CurrentHashMap原理与应用解析

清疚 2022-04-17 04:06 398阅读 0赞

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.

因为在累加count操作过程中,之前累加过的count发生变化的几率非常小,所以   
ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁Segment的方式来统计各个Segment大小,如果统计的过程中,count发生了变化,则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小.

那么ConcurrentHashMap又是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢?   
使用modCount变量,在put、remove和clean方法里操作元素前都会将变量modCount进行加1,那么在统计size前后比较modCount是否发生变化,从而得知容器的大小是否发生变化.