【死磕 Java 并发】—– J.U.C 之 Java并发容器:ConcurrentHashMap

小明哥 芋道源码 2018-11-01

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摘要: 原创出处 http://cmsblogs.com/?p=2283 「小明哥」欢迎转载,保留摘要,谢谢!

  • 重要概念

  • 重要内部类

  • 构造函数

  • 初始化: initTable()

  • put操作

  • get操作

  • 扩容操作

  • 转换红黑树


此篇博客所有源码均来自JDK 1.8

HashMap是我们用得非常频繁的一个集合,但是由于它是非线程安全的,在多线程环境下,put操作是有可能产生死循环的,导致CPU利用率接近100%。为了解决该问题,提供了Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)两种解决方案,但是这两种方案都是对读写加锁,独占式,一个线程在读时其他线程必须等待,吞吐量较低,性能较为低下。故而Doug Lea大神给我们提供了高性能的线程安全HashMap:ConcurrentHashMap。

ConcurrentHashMap的实现

ConcurrentHashMap作为Concurrent一族,其有着高效地并发操作,相比Hashtable的笨重,ConcurrentHashMap则更胜一筹了。

在1.8版本以前,ConcurrentHashMap采用分段锁的概念,使锁更加细化,但是1.8已经改变了这种思路,而是利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全,当然底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。

关于1.7和1.8的区别请参考占小狼博客:谈谈ConcurrentHashMap1.7和1.8的不同实现:http://www.jianshu.com/p/e694f1e868ec

我们从如下几个部分全面了解ConcurrentHashMap在1.8中是如何实现的:

  1. 重要概念

  2. 重要内部类

  3. ConcurrentHashMap的初始化

  4. put操作

  5. get操作

  6. size操作

  7. 扩容

  8. 红黑树转换

重要概念

ConcurrentHashMap定义了如下几个常量:

// 最大容量:2^30=1073741824
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

// 默认初始值,必须是2的幕数
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

//
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

//
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

//
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

// 链表转红黑树阀值,> 8 链表转换为红黑树
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

//树转链表阀值,小于等于6(tranfer时,lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量,<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo))
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

//
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

//
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;

//
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;

// 2^15-1,help resize的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;

// 32-16=16,sizeCtl中记录size大小的偏移量
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;

// forwarding nodes的hash值
static final int MOVED     = -1;

// 树根节点的hash值
static final int TREEBIN   = -2;

// ReservationNode的hash值
static final int RESERVED  = -3;

// 可用处理器数量
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

上面是ConcurrentHashMap定义的常量,简单易懂,就不多阐述了。下面介绍ConcurrentHashMap几个很重要的概念。

  1. table:用来存放Node节点数据的,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;

  2. nextTable:扩容时新生成的数据,数组为table的两倍;

  3. Node:节点,保存key-value的数据结构;

  4. ForwardingNode:一个特殊的Node节点,hash值为-1,其中存储nextTable的引用。只有table发生扩容的时候,ForwardingNode才会发挥作用,作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或则已经被移动

  5. sizeCtl

    :控制标识符,用来控制table初始化和扩容操作的,在不同的地方有不同的用途,其值也不同,所代表的含义也不同

  • 负数代表正在进行初始化或扩容操作

  • -1代表正在初始化

  • -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作

  • 正数或0代表hash表还没有被初始化,这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小

重要内部类

为了实现ConcurrentHashMap,Doug Lea提供了许多内部类来进行辅助实现,如Node,TreeNode,TreeBin等等。下面我们就一起来看看ConcurrentHashMap几个重要的内部类。

Node

作为ConcurrentHashMap中最核心、最重要的内部类,Node担负着重要角色:key-value键值对。所有插入ConCurrentHashMap的中数据都将会包装在Node中。定义如下:

    static class Node<K,Vimplements Map.Entry<K,V{
        final int hash;
        final K key;
        volatile V val;             //带有volatile,保证可见性
        volatile Node next;    //下一个节点的指针

        Node(int hash, K key, V val, Node next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.val = val;
            this.next = next;
        }

        public final K getKey()       return key; }
        public final V getValue()     return val; }
        public final int hashCode()   return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
        public final String toString()return key + "=" + val; }
        /** 不允许修改value的值 */
        public final V setValue(V value) {
            throw new UnsupportedOperationException();
        }

        public final boolean equals(Object o) {
            Object k, v, u; Map.Entry e;
            return ((o instanceof Map.Entry) &&
                    (k = (e = (Map.Entry)o).getKey()) != null &&
                    (v = e.getValue()) != null &&
                    (k == key || k.equals(key)) &&
                    (v == (u = val) || v.equals(u)));
        }

        /**  赋值get()方法 */
        Node find(int h, Object k) {
            Node e = this;
            if (k != null) {
                do {
                    K ek;
                    if (e.hash == h &&
                            ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
            return null;
        }
    }

在Node内部类中,其属性value、next都是带有volatile的。同时其对value的setter方法进行了特殊处理,不允许直接调用其setter方法来修改value的值。最后Node还提供了find方法来赋值map.get()。

TreeNode

我们在学习HashMap的时候就知道,HashMap的核心数据结构就是链表。在ConcurrentHashMap中就不一样了,如果链表的数据过长是会转换为红黑树来处理。当它并不是直接转换,而是将这些链表的节点包装成TreeNode放在TreeBin对象中,然后由TreeBin完成红黑树的转换。所以TreeNode也必须是ConcurrentHashMap的一个核心类,其为树节点类,定义如下:

static final class TreeNode<K,Vextends Node<K,V{
        TreeNode parent;  // red-black tree links
        TreeNode left;
        TreeNode right;
        TreeNode prev;    // needed to unlink next upon deletion
        boolean red;

        TreeNode(int hash, K key, V val, Node next,
                 TreeNode parent) {
            super(hash, key, val, next);
            this.parent = parent;
        }


        Node find(int h, Object k) {
            return findTreeNode(h, k, null);
        }

        //查找hash为h,key为k的节点
        final TreeNode findTreeNode(int h, Object k, Class kc) {
            if (k != null) {
                TreeNode p = this;
                do  {
                    int ph, dir; K pk; TreeNode q;
                    TreeNode pl = p.left, pr = p.right;
                    if ((ph = p.hash) > h)
                        p = pl;
                    else if (ph < h)
                        p = pr;
                    else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
                        return p;
                    else if (pl == null)
                        p = pr;
                    else if (pr == null)
                        p = pl;
                    else if ((kc != null ||
                            (kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
                            (dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
                        p = (dir < 0) ? pl : pr;
                    else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
                        return q;
                    else
                        p = pl;
                } while (p != null);
            }
            return null;
        }
    }

源码展示TreeNode继承Node,且提供了findTreeNode用来查找查找hash为h,key为k的节点。

TreeBin

该类并不负责key-value的键值对包装,它用于在链表转换为红黑树时包装TreeNode节点,也就是说ConcurrentHashMap红黑树存放是TreeBin,不是TreeNode。该类封装了一系列的方法,包括putTreeVal、lookRoot、UNlookRoot、remove、balanceInsetion、balanceDeletion。由于TreeBin的代码太长我们这里只展示构造方法(构造方法就是构造红黑树的过程):

    static final class TreeBin<K,Vextends Node<K,V{
        TreeNode root;
        volatile TreeNode first;
        volatile Thread waiter;
        volatile int lockState;
        static final int WRITER = 1// set while holding write lock
        static final int WAITER = 2// set when waiting for write lock
        static final int READER = 4// increment value for setting read lock

        TreeBin(TreeNode b) {
            super(TREEBIN, nullnullnull);
            this.first = b;
            TreeNode r = null;
            for (TreeNode x = b, next; x != null; x = next) {
                next = (TreeNode) x.next;
                x.left = x.right = null;
                if (r == null) {
                    x.parent = null;
                    x.red = false;
                    r = x;
                } else {
                    K k = x.key;
                    int h = x.hash;
                    Class kc = null;
                    for (TreeNode p = r; ; ) {
                        int dir, ph;
                        K pk = p.key;
                        if ((ph = p.hash) > h)
                            dir = -1;
                        else if (ph < h)
                            dir = 1;
                        else if ((kc == null &&
                                (kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
                                (dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
                            dir = tieBreakOrder(k, pk);
                        TreeNode xp = p;
                        if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
                            x.parent = xp;
                            if (dir <= 0)
                                xp.left = x;
                            else
                                xp.right = x;
                            r = balanceInsertion(r, x);
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
            this.root = r;
            assert checkInvariants(root);
        }

        /** 省略很多代码 */
    }

通过构造方法是不是发现了部分端倪,构造方法就是在构造一个红黑树的过程。

ForwardingNode

这是一个真正的辅助类,该类仅仅只存活在ConcurrentHashMap扩容操作时。只是一个标志节点,并且指向nextTable,它提供find方法而已。该类也是集成Node节点,其hash为-1,key、value、next均为null。如下:

 static final class ForwardingNode<K,Vextends Node<K,V{
        final Node[] nextTable;
        ForwardingNode(Node[] tab) {
            super(MOVED, nullnullnull);
            this.nextTable = tab;
        }

        Node find(int h, Object k) {
            // loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
            outer: for (Node[] tab = nextTable;;) {
                Node e; int n;
                if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
                    return null;
                for (;;) {
                    int eh; K ek;
                    if ((eh = e.hash) == h &&
                            ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                    if (eh < 0) {
                        if (e instanceof ForwardingNode) {
                            tab = ((ForwardingNode)e).nextTable;
                            continue outer;
                        }
                        else
                            return e.find(h, k);
                    }
                    if ((e = e.next) == null)
                        return null;
                }
            }
        }
    }

构造函数

ConcurrentHashMap提供了一系列的构造函数用于创建ConcurrentHashMap对象:

    public ConcurrentHashMap() {
    }

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
        this.sizeCtl = cap;
    }

    public ConcurrentHashMap(Map m) {
        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
        putAll(m);
    }

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                             float loadFactor, int concurrencyLevel)
 
{
        if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
            initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
        long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
        int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
            MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
        this.sizeCtl = cap;
    }

初始化: initTable()

ConcurrentHashMap的初始化主要由initTable()方法实现,在上面的构造函数中我们可以看到,其实ConcurrentHashMap在构造函数中并没有做什么事,仅仅只是设置了一些参数而已。其真正的初始化是发生在插入的时候,例如put、merge、compute、computeIfAbsent、computeIfPresent操作时。其方法定义如下:

    private final Node[] initTable() {
        Node[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            //sizeCtl < 0 表示有其他线程在初始化,该线程必须挂起
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield();
            // 如果该线程获取了初始化的权利,则用CAS将sizeCtl设置为-1,表示本线程正在初始化
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                    // 进行初始化
                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node[] nt = (Node[])new Node[n];
                        table = tab = nt;
                        // 下次扩容的大小
                        sc = n - (n >>> 2); ///相当于0.75*n 设置一个扩容的阈值
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }

初始化方法initTable()的关键就在于sizeCtl,该值默认为0,如果在构造函数时有参数传入该值则为2的幂次方。该值如果 < 0,表示有其他线程正在初始化,则必须暂停该线程。如果线程获得了初始化的权限则先将sizeCtl设置为-1,防止有其他线程进入,最后将sizeCtl设置0.75 * n,表示扩容的阈值。

put操作

ConcurrentHashMap最常用的put、get操作,ConcurrentHashMap的put操作与HashMap并没有多大区别,其核心思想依然是根据hash值计算节点插入在table的位置,如果该位置为空,则直接插入,否则插入到链表或者树中。但是ConcurrentHashMap会涉及到多线程情况就会复杂很多。我们先看源代码,然后根据源代码一步一步分析:

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

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        // ... 超过微信文章长度
    }

按照上面的源码,我们可以确定put整个流程如下:

  • 判空;ConcurrentHashMap的key、value都不允许为null

  • 计算hash。利用方法计算hash值。

      static final int spread(int h) {
          return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
      }
  • 遍历table,进行节点插入操作,过程如下:

  • 如果table为空,则表示ConcurrentHashMap还没有初始化,则进行初始化操作:initTable()

  • 根据hash值获取节点的位置i,若该位置为空,则直接插入,这个过程是不需要加锁的。计算f位置:i=(n - 1) & hash

  • 如果检测到fh = f.hash == -1,则f是ForwardingNode节点,表示有其他线程正在进行扩容操作,则帮助线程一起进行扩容操作

  • 如果f.hash >= 0 表示是链表结构,则遍历链表,如果存在当前key节点则替换value,否则插入到链表尾部。如果f是TreeBin类型节点,则按照红黑树的方法更新或者增加节点

  • 若链表长度 > TREEIFY_THRESHOLD(默认是8),则将链表转换为红黑树结构

  • 调用addCount方法,ConcurrentHashMap的size + 1

这里整个put操作已经完成。

get操作

ConcurrentHashMap的get操作还是挺简单的,无非就是通过hash来找key相同的节点而已,当然需要区分链表和树形两种情况。

    public V get(Object key) {
        // ... 超过微信文章长度
    }

get操作的整个逻辑非常清楚:

  • 计算hash值

  • 判断table是否为空,如果为空,直接返回null

  • 根据hash值获取table中的Node节点(tabAt(tab, (n - 1) & h)),然后根据链表或者树形方式找到相对应的节点,返回其value值。

size 操作

ConcurrentHashMap的size()方法我们虽然用得不是很多,但是我们还是很有必要去了解的。ConcurrentHashMap的size()方法返回的是一个不精确的值,因为在进行统计的时候有其他线程正在进行插入和删除操作。当然为了这个不精确的值,ConcurrentHashMap也是操碎了心。

为了更好地统计size,ConcurrentHashMap提供了baseCount、counterCells两个辅助变量和一个CounterCell辅助内部类。

    @sun.misc.Contended static final class CounterCell {
        volatile long value;
        CounterCell(long x) { value = x; }
    }

    //ConcurrentHashMap中元素个数,但返回的不一定是当前Map的真实元素个数。基于CAS无锁更新
    private transient volatile long baseCount;

    private transient volatile CounterCell[] counterCells;

这里我们需要清楚CounterCell 的定义

size()方法定义如下:

    public int size() {
        long n = sumCount();
        return ((n < 0L) ? 0 :
                (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
                (int)n);
    }

内部调用sunmCount():

    final long sumCount() {
        CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
        long sum = baseCount;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                //遍历,所有counter求和
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
    }

sumCount()就是迭代counterCells来统计sum的过程。我们知道put操作时,肯定会影响size(),我们就来看看CouncurrentHashMap是如何为了这个不和谐的size()操碎了心。

在put()方法最后会调用addCount()方法,该方法主要做两件事,一件更新baseCount的值,第二件检测是否进行扩容,我们只看更新baseCount部分:

    private final void addCount(long x, int check) {
        // ... 超过微信文章长度
    }

x == 1,如果counterCells == null,则U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x),如果并发竞争比较大可能会导致改过程失败,如果失败则最终会调用fullAddCount()方法。其实为了提高高并发的时候baseCount可见性的失败问题,又避免一直重试,JDK 8 引入了类Striped64,其中LongAdder和DoubleAdder都是基于该类实现的,而CounterCell也是基于Striped64实现的。如果counterCells != null,且uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)也失败了,同样会调用fullAddCount()方法,最后调用sumCount()计算s。

其实在1.8中,它不推荐size()方法,而是推崇mappingCount()方法,该方法的定义和size()方法基本一致:

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

扩容操作

当ConcurrentHashMap中table元素个数达到了容量阈值(sizeCtl)时,则需要进行扩容操作。在put操作时最后一个会调用addCount(long x, int check),该方法主要做两个工作:1.更新baseCount;2.检测是否需要扩容操作。如下:

    private final void addCount(long x, int check) {
        // ... 超过微信文章长度
    }

transfer()方法为ConcurrentHashMap扩容操作的核心方法。由于ConcurrentHashMap支持多线程扩容,而且也没有进行加锁,所以实现会变得有点儿复杂。整个扩容操作分为两步:

  1. 构建一个nextTable,其大小为原来大小的两倍,这个步骤是在单线程环境下完成的

  2. 将原来table里面的内容复制到nextTable中,这个步骤是允许多线程操作的,所以性能得到提升,减少了扩容的时间消耗

我们先来看看源代码,然后再一步一步分析:

  private final void transfer(Node[] tab, Node[] nextTab) {
        // ... 超过微信文章长度
    }

上面的源码有点儿长,稍微复杂了一些,在这里我们抛弃它多线程环境,我们从单线程角度来看:

  1. 为每个内核分任务,并保证其不小于16

  2. 检查nextTable是否为null,如果是,则初始化nextTable,使其容量为table的两倍

  3. 死循环遍历节点,知道finished:节点从table复制到nextTable中,支持并发,请思路如下:

  • 如果节点 f 为null,则插入ForwardingNode(采用Unsafe.compareAndSwapObjectf方法实现),这个是触发并发扩容的关键

  • 如果f为链表的头节点(fh >= 0),则先构造一个反序链表,然后把他们分别放在nextTable的i和i + n位置,并将ForwardingNode 插入原节点位置,代表已经处理过了

  • 如果f为TreeBin节点,同样也是构造一个反序 ,同时需要判断是否需要进行unTreeify()操作,并把处理的结果分别插入到nextTable的i 和i+nw位置,并插入ForwardingNode 节点

  1. 所有节点复制完成后,则将table指向nextTable,同时更新sizeCtl = nextTable的0.75倍,完成扩容过程

在多线程环境下,ConcurrentHashMap用两点来保证正确性:ForwardingNode和synchronized。当一个线程遍历到的节点如果是ForwardingNode,则继续往后遍历,如果不是,则将该节点加锁,防止其他线程进入,完成后设置ForwardingNode节点,以便要其他线程可以看到该节点已经处理过了,如此交叉进行,高效而又安全。

下图是扩容的过程(来自:http://blog.csdn.net/u010723709/article/details/48007881):

[201703050001_24]

在put操作时如果发现fh.hash = -1,则表示正在进行扩容操作,则当前线程会协助进行扩容操作。

            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);

helpTransfer()方法为协助扩容方法,当调用该方法的时候,nextTable一定已经创建了,所以该方法主要则是进行复制工作。如下:

    final Node[] helpTransfer(Node[] tab, Node f) {
        // ... 超过微信文章长度
    }

转换红黑树

在put操作是,如果发现链表结构中的元素超过了TREEIFY_THRESHOLD(默认为8),则会把链表转换为红黑树,已便于提高查询效率。如下:

if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
    treeifyBin(tab, i);

调用treeifyBin方法用与将链表转换为红黑树。

private final void treeifyBin(Node[] tab, int index) {
        // ... 超过微信文章长度
    }

从上面源码可以看出,构建红黑树的过程是同步的,进入同步后过程如下:

  1. 根据table中index位置Node链表,重新生成一个hd为头结点的TreeNode

  2. 根据hd头结点,生成TreeBin树结构,并用TreeBin替换掉原来的Node对象。

整个红黑树的构建过程有点儿复杂,关于ConcurrentHashMap 红黑树的构建过程,我们后续分析。

【注】:ConcurrentHashMap的扩容和链表转红黑树稍微复杂点,后续另起博文分析

666. 彩蛋

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