談談ConcurrentHashMap1.7和1.8的不一樣實現

ConcurrentHashMap

在多線程環境下，使用HashMap進行put操做時存在丟失數據的狀況，爲了不這種bug的隱患，強烈建議使用ConcurrentHashMap代替HashMap，爲了對更深刻的瞭解，本文將對JDK1.7和1.8的不一樣實現進行分析。

JDK1.7

數據結構

jdk1.7中採用Segment + HashEntry的方式進行實現，結構以下：

ConcurrentHashMap初始化時，計算出Segment數組的大小ssize和每一個Segment中HashEntry數組的大小cap，並初始化Segment數組的第一個元素；其中ssize大小爲2的冪次方，默認爲16，cap大小也是2的冪次方，最小值爲2，最終結果根據根據初始化容量initialCapacity進行計算，計算過程以下：

if (c * ssize < initialCapacity)
    ++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
    cap <<= 1;

其中Segment在實現上繼承了ReentrantLock，這樣就自帶了鎖的功能。

put實現

當執行put方法插入數據時，根據key的hash值，在Segment數組中找到相應的位置，若是相應位置的Segment還未初始化，則經過CAS進行賦值，接着執行Segment對象的put方法經過加鎖機制插入數據，實現以下：

場景：線程A和線程B同時執行相同Segment對象的put方法

一、線程A執行tryLock()方法成功獲取鎖，則把HashEntry對象插入到相應的位置；
二、線程B獲取鎖失敗，則執行scanAndLockForPut()方法，在scanAndLockForPut方法中，會經過重複執行tryLock()方法嘗試獲取鎖，在多處理器環境下，重複次數爲64，單處理器重複次數爲1，當執行tryLock()方法的次數超過上限時，則執行lock()方法掛起線程B；
三、當線程A執行完插入操做時，會經過unlock()方法釋放鎖，接着喚醒線程B繼續執行；

size實現

由於ConcurrentHashMap是能夠併發插入數據的，因此在準確計算元素時存在必定的難度，通常的思路是統計每一個Segment對象中的元素個數，而後進行累加，可是這種方式計算出來的結果並不同的準確的，由於在計算後面幾個Segment的元素個數時，已經計算過的Segment同時可能有數據的插入或則刪除，在1.7的實現中，採用了以下方式：

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();
    }
}

先採用不加鎖的方式，連續計算元素的個數，最多計算3次：
一、若是先後兩次計算結果相同，則說明計算出來的元素個數是準確的；
二、若是先後兩次計算結果都不一樣，則給每一個Segment進行加鎖，再計算一次元素的個數；

JDK1.8

數據結構

1.8中放棄了Segment臃腫的設計，取而代之的是採用Node + CAS + Synchronized來保證併發安全進行實現，結構以下：

只有在執行第一次put方法時纔會調用initTable()初始化Node數組，實現以下：

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

put實現

當執行put方法插入數據時，根據key的hash值，在Node數組中找到相應的位置，實現以下：

一、若是相應位置的Node還未初始化，則經過CAS插入相應的數據；

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
}

二、若是相應位置的Node不爲空，且當前該節點不處於移動狀態，則對該節點加synchronized鎖，若是該節點的hash不小於0，則遍歷鏈表更新節點或插入新節點；

if (fh >= 0) {
    binCount = 1;
    for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
        K ek;
        if (e.hash == hash &&
            ((ek = e.key) == key ||
             (ek != null && key.equals(ek)))) {
            oldVal = e.val;
            if (!onlyIfAbsent)
                e.val = value;
            break;
        }
        Node<K,V> pred = e;
        if ((e = e.next) == null) {
            pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
            break;
        }
    }
}

三、若是該節點是TreeBin類型的節點，說明是紅黑樹結構，則經過putTreeVal方法往紅黑樹中插入節點；

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;
    }
}

四、若是binCount不爲0，說明put操做對數據產生了影響，若是當前鏈表的個數達到8個，則經過treeifyBin方法轉化爲紅黑樹，若是oldVal不爲空，說明是一次更新操做，沒有對元素個數產生影響，則直接返回舊值；

if (binCount != 0) {
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
        treeifyBin(tab, i);
    if (oldVal != null)
        return oldVal;
    break;
}

五、若是插入的是一個新節點，則執行addCount()方法嘗試更新元素個數baseCount；

size實現

1.8中使用一個volatile類型的變量baseCount記錄元素的個數，當插入新數據或則刪除數據時，會經過addCount()方法更新baseCount，實現以下：

if ((as = counterCells) != null ||
    !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
    CounterCell a; long v; int m;
    boolean uncontended = true;
    if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
        (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
        !(uncontended =
          U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
        fullAddCount(x, uncontended);
        return;
    }
    if (check <= 1)
        return;
    s = sumCount();
}

一、初始化時counterCells爲空，在併發量很高時，若是存在兩個線程同時執行CAS修改baseCount值，則失敗的線程會繼續執行方法體中的邏輯，使用CounterCell記錄元素個數的變化；

二、若是CounterCell數組counterCells爲空，調用fullAddCount()方法進行初始化，並插入對應的記錄數，經過CAS設置cellsBusy字段，只有設置成功的線程才能初始化CounterCell數組，實現以下：

else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
         U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
    boolean init = false;
    try {                           // Initialize table
        if (counterCells == as) {
            CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
            rs[h & 1] = new CounterCell(x);
            counterCells = rs;
            init = true;
        }
    } finally {
        cellsBusy = 0;
    }
    if (init)
        break;
}

三、若是經過CAS設置cellsBusy字段失敗的話，則繼續嘗試經過CAS修改baseCount字段，若是修改baseCount字段成功的話，就退出循環，不然繼續循環插入CounterCell對象；

else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
    break;

因此在1.8中的size實現比1.7簡單多，由於元素個數保存baseCount中，部分元素的變化個數保存在CounterCell數組中，實現以下：

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}

final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

經過累加baseCount和CounterCell數組中的數量，便可獲得元素的總個數；