Java核心技术面试精讲（第十讲）| 如何保证集合是线程安全的? ConcurrentHashMap如何实现高效地线程安全？

红太狼 2022-11-03 05:23 120阅读 0赞

我在之前两讲介绍了 Java 集合框架的典型容器类，它们绝大部分都不是线程安全的，仅有的线程安全实现，比如 Vector、Stack，在性能方面也远不尽如人意。幸好 Java 语言提供了并发包（java.util.concurrent），为高度并发需求提供了更加全面的工具支持。

今天我要问你的问题是，如何保证容器是线程安全的？ConcurrentHashMap 如何实现高效地线程安全？

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### 典型回答 ###

Java 提供了不同层面的线程安全支持。在传统集合框架内部，除了 Hashtable 等同步容器，还提供了所谓的同步包装器（Synchronized Wrapper），我们可以调用 Collections 工具类提供的包装方法，来获取一个同步的包装容器（如 Collections.synchronizedMap），但是它们都是利用非常粗粒度的同步方式，在高并发情况下，性能比较低下。

另外，更加普遍的选择是利用并发包提供的线程安全容器类，它提供了：

*  各种并发容器，比如 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList。
 *  各种线程安全队列（Queue/Deque），如 ArrayBlockingQueue、SynchronousQueue。
 *  各种有序容器的线程安全版本等。

具体保证线程安全的方式，包括有从简单的 synchronize 方式，到基于更加精细化的，比如基于分离锁实现的 ConcurrentHashMap 等并发实现等。具体选择要看开发的场景需求，总体来说，并发包内提供的容器通用场景，远优于早期的简单同步实现。

### 考点分析 ###

谈到线程安全和并发，可以说是 Java 面试中必考的考点，我上面给出的回答是一个相对宽泛的总结，而且 ConcurrentHashMap 等并发容器实现也在不断演进，不能一概而论。

如果要深入思考并回答这个问题及其扩展方面，至少需要：

*  理解基本的线程安全工具。
 *  理解传统集合框架并发编程中 Map 存在的问题，清楚简单同步方式的不足。
 *  梳理并发包内，尤其是 ConcurrentHashMap 采取了哪些方法来提高并发表现。
 *  最好能够掌握 ConcurrentHashMap 自身的演进，目前的很多分析资料还是基于其早期版本。

今天我主要是延续专栏之前两讲的内容，重点解读经常被同时考察的 HashMap 和 ConcurrentHashMap。今天这一讲并不是对并发方面的全面梳理，毕竟这也不是专栏一讲可以介绍完整的，算是个开胃菜吧，类似 CAS 等更加底层的机制，后面会在 Java 进阶模块中的并发主题有更加系统的介绍。

### 知识扩展 ###

1. 为什么需要 ConcurrentHashMap？

Hashtable 本身比较低效，因为它的实现基本就是将 put、get、size 等各种方法加上“synchronized”。简单来说，这就导致了所有并发操作都要竞争同一把锁，一个线程在进行同步操作时，其他线程只能等待，大大降低了并发操作的效率。

前面已经提过 HashMap 不是线程安全的，并发情况会导致类似 CPU 占用 100% 等一些问题，那么能不能利用 Collections 提供的同步包装器来解决问题呢？

看看下面的代码片段，我们发现同步包装器只是利用输入 Map 构造了另一个同步版本，所有操作虽然不再声明成为 synchronized 方法，但是还是利用了“this”作为互斥的 mutex，没有真正意义上的改进！

private static class SynchronizedMap<K,V>
        implements Map<K,V>, Serializable {
        private final Map<K,V> m;     // Backing Map
        final Object      mutex;        // Object on which to synchronize
        // …
        public int size() {
            synchronized (mutex) {return m.size();}
        }
     // … 
    }

所以，Hashtable 或者同步包装版本，都只是适合在非高度并发的场景下。

2.ConcurrentHashMap 分析

我们再来看看 ConcurrentHashMap 是如何设计实现的，为什么它能大大提高并发效率。

首先，我这里强调，ConcurrentHashMap 的设计实现其实一直在演化，比如在 Java 8 中就发生了非常大的变化（Java 7 其实也有不少更新），所以，我这里将比较分析结构、实现机制等方面，对比不同版本的主要区别。

早期 ConcurrentHashMap，其实现是基于：

*  分离锁，也就是将内部进行分段（Segment），里面则是 HashEntry 的数组，和 HashMap 类似，哈希相同的条目也是以链表形式存放。
 *  HashEntry 内部使用 volatile 的 value 字段来保证可见性，也利用了不可变对象的机制以改进利用 Unsafe 提供的底层能力，比如 volatile access，去直接完成部分操作，以最优化性能，毕竟 Unsafe 中的很多操作都是 JVM intrinsic 优化过的。

你可以参考下面这个早期 ConcurrentHashMap 内部结构的示意图，其核心是利用分段设计，在进行并发操作的时候，只需要锁定相应段，这样就有效避免了类似 Hashtable 整体同步的问题，大大提高了性能。

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在构造的时候，Segment 的数量由所谓的 concurrentcyLevel 决定，默认是 16，也可以在相应构造函数直接指定。注意，Java 需要它是 2 的幂数值，如果输入是类似 15 这种非幂值，会被自动调整到 16 之类 2 的幂数值。

具体情况，我们一起看看一些 Map 基本操作的[源码][Link 1]，这是 JDK 7 比较新的 get 代码。针对具体的优化部分，为方便理解，我直接注释在代码段里，get 操作需要保证的是可见性，所以并没有什么同步逻辑。

public V get(Object key) {
            Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
            HashEntry<K,V>[] tab;
            int h = hash(key.hashCode());
           //利用位操作替换普通数学运算
           long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
            // 以Segment为单位，进行定位
            // 利用Unsafe直接进行volatile access
            if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
                (tab = s.table) != null) {
               //省略
              }
            return null;
        }

而对于 put 操作，首先是通过二次哈希避免哈希冲突，然后以 Unsafe 调用方式，直接获取相应的 Segment，然后进行线程安全的 put 操作：

public V put(K key, V value) {
            Segment<K,V> s;
            if (value == null)
                throw new NullPointerException();
            // 二次哈希，以保证数据的分散性，避免哈希冲突
            int hash = hash(key.hashCode());
            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);
        }

其核心逻辑实现在下面的内部方法中：

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
                // scanAndLockForPut会去查找是否有key相同Node
                // 无论如何，确保获取锁
                HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
                    scanAndLockForPut(key, hash, value);
                V oldValue;
                try {
                    HashEntry<K,V>[] tab = table;
                    int index = (tab.length - 1) & hash;
                    HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
                    for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
                        if (e != null) {
                            K k;
                            // 更新已有value...
                        }
                        else {
                            // 放置HashEntry到特定位置，如果超过阈值，进行rehash
                            // ...
                        }
                    }
                } finally {
                    unlock();
                }
                return oldValue;
            }

所以，从上面的源码清晰的看出，在进行并发写操作时：

*  ConcurrentHashMap 会获取再入锁，以保证数据一致性，Segment 本身就是基于 ReentrantLock 的扩展实现，所以，在并发修改期间，相应 Segment 是被锁定的。
 *  在最初阶段，进行重复性的扫描，以确定相应 key 值是否已经在数组里面，进而决定是更新还是放置操作，你可以在代码里看到相应的注释。重复扫描、检测冲突是 ConcurrentHashMap 的常见技巧。
 *  我在专栏上一讲介绍 HashMap 时，提到了可能发生的扩容问题，在 ConcurrentHashMap 中同样存在。不过有一个明显区别，就是它进行的不是整体的扩容，而是单独对 Segment 进行扩容，细节就不介绍了。

另外一个 Map 的 size 方法同样需要关注，它的实现涉及分离锁的一个副作用。

试想，如果不进行同步，简单的计算所有 Segment 的总值，可能会因为并发 put，导致结果不准确，但是直接锁定所有 Segment 进行计算，就会变得非常昂贵。其实，分离锁也限制了 Map 的初始化等操作。

所以，ConcurrentHashMap 的实现是通过重试机制（RETRIES\_BEFORE\_LOCK，指定重试次数 2），来试图获得可靠值。如果没有监控到发生变化（通过对比 Segment.modCount），就直接返回，否则获取锁进行操作。

下面我来对比一下，在 Java 8 和之后的版本中，ConcurrentHashMap 发生了哪些变化呢？

*  总体结构上，它的内部存储变得和我在专栏上一讲介绍的 HashMap 结构非常相似，同样是大的桶（bucket）数组，然后内部也是一个个所谓的链表结构（bin），同步的粒度要更细致一些。
 *  其内部仍然有 Segment 定义，但仅仅是为了保证序列化时的兼容性而已，不再有任何结构上的用处。
 *  因为不再使用 Segment，初始化操作大大简化，修改为 lazy-load 形式，这样可以有效避免初始开销，解决了老版本很多人抱怨的这一点。数据存储利用 volatile 来保证可见性。
 *  使用 CAS 等操作，在特定场景进行无锁并发操作。
 *  使用 Unsafe、LongAdder 之类底层手段，进行极端情况的优化。

先看看现在的数据存储内部实现，我们可以发现 Key 是 final 的，因为在生命周期中，一个条目的 Key 发生变化是不可能的；与此同时 val，则声明为 volatile，以保证可见性。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
            final int hash;
            final K key;
            volatile V val;
            volatile Node<K,V> next;
            // … 
        }

我这里就不再介绍 get 方法和构造函数了，相对比较简单，直接看并发的 put 是如何实现的。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        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;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                // 利用CAS去进行无锁线程安全操作，如果bin是空的
                if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value)))
                    break; 
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else if (onlyIfAbsent // 不加锁，进行检查
                     && fh == hash
                     && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk)))
                     && (fv = f.val) != null)
                return fv;
            else {
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {
                       // 细粒度的同步修改操作... 
                    }
                }
                // Bin超过阈值，进行树化
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

始化操作实现在 initTable 里面，这是一个典型的 CAS 使用场景，利用 volatile 的 sizeCtl 作为互斥手段：如果发现竞争性的初始化，就 spin 在那里，等待条件恢复；否则利用 CAS 设置排他标志。如果成功则进行初始化；否则重试。

请参考下面代码：

private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            // 如果发现冲突，进行spin等待
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield(); 
            // CAS成功返回true，则进入真正的初始化逻辑
            else 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;
    }

当 bin 为空时，同样是没有必要锁定，也是以 CAS 操作去放置。

你有没有注意到，在同步逻辑上，它使用的是 synchronized，而不是通常建议的 ReentrantLock 之类，这是为什么呢？现代 JDK 中，synchronized 已经被不断优化，可以不再过分担心性能差异，另外，相比于 ReentrantLock，它可以减少内存消耗，这是个非常大的优势。

与此同时，更多细节实现通过使用 Unsafe 进行了优化，例如 tabAt 就是直接利用 getObjectAcquire，避免间接调用的开销。

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
        return (Node<K,V>)U.getObjectAcquire(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
    }

再看看，现在是如何实现 size 操作的。[阅读代码][Link 2]你会发现，真正的逻辑是在 sumCount 方法中， 那么 sumCount 做了什么呢？

final long sumCount() {
        CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
        long sum = baseCount;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
    }

我们发现，虽然思路仍然和以前类似，都是分而治之的进行计数，然后求和处理，但实现却基于一个奇怪的 CounterCell。 难道它的数值，就更加准确吗？数据一致性是怎么保证的？

static final class CounterCell {
        volatile long value;
        CounterCell(long x) { value = x; }
    }

其实，对于 CounterCell 的操作，是基于 java.util.concurrent.atomic.LongAdder 进行的，是一种 JVM 利用空间换取更高效率的方法，利用了Striped64内部的复杂逻辑。这个东西非常小众，大多数情况下，建议还是使用 AtomicLong，足以满足绝大部分应用的性能需求。

今天我从线程安全问题开始，概念性的总结了基本容器工具，分析了早期同步容器的问题，进而分析了 Java 7 和 Java 8 中 ConcurrentHashMap 是如何设计实现的，希望 ConcurrentHashMap 的并发技巧对你在日常开发可以有所帮助

### 一课一练 ###

关于今天我们讨论的题目你做到心中有数了吗？留一个道思考题给你，在产品代码中，有没有典型的场景需要使用类似 ConcurrentHashMap 这样的并发容器呢？

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### 其他经典回答 ###

以下来自网友蔡光明的回答：

1.7  
put加锁  
通过分段加锁segment，一个hashmap里有若干个segment，每个segment里有若干个桶，桶里存放K-V形式的链表，put数据时通过key哈希得到该元素要添加到的segment，然后对segment进行加锁，然后在哈希，计算得到给元素要添加到的桶，然后遍历桶中的链表，替换或新增节点到桶中  
  
size  
分段计算两次，两次结果相同则返回，否则对所以段加锁重新计算  
  
1.8  
put CAS 加锁  
1.8中不依赖与segment加锁，segment数量与桶数量一致；  
首先判断容器是否为空，为空则进行初始化利用volatile的sizeCtl作为互斥手段，如果发现竞争性的初始化，就暂停在那里，等待条件恢复，否则利用CAS设置排他标志（U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)）;否则重试  
对key hash计算得到该key存放的桶位置，判断该桶是否为空，为空则利用CAS设置新节点  
否则使用synchronize加锁，遍历桶中数据，替换或新增加点到桶中  
最后判断是否需要转为红黑树，转换之前判断是否需要扩容  
  
size  
利用LongAdd累加计算

以下是网友Sean针对一课一练的回答：

最近用ConcurrentHashMap的场景是，由于系统是一个公共服务，全程异步处理。最后一环节需要http rest主动响应接入系统，于是为了定制化需求，利用netty写了一版异步http clinet。其在缓存tcp链接时用到了。  
看到下面有一位朋友说起了自旋锁和偏向锁。  
自旋锁个人理解的是cas的一种应用方式。并发包中的原子类是典型的应用。  
偏向锁个人理解的是获取锁的优化。在ReentrantLock中用于实现已获取完锁的的线程重入问题。  
不知道理解的是否有误差。欢迎指正探讨。谢谢

以下来自网友QQ怪的回答：

我记得concurrentHashMap的size方法是一个嵌套循环：  
1：遍历所有的segment；  
2：把所有segment元素累加起来；  
3：把所有segment的修改次数累加起来;  
4：判断当次segment修改次数是否大于上次的总修改次数，如果大于，则说明当次还有修改，重新统计，尝试一次，如果不是，说明没有修改，则结束；  
5：如果尝试次数超过阈值，则对每个segment加锁，重新统计，最后在重试4步骤，只到总修改次数大于上次修改次数，释放锁，然后统计结束。

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[ea02e606fd8a79e8f7777dd5f879dddc.png]: /images/20221024/e1ca68f4340b4e35bb3e40dcc4e652d6.png
[Link 1]: http://hg.openjdk.java.net/jdk7/jdk7/jdk/file/9b8c96f96a0f/src/share/classes/java/util/concurrent/ConcurrentHashMap.java
[Link 2]: http://hg.openjdk.java.net/jdk/jdk/file/12fc7bf488ec/src/java.base/share/classes/java/util/concurrent/ConcurrentHashMap.java