.75。**

### **2、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。

private 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);
    }

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。

### 3、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。

segment的put方法：

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        lock();   // 加锁
        try {
            int c = count;
            if (c++ > threshold) // ensure capacity
                rehash();
            HashEntry<K,V>[] tab = table;
            int index = hash & (tab.length - 1);
            HashEntry<K,V> first = tab[index];
            HashEntry<K,V> e = first;
            while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
                e = e.next;
      
            V oldValue;
            if (e != null) {
                oldValue = e.value;
                if (!onlyIfAbsent)
                    e.value = value;
            }
            else {
                oldValue = null;
                ++modCount;
                tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value);
                count = c; // write-volatile
            }
            return oldValue;
        } finally {
            unlock();
        }
    }

**对于ConcurrentHashMap的数据插入，这里要进行两次Hash去定位数据的存储位置。**

从上Segment的继承体系可以看出，Segment实现了ReentrantLock,也就带有锁的功能，当执行put操作时，会进行第一次key的hash来定位Segment的位置，如果该Segment还没有初始化，即通过CAS操作进行赋值，然后进行第二次hash操作，找到相应的HashEntry的位置，这里会利用继承过来的锁的特性，在将数据插入指定的HashEntry位置时（链表的尾端），会通过继承ReentrantLock的tryLock（）方法尝试去获取锁，如果获取成功就直接插入相应的位置，如果已经有线程获取该Segment的锁，那当前线程会以自旋的方式去继续的调用tryLock（）方法去获取锁，超过指定次数就挂起，等待唤醒。

### 4、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：

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

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。

transient volatile int count;
    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。

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

### 5、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。

# JDK1.8的实现 #

JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用**Node数组+链表+红黑树**的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized和CAS来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap，虽然在JDK1.8中还能看到Segment的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本。

### **在jdk1.8中主要做了2方面的改进** ###

1.  **改进一：取消segments字段，直接采用**
    
    > transient volatile Node<K,V>\[\] table;
    
    **保存数据，采用table数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，进一步减少并发冲突的概率。使用synchronized（f）Node<K,V> f;****实现的。**
2.  **改进二：将原先table数组＋单向链表的数据结构，变更为table数组＋单向链表＋红黑树的结构。对于hash表来说，最核心的能力在于将key hash之后能均匀的分布在数组中。如果hash之后散列的很均匀，那么table数组中的每个队列长度主要为0或者1。但实际情况并非总是如此理想，虽然ConcurrentHashMap类默认的加载因子为0.75，但是在数据量过大或者运气不佳的情况下，还是会存在一些队列长度过长的情况，如果还是采用单向列表方式，那么查询某个节点的时间复杂度为O(n)；因此，对于个数超过8(默认值)的列表，jdk1.8中采用了红黑树的结构，那么查询的时间复杂度可以降低到O(logN)，可以改进性能。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppblhZYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

为了说明以上2个改动，看一下put操作是如何实现的。

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;
            // 如果table为空，初始化；否则，根据hash值计算得到数组索引i，如果tab[i]为空，直接新建节点Node即可。注：tab[i]实质为链表或者红黑树的首节点。
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {  // 如果该节点为null，将通过volatile + CAS来创建节点。
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            // 如果tab[i]不为空并且hash值为MOVED，说明该链表正在进行transfer操作，返回扩容完成后的table。
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                // 针对首个节点进行加锁操作，而不是segment，进一步减少线程冲突
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                // 如果在链表中找到值为key的节点e，直接设置e.val = value即可。
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                // 如果没有找到值为key的节点，直接新建Node并加入链表即可。
                                Node<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        // 如果首节点为TreeBin类型，说明为红黑树结构，执行putTreeVal操作。
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            Node<K,V> p;
                            binCount = 2;
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) {
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) {
                    // 如果节点数>＝8，那么转换链表结构为红黑树结构。
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        // 计数增加1，有可能触发transfer操作(扩容)。
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

源码分析参考文章：[https://www.cnblogs.com/banjinbaijiu/p/9147434.html][https_www.cnblogs.com_banjinbaijiu_p_9147434.html]

## **面试常问：** ##

### **1、ConcurrentHashMap实现原理是怎么样的或者问ConcurrentHashMap如何在保证高并发下线程安全的同时实现了性能提升？** ###

*  答：ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行，其关键在于使用了**锁分离**技术。它使用了多个锁来控制对hash表的不同部分进行的修改。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hash table，只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。

### **2、初始化做了什么事？** ###

初始化有三个参数

1.  **initialCapacity**：初始容量大小 ，默认16。
2.  **loadFactor,** 扩容因子，默认0.75，当一个Segment存储的元素数量大于initialCapacity\* loadFactor时，该Segment会进行一次扩容。
3.  **concurrencyLevel**** **并发度，默认16。并发度可以理解为程序运行时能够同时更新ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数，实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数，即Segment\[\]的数组长度。如果并发度设置的过小，会带来严重的锁竞争问题；如果并发度设置的过大，原本位于同一个Segment内的访问会扩散到不同的Segment中，CPU cache命中率会下降，从而引起程序性能下降。

### **3、在高并发下的情况下如何保证取得的元素是最新的？** ###

*  答：用于存储键值对数据的HashEntry，在设计上它的成员变量**value等都是volatile类型**的，这样就保证别的线程对value值的修改，get方法可以马上看到。

[参考文章：https://www.cnblogs.com/study-everyday/p/6430462.html][https_www.cnblogs.com_study-everyday_p_6430462.html]

[HashMap]: https://blog.csdn.net/JinXYan/article/details/88974096
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppblhZYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220307/e14be9c8a91748aea5010649c7b7f61c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0ppblhZYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220307/edf9bbab68e840c08bfadd5760e22a21.png
[https_www.cnblogs.com_banjinbaijiu_p_9147434.html]: https://www.cnblogs.com/banjinbaijiu/p/9147434.html
[https_www.cnblogs.com_study-everyday_p_6430462.html]: https://www.cnblogs.com/study-everyday/p/6430462.html