并发编程(ConcurrentHashMap)

梦里梦外; 2022-03-19 06:18 265阅读 0赞

### **术语定义：** ###

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="width:92px;"><strong>术语</strong></td> 
   <td style="width:168px;"><strong>英文</strong></td> 
   <td style="width:568px;"><strong>解释</strong></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:92px;">哈希算法</td> 
   <td style="width:168px;"><strong>hash algorithm</strong></td> 
   <td style="width:568px;">是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式，其输出被称为哈希值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="width:92px;">哈希表</td> 
   <td style="width:168px;"><strong>hash table</strong></td> 
   <td style="width:568px;">根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上，并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表或散列，所得存储位置称为哈希地址或散列地址。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 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。

final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);
    
            Thread t = new Thread(new Runnable() {
    
                @Override
    
                public void run() {
    
                    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    
                        new Thread(new Runnable() {
    
                            @Override
    
                            public void run() {
                                map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
                            }
    
                        }, "ftf" + i).start();
                    }
                }
    
            }, "ftf");
    
            t.start();
    
            t.join();

### 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。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。

### ConcurrentHashMap的锁分段技术 ###

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。

### ConcurrentHashMap的结构 ###

我们通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构

![ConcurrentHashMap_E7_B1_BB_E5_9B_BE.jpg][]

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock，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守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。

![ConcurrentHashMap_E7_BB_93_E6_9E_84_E5_9B_BE.jpg][]

[原文地址][Link 1]

[ConcurrentHashMap_E7_B1_BB_E5_9B_BE.jpg]: /images/20220319/b3a548080cd447ec8b521b3dac645b41.png
[ConcurrentHashMap_E7_BB_93_E6_9E_84_E5_9B_BE.jpg]: /images/20220319/41af30b38d2c4f359a248c5ebcf3ef70.png
[Link 1]: http://ifeve.com/concurrenthashmap/