CurrentHashMap原理与应用解析

本文主要是介绍CurrentHashMap原理与应用解析，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！

ConcurrentHashMap是线程安全且高效的HashMap

1 为什么要使用ConcurrentHashMap
线程不安全的HashMap
HashMap是Java中最常用的一个Map类，00000性能好、速度快，但不能保证线程安全，它可用null作为key/value
在多线程环境下,使用HashMap进行put操作会引起死循环,所以在并发情况下不能使用HashMap.例如,执行以下代码会引起死循环.
final HashMap<String, String> map = new HashMap<>(2);
Thread t = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
new Thread(() -> map.put(UUID.randomUUID().toString(), ""), "ftf" + i).start();
}
}, "ftf");
t.start();
t.join();
HashMap在并发执行put操作时会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环,一旦成环,Entry的next节点永远不为空,产生死循环.
- 效率低下的HashTable
线程安全的Map类，其public方法均用synchronize修饰
这表示在多线程操作时，每个线程在操作之前都会锁住整个map，待操作完成后才释放
如线程1使用put进行元素添加,线程2不但不能使用put方法进行添加元素,也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低,这必然导致多线程时性能不佳.另外，Hashtable不能使用null作为key/value
- 锁分段技术可有效提升并发访问率
HashTable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的数据,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

2 ConcurrentHashMap的结构

通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构

ConcurrentHashMap是由Segment数组和HashEntry数组组成.
Segment是一种可重入锁,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.如图

3 ConcurrentHashMap的初始化
Segment详解
Segment的索引与读取
ConcurrentHashMap类中包含三个与Segment相关的成员变量：

/**
* Mask value for indexing into segments. The upper bits of a
* key's hash code are used to choose the segment.
*/ final int segmentMask;

/**
* Shift value for indexing within segments.
*/ final int segmentShift;

/**
* The segments, each of which is a specialized hash table.
*/ final Segment<K,V>[] segments;

其中segments是Segment的原生数组，此数组的长度可以在ConcurrentHashMap的构造函数中使用并发度参数指定，其默认值为DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL=16
- segmentShift是用来计算segments数组索引的位移量，而
- segmentMask则是用来计算索引的掩码值

例如并发度为16时（即segments数组长度为16），segmentShift为32-4=28（因为2的4次幂为16），而segmentMask则为1111（二进制），索引的计算式如下：

int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
1
在多线程并发访问一个共享变量时，为了保证逻辑的正确，可以采用以下方法：
加锁，性能最低，能保证原子性、可见性，防止指令重排；
volatile修饰，性能中等，能保证可见性，防止指令重排；
使用getObjectVolatile，性能最好，可防止指令重排；
因此ConcurrentHashMap选择了使用Unsafe的getObjectVolatile来读取segments中的元素，相关代码如下

// Unsafe mechanics private static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
private static final long SBASE;
private static final int SSHIFT;
private static final long TBASE;
private static final int TSHIFT;
private static final long HASHSEED_OFFSET;
private static final long SEGSHIFT_OFFSET;
private static final long SEGMASK_OFFSET;
private static final long SEGMENTS_OFFSET;

static {
int ss, ts;
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class tc = HashEntry[].class;
Class sc = Segment[].class;
TBASE = UNSAFE.arrayBaseOffset(tc);
SBASE = UNSAFE.arrayBaseOffset(sc);
ts = UNSAFE.arrayIndexScale(tc);
ss = UNSAFE.arrayIndexScale(sc);
HASHSEED_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("hashSeed"));
SEGSHIFT_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("segmentShift"));
SEGMASK_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("segmentMask"));
SEGMENTS_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("segments"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
if ((ss & (ss-1)) != 0 || (ts & (ts-1)) != 0)
throw new Error("data type scale not a power of two");
SSHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(ss);
TSHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(ts);
}

private Segment<K,V> segmentForHash(int h) {
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
return (Segment<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u);
}
观察segmentForHash(int h)方法可知
- 首先使用(h >>> segmentShift) & segmentMask
计算出该h对应的segments索引值（假设为x）
- 然后使用索引值(x<

Segment的锁
Segment继承了ReentrantLock，因此它实际上是一把锁。在进行put、remove、replace、clear等需要改动内部内容的操作时，都要进行加锁操作，其代码一般是这样的：

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
//实际代码……
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}

首先调用tryLock，如果加锁失败，则进入scanAndLockForPut(key, hash, value)
该方法实际上是先自旋等待其他线程解锁，直至指定的次数MAX_SCAN_RETRIES
若自旋过程中，其他线程释放了锁，导致本线程直接获得了锁，就避免了本线程进入等待锁的场景，提高了效率
若自旋一定次数后，仍未获取锁，则调用lock方法进入等待锁的场景

采用这种自旋锁和独占锁结合的方法，在很多场景下能够提高Segment并发操作数据的效率。

初始化方法是通过initialCapacity、loadFactor和concurrencyLevel等几个
参数来初始化segment数组、段偏移量segmentShift、段掩码segmentMask和每个segment里的HashEntry数组来实现的.

初始化segments数组
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
segmentShift = 32 - sshift;
segmentMask = ssize - 1;
this.segments = Segment.newArray(ssize);

segments数组的长度ssize是通过concurrencyLevel计算得出的
为了能通过按位与的散列算法来定位segments数组的索引,必须保证segments数组的长度是2的N次方,所以必须计算出一个大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度

concurrencyLevel的最大值是65535,这意味着segments数组的长度最大为65536,对应的二进制是16位

初始化segmentShift和segmentMask
这两个全局变量需要在定位segment时的散列算法里使用
sshift等于ssize从1向左移位的次数,默认concurrencyLevel等于16,1需要向左移位移动4次,所以sshift为4.
segmentShift用于定位参与散列运算的位数,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,后面的测试中我们可以看到这点
segmentMask是散列运算的掩码,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
初始化每个segment
输入参数initialCapacity是ConcurrentHashMap的初始化容量,loadfactor是每个segment的负载因子,在构造方法里需要通过这两个参数来初始化数组中的每个segment.
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = 1;
while (cap < c)
cap <<= 1;
for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i)
this.segments[i] = new Segment<K, V>(cap, loadFactor);

上面代码中的变量cap就是segment里HashEntry数组的长度,它等于initialCapacity除以ssize的倍数c,如果c大于1,就会取大于等于c的2的N次方值,所以cap不是1,就是2的N次方.
segment的容量threshold＝（int）cap*loadFactor,默认initialCapacity等于16,loadfactor等于0.75,通过运算cap等于1,threshold等于零.

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时,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.
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);
}

进行再散列,是为了减少散列冲突,使元素能够均匀地分布在不同的Segment上,从而提高容器的存取效率.
假如散列的质量差到极点,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.

ConcurrentHashMap通过以下散列算法定位segment

final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {
return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
}

默认情况下segmentShift为28,segmentMask为15,再散列后的数最大是32位二进制数据,向右无符号移动28位,即让高4位参与到散列运算中,(hash>>>segmentShift)&segmentMask的运算结果分别是4、15、7和8,可以看到散列值没有发生冲突.

HashEntry
如果说ConcurrentHashMap中的segments数组是第一层hash表，则每个Segment中的HashEntry数组（transient volatile
HashEntry

static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;

HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}

/**
* Sets next field with volatile write semantics. (See above
* about use of putOrderedObject.)
*/ final void setNext(HashEntry<K,V> n) {
UNSAFE.putOrderedObject(this, nextOffset, n);
}

// Unsafe mechanics static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
static final long nextOffset;
static {
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class k = HashEntry.class;
nextOffset = UNSAFE.objectFieldOffset
(k.getDeclaredField("next"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
}

/**
* Gets the ith element of given table (if nonnull) with volatile
* read semantics. Note: This is manually integrated into a few
* performance-sensitive methods to reduce call overhead.
*/ @SuppressWarnings("unchecked")
static final <K,V> HashEntry<K,V> entryAt(HashEntry<K,V>[] tab, int i) {
return (tab == null) ? null :
(HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)i << TSHIFT) + TBASE);
}

/**
* Sets the ith element of given table, with volatile write
* semantics. (See above about use of putOrderedObject.)
*/ static final <K,V> void setEntryAt(HashEntry<K,V>[] tab, int i,
HashEntry<K,V> e) {
UNSAFE.putOrderedObject(tab, ((long)i << TSHIFT) + TBASE, e);
}

与Segment类似，HashEntry使用UNSAFE.putOrderedObject来设置它的next成员变量，这样既可以提高性能，又能保持并发可见性。同时，entryAt方法和setEntryAt方法也使用了UNSAFE.getObjectVolatile和UNSAFE.putOrderedObject来读取和写入指定索引的HashEntry。

总之，Segment数组和HashEntry数组的读取写入一般都是使用UNSAFE。

5 ConcurrentHashMap的操作
主要研究ConcurrentHashMap的3种操作——get操作、put操作和size操作.

5.1 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.

public V get(Object key) {
Segment<K,V> s;
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
//找到segment的地址 long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
//取出segment，并找到其hashtable if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
//遍历此链表，直到找到对应的值 for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}

整个get方法不需要加锁，只需要计算两次hash值，然后遍历一个单向链表（此链表长度平均小于2），因此get性能很高。
高效之处在于整个过程不需要加锁,除非读到的值是空才会加锁重读.
HashTable容器的get方法是需要加锁的,那ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢?
原因是它的get方法将要使用的共享变量都定义成了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可以发现,定位HashEntry和定位Segment的散列算法虽然一样,都与数组的长度减去1再相“与”,但是相“与”的值不一样

定位Segment使用的是元素的hashcode再散列后得到的值的高位
定位HashEntry直接使用再散列后的值.
其目的是避免两次散列后的值一样,虽然元素在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
1
2
5.2 put操作
由于需要对共享变量进行写操作,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

判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容
定位添加元素的位置,然后将其放在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),如果超过阈值,则对数组进行扩容.
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
在扩容的时候,首先会创建一个容量是原来两倍的数组,然后将原数组里的元素进行再散列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扩容.
put方法的第一步，计算segment数组的索引，并找到该segment，然后调用该segment的put方法。

public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
//计算segment数组的索引，并找到该segment int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
//调用该segment的put方法 return s.put(key, hash, value, false);
}

put方法第二步，在Segment的put方法中进行操作。

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//调用tryLock()尝试加锁，若失败则调用scanAndLockForPut进行加锁，同时寻找key相应的节点node
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
//以下的代码都运行在加锁状态
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
//计算hash表的索引值，并取出HashEntry int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
//遍历此链表 for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
//如果链表不为空，在链表中寻找对应的node，找到后进行赋值，并退出循环 if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
//如果在链表中没有找到对应的node else {
//如果scanAndLockForPut方法中已经返回的对应的node，则将其插入first之前 if (node != null)
node.setNext(first);
else //否则，new一个新的HashEntry
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
//测试是否需要自动扩容 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else //设置node到Hash表的index索引处
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}

5.3 size操作
要统计整个ConcurrentHashMap里元素的数量,就必须统计所有Segment里元素的数量后计总.
Segment里的全局变量count是一个volatile,在并发场景下,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.