ConcurrentHashMap 原理及使用详解-六虎

ConcurrentHashMap是Java中的一种线程安全的哈希表完成，它供给了与Hashtable和HashMap相似的API，但经过运用分段锁技术（Segment），使得多个线程能够一起读取和写入不同的数据块，然后提高了并发性能。一起，ConcurrentHashMap也支撑弱一致性，即在某些状况下，读取操作可能会回来稍早的值，但这关于许多应用场景来说是能够承受的。该类还供给了一些有用的办法，如putIfAbsent()、replace()、compute()等，便利开发者进行依据哈希表的数据处理。总归，ConcurrentHashMap是一个高效且可靠的多线程环境下的哈希表完成，十分适合在并发场景中运用。

一、ConcurrentHashMap 的数据结构

ConcurrentHashMap 是 Java 中的一种线程安全的哈希表完成，其数据结构是由多个 Node 节点组成的数组和链表或红黑树。

在 ConcurrentHashMap 中，Node 节点是一个键值对，其间键为 K 类型，值为 V 类型。每个节点包含了一个哈希值、一个键和一个值，以及指向下一个节点的引证。详细而言，ConcurrentHashMap 的内部数据结构如下：

ConcurrentHashMap 中的每个 Segment 是一个独立的哈希表，而每个 Segment 又由多个 Bucket 组成，每个 Bucket 再保护一个链表或红黑树（红黑树出现的条件是 Bucket 中的元素数量大于等于 8）。

ConcurrentHashMap 的 put 操作能够分红两个过程，首要依据 Key 的哈希值找到对应的 Segment 和 Bucket，然后在 Bucket 中刺进新的 Node 节点。详细来说，它的处理流程如下：

对 Key 进行哈希操作，得到其哈希值。
依据哈希值和 Segment 数组的长度，计算出 Key 应该被放在哪个 Segment 中。
在 Segment 中获取 Key 应该放在哪个 Bucket 中。
假如该 Bucket 是空的，则直接在它的头部刺进新的 Node 节点；不然，将新的 Node 节点刺进到链表的尾部或红黑树上，并依据状况进行扩容或红黑树转换为链表。
假如刺进新的节点后 Bucket 中的元素数量超过了一个阈值，则需求进行扩容操作。
假如刺进新的节点后 Bucket 中的元素数量大于等于 8 个并且 Bucket 不是红黑树，则需求将链表转换为红黑树。
假如旧的红黑树中的节点数量少于 6 个，则需求将红黑树转换为链表。

ConcurrentHashMap 的 get 操作也很简单，直接依据 Key 的哈希值找到对应的 Segment 和 Bucket，然后在 Bucket 中查找对应的 Node 节点即可。

二、ConcurrentHashMap 的分段锁机制

ConcurrentHashMap 将整个哈希表分为多个 Segment，每个 Segment 又是一个独立的哈希表，能够单独进行加锁和扩容操作。在操作数据时，只需求获取对应 Segment 的锁，不需求锁住整个哈希表，这样能够防止多个线程之间的等候和竞争，一起提高吞吐量和并发性能。

简单完成示例：

class ConcurrentHashMap<K, V> {
    final Segment[] segments;
    class Segment extends ReentrantLock implements Serializable{
        // 每个 Segment 自己独立的哈希表
        private final Map<K,V> map = new HashMap<>();
        // Segment 内部加锁机制，确保线程安全
        public synchronized V put(K key, V value) {
            return map.put(key, value);
        }
    }
    // 获取 key 所属的 Segment 的索引
    private int getSegmentIndex(K key) {
        int hash = hash(key.hashCode()); // 对 hashcode() 进行哈希
        int segmentMask = segments.length - 1; // mask 值
        return hash & segmentMask; // 按位与，定位详细的 Segment
    }
    public V put(K key, V value) {
        Segment s = segments[getSegmentIndex(key)];
        s.lock(); // 获取 s 对应的 Segment 的锁
        try {
            return s.put(key, value); // 在 s 上进行 put 操作
        } finally {
            s.unlock(); // 释放 s 对应的 Segment 的锁
        }
    }
}

在实践的 ConcurrentHashMap 中，每个 Segment 会运用一个独立的哈希表来保护其内部的数据，一起也具备自己的锁机制，然后完成对其内部状况的并发安全拜访。这样，不同线程拜访不同的 Segment 时能够经过分段锁机制来完成并发拜访，然后提高了 ConcurrentHashMap 的并发性能和吞吐量。

三、ConcurrentHashMap 的完成过程

在 JDK 1.8 以前，ConcurrentHashMap 的完成采用了与 Hashtable 相似的分段锁机制，每个 Segment 都对应一个 ReentrantLock 锁，用于并发拜访。

而在 JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 引入了 CAS（Compare and Swap）技术，用于完成一个更加高效的并发操控机制。CAS 是一种无锁机制，能够防止线程争抢锁的状况。

咱们以 put 操作为例，来看一下 ConcurrentHashMap 的完成过程：

首要计算 key 的哈希值；
依据哈希值找到对应的 Segment；
获取 Segment 对应的锁；
假如还没有元素，就直接刺进到 Segment 中；
假如现已存在元素，就循环比较 key 是否持平；
假如 key 现已存在，就依据要求更新 value；
假如 key 不存在，就刺进新的元素（链表或者红黑树）。

上述操作中，过程 2 到 3 相当于加了一个失望锁，在整个哈希表上加锁，假如只有一个 Segment，作用与 Hashtable 相似；假如存在多个 Segment，作用就相当于运用了分段锁机制，提高了并发拜访性能。

四、运用场景案例

1. 高并发的计数器

ConcurrentHashMap 能够用来完成高并发的计数器，例如记载网站拜访量、接口调用次数等。详细地，咱们能够运用 ConcurrentHashMap 的 compute 办法来完成计数操作，如下所示：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class Counter {
    private final ConcurrentHashMap<String, Integer> map;
    public Counter() {
        this.map = new ConcurrentHashMap<>();
    }
    public void increase(String key) {
        map.compute(key, (k, v) -> (v == null) ? 1 : v + 1);
    }
    public int get(String key) {
        return map.getOrDefault(key, 0);
    }
}

在上述代码中，咱们创建了一个 Counter 类，运用 ConcurrentHashMap 存储计数器数据。详细地，咱们运用 compute 办法完成对计数器的增加操作，假如 key 不存在则新建一个值为 1 的计数器；不然将其递加 1。经过 get 办法能够获取指定 key 对应的计数器值。

2. 线程池使命办理

ConcurrentHashMap 还能够用来完成线程池使命的办理，例如记载每个使命的履行状况、结果等信息。详细地，咱们能够将一个 ConcurrentHashMap 实例作为使命办理器，在使命履行前将使命信息增加到该办理器中，然后再在使命完成后更新对应的信息，如下所示：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TaskManager {
    private final ConcurrentHashMap<String, TaskInfo> tasks;
    public TaskManager() {
        this.tasks = new ConcurrentHashMap<>();
    }
    public void addTask(String taskId, Runnable task) {
        // 增加使命信息
        tasks.put(taskId, new TaskInfo());
        // 提交使命到线程池
        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        executor.submit(() -> {
            try {
                // 履行使命
                task.run();
                // 更新使命状况和结果
                TaskInfo info = tasks.get(taskId);
                info.setStatus(TaskStatus.COMPLETED);
                info.setResult("Task completed successfully!");
            } catch (Exception ex) {
                // 更新使命状况和结果
                TaskInfo info = tasks.get(taskId);
                info.setStatus(TaskStatus.FAILED);
                info.setResult(ex.getMessage());
            }
        });
        // 封闭线程池
        executor.shutdown();
    }
    public TaskInfo getTaskInfo(String taskId) {
        return tasks.getOrDefault(taskId, new TaskInfo());
    }
}
enum TaskStatus {
    NEW,
    RUNNING,
    COMPLETED,
    FAILED;
}
class TaskInfo {
    private TaskStatus status;
    private String result;
    public TaskInfo() {
        this.status = TaskStatus.NEW;
        this.result = "";
    }
    public TaskStatus getStatus() {
        return status;
    }
    public void setStatus(TaskStatus status) {
        this.status = status;
    }
    public String getResult() {
        return result;
    }
    public void setResult(String result) {
        this.result = result;
    }
}

在上述代码中，咱们创建了一个 TaskManager 类，运用 ConcurrentHashMap 存储使命信息。详细地，咱们界说了一个 TaskInfo 类来表明使命信息，其间包含使命状况和结果两个特点。在增加使命时，咱们新建一个 TaskInfo 实例并增加到 ConcurrentHashMap 中，然后在异步履行使命的线程中更新其状况和结果；一起咱们运用 ExecutorService 来办理并发履行的使命。经过 getTaskInfo 办法能够获取指定 taskId 对应的使命信息。

3. 缓存办理器

ConcurrentHashMap 还能够用来完成缓存办理器，例如存储经常运用的业务数据、系统配置等信息，然后防止频频的数据库查询或网络请求。详细地，咱们能够运用 ConcurrentHashMap 存储缓存数据，并设定缓存过期时刻，如下所示：

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class CacheManager<K, V> {
    private final Map<K, CacheEntry<V>> cache;
    public CacheManager() {
        this.cache = new ConcurrentHashMap<>();
    }
    public void put(K key, V value, long ttl) {
        // 增加缓存项，一起记载当前时刻戳和缓存生计时刻
        CacheEntry<V> entry = new CacheEntry<>(value, System.currentTimeMillis(), ttl);
        cache.put(key, entry);
    }
    public V get(K key) {
        // 获取缓存项和其缓存生计时刻
        CacheEntry<V> entry = cache.get(key);
        // 查看缓存项是否过期，假如过期则删去缓存项并回来 null
        if (entry != null && !entry.isExpired()) {
            return entry.getValue();
        } else {
            cache.remove(key);
            return null;
        }
    }
    static class CacheEntry<V> {
        private final V value;
        private final long timestamp;
        private final long ttl;
        public CacheEntry(V value, long timestamp, long ttl) {
            this.value = value;
            this.timestamp = timestamp;
            this.ttl = ttl;
        }
        public V getValue() {
            return value;
        }
        public boolean isExpired() {
            return System.currentTimeMillis() - timestamp > ttl;
        }
    }
}

在上述代码中，咱们创建了一个 CacheManager 类，运用 ConcurrentHashMap 存储缓存数据。详细地，咱们界说了一个 CacheEntry 类来表明缓存项，其间包含值、时刻戳和缓存生计时刻三个特点。在增加缓存项时，咱们新建一个 CacheEntry 实例并增加到 ConcurrentHashMap 中，然后在获取缓存项时查看其是否过期；假如未过期则回来其值，不然删去缓存项并回来 null。

ConcurrentHashMap 原理及使用详解

一、ConcurrentHashMap 的数据结构

二、ConcurrentHashMap 的分段锁机制

三、ConcurrentHashMap 的完成过程

四、运用场景案例

1. 高并发的计数器

2. 线程池使命办理

3. 缓存办理器

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ConcurrentHashMap 原理及使用详解

一、ConcurrentHashMap 的数据结构

二、ConcurrentHashMap 的分段锁机制

三、ConcurrentHashMap 的完成过程

四、运用场景案例

1. 高并发的计数器

2. 线程池使命办理

3. 缓存办理器

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