ConcurrentHashMap(来自程序员小灰)

谁践踏了优雅 2022-06-03 01:26 233阅读 0赞

首先我们知道HashMap不是线程安全的。在并发插入元素的时候，有可能出现带环链表，让下一次get(key)，而key不存在，并且恰好Hash()出的位置是带环链表的位置时，会让程序出现死循环。

想要避免HashMap的线程安全问题有很多办法，比如改用HashTable或者Collections.sysnchronizedMap。但是两者有一个共同的问题：性能。无论读操作还是写操作，它们都会给整个集合加锁，导致同一时间的其他操作为之阻塞。

那么，什么样的哈希数据结构可以保证线程安全又兼顾运行效率呢？

就是接下来要讲的ConcurrentHashMap。

在并发场景下ConcurrentHashMap是怎么保证线程安全的呢？又是怎么实现高性能读写的呢？

首先要理解一个概念：【Segment】

什么是Segment呢？Segment本身相当于一个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：

![这里写图片描述][SouthEast]  
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。

ConcurrentHashMap这样的设计有什么好处呢？

ConcurrentHashMap优势就是采用了【锁分段技术】，每一个Segment就好比一个自治区，读写操作高度自治，Segment之间互不影响。

下面我们来看看ConcurrentHashMap并发读写的几种情形：  
case1：不同Segment的并发写入（可以并发执行）  
case2：同一Segment的一写一读（可以并发执行）  
case3：同一Segment的并发写入（Segment的写入需要上锁，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。

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ConcurrentHashMap的读写过程具体是什么样子呢？

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。

![这里写图片描述][SouthEast 1]  
既然每一个Segment都各自加锁，那么在调用size方法的时候，怎么解决一致性的问题呢？

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。

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。

![这里写图片描述][SouthEast 2]

几点说明：

1.  这里介绍的ConcurrentHashMap原理和代码，都是基于Java1.7的。

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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[SouthEast 1]: /images/20220603/3f9fdb29db7c481bb6f44c299501d374.png
[SouthEast 2]: /images/20220603/47ba923d0bf34451875bac082037529e.png