漫画:什么是ConcurrentHashMap?

举报
feichaiyu 发表于 2019/11/06 17:55:07 2019/11/06
【摘要】 前两期我们讲解了HashMap的基本原理,以及高并发场景下存在的问题。没看过的小伙伴可以点击下面链接:漫画:什么是HashMap?漫画:高并发下的HashMapSegment是什么呢?Segment本身就相当于一个HashMap对象。同HashMap一样,Segment包含一个HashEntry数组,数组中的每一个HashEntry既是一个键值对,也是一个链表的头节点。单一的Segment结...

1573033663555175.png

1573033663574328.png

1573033664889634.png

1573033664364743.png

1573033664178128.png

1573033665835557.png

1573033665961156.png

1573033665532145.png

1573033668722058.png

1573033669569543.png

1573033669266981.png

1573033670761270.png

1573033670469477.png

前两期我们讲解了HashMap的基本原理,以及高并发场景下存在的问题。没看过的小伙伴可以点击下面链接:


漫画:什么是HashMap?

漫画:高并发下的HashMap


1573033747121028.png

1573033747208359.png

1573033748176432.png

1573033748660527.png

1573033748275671.png

Segment是什么呢?Segment本身就相当于一个HashMap对象。


同HashMap一样,Segment包含一个HashEntry数组,数组中的每一个HashEntry既是一个键值对,也是一个链表的头节点。


单一的Segment结构如下:

1573033783192259.png

像这样的Segment对象,在ConcurrentHashMap集合中有多少个呢?有2的N次方个,共同保存在一个名为segments的数组当中。


因此整个ConcurrentHashMap的结构如下:

1573033819763175.png

可以说,ConcurrentHashMap是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面,有若干个子哈希表。


这样的二级结构,和数据库的水平拆分有些相似。

1573033870970167.png

1573033870328302.png

1573033870318627.png

1573033870316994.png

Segment的写入是需要上锁的,因此对同一Segment的并发写入会被阻塞。



由此可见,ConcurrentHashMap当中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度,让并发操作效率更高。

1573033904956313.png

Get方法:


1.为输入的Key做Hash运算,得到hash值。


2.通过hash值,定位到对应的Segment对象


3.再次通过hash值,定位到Segment当中数组的具体位置。



Put方法:


1.为输入的Key做Hash运算,得到hash值。


2.通过hash值,定位到对应的Segment对象


3.获取可重入锁


4.再次通过hash值,定位到Segment当中数组的具体位置。


5.插入或覆盖HashEntry对象。


6.释放锁。

1573033946366380.png

Size方法的目的是统计ConcurrentHashMap的总元素数量, 自然需要把各个Segment内部的元素数量汇总起来。


但是,如果在统计Segment元素数量的过程中,已统计过的Segment瞬间插入新的元素,这时候该怎么办呢?

1573033978285576.png

1573033979968132.png

ConcurrentHashMap的Size方法是一个嵌套循环,大体逻辑如下:


1.遍历所有的Segment。


2.把Segment的元素数量累加起来。


3.把Segment的修改次数累加起来。


4.判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。如果大于,说明统计过程中有修改,重新统计,尝试次数+1;如果不是。说明没有修改,统计结束。


5.如果尝试次数超过阈值,则对每一个Segment加锁,再重新统计。


6.再次判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。由于已经加锁,次数一定和上次相等。


7.释放锁,统计结束。



官方源代码如下:


size() {
    Segment<,>[] segments = .;
    size;
    overflow; sum;         last = ;   retries = -; {
        (;;) {
            (retries++ == ) {
                (j = ; j < segments.; ++j)
                    ensureSegment(j).lock(); }
            sum = ;
            size = ;
            overflow = ;
            (j = ; j < segments.; ++j) {
                Segment<,> seg = (segments, j);
                (seg != ) {
                    sum += seg.;
                    c = seg.;
                    (c < || (size += c) < )
                        overflow = ;
                }
            }
            (sum == last)
                ;
            last = sum;
        }
    } {
        (retries > ) {
            (j = ; j < segments.; ++j)
                (segments, j).unlock();
        }
    }
    overflow ? Integer.: size;
}


为什么这样设计呢?这种思想和乐观锁悲观锁的思想如出一辙。


为了尽量不锁住所有Segment,首先乐观地假设Size过程中不会有修改。当尝试一定次数,才无奈转为悲观锁,锁住所有Segment保证强一致性。

1573034025568602.png

几点说明:


1. 这里介绍的ConcurrentHashMap原理和代码,都是基于Java1.7的。在Java8中会有些许差别。


2.ConcurrentHashMap在对Key求Hash值的时候,为了实现Segment均匀分布,进行了两次Hash。有兴趣的朋友可以研究一下源代码。




—————END—————




喜欢本文的朋友们,欢迎长按下图关注订阅号程序员小灰,收看更多精彩内容

1573034054382759.jpg

转载声明:本文转载自公众号【程序员小灰】

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/1yWSfdz0j-PprGkDgOomhQ


【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。