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阿里面试题:ConcurrentHashMap为什么是线程安全的?

阿里面试题:ConcurrentHashMap为什么是线程安全的?

ConcurrentHashMap,其实是线程安全的HashMap,所以阅读ConcurrentHashMap,建议

先阅读一下两篇介绍HashMap的文章

你真的懂大厂面试题:HashMap吗?

jdk1.7 HashMap中的致命错误:循环链表

jdk1.7 ConcurrentHashMap

  • jdk1.7 ConcurrentHashMap数据结构

    jdk1.7 ConcurrentHashMap是由一个Segment数组和多个HashEntry数组组成

    其实就是将HashMap分为多个小HashMap,每个Segment元素维护一个小HashMap,目的是锁分离,本来实现同步,直接可以是对整个HashMap加锁,但是加锁粒度太大,影响并发性能,所以变换成此结构,仅仅对Segment元素加锁,降低锁粒度,提高并发性能。

  • 初始化过程

    由于变换成Segment数组+HashEntry数组,所以初始化时,需要依次对Segment数组和小

    HashEntry数组初始化

    • Segment数组初始化

      初始化时,使用右移一位,乘以2的计算方式,保证ssize是2的幂次方,小于指定参数concurrencyLevel的最大2的幂次方。

      int sshift = 0;
      //记录Segment数组大小
      int ssize = 1;
      while (ssize < concurrencyLevel) {
          ++sshift;
          ssize <<= 1;
      }
      
    • HashEntry数组初始化

      跟Segment数组初始化方式相同,就不赘述

      int cap = 1;
      while(cap < c){
          cap <<=1;
      }
      
  • put操作

    对于插入操作,需要两次Hash映射去定位数据存储位置

    首先通过第一次hash过程,定位Segment位置,然后通过第二次hash过程定位HashEntry位置

    Segment继承ReentrantLock,在数据插入指定HashEntry过程的时候会尝试调用ReentrantLock的tryLock方法获取锁,如果获取成功就直接插入相应位置,如果有线程获取该Segment的锁,当前线程就会以自旋方式去继续调用tryLock方法去获取锁,超过指定次数就挂起,等待唤醒。

  • get操作

    也是两次Hash映射,相对于put操作,少了加锁过程

  • size操作

    size操作就是计算ConcurrentHashMap的大小,有两种方案

    • 给每个Segment都加上锁(相当于给整个Map加上锁),然后计算size返回
    • 不加锁的模式,尝试多次计算ConcurrentHashMap的size,最多三次,比较前后计算的结果,结果一致就认为当前没有元素加入,计算结果是准确的。(查看计算出size的前后modCount的数值有没有发生变化,modCount的值用于记录元素变化的操作。如put,remove,clear)

jdk1.8 ConcurrentHashMap

  • jdk1.8 ConcurrentHashMap结构

    jdk1.8ConcurrentHashMap是数组+链表,或者数组+红黑树结构,并发控制使用Synchronized关键字和CAS操作。下面会从源码角度讲解jdk1.8 ConcurrentHashMap控制线程同步的原理

  • 关键概念点

    • sizeCtl变量(volatile修饰)

      通过CAS操作+volatile, 控制数组初始化和扩容操作

      1. -1 代表正在初始化
      2. -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
      3. 正数0,表示未初始化
      4. 正数,代表下一次扩容的大小
    • ForwardingNode:

    • <key,value>键值对,封装为Node对象

    • table变量(volatile):也就是所说的数组,默认为null,默认大小为16的数组,每次扩容时大小总是2的幂次方

    • nextTable(volatile):扩容时新生成的数组,大小为table的两倍

  • put函数

    put函数调用putVal函数

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }
    

    putVal函数

    putValue函数,首先调用spread函数,计算hash值,之后进入一个自旋循环过程,直到插入或替换成功,才会返回。如果table未被初始化,则调用initTable进行初始化。之后判断hash映射的位置是否为null,如果为null,直接通过CAS自旋操作,插入元素成功,则直接返回,如果映射的位置值为MOVED(-1),则直接去协助扩容,排除以上条件后,尝试对链头Node节点f加锁,加锁成功后,链表通过尾插遍历,进行插入或替换。红黑树通过查询遍历,进行插入或替换。之后如果当前链表节点数量大于阈值,则调用treeifyBin函数,转换为红黑树最后通过调用addCount,执行CAS操作,更新数组大小,并且判断是否需要进行扩容

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        //spread函数计算hash值
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        //自旋过程
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            //判断映射位置节点是否为空
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                  
            }
            //如果映射位置节点value==MOVED,说明正在进行扩容操作
            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;
                                }
                            }
                        }
                        //红黑树结构
                        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;
                            }
                        }
                    }
                }
                //链表节点数量超过阈值,转为红黑树
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }
    

    spread函数

    spread函数,计算hash值。key的hash值与其高16位相异或,然后与HASH_BITS将最高位置0

    static final int spread(int h) {
        return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
        //HASH_BITS=0x7fffffff
    }
    

    tableAt函数: 获取最新的tab[i]

    casTabAt函数:通过CAS操作,将值赋值进tab中对应位置

    static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
            return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
    }
    
    static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                            Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
            return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
    }
    

    addCount函数

    尝试使用CAS操作,将BASECOUNT加1,操作失败,则说明有其他线程在进行加一操作,发生冲突。

    之后判断是否需要扩容

    private final void addCount(long x, int check) {
        CounterCell[] as; long b, s;
        //使用CAS操作,将BASECOUNT加1
        if ((as = counterCells) != null ||
            !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
            CounterCell a; long v; int m;
            //发生冲突
            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))) {
                //多线程冲突执行
                fullAddCount(x, uncontended);
                return;
            }
            if (check <= 1)
                return;
            s = sumCount();
        }
        if (check >= 0) {
            Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
            //判断是否需要扩容
            while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                   (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                int rs = resizeStamp(n);
                if (sc < 0) {
                    
                    if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                        sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                        transferIndex <= 0)
                        break;
                    
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                        transfer(tab, nt);
                }
                //进行扩容操作
                else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                    transfer(tab, null);
                s = sumCount();
            }
        }
    }
    
  • initTable函数(下文将扩容和初始化,统称为扩容)

    进入一个自旋过程,一旦有线程扩容成功,才break

    如果sizeCtl < 0,说明已经有线程正在扩容,所以直接让出线程。

    如果sizeCtl>=0,说明当前没有线程扩容,尝试CAS操作,设置sizeCtl为-1

    设置sizeCtl为-1成功的线程,进行扩容操作,并且将sc更新为数组负载阈值0.75*n

    private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        //自旋过程
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield(); 
            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;
                        //0.75*n
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }
    
  • 统计ConCurrentHashMap中的元素个数

    mappingCount函数

    调用sumCount,获得元素数量

    public long mappingCount() {
        long n = sumCount();
        return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
    }
    

    sumCount函数

    baseCount+ counterCells各个元素值,就是元素数量

    其实baseCount就是记录容器数量的,直接放回baseCount不就可以了吗?为什么sumCount()方法中还要遍历counterCells数组,累加对象的值呢?

    其中:counterCells是个全局的变量,表示的是CounterCell类数组。CounterCell是ConcurrentHashmap的内部类,它就是存储一个值。

    JDK1.8中使用一个volatile类型的变量baseCount记录元素的个数,当插入新数据put()或则删除数据remove()时,会通过addCount()方法更新baseCount

    初始化时counterCells为空,在并发量很高时,如果存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值,则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑,执行fullAddCount(x, uncontended)方法,这个方法其实就是初始化counterCells,并将x的值插入到counterCell类中,而x值一般也就是1或-1,这可以从put()方法中得知。

    这些对象是因为在CAS更新baseCount值时,由于高并发而导致失败,最终将值保存到CounterCell中,放到counterCells里。这也就是为什么sumCount()中需要遍历counterCells数组,sum累加CounterCell.value值了。

    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;
    }
    

    CounterCell类

    只存储一个值

    static final class CounterCell{
        volatile long value;
        CountCell(long x) {value = x;}
    }
    
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