JAVA面試題05-ConcurrentHashMap的實現
1.HashMap是執行緒安全的麼?併發環境下有什麼替代方案?
1.1 HashMap不是執行緒安全。
1.2 併發環境下替代方案有HashTable(所有方法加synchronized), ConcurrentHashMap(用分段鎖實現執行緒安全)。
2.ConcurrentHashMap是如何實現執行緒安全的?
2.1 JDK1.
7中是用Segment(extends ReentrantLock)來實現。
/**
* The segments, each of which is a specialized hash table.
*/
final Segment<K,V>[] segments;//ConcurrentHashMap 有一個Segment陣列,也就是說他裡面有很多鎖
來看看Segment是何方聖神
//原來就是一把鎖
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
/**
* The per-segment table. Elements are accessed via
* entryAt/setEntryAt providing volatile semantics.
*/
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;//這裡的結構就和HashMap 差不多了
來看看怎麼put的
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
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);//哈哈,原來是根據hash獲取到元素要放在哪個Segment中,然後呼叫了Segment的put方法
}
那看看Segment的put是什麼鬼
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null ://重點 先tryLock獲取鎖
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;
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;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();//重點 釋放鎖
}
return oldValue;
}
好了,總結一下
JDK1.7中ConcurrentHashMap是用一個二維陣列連結串列來實現的。其實就是一個Segment的陣列,每個Segment又是一個數組連結串列,而且是一個鎖,每次對同一個Segment中元素進行寫操作的時候,會鎖住整個Segment。
那和HashTable比較一下,有什麼好處呢?
好處就是,ConcurrentHashMap寫操作只會鎖一段(鎖住Segment中所有元素),對不同Segment元素的操作不會互相阻塞,而HashTable用的是synchronized,會鎖住整個物件,相當於一個HashTable上的操作都是並行的,連get方法都會阻塞其他操作。
換個說法吧,一個HashTable只有一把鎖,最多隻有一個執行緒獲取到鎖。
ConcurrentHashMap有很多把鎖(比如16),那麼此時最多支援16個併發(一個併發一把鎖,人人有份,不用搶),當然了,最理想的場景是16個併發操作的Segment都不一樣。
2.2 JDK1.8如何實現執行緒安全的
改進一:取消segments欄位,直接採用transient volatile HashEntry<K,V>[] table
儲存資料,採用table陣列元素作為鎖,從而實現了對每一行資料進行加鎖,進一步減少併發衝突的概率。
改進二:將原先table陣列+單向連結串列的資料結構,變更為table陣列+單向連結串列+紅黑樹的結構。對於hash表來說,最核心的能力在於將key hash之後能均勻的分佈在陣列中。如果hash之後雜湊的很均勻,那麼table陣列中的每個佇列長度主要為0或者1。但實際情況並非總是如此理想,雖然ConcurrentHashMap類預設的載入因子為0.75,但是在資料量過大或者運氣不佳的情況下,還是會存在一些佇列長度過長的情況,如果還是採用單向列表方式,那麼查詢某個節點的時間複雜度為O(n);因此,對於個數超過8(預設值)的列表,jdk1.8中採用了紅黑樹的結構,那麼查詢的時間複雜度可以降低到O(logN),可以改進效能。
為了說明以上2個改動,看一下put操作是如何實現的。
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;
// 如果table為空,初始化;否則,根據hash值計算得到陣列索引i,如果tab[i]為空,直接新建節點Node即可。注:tab[i]實質為連結串列或者紅黑樹的首節點。
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果tab[i]不為空並且hash值為MOVED,說明該連結串列正在進行transfer操作,返回擴容完成後的table。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 針對首個節點進行加鎖操作,而不是segment,進一步減少執行緒衝突
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果在連結串列中找到值為key的節點e,直接設定e.val = value即可。
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 如果沒有找到值為key的節點,直接新建Node並加入連結串列即可。
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果首節點為TreeBin型別,說明為紅黑樹結構,執行putTreeVal操作。
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 如果節點數>=8,那麼轉換連結串列結構為紅黑樹結構。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 計數增加1,有可能觸發transfer操作(擴容)。
addCount(1L, binCount);
return null;
}
時間過得真快,不寫這個部落格,還不知道1.8改動這麼大,逝者如斯夫,不捨晝夜,吾將上下而求索。
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