2016年01月31日 Java Experience 浏览(216) 收藏

并发编程之深入分析ConcurrentHashMap

术语定义

术语英文解释
哈希算法hash algorithm是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式,其输出被称为哈希值。 
哈希表hash table根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址。

线程不安全的HashMap

因为多线程环境下,使用Hashmap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率接近100%,所以在并发情况下不能使用HashMap。

如以下代码:

final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2);
 
        Thread t = new Thread(new Runnable() {
 
            @Override
 
            public void run() {
 
                for (int i = 0; i < 10000; i++) {
 
                    new Thread(new Runnable() {
 
                        @Override
 
                        public void run() {
 
                            map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
 
                        }
 
                    }, "ftf" + i).start();
 
                }
 
            }
 
        }, "ftf");
 
        t.start();
 
        t.join();


效率低下的HashTable容器

     HashTable容器使用synchronized来保证线程安全,但在线程竞争激烈的情况下 HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时,其他线程访问HashTable的同步方法时,可能会进入阻塞或 轮询状态。如线程1使用put进行添加元素,线程2不但不能使用put方法添加元素,并且也不能使用get方法来获取元素,所以竞争越激烈效率越低。

ConcurrentHashMap的锁分段技术

     HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因,是因为所有访问 HashTable的线程都必须竞争同一把锁,那假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容器其中一部分数据,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,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术,首先将数据分成一段一段的存储, 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。

ConcurrentHashMap的结构

我们通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构。

ConcurrentHashMap类图.jpg

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁 ReentrantLock,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守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得它对应的Segment锁。

ConcurrentHashMap结构图.jpg


ConcurrentHashMap的初始化

ConcurrentHashMap初始化方法是通过initialCapacity,loadFactor, concurrencyLevel几个参数来初始化segments数组,段偏移量segmentShift,段掩码segmentMask和每个 segment里的HashEntry数组。

初始化segments数组。让我们来看一下初始化segmentShift,segmentMask和segments数组的源代码。

if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
 
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
 
// Find power-of-two sizes best matching arguments
 
int sshift = 0;
 
int ssize = 1;
 
while (ssize < concurrencyLevel) {
 
++sshift;
 
ssize <<= 1;
 
}
 
segmentShift = 32 - sshift;
 
segmentMask = ssize - 1;
 
this.segments = Segment.newArray(ssize);

由上面的代码可知segments数组的长度ssize通过concurrencyLevel计算得出。为了能通过按位与的哈希算法来定位 segments数组的索引,必须保证segments数组的长度是2的N次方(power-of-two size),所以必须计算出一个是大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值来作为segments数组的长度。假如 concurrencyLevel等于14,15或16,ssize都会等于16,即容器里锁的个数也是16。注意concurrencyLevel的最 大大小是65535,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。这两个全局变量在定位segment时的哈希算法里 需要使用,sshift等于ssize从1向左移位的次数,在默认情况下concurrencyLevel等于16,1需要向左移位移动4次,所以 sshift等于4。segmentShift用于定位参与hash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位的,后面的测试中我们可以看到这点。 segmentMask是哈希运算的掩码,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,默认情况下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的时候,必须先通过哈希算法定位到 Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再哈希。


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);
 
}

再哈希,其目的是为了减少哈希冲突,使元素能够均匀的分布在不同的Segment上,从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点,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。我做了一个测试,不通过再哈希而直接执行哈希计算。

System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);
 
System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);
 
System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);
 
System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);

计算后输出的哈希值全是15,通过这个例子可以发现如果不进行再哈希,哈希冲突会非常严重,因为只要低位一样,无论高位是什么数,其哈希值总是一样。我们再把上面的二进制数据进行再哈希后结果如下,为了方便阅读,不足32位的高位补了0,每隔四位用竖线分割下。

0100|0111|0110|0111|1101|1010|0100|1110
 
1111|0111|0100|0011|0000|0001|1011|1000
 
0111|0111|0110|1001|0100|0110|0011|1110
 
1000|0011|0000|0000|1100|1000|0001|1010

可以发现每一位的数据都散列开了,通过这种再哈希能让数字的每一位都能参加到哈希运算当中,从而减少哈希冲突。ConcurrentHashMap通过以下哈希算法定位segment。

默认情况下segmentShift为28,segmentMask为15,再哈希后的数最大是32位二进制数据,向右无符号移动28位,意思是让高4位参与到hash运算中, (hash >>> segmentShift) & segmentMask的运算结果分别是4,15,7和8,可以看到hash值没有发生冲突。

final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {
 
        return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
 
    }

ConcurrentHashMap的get操作

Segment的get操作实现非常简单和高效。先经过一次再哈希,然后使用这个哈希值通过哈希运算定位到segment,再通过哈希算法定位到元素,代码如下:

public V get(Object key) {
 
       int hash = hash(key.hashCode());
 
       return segmentFor(hash).get(key, hash);
 
   }

get操作的高效之处在于整个get过程不需要加锁,除非读到的值是空的才会加锁重读,我们知道HashTable容器的get方法是需要加锁的,那么 ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加锁的呢?原因是它的get方法里将要使用的共享变量都定义成volatile,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,是根据java内存模型的happen before原则,对volatile字段的写入操作先于读操作,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我们可以发现定位HashEntry和定位Segment的哈希算法虽然一样,都与数组的长度减去一相与,但是相与的值不一样,定位 Segment使用的是元素的hashcode通过再哈希后得到的值的高位,而定位HashEntry直接使用的是再哈希后的值。其目的是避免两次哈希后 的值一样,导致元素虽然在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

ConcurrentHashMap的Put操作

由于put方法里需要对共享变量进行写入操作,所以为了线程安全,在操作共享变量时必须得加锁。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,第一步判断是否需要对Segment里的HashEntry数组进行扩容,第二步定位添加元素 的位置然后放在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),如果超过阀值,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。扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组,然后将原数组里的元素进行再hash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进行扩容。

ConcurrentHashMap的size操作

如果我们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小,就必须统计所有Segment里元素的大小后求 和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量,那么在多线程场景下,我们是不是直接把所有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,但是拿到之后可能累加前使用 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次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小,如果统计的过程中,容器的 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。

参考资料

  1. JDK1.6源代码。

  2. 《Java并发编程实践》

  3. Java并发编程之ConcurrentHashMap


来源:http://ifeve.com/concurrenthashmap/
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