在多线程的情况下我们都知道尽可能不要加锁,程序一旦加锁非常影响性能,而ConcurrentHashMap大量的使用了cas操作来避免加锁带来的性能开销,而使用cas就需要用到Unsafe类
Unsafe类相当于是一个java语言中的后门类,提供了硬件级别的原子操作,所以在一些并发编程中被大量使用。jdk已经作出说明,该类对程序员而言不是一个安全操作,在后续的jdk升级过程中,可能会禁用该类。所以这个类的使用是一把双刃剑,实际项目中谨慎使用,以免造成jdk升级不兼容问题。
public class Test02 {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Integer[] arr = {2,5,1,8,10};
//获取Unsafe对象
Unsafe unsafe = getUnsafe();
//获取Integer[]的基础偏移量
int baseOffset = unsafe.arrayBaseOffset(Integer[].class);
//获取Integer[]中元素的偏移间隔
int indexScale = unsafe.arrayIndexScale(Integer[].class);
//获取数组中索引为2的元素对象
Object o = unsafe.getObjectVolatile(arr, (2 * indexScale) + baseOffset);
System.out.println(o); //1
//设置数组中索引为2的元素值为100
unsafe.putOrderedObject(arr,(2 * indexScale) + baseOffset,100);
System.out.println(Arrays.toString(arr));//[2, 5, 100, 8, 10]
}
//反射获取Unsafe对象
public static Unsafe getUnsafe() throws Exception {
Field theUnsafe = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
theUnsafe.setAccessible(true);
return (Unsafe) theUnsafe.get(null);
}
}
数组基础偏移量BASE
元素偏移间隔 = 数组内单个元素的大小
获取数组内对应角标元素 = 基础偏移量+(对应位数 * 偏移间隔)
无参构造
//空参构造
public ConcurrentHashMap() {
//调用本类的带参构造
//DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16
//DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f
//int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}
三个参数的构造:一些非核心逻辑的代码已经省略
//initialCapacity 定义ConcurrentHashMap存放元素的容量
//concurrencyLevel 定义ConcurrentHashMap中Segment[]的大小
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
int sshift = 0;
int ssize = 1;
//计算Segment[]的大小,保证是2的幂次方数
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
//这两个值用于后面计算Segment[]的角标
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
//计算每个Segment中存储元素的个数
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
//最小Segment中存储元素的个数为2
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
矫正每个Segment中存储元素的个数,保证是2的幂次方,最小为2
while (cap < c)
cap <<= 1;
//创建一个Segment对象,作为其他Segment对象的模板
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];
//利用Unsafe类,将创建的Segment对象存入0角标位置
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
综上:ConcurrentHashMap中保存了一个默认长度为16的Segment[],每个Segment元素中保存了一个默认长度为2的HashEntry[],我们添加的元素,是存入对应的Segment中的HashEntry[]中。所以ConcurrentHashMap中默认元素的长度是32个,而不是16个
1.7的ConcurrentHashMap的内部是Segment数组,segment数组的默认长度是16,由DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL参数为默认,每个Segment里又有HashEntry[]数组,实际数据就存在HashEntry对象里,HashEntry[]默认长度为2
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
...
}
我们发现Segment是继承自ReentrantLock的,学过线程的兄弟都知道,它可以实现同步操作,从而保证多线程下的安全。因为每个Segment之间的锁互不影响,所以我们也将ConcurrentHashMap中的这种锁机制称之为分段锁,这比HashTable的线程安全操作高效的多。
在获取HashEntry角标是通过key的hash值的低位进行获取,高位为Segment角标,这样就做到了一个hash获取两个数组的角标
//ConcurrentHashMap中真正存储数据的对象
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash; //通过运算,得到的键的hash值
final K key; // 存入的键
volatile V value; //存入的值
volatile HashEntry<K,V> next; //记录下一个元素,形成单向链表
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
}
1.1. ConcurrentHashMap的put方法
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
//基于key,计算hash值
int hash = hash(key);
//因为一个键要计算两个数组的索引,为了避免冲突,这里取高位计算Segment[]的索引
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
//判断该索引位的Segment对象是否创建,没有就创建
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
//调用Segmetn的put方法实现元素添加
return s.put(key, hash, value, false);
}
1.2. ConcurrentHashMap的ensureSegment方法
//创建对应索引位的Segment对象,并返回
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
//获取,如果为null,即创建
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
//以0角标位的Segment为模板
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
//获取,如果为null,即创建
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // recheck
//创建
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
//自旋方式,将创建的Segment对象放到Segment[]中,确保线程安全
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
//返回
return seg;
}
1.3. Segment的put方法
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//尝试获取锁,获取成功,node为null,代码向下执行
//如果有其他线程占据锁对象,那么去做别的事情,而不是一直等待,提升效率
//scanAndLockForPut 稍后分析
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
//取hash的低位,计算HashEntry[]的索引
int index = (tab.length - 1) & hash;
//获取索引位的元素对象
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
//获取的元素对象不为空
if (e != null) {
K k;
//如果是重复元素,覆盖原值
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
//如果不是重复元素,获取链表的下一个元素,继续循环遍历链表
e = e.next;
}
else { //如果获取到的元素为空
//当前添加的键值对的HashEntry对象已经创建
if (node != null)
node.setNext(first); //头插法关联即可
else
//创建当前添加的键值对的HashEntry对象
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
//添加的元素数量递增
int c = count + 1;
//判断是否需要扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
//需要扩容
rehash(node);
else
//不需要扩容
//将当前添加的元素对象,存入数组角标位,完成头插法添加元素
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
//释放锁
unlock();
}
return oldValue;
}
1.4. Segment的scanAndLockForPut方法
该方法在线程没有获取到锁的情况下,去完成HashEntry对象的创建,提升效率,但是这个操作个人感觉有点累赘了。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
//获取头部元素
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
while (!tryLock()) {
//获取锁失败
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
//没有下一个节点,并且也不是重复元素,创建HashEntry对象,不再遍历
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
//重复元素,不创建HashEntry对象,不再遍历
retries = 0;
else
//继续遍历下一个节点
e = e.next;
}
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
//如果尝试获取锁的次数过多,直接阻塞
//MAX_SCAN_RETRIES会根据可用cpu核数来确定
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
//如果期间有别的线程获取锁,重新遍历
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
这里“通话”和“重地”的哈希值是一样的,那么他们添加时,会存入同一个Segment对象,必然会存在锁竞争
public static void main(String[] args) throws Exception {
final ConcurrentHashMap chm = new ConcurrentHashMap();
new Thread(){
@Override
public void run() {
chm.put("通话","11");
System.out.println("-----------");
}
}.start();
//让第一个线程先启动,进入put方法
Thread.sleep(1000);
new Thread(){
@Override
public void run() {
chm.put("重地","22");
System.out.println("===========");
}
}.start();
}
2.1. 多线程环境下的条件断点设置
2.2. 运行结果
会发现两个线程,分别停在不同的断点位置,这就是多线程锁互斥产生的结果
然后就可以分别让不同的线程向下执行,查看代码走向了。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//两倍容量
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
//基于新容量,创建HashEntry数组
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
//实现数据迁移
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
//原位置只有一个元素,直接放到新数组即可
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
//=========图一=====================
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
//=========图一=====================
//=========图二=====================
newTable[lastIdx] = lastRun;
//=========图二=====================
// Clone remaining nodes
//=========图三=====================
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
//这里旧的HashEntry不会放到新数组
//而是基于原来的数据创建了一个新的HashEntry对象,放入新数组
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
//=========图三=====================
}
}
}
//采用头插法,将新元素加入到数组中
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
图一:
图二:
图三:
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 (;;) {
//当第5次走到这个地方时,会将整个Segment[]的所有Segment对象锁住
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) {
//累加所有Segment的操作次数
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
//累加所有segment中的元素个数 size+=c
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
//当这次累加值和上一次累加值一样,证明没有进行新的增删改操作,返回sum
//第一次last为0,如果有元素的话,这个for循环最少循环两次的
if (sum == last)
break;
//记录累加的值
last = sum;
}
} finally {
//如果之前有锁住,解锁
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
//溢出,返回int的最大值,否则返回累加的size
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}