Java拾遗：003 - ConcurrentHashMap源码解读

JDK1.7 ConcurrentHashMap实现原理浅析

在多线程场景下使用HashMap会形成死循环，CPU100%等问题，因此咱们不能在多线程场景下使用HashMap，另一个集合类HashTable是线程安全的，但其使用synchronized这种粗粒度的锁来实现的，因此并发场景下性能低下，在多线程（并发）场景下咱们推荐使用ConcurrentHashMap类。 这里放一张ConcurrentHashMap的类图：

能够看出该类也实现了Map接口，因此一般能够直接替换HashMap使用而不用修改业务代码。

HashTable之因此性能低下，缘由是多线程竞争同一把锁（HashTable粗暴的为整个存储结构加了锁），而ConcurrentHashMap则改进这了一点。该类经过分段加锁来下降资源竞争，底层的存储数组结构再也不像HashMap同样直接是一个哈希表（数组），而是使用Segment数组来实现分片，Segment类继承了ReentrantLock类，因此它自己也是一个可重入锁，每一个Segment则至关于一个HashMap，一样使用哈希表存储数据，每一个Bucket都是一个链表，其内部实现思想与HashMap基本一致，不一样的是put、remove等方法都是加了锁的。这样分段加锁的好处是，若是两个线程操做的不是同一个Segment，则相互不影响，不用相互等待，从而提高了性能。

Segment数组自己是不加锁的，那么在向ConcurrentHashMap中添加元素时，会根据键计算出的HashCode来定位Segment，这个过程由于不涉及修改操做，因此不须要加锁。而针对特定的Segment内部数据进行操做，则须要加锁，下面以JDK1.7版ConcurrentHashMap源码为例进行解读。

JDK1.7 ConcurrentHashMap源码解读

ConcurrentHashMap底层实现涉及多个内部类，这里简述一下

• HashEntry类

static final class HashEntry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V value;
        volatile HashEntry<K,V> next;
        // ... ...
    }

• Segment类（这里删除了代码细节和注释）

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {

        static final int MAX_SCAN_RETRIES =
            Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
        transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
        transient int count;
        transient int modCount;
        transient int threshold;
        final float loadFactor;

        Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {}

        final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {}

        @SuppressWarnings("unchecked")
        private void rehash(HashEntry<K,V> node) {}

        private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {}

        private void scanAndLock(Object key, int hash) {}

        final V remove(Object key, int hash, Object value) {}

        final boolean replace(K key, int hash, V oldValue, V newValue) {}

        final V replace(K key, int hash, V value) {}

        final void clear() {}
    }

ConcurrentHashMap中分段是由Segment数组实现的，而每一个Segment的内部存储结构为哈希表（数组），而每一个Bucket则是由HashEntry构成的链表组成（这点与HashMap是同样的）。

下面经过ConcurrentHashMap中的几个主要方法来解读

构造方法

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel) {
        if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
            concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
        // Find power-of-two sizes best matching arguments
        int sshift = 0;
        int ssize = 1;
        // 找到恰好比 concurrencyLevel 大或相等的2的整数次幂
        while (ssize < concurrencyLevel) {
            ++sshift;
            ssize <<= 1;
        }
        this.segmentShift = 32 - sshift;
        this.segmentMask = ssize - 1;
        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        int c = initialCapacity / ssize;
        if (c * ssize < initialCapacity)
            ++c;
        // 计算每段容量（取恰好大于等于c的2的整数次幂）
        int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
        while (cap < c)
            cap <<= 1;
        // create segments and segments[0]
        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); // ordered write of segments[0]
        this.segments = ss;
    }

与HashMap不一样该类的构造方法多了一个concurrencyLevel参数，该参数主要用于控制分段数，该类的其它构造方法都脱胎与该方法，这里再也不赘述，其中无参构造方法中的参数默认值分别是：initialCapacity=16、loadFactor=0.75f、concurrencyLevel=16。 构造方法中分别初始化了：分段数、每段容器大小、Segment数组和第一个Segment节点。

isEmpty和size方法

public boolean isEmpty() {
        long sum = 0L;
        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
        for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
            Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
            if (seg != null) {
                if (seg.count != 0)
                    return false;
                sum += seg.modCount;
            }
        }
        if (sum != 0L) { // recheck unless no modifications
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                if (seg != null) {
                    if (seg.count != 0)
                        return false;
                    sum -= seg.modCount;
                }
            }
            if (sum != 0L)
                return false;
        }
        return true;
    }

    public int size() {
        // Try a few times to get accurate count. On failure due to
        // continuous async changes in table, resort to locking.
        final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
        int size;
        boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
        long sum;         // sum of modCounts
        long last = 0L;   // previous sum
        int retries = -1; // first iteration isn't retry
        try {
            for (;;) {
                if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                    for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                        ensureSegment(j).lock(); // force creation
                }
                sum = 0L;
                size = 0;
                overflow = false;
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                    Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                    if (seg != null) {
                        sum += seg.modCount;
                        int c = seg.count;
                        if (c < 0 || (size += c) < 0)
                            overflow = true;
                    }
                }
                if (sum == last)
                    break;
                last = sum;
            }
        } finally {
            if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                    segmentAt(segments, j).unlock();
            }
        }
        return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
    }

两个实现方法的思路相同，都是遍历所有Segment，再计算每一个Segment内部元素个数。须要注意的是为了防止在方法执行过程当中，Segment自己会发生变化（如：添加、删除元素等），但遍历过程当中对Segment加锁，方法执行结束后释放锁，因此这两个方法的性能不如HashMap的高（应用场景不一样，自己也没什么可比性）。

put、putIfAbsent方法

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);
    }

    public V putIfAbsent(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
             (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
            s = ensureSegment(j);
        return s.put(key, hash, value, true);
    }

    static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
        final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            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;
                        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();
            }
            return oldValue;
        }
  }

put方法的逻辑比较深，但有HashMap的源码基础的话，其实也不复杂。在ConcurrentHashMap中的put方法实际上只是根据HashCode找到对应的Segment，这个过程不须要加锁，而实际put动做是由Segment类中的put方法完成的。 该方法相比HashMap中的put方法，只是增长了锁的机制（毕竟是面向多线程场景）。

containsKey、containsValue、contains方法

public boolean containsKey(Object key) {
        Segment<K,V> s; // same as get() except no need for volatile value read
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        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 true;
            }
        }
        return false;
    }

只是简单的查找，与size不一样的是，不须要加锁（确实也没有加锁的必要，若是元素存在则再也不添加，可使用putIfAbsent方法）。

get方法

public V get(Object key) {
        Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
        HashEntry<K,V>[] tab;
        int h = hash(key);
        long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
        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;
    }

remove方法

public V remove(Object key) {
        int hash = hash(key);
        Segment<K,V> s = segmentForHash(hash);
        return s == null ? null : s.remove(key, hash, null);
    }

    static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
        final V remove(Object key, int hash, Object value) {
            if (!tryLock())
                scanAndLock(key, hash);
            V oldValue = null;
            try {
                HashEntry<K,V>[] tab = table;
                int index = (tab.length - 1) & hash;
                HashEntry<K,V> e = entryAt(tab, index);
                HashEntry<K,V> pred = null;
                while (e != null) {
                    K k;
                    HashEntry<K,V> next = e.next;
                    if ((k = e.key) == key ||
                        (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                        V v = e.value;
                        if (value == null || value == v || value.equals(v)) {
                            if (pred == null)
                                setEntryAt(tab, index, next);
                            else
                                pred.setNext(next);
                            ++modCount;
                            --count;
                            oldValue = v;
                        }
                        break;
                    }
                    pred = e;
                    e = next;
                }
            } finally {
                unlock();
            }
            return oldValue;
        }
    }

结语

偷懒了，偷懒了，最近每天看源码，看得头大，这篇就到这里了（草草结束），主要是理解实现原理，后面再完善细节吧。