本文最后更新于 2021-05-16 07:48:10
ConcurrentHashMap & Hashtable
在多线程环境有一下几种方法实现Map线程安全
- 使用Collections.synchronizedMap(Map)创建线程安全的map集合；
- Hashtable
- ConcurrentHashMap
Collections.synchronizedMap(Map)
创建一个新的Map,方法都使用synchronize修饰
HashTable
HashTable相似，在方法上加了synchronize修饰
HashTable为什么不允许Key/Value为null
因为在HashTable put的时候判断了是否为null,为null就会抛出异常
如果使用null , 在put/get/contain等操作的时候无法判断是否是存在还是为空，ConcurrentHashMap同理
HashMap与HashTable区别
实现方式不同：Hashtable 继承了 Dictionary类，而 HashMap 继承的是 AbstractMap 类。
Dictionary 是 JDK 1.0 添加的，貌似没人用过这个，我也没用过。
初始化容量不同：HashMap 的初始容量为：16，Hashtable 初始容量为：11，两者的负载因子默认都是：0.75。
扩容机制不同：当现有容量大于总容量 * 负载因子时，HashMap 扩容规则为当前容量翻倍，Hashtable 扩容规则为当前容量翻倍 + 1。
迭代器不同：HashMap 中的 Iterator 迭代器是 fail-fast 的，而 Hashtable 的 Enumerator 不是 fail-fast 的。
fail-fast(快速失败)&fail-safe（安全失败）
fail-fast：是java集合中的一种机制， 在用迭代器遍历一个集合对象时，如果遍历过程中对集合对象的内容进行了修改（增加、删除、修改），则会抛出ConcurrentModificationException。
安全失败（fail—safe）大家也可以了解下，java.util.concurrent包下的容器都是安全失败，可以在多线程下并发使用，并发修改。
ConcurrentHashMap
在jdk1.7中
如图所示，是由 Segment 数组、HashEntry 组成，和 HashMap 一样，仍然是数组加链表。
Segment 是 ConcurrentHashMap 的一个内部类，主要的组成如下：
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| static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
}
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HashEntry跟HashMap差不多的，但是不同点是，他使用volatile去修饰了他的数据Value还有下一个节点next。
- 保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性，即一个线程修改了某个变量的值，这新值对其他线程来说是立即可见的。（实现可见性）
- 禁止进行指令重排序。（实现有序性）
- volatile 只能保证对单次读/写的原子性。i++ 这种操作不能保证原子性
ConcurrentHashMap 采用了分段锁技术，其中 Segment 继承于 ReentrantLock。
ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 数组数量)的线程并发。
每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时，不会影响到其他的 Segment。
就是说如果容量大小是16他的并发度就是16，可以同时允许16个线程操作16个Segment而且还是线程安全的。
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| 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
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
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| 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;
}
|
ConcurrentHashMap 的 get 方法是非常高效的，因为整个过程都不需要加锁。
jdk1.8中
其中抛弃了原有的 Segment 分段锁，而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。
跟HashMap很像，也把之前的HashEntry改成了Node，但是作用不变，把值和next采用了volatile去修饰，保证了可见性，并且也引入了红黑树，在链表大于一定值的时候会转换（默认是8）。
在数组的某一个元素为空的时候，用cas,如果有元素，就用这个元素作为锁，用synchronized
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| final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break;
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
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;
}
}
}
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
|