HashMap、HashTable、ConcurrentHashMap 古城微笑少年丶 2022-04-13 02:23 282阅读 0赞 ## 1、HashMap ## 众所周知 HashMap 底层是基于 `数组 + 链表` 组成的,不过在 jdk1.7 和 1.8 中具体实现稍有不同。 ### 1.1、HashMap为什么线程不安全(hash碰撞与扩容导致) ### HashMap的容量是有限的。当经过多次元素插入,使得HashMap达到一定饱和度时,Key映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。 这时候,HashMap需要扩展它的长度,也就是进行Resize。 #### 影响发生Resize的因素有两个: #### #### 1.Capacity #### > HashMap的当前长度。上一期曾经说过,HashMap的长度是2的幂。 #### 2.LoadFactor #### > HashMap负载因子,默认值为0.75f。 #### 衡量HashMap是否进行Resize的条件如下: #### > HashMap.Size >= Capacity \* LoadFactor #### 1.扩容 #### 创建一个新的Entry空数组,长度是原数组的2倍。 #### 2.ReHash #### 遍历原Entry数组,把所有的Entry重新Hash到新数组。为什么要重新Hash呢?因为长度扩大以后,Hash的规则也随之改变。 ![WX20181126-173242@2x][WX20181126-173242_2x] /** * Transfers all entries from current table to newTable. */ void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { int newCapacity = newTable.length; for (Entry<K,V> e : table) { while(null != e) { Entry<K,V> next = e.next; if (rehash) { e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key); } int i = indexFor(e.hash, newCapacity); e.next = newTable[i]; newTable[i] = e; e = next; } } } ### 注意:下面的内容十分烧脑,请小伙伴们坐稳扶好。 ### ![WX20181126-173418@2x][WX20181126-173418_2x] #### 1、此时达到Resize条件,两个线程各自进行Rezie的第一步,也就是扩容: #### ![WX20181126-173632@2x][WX20181126-173632_2x] [具体图解][Link 1] ## 2、HashTable是线程安全的 ## 但是HashTable线程安全的策略实现代价却太大了,简单粗暴, get/put所有相关操作都是synchronized的,这相当于给整个哈希表加了一把大锁,多线程访问时候,只要有一个线程访问或操作该对象,那其他线程只能阻塞,相当于将所有的操作串行化,在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。 ![WX20181126-175036@2x][WX20181126-175036_2x] HashTable性能差主要是由于所有操作需要竞争同一把锁,而如果容器中有多把锁,每一把锁锁一段数据,这样在多线程访问时不同段的数据时,就不会存在锁竞争了,这样便可以有效地提高并发效率。这就是ConcurrentHashMap所采用的"分段锁"思想。 ## 3、ConcurrentHashMap ## ConcurrentHashMap采用了非常精妙的"分段锁"策略,ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。 final Segment<K,V>[] segments; ![WX20181126-175152@2x][WX20181126-175152_2x] Segment继承了ReentrantLock,所以它就是一种可重入锁(ReentrantLock) 在ConcurrentHashMap,一个Segment就是一个子哈希表,Segment里维护了一个HashEntry数组,并发环境下,对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。 (就按默认的ConcurrentLeve为16来讲,理论上就允许16个线程并发执行,有木有很酷) 所以,对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步,不同的Segment则无需考虑。 Segment类似于HashMap,一个Segment维护着一个HashEntry数组,HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组,一个Segment维护一个HashEntry数组。 transient volatile HashEntry<K,V>[] table; HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组,一个Segment维护一个HashEntry数组。 static final class HashEntry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V value; volatile HashEntry<K,V> next; //其他省略 } 我们说Segment类似哈希表,那么一些属性就跟我们之前提到的HashMap差不离,比如负载因子loadFactor,比如阈值threshold等等,看下Segment的构造方法 初始化方法有三个参数,如果用户不指定则会使用默认值,initialCapacity为16,loadFactor为0.75(负载因子,扩容时需要参考),concurrentLevel为16。 Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) { this.loadFactor = lf;//负载因子 this.threshold = threshold;//阈值 this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组 } ### 我们来看下ConcurrentHashMap的构造方法 ### 从下面的的代码可以看出来 > Segment数组的大小ssize是由concurrentLevel来决定的,但是却不一定等于concurrentLevel,ssize一定是大于或等于concurrentLevel的最小的2的次幂。比如:默认情况下concurrentLevel是16,则ssize为16;若concurrentLevel为14,ssize为16;若concurrentLevel为17,则ssize为32。 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); //MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536,也就是最大并发数为65536 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; //2的sshif次方等于ssize,例:ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5 int sshift = 0; //ssize 为segments数组长度,根据concurrentLevel计算得出 int ssize = 1; while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift; ssize <<= 1; } //segmentShift和segmentMask这两个变量在定位segment时会用到,后面会详细讲 this.segmentShift = 32 - sshift; this.segmentMask = ssize - 1; if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //计算cap的大小,即Segment中HashEntry的数组长度,cap也一定为2的n次方. int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c) cap <<= 1; //创建segments数组并初始化第一个Segment,其余的Segment延迟初始化 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]; UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); this.segments = ss; } ### put方法 ### 从源码看出,put的主要逻辑也就两步: 1.定位segment并确保定位的Segment已初始化 2.调用Segment的put方法。 public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; //concurrentHashMap不允许key/value为空 if (value == null) throw new NullPointerException(); //hash函数对key的hashCode重新散列,避免差劲的不合理的hashcode,保证散列均匀 int hash = hash(key); //返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算,定位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); return s.put(key, hash, value, false); } ### get 方法 ### get方法无需加锁,由于其中涉及到的共享变量都使用volatile修饰,volatile可以保证内存可见性,所以不会读取到过期数据。 public V get(Object key) { Segment<K,V> s; HashEntry<K,V>[] tab; int h = hash(key); long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; //先定位Segment,再定位HashEntry if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) { 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; } ### put 下concurrentHashMap代理到Segment上的put方法,Segment中的put方法是要加锁的。只不过是锁粒度细了而已。 ### final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);//tryLock不成功时会遍历定位到的HashEnry位置的链表(遍历主要是为了使CPU缓存链表),若找不到,则创建HashEntry。tryLock一定次数后(MAX_SCAN_RETRIES变量决定),则lock。若遍历过程中,由于其他线程的操作导致链表头结点变化,则需要重新遍历。 V oldValue; try { HashEntry<K,V>[] tab = table; int index = (tab.length - 1) & hash;//定位HashEntry,可以看到,这个hash值在定位Segment时和在Segment中定位HashEntry都会用到,只不过定位Segment时只用到高几位。 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); for (HashEntry<K,V> e = first;;) { 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; } else { if (node != null) node.setNext(first); else node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first); int c = count + 1; //若c超出阈值threshold,需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列,具体在另一篇文章中有详细分析,不赘述。扩容并rehash的这个过程是比较消耗资源的。 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY) rehash(node); else setEntryAt(tab, index, node); ++modCount; count = c; oldValue = null; break; } } } finally { unlock(); } return oldValue; } ![ContactAuthor][] [WX20181126-173242_2x]: /images/20220413/b8d151971ffd4a59b72c99d697ae4c05.png [WX20181126-173418_2x]: /images/20220413/5b836c67b7a34f76953b8649bf32d431.png [WX20181126-173632_2x]: /images/20220413/d55da167400e4da8be4f219716dc3449.png [Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NjA3NTc4Ng==&mid=2652079766&idx=1&sn=879783e0b0ebf11bf1a5767933d4e61f&chksm=f1748d73c6030465fe6b9b3fa7fc816d4704c91bfe46cb287aefccee459153d3287172d91d23&scene=21#wechat_redirect [WX20181126-175036_2x]: /images/20220413/74d6af8b4e0c4e9cbbf8d53759ad371e.png [WX20181126-175152_2x]: /images/20220413/7a35440b260c45b1ab515b939ffb0257.png [ContactAuthor]: /images/20220413/d6fbf36e1d0d4468ac022e5d65cd1b31.png
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