JDK9 ConcurrentHashMap实现原理（一）

2024-06-15 00:58
文章标签 实现 原理 concurrenthashmap jdk9

本文主要是介绍JDK9 ConcurrentHashMap实现原理（一），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

  • JDK9 ConcurrentHashMap实现原理（一）
    • 数据结构
    • 私有属性
      • 静态属性
    • 相关节点
    • 构造器
    • Hash值计算
    • 添加元素
    • 初始化数组

JDK9 ConcurrentHashMap实现原理（一）

数据结构

JDK1.7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现.使用ReentrantLock实现加锁操作。
JDK1.8中放弃了Segment臃肿的设计，取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现.结构类似于HashMap,数组+链表+红黑树。
在这里插入图片描述

私有属性

静态属性

  • private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    最大的容量，必须为2的平方。

  • private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    默认的初始容量，也是2的平方

  • static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
    最大的数组大小。

  • private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
    默认的并发等级，只在writeObject中用了。

  • private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
    加载因子，只在writeObject中用了。不像HashMap中的用法。

  • static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
    当某个数组位置上的节点数量超过8时，则将单链表结构转换为红黑树结构。

  • static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
    当某个数组位置上的节点数量小于6时，则将红黑树结构转换为单链表结构。

  • static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
    在转换成红黑树之前，还需要检测当前table的大小是否大于等于MIN_TREEIFY_CAPACITY，小于不会转换成红黑树，而是重新扩展table的大小。

  • private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

  • private static final int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

  • private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
    扩容时可利用的最大线程

  • private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

  • static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes
    static final int TREEBIN = -2; // hash for roots of trees
    static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations
    static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash

  • static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    当前机器的CPU的核心处理器数量，transfer扩容时会用到。

相关节点

  • Node：该类用于构造table[]，只读节点（不提供修改方法）。是一个单链表结构。
  static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {//节点的哈希值final int hash;//建final K key;//值volatile V val;//指向下一个节点，说明是单链表结构volatile Node<K,V> next;Node(int hash, K key, V val) {this.hash = hash;this.key = key;this.val = val;}Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {this(hash, key, val);this.next = next;}public final K getKey()     { return key; }public final V getValue()   { return val; }public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }public final String toString() {return Helpers.mapEntryToString(key, val);}public final V setValue(V value) {throw new UnsupportedOperationException();}public final boolean equals(Object o) {Object k, v, u; Map.Entry<?,?> e;return ((o instanceof Map.Entry) &&(k = (e = (Map.Entry<?,?>)o).getKey()) != null &&(v = e.getValue()) != null &&(k == key || k.equals(key)) &&(v == (u = val) || v.equals(u)));}/*** Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.*/Node<K,V> find(int h, Object k) {Node<K,V> e = this;if (k != null) {do {K ek;if (e.hash == h &&((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))return e;} while ((e = e.next) != null);}return null;}}
  • TreeBin：红黑树结构。
  • TreeNode：红黑树节点。
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {//父节点TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links//左节点TreeNode<K,V> left;//右节点TreeNode<K,V> right;//TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion//节点的颜色boolean red;TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,TreeNode<K,V> parent) {super(hash, key, val, next);this.parent = parent;}Node<K,V> find(int h, Object k) {return findTreeNode(h, k, null);}//使用this这个树形节点作为根节点，寻找目标节点。final TreeNode<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class<?> kc) {}}
  • ForwardingNode：临时节点（扩容时使用）。

构造器

  • 无参构造器
 public ConcurrentHashMap() {}

指定初始容量

 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {if (initialCapacity < 0)throw new IllegalArgumentException();int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?MAXIMUM_CAPACITY :tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));this.sizeCtl = cap;
}

这里使用tableSizeFor将输入的容量转换为2的平方。

private static final int tableSizeFor(int c) {int n = c - 1;n |= n >>> 1;n |= n >>> 2;n |= n >>> 4;n |= n >>> 8;n |= n >>> 16;return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;}

输入容量：3 ， 输出：4;
输入容量：11 ， 输出：16;
输入容量：17 ， 输出：32;
不确定这里为什么要这么处理(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1))；虽然直接initialCapacity的结果也是一样的。

  • 还可以指定加载因子和concurrencyLevel。
    可以看到这两个参数在新版本中只是在初始化才会用到，其他地方不会用到，注意这里和HashMap的区别。
 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)throw new IllegalArgumentException();if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many binsinitialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threadslong size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);this.sizeCtl = cap;
}
  • 和大多数集合一样，都可以由其他集合元素作为初始元素。
 public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;putAll(m);}

Hash值计算

可以看出 计算出的hash都是正值

static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
static final int spread(int h) {return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

添加元素

1.key值和value都不能null
2.onlyIfAbsent=true : 如果当前key值已经存在，则不 更新为新值， false: 不管什么情况都会更新为新值。

 final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();//获取hash值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;//如果table为空，说明之前没有放入元素if (tab == null || (n = tab.length) == 0)tab = initTable();//如果要插入的位置没有节点数据     else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//如果数组的桶是空的，则尝试插入数据，直到成功才中断当前循环，使用CAS算法if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))break;                   // no lock when adding to empty bin}//到此插入数据成功//如果在插入的时候，节点是一个forwordingNode状态，表示正在扩容，那么当前线程进行帮助扩容            else if ((fh = f.hash) == MOVED)tab = helpTransfer(tab, f);else if (//如果onlyIfAbsent为true,也就是只要key已经存在，就不写入新值onlyIfAbsent //扩容已经结束，fh 和传入key的值一样&&   fh == hash   // check first node//&& ((fk = f.key) == key || fk != null && key.equals(fk)) && (fv = f.val) != null)return fv;else {V oldVal = null;synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) {binCount = 1;for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {K ek;if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {oldVal = e.val;if (!onlyIfAbsent)e.val = value;break;}Node<K,V> pred = e;if ((e = e.next) == null) {pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value);break;}}}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;}}else if (f instanceof ReservationNode)throw new IllegalStateException("Recursive update");}}if (binCount != 0) {if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)treeifyBin(tab, i);if (oldVal != null)return oldVal;break;}}}addCount(1L, binCount);return null;
}

初始化数组

private final Node<K,V>[] initTable() {Node<K,V>[] tab; int sc;while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {if ((sc = sizeCtl) < 0)Thread.yield(); // lost initialization race; just spinelse 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;
}

未完待续。。。。。。。。。。

这篇关于JDK9 ConcurrentHashMap实现原理（一）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1061985。

相关文章

Vue中动态权限到按钮的完整实现方案详解

Vue中动态权限到按钮的完整实现方案详解

《Vue中动态权限到按钮的完整实现方案详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Vue如何在现有方案的基础上加入对路由的增、删、改、查权限控制,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、数据库设计扩展1.1 修改路由表（routes）1.2 修改角色与路由权限表（role_routes）二、后端接口设计
阅读更多...
C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)

C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)

《C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)》本文主要介绍了C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的方法,包括搭建基础环境,如安装Ollama和下载DeepS... 目录前言搭建基础环境1、安装 Ollama2、下载 DeepSeek R1 模型客户端 ChatBo
阅读更多...
Spring Cloud Hystrix原理与注意事项小结

Spring Cloud Hystrix原理与注意事项小结

《SpringCloudHystrix原理与注意事项小结》本文介绍了Hystrix的基本概念、工作原理以及其在实际开发中的应用方式,通过对Hystrix的深入学习,开发者可以在分布式系统中实现精细... 目录一、Spring Cloud Hystrix概述和设计目标（一）Spring Cloud Hystr
阅读更多...
Qt实现发送HTTP请求的示例详解

Qt实现发送HTTP请求的示例详解

《Qt实现发送HTTP请求的示例详解》这篇文章主要为大家详细介绍了如何通过Qt实现发送HTTP请求,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1、添加network模块2、包含改头文件3、创建网络访问管理器4、创建接口5、创建网络请求对象6、创建一个回复对
阅读更多...
C++实现回文串判断的两种高效方法

C++实现回文串判断的两种高效方法

《C++实现回文串判断的两种高效方法》文章介绍了两种判断回文串的方法：解法一通过创建新字符串来处理,解法二在原字符串上直接筛选判断,两种方法都使用了双指针法,文中通过代码示例讲解的非常详细,需要的朋友... 目录一、问题描述示例二、解法一：将字母数字连接到新的 string思路代码实现代码解释复杂度分析三、
阅读更多...
grom设置全局日志实现执行并打印sql语句

grom设置全局日志实现执行并打印sql语句

《grom设置全局日志实现执行并打印sql语句》本文主要介绍了grom设置全局日志实现执行并打印sql语句,包括设置日志级别、实现自定义Logger接口以及如何使用GORM的默认logger,通过这些... 目录gorm中的自定义日志gorm中日志的其他操作日志级别Debug自定义 Loggergorm中的
阅读更多...
Spring Boot整合消息队列RabbitMQ的实现示例

Spring Boot整合消息队列RabbitMQ的实现示例

《SpringBoot整合消息队列RabbitMQ的实现示例》本文主要介绍了SpringBoot整合消息队列RabbitMQ的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的... 目录RabbitMQ 简介与安装1. RabbitMQ 简介2. RabbitMQ 安装Spring
阅读更多...
Gin框架中的GET和POST表单处理的实现

Gin框架中的GET和POST表单处理的实现

《Gin框架中的GET和POST表单处理的实现》Gin框架提供了简单而强大的机制来处理GET和POST表单提交的数据,通过c.Query、c.PostForm、c.Bind和c.Request.For... 目录一、GET表单处理二、POST表单处理1. 使用c.PostForm获取表单字段：2. 绑定到结
阅读更多...
springMVC返回Http响应的实现

springMVC返回Http响应的实现

《springMVC返回Http响应的实现》本文主要介绍了在SpringBoot中使用@Controller、@ResponseBody和@RestController注解进行HTTP响应返回的方法,... 目录一、返回页面二、@Controller和@ResponseBody与RestController
阅读更多...
nginx中重定向的实现

nginx中重定向的实现

《nginx中重定向的实现》本文主要介绍了Nginx中location匹配和rewrite重定向的规则与应用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下... 目录一、location1、 location匹配2、 location匹配的分类2.1 精确匹配2
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2