ConcurrentHashMap原理详解:从分段锁到CAS操作的优化之路
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ConcurrentHashMap原理详解:从分段锁到CAS操作的优化之路
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CSDN
1.
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在多线程环境中,如何保证数据结构的线程安全同时保持高性能是一个重要的问题。ConcurrentHashMap作为Java中专门设计的线程安全哈希表,通过一系列优化技术如分段锁、CAS操作和锁分桶等,实现了高并发性能。本文将详细介绍ConcurrentHashMap的工作原理及其性能优化机制。
1. 分段锁机制 (Segment-based Locking)
在Java 7及之前版本中,ConcurrentHashMap使用了一种称为“分段锁”的机制来实现并发控制。具体来说:
- 分段:ConcurrentHashMap内部维护了一个由多个Segment组成的数组,每个Segment实际上是一个小型的ReentrantLock锁。默认情况下,ConcurrentHashMap会创建16个Segment。一旦初始化之后中间不可扩容
- 锁粒度:每个Segment负责保护一部分桶(bucket)意思是在每个segment中都可以挂一个HashEntry数组,数组里面可以存储具体的元素,HashEntry数组是可以扩容的。在HashEntry存储的数组中存储的元素,如果发生冲突,则可以挂单向链表。当一个线程对某个桶进行写操作时,只会锁定对应的Segment,而不会影响其他Segment。这样可以允许多个线程同时对不同的Segment进行写操作,从而提高了并发度。
- 读操作:读操作不需要加锁,因为ConcurrentHashMap使用了非阻塞算法(如CAS操作)来保证数据的一致性。即使在写操作发生时,读操作也可以继续进行,但可能会看到旧版本的数据(弱一致性)。
2. CAS操作与无锁编程
从Java 8开始,ConcurrentHashMap的内部实现进行了重大改进,去除了Segment,转而使用更细粒度的锁和CAS操作来提高性能。具体改进包括:
- 节点结构:ConcurrentHashMap使用了链表和红黑树来处理哈希冲突。每个桶可以是一个链表或红黑树,具体取决于该桶中的元素数量。当链表长度超过一定阈值(默认为8)时,链表会转换为红黑树,以提高查找效率。
- CAS操作:ConcurrentHashMap广泛使用了CAS操作来实现无锁编程。CAS是一种原子操作,可以在不使用锁的情况下更新共享变量。例如,在插入新节点时,ConcurrentHashMap会尝试使用CAS操作将新节点添加到链表的头部或尾部。如果CAS操作失败(即有其他线程同时修改了链表),则会重试或采取其他措施。
- 锁分桶:虽然Segment被移除,但ConcurrentHashMap仍然使用了锁分桶的思想。每个桶都有自己的锁,只有在必要时才会锁定整个链表或红黑树。这种细粒度的锁机制使得多个线程可以同时对不同的桶进行写操作,从而提高了并发性能。
3. 动态扩容
ConcurrentHashMap支持动态扩容,以确保在大量数据插入时仍能保持高效的性能。扩容机制的主要特点包括:
- 并行扩容:在扩容过程中,ConcurrentHashMap允许多个线程同时参与扩容操作。每个线程负责迁移一部分桶中的元素,从而加快了扩容的速度。
- 懒惰初始化:ConcurrentHashMap的底层数组是按需初始化的,即只有在实际插入元素时才会分配内存。这减少了不必要的内存占用。
- 渐进式迁移:在扩容过程中,ConcurrentHashMap采用了渐进式迁移策略。即在扩容的同时,仍然可以继续进行读写操作。迁移过程会在后台逐步完成,不会阻塞主线程。
4. 线程安全的操作
ConcurrentHashMap提供了一系列线程安全的操作,确保在多线程环境下能够正确地进行读写操作。以下是一些常见的线程安全方法:
- put(K key, V value):插入键值对。如果键已经存在,则更新其对应的值。
- get(Object key):根据键获取对应的值。读操作不需要加锁,因此具有较高的性能。
- putIfAbsent(K key, V value):如果指定的键不存在,则插入键值对。这是一个原子操作,确保不会发生竞态条件。
- remove(Object key, Object value):仅当当前映射到指定值时,才移除指定键的条目。这也是一个原子操作。
- replace(K key, V oldValue, V newValue):仅当当前键映射到指定的旧值时,用新值替换之。这也是一个原子操作。
- computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction):如果指定的键没有关联的值,则尝试使用提供的映射函数计算其值,并将其放入此映射中。
5. 性能优化
ConcurrentHashMap在设计上做了许多性能优化,以确保在高并发环境下仍能保持高效的性能:
- 减少锁竞争:通过分段锁和锁分桶机制,ConcurrentHashMap将锁的粒度细化到了单个桶级别,从而减少了锁竞争的可能性。
- 非阻塞读操作:读操作不需要加锁,利用CAS操作和弱一致性模型,确保读操作的高性能。
- 渐进式扩容:扩容过程不会阻塞主线程,允许在扩容的同时继续进行读写操作,从而减少了扩容对性能的影响。
- 高效的哈希函数:ConcurrentHashMap使用了高效的哈希函数,减少了哈希冲突的概率,进一步提高了查找和插入的效率。
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