HashTable是一个线程安全的类,它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全,即每次锁住整张表让线程独占。ConcurrentHashMap容许多个修改操做并发进行,其关键在于使用了锁分离技术。它使用了多个锁来控制对hash表的不一样部分进行的修改。ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不一样的部分,每一个段其实就是一个小的Hashtable,它们有本身的锁。只要多个修改操做发生在不一样的段上,它们就能够并发进行。node
有些方法须要跨段,好比size()和containsValue(),它们可能须要锁定整个表而而不只仅是某个段,这须要按顺序锁定全部段,操做完毕后,又按顺序释放全部段的锁。这里“按顺序”是很重要的,不然极有可能出现死锁,在ConcurrentHashMap内部,段数组是final的,而且其成员变量实际上也是final的,可是,仅仅是将数组声明为final的并不保证数组成员也是final的,这须要实现上的保证。这能够确保不会出现死锁,由于得到锁的顺序是固定的。算法
ConcurrentHashMap使用分段锁技术,将数据分红一段一段的存储,而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,其余段的数据也能被其余线程访问,可以实现真正的并发访问。以下图是ConcurrentHashMap的内部结构图:数组
从图中能够看到,ConcurrentHashMap内部分为不少个Segment,每个Segment拥有一把锁,而后每一个Segment(继承ReentrantLock)安全
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable
Segment继承了ReentrantLock,代表每一个segment均可以当作一个锁。(ReentrantLock前文已经提到,不了解的话就把当作synchronized的替代者吧)这样对每一个segment中的数据须要同步操做的话都是使用每一个segment容器对象自身的锁来实现。只有对全局须要改变时锁定的是全部的segment。多线程
Segment下面包含不少个HashEntry列表数组。对于一个key,须要通过三次(为何要hash三次下文会详细讲解)hash操做,才能最终定位这个元素的位置,这三次hash分别为:并发
对于一个key,先进行一次hash操做,获得hash值h1,也即h1 = hash1(key);app
将获得的h1的高几位进行第二次hash,获得hash值h2,也即h2 = hash2(h1高几位),经过h2可以肯定该元素的放在哪一个Segment;ssh
将获得的h1进行第三次hash,获得hash值h3,也即h3 = hash3(h1),经过h3可以肯定该元素放置在哪一个HashEntry。async
ConcurrentHashMap中主要实体类就是三个:ConcurrentHashMap(整个Hash表),Segment(桶),HashEntry(节点),对应上面的图能够看出之间的关系ide
/** * The segments, each of which is a specialized hash table */ final Segment<K,V>[] segments;
不变(Immutable)和易变(Volatile)ConcurrentHashMap彻底容许多个读操做并发进行,读操做并不须要加锁。若是使用传统的技术,如HashMap中的实现,若是容许能够在hash链的中间添加或删除元素,读操做不加锁将获得不一致的数据。ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。HashEntry表明每一个hash链中的一个节点,其结构以下所示:
1 static final class HashEntry<K,V> { 2 final K key; 3 final int hash; 4 volatile V value; 5 volatile HashEntry<K,V> next; 6 }
在JDK 1.6中,HashEntry中的next指针也定义为final,而且每次插入将新添加节点做为链的头节点(同HashMap实现),并且每次删除一个节点时,会将删除节点以前的全部节点 拷贝一份组成一个新的链,而将当前节点的上一个节点的next指向当前节点的下一个节点,从而在删除之后 有两条链存在,于是能够保证即便在同一条链中,有一个线程在删除,而另外一个线程在遍历,它们都能工做良好,由于遍历的线程能继续使用原有的链。于是这种实现是一种更加细粒度的happens-before关系,即若是遍历线程在删除线程结束后开始,则它能看到删除后的变化,若是它发生在删除线程正在执行中间,则它会使用原有的链,而不会等到删除线程结束后再执行,即看不到删除线程的影响。若是这不符合你的需求,仍是乖乖的用Hashtable或HashMap的synchronized版本,Collections.synchronizedMap()作的包装。
而HashMap中的Entry只有key是final的
1 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {2 final K key;3 V value;4 Entry<K,V> next;5 int hash;
不变模式(immutable)是多线程安全里最简单的一种保障方式。由于你拿他没有办法,想改变它也没有机会。
不变模式主要经过final关键字来限定的。在JMM中final关键字还有特殊的语义。Final域使得确保初始化安全性(initialization safety)成为可能,初始化安全性让不可变形对象不须要同步就能自由地被访问和共享。
先看看ConcurrentHashMap的初始化作了哪些事情,构造函数的源码以下:
1 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, 2 float loadFactor, int concurrencyLevel) { 3 if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) 4 throw new IllegalArgumentException(); 5 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) 6 concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; 7 // Find power-of-two sizes best matching arguments 8 int sshift = 0; 9 int ssize = 1;10 while (ssize < concurrencyLevel) {11 ++sshift;12 ssize <<= 1;13 }14 this.segmentShift = 32 - sshift;15 this.segmentMask = ssize - 1;16 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)17 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;18 int c = initialCapacity / ssize;19 if (c * ssize < initialCapacity)20 ++c;21 int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;22 while (cap < c)23 cap <<= 1;24 // create segments and segments[0]25 Segment<K,V> s0 =26 new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),27 (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);28 Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];29 UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]30 this.segments = ss;31 }
传入的参数有initialCapacity,loadFactor,concurrencyLevel这三个。
initialCapacity表示新建立的这个ConcurrentHashMap的初始容量,也就是上面的结构图中的Entry数量。默认值为static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
loadFactor表示负载因子,就是当ConcurrentHashMap中的元素个数大于loadFactor * 最大容量时就须要rehash,扩容。默认值为static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
concurrencyLevel表示并发级别,这个值用来肯定Segment的个数,Segment的个数是大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数。好比,若是concurrencyLevel为12,13,14,15,16这些数,则Segment的数目为16(2的4次方)。默认值为static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想状况下ConcurrentHashMap的真正的并发访问量可以达到concurrencyLevel,由于有concurrencyLevel个Segment,假若有concurrencyLevel个线程须要访问Map,而且须要访问的数据都刚好分别落在不一样的Segment中,则这些线程可以无竞争地自由访问(由于他们不须要竞争同一把锁),达到同时访问的效果。这也是为何这个参数起名为“并发级别”的缘由。
初始化的一些动做:
验证参数的合法性,若是不合法,直接抛出异常。
concurrencyLevel也就是Segment的个数不能超过规定的最大Segment的个数,默认值为static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;,若是超过这个值,设置为这个值。
而后使用循环找到大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数ssize,这个数就是Segment数组的大小,并记录一共向左按位移动的次数sshift,并令segmentShift = 32 - sshift,而且segmentMask的值等于ssize - 1,segmentMask的各个二进制位都为1,目的是以后能够经过key的hash值与这个值作&运算肯定Segment的索引。
检查给的容量值是否大于容许的最大容量值,若是大于该值,设置为该值。最大容量值为static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。
而后计算每一个Segment平均应该放置多少个元素,这个值c是向上取整的值。好比初始容量为15,Segment个数为4,则每一个Segment平均须要放置4个元素。
最后建立一个Segment实例,将其当作Segment数组的第一个元素。
put操做的源码以下:
1 public V put(K key, V value) { 2 Segment<K,V> s; 3 if (value == null) 4 throw new NullPointerException(); 5 int hash = hash(key); 6 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; 7 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck 8 (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment 9 s = ensureSegment(j);10 return s.put(key, hash, value, false);11 }
操做步骤以下:
判断value是否为null,若是为null,直接抛出异常。
key经过一次hash运算获得一个hash值。(这个hash运算下文详说)
将获得hash值向右按位移动segmentShift位,而后再与segmentMask作&运算获得segment的索引j。
在初始化的时候咱们说过segmentShift的值等于32-sshift,例如concurrencyLevel等于16,则sshift等于4,则segmentShift为28。hash值是一个32位的整数,将其向右移动28位就变成这个样子:
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx,而后再用这个值与segmentMask作&运算,也就是取最后四位的值。这个值肯定Segment的索引。
使用Unsafe的方式从Segment数组中获取该索引对应的Segment对象。
向这个Segment对象中put值,这个put操做也基本是同样的步骤(经过&运算获取HashEntry的索引,而后set)。
1 final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) { 2 HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : 3 scanAndLockForPut(key, hash, value); 4 V oldValue; 5 try { 6 HashEntry<K,V>[] tab = table; 7 int index = (tab.length - 1) & hash; 8 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index); 9 for (HashEntry<K,V> e = first;;) {10 if (e != null) {11 K k;12 if ((k = e.key) == key ||13 (e.hash == hash && key.equals(k))) {14 oldValue = e.value;15 if (!onlyIfAbsent) {16 e.value = value;17 ++modCount;18 }19 break;20 }21 e = e.next;22 }23 else {24 if (node != null)25 node.setNext(first);26 else27 node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);28 int c = count + 1;29 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)30 rehash(node);31 else32 setEntryAt(tab, index, node);33 ++modCount;34 count = c;35 oldValue = null;36 break;37 }38 }39 } finally {40 unlock();41 }42 return oldValue;43 }
put操做是要加锁的。
get操做的源码以下:
1 public V get(Object key) { 2 Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead 3 HashEntry<K,V>[] tab; 4 int h = hash(key); 5 long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; 6 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && 7 (tab = s.table) != null) { 8 for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile 9 (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);10 e != null; e = e.next) {11 K k;12 if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))13 return e.value;14 }15 }16 return null;17 }
操做步骤为:
和put操做同样,先经过key进行两次hash肯定应该去哪一个Segment中取数据。
使用Unsafe获取对应的Segment,而后再进行一次&运算获得HashEntry链表的位置,而后从链表头开始遍历整个链表(由于Hash可能会有碰撞,因此用一个链表保存),若是找到对应的key,则返回对应的value值,若是链表遍历完都没有找到对应的key,则说明Map中不包含该key,返回null。
值得注意的是,get操做是不须要加锁的(若是value为null,会调用readValueUnderLock,只有这个步骤会加锁),经过前面提到的volatile和final来确保数据安全。
size操做与put和get操做最大的区别在于,size操做须要遍历全部的Segment才能算出整个Map的大小,而put和get都只关心一个Segment。假设咱们当前遍历的Segment为SA,那么在遍历SA过程当中其余的Segment好比SB可能会被修改,因而这一次运算出来的size值可能并非Map当前的真正大小。因此一个比较简单的办法就是计算Map大小的时候全部的Segment都Lock住,不能更新(包含put,remove等等)数据,计算完以后再Unlock。这是普通人可以想到的方案,可是牛逼的做者还有一个更好的Idea:先给3次机会,不lock全部的Segment,遍历全部Segment,累加各个Segment的大小获得整个Map的大小,若是某相邻的两次计算获取的全部Segment的更新的次数(每一个Segment都有一个modCount变量,这个变量在Segment中的Entry被修改时会加一,经过这个值能够获得每一个Segment的更新操做的次数)是同样的,说明计算过程当中没有更新操做,则直接返回这个值。若是这三次不加锁的计算过程当中Map的更新次数有变化,则以后的计算先对全部的Segment加锁,再遍历全部Segment计算Map大小,最后再解锁全部Segment。源代码以下:
1 public int size() { 2 // Try a few times to get accurate count. On failure due to 3 // continuous async changes in table, resort to locking. 4 final Segment<K,V>[] segments = this.segments; 5 int size; 6 boolean overflow; // true if size overflows 32 bits 7 long sum; // sum of modCounts 8 long last = 0L; // previous sum 9 int retries = -1; // first iteration isn't retry10 try {11 for (;;) {12 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {13 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)14 ensureSegment(j).lock(); // force creation15 }16 sum = 0L;17 size = 0;18 overflow = false;19 for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {20 Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);21 if (seg != null) {22 sum += seg.modCount;23 int c = seg.count;24 if (c < 0 || (size += c) < 0)25 overflow = true;26 }27 }28 if (sum == last)29 break;30 last = sum;31 }32 } finally {33 if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {34 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)35 segmentAt(segments, j).unlock();36 }37 }38 return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;39 }
举个例子:
containsValue操做采用了和size操做同样的想法:
1 public boolean containsValue(Object value) { 2 // Same idea as size() 3 if (value == null) 4 throw new NullPointerException(); 5 final Segment<K,V>[] segments = this.segments; 6 boolean found = false; 7 long last = 0; 8 int retries = -1; 9 try {10 outer: for (;;) {11 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {12 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)13 ensureSegment(j).lock(); // force creation14 }15 long hashSum = 0L;16 int sum = 0;17 for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {18 HashEntry<K,V>[] tab;19 Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);20 if (seg != null && (tab = seg.table) != null) {21 for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) {22 HashEntry<K,V> e;23 for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) {24 V v = e.value;25 if (v != null && value.equals(v)) {26 found = true;27 break outer;28 }29 }30 }31 sum += seg.modCount;32 }33 }34 if (retries > 0 && sum == last)35 break;36 last = sum;37 }38 } finally {39 if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {40 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)41 segmentAt(segments, j).unlock();42 }43 }44 return found;45 }
看看hash的源代码:
1 private int hash(Object k) { 2 int h = hashSeed; 3 4 if ((0 != h) && (k instanceof String)) { 5 return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); 6 } 7 8 h ^= k.hashCode(); 9 10 // Spread bits to regularize both segment and index locations,11 // using variant of single-word Wang/Jenkins hash.12 h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;13 h ^= (h >>> 10);14 h += (h << 3);15 h ^= (h >>> 6);16 h += (h << 2) + (h << 14);17 return h ^ (h >>> 16);18 }
源码中的注释是这样的:
这里用到了Wang/Jenkins hash算法的变种,主要的目的是为了减小哈希冲突,使元素可以均匀的分布在不一样的Segment上,从而提升容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点,那么全部的元素都在一个Segment中,不只存取元素缓慢,分段锁也会失去意义。
举个简单的例子:
1 System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);2 System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);3 System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);4 System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);
这些数字获得的hash值都是同样的,全是15,因此若是不进行第一次预hash,发生冲突的概率仍是很大的,可是若是咱们先把上例中的二进制数字使用hash()函数先进行一次预hash,获得的结果是这样的:
上面这个例子引用自: InfoQ
能够看到每一位的数据都散开了,而且ConcurrentHashMap中是使用预hash值的高位参与运算的。好比以前说的先将hash值向右按位移动28位,再与15作&运算,获得的结果都别为:4,15,7,8,没有冲突!
ConcurrentHashMap中的key和value值都不能为null,HashMap中key能够为null,HashTable中key不能为null。
ConcurrentHashMap是线程安全的类并不能保证使用了ConcurrentHashMap的操做都是线程安全的!
ConcurrentHashMap的get操做不须要加锁,put操做须要加锁