ConcurrentHashMap原理分析

HashTable是一個線程安全的類，它使用synchronized來鎖住整張Hash表來實現線程安全，即每次鎖住整張表讓線程獨佔。ConcurrentHashMap容許多個修改操做併發進行，其關鍵在於使用了鎖分離技術。它使用了多個鎖來控制對hash表的不一樣部分進行的修改。ConcurrentHashMap內部使用段(Segment)來表示這些不一樣的部分，每一個段其實就是一個小的Hashtable，它們有本身的鎖。只要多個修改操做發生在不一樣的段上，它們就能夠併發進行。

有些方法須要跨段，好比size()和containsValue()，它們可能須要鎖定整個表而而不只僅是某個段，這須要按順序鎖定全部段，操做完畢後，又按順序釋放全部段的鎖。這裏「按順序」是很重要的，不然極有可能出現死鎖，在ConcurrentHashMap內部，段數組是final的，而且其成員變量實際上也是final的，可是，僅僅是將數組聲明爲final的並不保證數組成員也是final的，這須要實現上的保證。這能夠確保不會出現死鎖，由於得到鎖的順序是固定的。

1. 實現原理

ConcurrentHashMap使用分段鎖技術，將數據分紅一段一段的存儲，而後給每一段數據配一把鎖，當一個線程佔用鎖訪問其中一個段數據的時候，其餘段的數據也能被其餘線程訪問，可以實現真正的併發訪問。以下圖是ConcurrentHashMap的內部結構圖：

 

從圖中能夠看到，ConcurrentHashMap內部分爲不少個Segment，每個Segment擁有一把鎖，而後每一個Segment（繼承ReentrantLock）

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

 

Segment繼承了ReentrantLock，代表每一個segment均可以當作一個鎖。（ReentrantLock前文已經提到，不瞭解的話就把當作synchronized的替代者吧）這樣對每一個segment中的數據須要同步操做的話都是使用每一個segment容器對象自身的鎖來實現。只有對全局須要改變時鎖定的是全部的segment。

Segment下面包含不少個HashEntry列表數組。對於一個key，須要通過三次（爲何要hash三次下文會詳細講解）hash操做，才能最終定位這個元素的位置，這三次hash分別爲：

1. 對於一個key，先進行一次hash操做，獲得hash值h1，也即h1 = hash1(key)；

2. 將獲得的h1的高几位進行第二次hash，獲得hash值h2，也即h2 = hash2(h1高几位)，經過h2可以肯定該元素的放在哪一個Segment；

3. 將獲得的h1進行第三次hash，獲得hash值h3，也即h3 = hash3(h1)，經過h3可以肯定該元素放置在哪一個HashEntry。

ConcurrentHashMap中主要實體類就是三個：ConcurrentHashMap（整個Hash表）,Segment（桶），HashEntry（節點），對應上面的圖能夠看出之間的關係

 

/** * The segments, each of which is a specialized hash table 
*/  final Segment<K,V>[] segments;

 

不變(Immutable)和易變(Volatile)ConcurrentHashMap徹底容許多個讀操做併發進行，讀操做並不須要加鎖。若是使用傳統的技術，如HashMap中的實現，若是容許能夠在hash鏈的中間添加或刪除元素，讀操做不加鎖將獲得不一致的數據。ConcurrentHashMap實現技術是保證HashEntry幾乎是不可變的。HashEntry表明每一個hash鏈中的一個節點，其結構以下所示：

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指針也定義爲final，而且每次插入將新添加節點做爲鏈的頭節點（同HashMap實現），並且每次刪除一個節點時，會將刪除節點以前的全部節點 拷貝一份組成一個新的鏈，而將當前節點的上一個節點的next指向當前節點的下一個節點，從而在刪除之後 有兩條鏈存在，於是能夠保證即便在同一條鏈中，有一個線程在刪除，而另外一個線程在遍歷，它們都能工做良好，由於遍歷的線程能繼續使用原有的鏈。於是這種實現是一種更加細粒度的happens-before關係，即若是遍歷線程在刪除線程結束後開始，則它能看到刪除後的變化，若是它發生在刪除線程正在執行中間，則它會使用原有的鏈，而不會等到刪除線程結束後再執行，即看不到刪除線程的影響。若是這不符合你的需求，仍是乖乖的用Hashtable或HashMap的synchronized版本，Collections.synchronizedMap()作的包裝。

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;

 

不變模式（immutable）是多線程安全裏最簡單的一種保障方式。由於你拿他沒有辦法，想改變它也沒有機會。
不變模式主要經過final關鍵字來限定的。在JMM中final關鍵字還有特殊的語義。Final域使得確保初始化安全性（initialization safety）成爲可能，初始化安全性讓不可變形對象不須要同步就能自由地被訪問和共享。

1.1 初始化

先看看ConcurrentHashMap的初始化作了哪些事情，構造函數的源碼以下：

 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     }

 

傳入的參數有initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel這三個。

• initialCapacity表示新建立的這個ConcurrentHashMap的初始容量，也就是上面的結構圖中的Entry數量。默認值爲static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

• loadFactor表示負載因子，就是當ConcurrentHashMap中的元素個數大於loadFactor * 最大容量時就須要rehash，擴容。默認值爲static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

• concurrencyLevel表示併發級別，這個值用來肯定Segment的個數，Segment的個數是大於等於concurrencyLevel的第一個2的n次方的數。好比，若是concurrencyLevel爲12，13，14，15，16這些數，則Segment的數目爲16(2的4次方)。默認值爲static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想狀況下ConcurrentHashMap的真正的併發訪問量可以達到concurrencyLevel，由於有concurrencyLevel個Segment，假若有concurrencyLevel個線程須要訪問Map，而且須要訪問的數據都剛好分別落在不一樣的Segment中，則這些線程可以無競爭地自由訪問（由於他們不須要競爭同一把鎖），達到同時訪問的效果。這也是爲何這個參數起名爲「併發級別」的緣由。

初始化的一些動做：

1. 驗證參數的合法性，若是不合法，直接拋出異常。

2. concurrencyLevel也就是Segment的個數不能超過規定的最大Segment的個數，默認值爲static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;，若是超過這個值，設置爲這個值。

3. 而後使用循環找到大於等於concurrencyLevel的第一個2的n次方的數ssize，這個數就是Segment數組的大小，並記錄一共向左按位移動的次數sshift，並令segmentShift = 32 - sshift，而且segmentMask的值等於ssize - 1，segmentMask的各個二進制位都爲1，目的是以後能夠經過key的hash值與這個值作&運算肯定Segment的索引。

4. 檢查給的容量值是否大於容許的最大容量值，若是大於該值，設置爲該值。最大容量值爲static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。

5. 而後計算每一個Segment平均應該放置多少個元素，這個值c是向上取整的值。好比初始容量爲15，Segment個數爲4，則每一個Segment平均須要放置4個元素。

6. 最後建立一個Segment實例，將其當作Segment數組的第一個元素。

1.2 put操做

put操做的源碼以下：

 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   }

 

操做步驟以下：

1. 1. 判斷value是否爲null，若是爲null，直接拋出異常。

   2. key經過一次hash運算獲得一個hash值。(這個hash運算下文詳說)

   3. 將獲得hash值向右按位移動segmentShift位，而後再與segmentMask作&運算獲得segment的索引j。
      在初始化的時候咱們說過segmentShift的值等於32-sshift，例如concurrencyLevel等於16，則sshift等於4，則segmentShift爲28。hash值是一個32位的整數，將其向右移動28位就變成這個樣子：
      0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx，而後再用這個值與segmentMask作&運算，也就是取最後四位的值。這個值肯定Segment的索引。

   4. 使用Unsafe的方式從Segment數組中獲取該索引對應的Segment對象。

   5. 向這個Segment對象中put值，這個put操做也基本是同樣的步驟（經過&運算獲取HashEntry的索引，而後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操做是要加鎖的。

1.3 get操做

get操做的源碼以下：

 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     }

 

操做步驟爲：

1. 和put操做同樣，先經過key進行兩次hash肯定應該去哪一個Segment中取數據。

2. 使用Unsafe獲取對應的Segment，而後再進行一次&運算獲得HashEntry鏈表的位置，而後從鏈表頭開始遍歷整個鏈表（由於Hash可能會有碰撞，因此用一個鏈表保存），若是找到對應的key，則返回對應的value值，若是鏈表遍歷完都沒有找到對應的key，則說明Map中不包含該key，返回null。

值得注意的是，get操做是不須要加鎖的（若是value爲null，會調用readValueUnderLock，只有這個步驟會加鎖），經過前面提到的volatile和final來確保數據安全。

1.4 size操做

size操做與put和get操做最大的區別在於，size操做須要遍歷全部的Segment才能算出整個Map的大小，而put和get都只關心一個Segment。假設咱們當前遍歷的Segment爲SA，那麼在遍歷SA過程當中其餘的Segment好比SB可能會被修改，因而這一次運算出來的size值可能並非Map當前的真正大小。因此一個比較簡單的辦法就是計算Map大小的時候全部的Segment都Lock住，不能更新(包含put，remove等等)數據，計算完以後再Unlock。這是普通人可以想到的方案，可是牛逼的做者還有一個更好的Idea：先給3次機會，不lock全部的Segment，遍歷全部Segment，累加各個Segment的大小獲得整個Map的大小，若是某相鄰的兩次計算獲取的全部Segment的更新的次數（每一個Segment都有一個modCount變量，這個變量在Segment中的Entry被修改時會加一，經過這個值能夠獲得每一個Segment的更新操做的次數）是同樣的，說明計算過程當中沒有更新操做，則直接返回這個值。若是這三次不加鎖的計算過程當中Map的更新次數有變化，則以後的計算先對全部的Segment加鎖，再遍歷全部Segment計算Map大小，最後再解鎖全部Segment。源代碼以下：

 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     }

 

舉個例子：

1.5 containsValue操做

containsValue操做採用了和size操做同樣的想法:

 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     }

2. 關於hash

看看hash的源代碼：

 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     }

 

源碼中的註釋是這樣的：

這裏用到了Wang/Jenkins hash算法的變種，主要的目的是爲了減小哈希衝突，使元素可以均勻的分佈在不一樣的Segment上，從而提升容器的存取效率。假如哈希的質量差到極點，那麼全部的元素都在一個Segment中，不只存取元素緩慢，分段鎖也會失去意義。

舉個簡單的例子：

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);

這些數字獲得的hash值都是同樣的，全是15，因此若是不進行第一次預hash，發生衝突的概率仍是很大的，可是若是咱們先把上例中的二進制數字使用hash()函數先進行一次預hash，獲得的結果是這樣的：

 

上面這個例子引用自:  InfoQ

能夠看到每一位的數據都散開了，而且ConcurrentHashMap中是使用預hash值的高位參與運算的。好比以前說的先將hash值向右按位移動28位，再與15作&運算，獲得的結果都別爲：4，15，7，8，沒有衝突！

3. 注意事項

• ConcurrentHashMap中的key和value值都不能爲null，HashMap中key能夠爲null，HashTable中key不能爲null。

• ConcurrentHashMap是線程安全的類並不能保證使用了ConcurrentHashMap的操做都是線程安全的！

• ConcurrentHashMap的get操做不須要加鎖，put操做須要加鎖