還記得大學(xué)快畢業(yè)的時候要準(zhǔn)備找工作了，然后就看各種面試相關(guān)的書籍，還記得很多面試書中都說到：

HashMap是非線程安全的，HashTable是線程安全的。

那個時候沒怎么寫java代碼，所以根本就沒有聽說過ConcurrentHashMap，只知道面試的時候就記住這句話就行了…至于為什么是線程安全的，內(nèi)部怎么實現(xiàn)的，通通不了解。今天我們將深入剖析一個比HashTable性能更優(yōu)的線程安全的Map類，它就是ConcurrentHashMap，本文基于Java 7的源碼做剖析。

ConcurrentHashMap的目的

多線程環(huán)境下，使用Hashmap進(jìn)行put操作會引起死循環(huán)，導(dǎo)致CPU利用率接近100%，所以在并發(fā)情況下不能使用HashMap。雖然已經(jīng)有一個線程安全的HashTable，但是HashTable容器使用synchronized（他的get和put方法的實現(xiàn)代碼如下）來保證線程安全，在線程競爭激烈的情況下HashTable的效率非常低下。因為當(dāng)一個線程訪問HashTable的同步方法時，訪問其他同步方法的線程就可能會進(jìn)入阻塞或者輪訓(xùn)狀態(tài)。如線程1使用put進(jìn)行添加元素，線程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法來獲取元素，所以競爭越激烈效率越低。

public synchronized V get(Object key) { Entry<?,?> tab[] = table; int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; for (Entry<?,?> e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) { if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) { return (V)e.value; } } return null;}public synchronized V put(K key, V value) { // Make sure the value is not null if (value == null) { throw new NullPointerException(); } // Makes sure the key is not already in the hashtable. Entry<?,?> tab[] = table; int hash = key.hashCode(); int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length; @SupPRessWarnings("unchecked") Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index]; for(; entry != null ; entry = entry.next) { if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) { V old = entry.value; entry.value = value; return old; } } addEntry(hash, key, value, index); return null;}

在這么惡劣的環(huán)境下，ConcurrentHashMap應(yīng)運而生。

實現(xiàn)原理

ConcurrentHashMap使用分段鎖技術(shù)，將數(shù)據(jù)分成一段一段的存儲，然后給每一段數(shù)據(jù)配一把鎖，當(dāng)一個線程占用鎖訪問其中一個段數(shù)據(jù)的時候，其他段的數(shù)據(jù)也能被其他線程訪問，能夠?qū)崿F(xiàn)真正的并發(fā)訪問。如下圖是ConcurrentHashMap的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖：從圖中可以看到，ConcurrentHashMap內(nèi)部分為很多個Segment，每一個Segment擁有一把鎖，然后每個Segment（繼承ReentrantLock）下面包含很多個HashEntry列表數(shù)組。對于一個key，需要經(jīng)過三次（為什么要hash三次下文會詳細(xì)講解）hash操作，才能最終定位這個元素的位置，這三次hash分別為：

對于一個key，先進(jìn)行一次hash操作，得到hash值h1，也即h1 = hash1(key)；將得到的h1的高幾位進(jìn)行第二次hash，得到hash值h2，也即h2 = hash2(h1高幾位)，通過h2能夠確定該元素的放在哪個Segment；將得到的h1進(jìn)行第三次hash，得到hash值h3，也即h3 = hash3(h1)，通過h3能夠確定該元素放置在哪個HashEntry。

初始化

先看看ConcurrentHashMap的初始化做了哪些事情，構(gòu)造函數(shù)的源碼如下：

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS) concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS; // Find power-of-two sizes best matching arguments int sshift = 0; int ssize = 1; while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift; ssize <<= 1; } this.segmentShift = 32 - sshift; this.segmentMask = ssize - 1; if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; int c = initialCapacity / ssize; if (c * ssize < initialCapacity) ++c; int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c) cap <<= 1; // create segments and segments[0] 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]; UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0] this.segments = ss; }

傳入的參數(shù)有initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel這三個。

initialCapacity表示新創(chuàng)建的這個ConcurrentHashMap的初始容量，也就是上面的結(jié)構(gòu)圖中的Entry數(shù)量。默認(rèn)值為static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;loadFactor表示負(fù)載因子，就是當(dāng)ConcurrentHashMap中的元素個數(shù)大于loadFactor * 最大容量時就需要rehash，擴容。默認(rèn)值為static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;concurrencyLevel表示并發(fā)級別，這個值用來確定Segment的個數(shù)，Segment的個數(shù)是大于等于concurrencyLevel的第一個2的n次方的數(shù)。比如，如果concurrencyLevel為12，13，14，15，16這些數(shù)，則Segment的數(shù)目為16(2的4次方)。默認(rèn)值為static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想情況下ConcurrentHashMap的真正的并發(fā)訪問量能夠達(dá)到concurrencyLevel，因為有concurrencyLevel個Segment，假如有concurrencyLevel個線程需要訪問Map，并且需要訪問的數(shù)據(jù)都恰好分別落在不同的Segment中，則這些線程能夠無競爭地自由訪問（因為他們不需要競爭同一把鎖），達(dá)到同時訪問的效果。這也是為什么這個參數(shù)起名為“并發(fā)級別”的原因。

初始化的一些動作：

驗證參數(shù)的合法性，如果不合法，直接拋出異常。concurrencyLevel也就是Segment的個數(shù)不能超過規(guī)定的最大Segment的個數(shù)，默認(rèn)值為static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;，如果超過這個值，設(shè)置為這個值。然后使用循環(huán)找到大于等于concurrencyLevel的第一個2的n次方的數(shù)ssize，這個數(shù)就是Segment數(shù)組的大小，并記錄一共向左按位移動的次數(shù)sshift，并令segmentShift = 32 - sshift，并且segmentMask的值等于ssize - 1，segmentMask的各個二進(jìn)制位都為1，目的是之后可以通過key的hash值與這個值做&運算確定Segment的索引。檢查給的容量值是否大于允許的最大容量值，如果大于該值，設(shè)置為該值。最大容量值為static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。然后計算每個Segment平均應(yīng)該放置多少個元素，這個值c是向上取整的值。比如初始容量為15，Segment個數(shù)為4，則每個Segment平均需要放置4個元素。最后創(chuàng)建一個Segment實例，將其當(dāng)做Segment數(shù)組的第一個元素。

put操作

put操作的源碼如下：

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 // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment s = ensureSegment(j); return s.put(key, hash, value, false); }

操作步驟如下：

判斷value是否為null，如果為null，直接拋出異常。key通過一次hash運算得到一個hash值。(這個hash運算下文詳說)將得到hash值向右按位移動segmentShift位，然后再與segmentMask做&運算得到segment的索引j。在初始化的時候我們說過segmentShift的值等于32-sshift，例如concurrencyLevel等于16，則sshift等于4，則segmentShift為28。hash值是一個32位的整數(shù)，將其向右移動28位就變成這個樣子：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx，然后再用這個值與segmentMask做&運算，也就是取最后四位的值。這個值確定Segment的索引。使用Unsafe的方式從Segment數(shù)組中獲取該索引對應(yīng)的Segment對象。向這個Segment對象中put值，這個put操作也基本是一樣的步驟（通過&運算獲取HashEntry的索引，然后set）。

get操作

get操作的源碼如下：

public V get(Object key) { Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead HashEntry<K,V>[] tab; int h = hash(key); long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE; if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) { for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE); e != null; e = e.next) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e.value; } } return null; }

操作步驟為：

和put操作一樣，先通過key進(jìn)行兩次hash確定應(yīng)該去哪個Segment中取數(shù)據(jù)。使用Unsafe獲取對應(yīng)的Segment，然后再進(jìn)行一次&運算得到HashEntry鏈表的位置，然后從鏈表頭開始遍歷整個鏈表（因為Hash可能會有碰撞，所以用一個鏈表保存），如果找到對應(yīng)的key，則返回對應(yīng)的value值，如果鏈表遍歷完都沒有找到對應(yīng)的key，則說明Map中不包含該key，返回null。

size操作

size操作與put和get操作最大的區(qū)別在于，size操作需要遍歷所有的Segment才能算出整個Map的大小，而put和get都只關(guān)心一個Segment。假設(shè)我們當(dāng)前遍歷的Segment為SA，那么在遍歷SA過程中其他的Segment比如SB可能會被修改，于是這一次運算出來的size值可能并不是Map當(dāng)前的真正大小。所以一個比較簡單的辦法就是計算Map大小的時候所有的Segment都Lock住，不能更新(包含put，remove等等)數(shù)據(jù)，計算完之后再Unlock。這是普通人能夠想到的方案，但是牛逼的作者還有一個更好的Idea：先給3次機會，不lock所有的Segment，遍歷所有Segment，累加各個Segment的大小得到整個Map的大小，如果某相鄰的兩次計算獲取的所有Segment的更新的次數(shù)（每個Segment都有一個modCount變量，這個變量在Segment中的Entry被修改時會加一，通過這個值可以得到每個Segment的更新操作的次數(shù)）是一樣的，說明計算過程中沒有更新操作，則直接返回這個值。如果這三次不加鎖的計算過程中Map的更新次數(shù)有變化，則之后的計算先對所有的Segment加鎖，再遍歷所有Segment計算Map大小，最后再解鎖所有Segment。源代碼如下：

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 (;;) { 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(); } } return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size; }

舉個例子：

一個Map有4個Segment，標(biāo)記為S1，S2，S3，S4，現(xiàn)在我們要獲取Map的size。計算過程是這樣的：第一次計算，不對S1，S2，S3，S4加鎖，遍歷所有的Segment，假設(shè)每個Segment的大小分別為1，2，3，4，更新操作次數(shù)分別為：2，2，3，1，則這次計算可以得到Map的總大小為1+2+3+4=10，總共更新操作次數(shù)為2+2+3+1=8；第二次計算，不對S1,S2,S3,S4加鎖，遍歷所有Segment，假設(shè)這次每個Segment的大小變成了2，2，3，4，更新次數(shù)分別為3，2，3，1，因為兩次計算得到的Map更新次數(shù)不一致(第一次是8，第二次是9)則可以斷定這段時間Map數(shù)據(jù)被更新，則此時應(yīng)該再試一次；第三次計算，不對S1，S2，S3，S4加鎖，遍歷所有Segment，假設(shè)每個Segment的更新操作次數(shù)還是為3，2，3，1，則因為第二次計算和第三次計算得到的Map的更新操作的次數(shù)是一致的，就能說明第二次計算和第三次計算這段時間內(nèi)Map數(shù)據(jù)沒有被更新，此時可以直接返回第三次計算得到的Map的大小。最壞的情況：第三次計算得到的數(shù)據(jù)更新次數(shù)和第二次也不一樣，則只能先對所有Segment加鎖再計算最后解鎖。

containsValue操作

containsValue操作采用了和size操作一樣的想法:

public boolean containsValue(Object value) { // Same idea as size() if (value == null) throw new NullPointerException(); final Segment<K,V>[] segments = this.segments; boolean found = false; long last = 0; int retries = -1; try { outer: for (;;) { if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation } long hashSum = 0L; int sum = 0; for (int j = 0; j < segments.length; ++j) { HashEntry<K,V>[] tab; Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j); if (seg != null && (tab = seg.table) != null) { for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) { HashEntry<K,V> e; for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) { V v = e.value; if (v != null && value.equals(v)) { found = true; break outer; } } } sum += seg.modCount; } } if (retries > 0 && sum == last) break; last = sum; } } finally { if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) segmentAt(segments, j).unlock(); } } return found; }

關(guān)于hash

大家一定還記得使用一個key定位Segment之前進(jìn)行過一次hash操作吧？這次hash的作用是什么呢？看看hash的源代碼：

private int hash(Object k) { int h = hashSeed; if ((0 != h) && (k instanceof String)) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); // Spread bits to regularize both segment and index locations, // using variant of single-Word Wang/Jenkins hash. h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d; h ^= (h >>> 10); h += (h << 3); h ^= (h >>> 6); h += (h << 2) + (h << 14); return h ^ (h >>> 16); }

源碼中的注釋是這樣的：

Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which defends against poor quality hash functions. This is critical because ConcurrentHashMap uses power-of-two length hash tables, that otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ in lower or upper bits.

這里用到了Wang/Jenkins hash算法的變種，主要的目的是為了減少哈希沖突，使元素能夠均勻的分布在不同的Segment上，從而提高容器的存取效率。假如哈希的質(zhì)量差到極點，那么所有的元素都在一個Segment中，不僅存取元素緩慢，分段鎖也會失去意義。

舉個簡單的例子：

System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);

這些數(shù)字得到的hash值都是一樣的，全是15，所以如果不進(jìn)行第一次預(yù)hash，發(fā)生沖突的幾率還是很大的，但是如果我們先把上例中的二進(jìn)制數(shù)字使用hash()函數(shù)先進(jìn)行一次預(yù)hash，得到的結(jié)果是這樣的：

0100｜0111｜0110｜0111｜1101｜1010｜0100｜11101111｜0111｜0100｜0011｜0000｜0001｜1011｜10000111｜0111｜0110｜1001｜0100｜0110｜0011｜11101000｜0011｜0000｜0000｜1100｜1000｜0001｜1010

上面這個例子引用自: InfoQ可以看到每一位的數(shù)據(jù)都散開了，并且ConcurrentHashMap中是使用預(yù)hash值的高位參與運算的。比如之前說的先將hash值向右按位移動28位，再與15做&運算，得到的結(jié)果都別為：4，15，7，8，沒有沖突！

注意事項

ConcurrentHashMap中的key和value值都不能為null。ConcurrentHashMap的整個操作過程中大量使用了Unsafe類來獲取Segment/HashEntry，這里Unsafe的主要作用是提供原子操作。Unsafe這個類比較恐怖，破壞力極強，一般場景不建議使用，如果有興趣可以到這里做詳細(xì)的了解Java中鮮為人知的特性ConcurrentHashMap是線程安全的類并不能保證使用了ConcurrentHashMap的操作都是線程安全的！

聲明

原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請注明出處，本文鏈接：http://qifuguang.me/2015/09/10/[Java并發(fā)包學(xué)習(xí)八]深度剖析ConcurrentHashMap/