并发工具类
在JDK的并发包里提供了几个非常有用的并发容器和并发工具类。供我们在多线程开发中进行使用。
5.1 ConcurrentHashMap
5.1.1 概述以及基本使用
在集合类中HashMap是比较常用的集合对象，但是HashMap是线程不安全的(多线程环境下可能会存在问题)。为了保证数据的安全性我们可以使用Hashtable，但是Hashtable的效率低下。
基于以上两个原因我们可以使用JDK1.5以后所提供的ConcurrentHashMap。
案例1：演示HashMap线程不安全
实现步骤
- 创建一个HashMap集合对象
- 创建两个线程对象，第一个线程对象向集合中添加元素(1-24),第二个线程对象向集合中添加元素(25-50);
- 主线程休眠1秒，以便让其他两个线程将数据填装完毕
- 从集合中找出键和值不相同的数据
测试类
public class HashMapDemo01 {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个HashMap集合对象
HashMap<String , String> hashMap = new HashMap<String , String>() ;
// 创建两个线程对象,我们本次使用匿名内部类的方式去常见线程对象
Thread t1 = new Thread() {
@Override
public void run() {
// 第一个线程对象向集合中添加元素(1-24)
for(int x = 1 ; x < 25 ; x++) {
hashMap.put(String.valueOf(x) , String.valueOf(x)) ;
}
}
};
// 线程t2
Thread t2 = new Thread() {
@Override
public void run() {
// 第二个线程对象向集合中添加元素(25-50)
for(int x = 25 ; x < 51 ; x++) {
hashMap.put(String.valueOf(x) , String.valueOf(x)) ;
}
}
};
// 启动线程
t1.start();
t2.start();
System.out.println("----------------------------------------------------------");
try {
// 主线程休眠2s，以便让其他两个线程将数据填装完毕
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 从集合中找出键和值不相同的数据
for(int x = 1 ; x < 51 ; x++) {
// HashMap中的键就是当前循环变量的x这个数据的字符串表现形式 ， 根据键找到值，然后在进行判断
if( !String.valueOf(x).equals( hashMap.get(String.valueOf(x)) ) ) {
System.out.println(String.valueOf(x) + ":" + hashMap.get(String.valueOf(x)));
}
}
}
}
控制台输出结果
----------------------------------------------------------
5:null
通过控制台的输出结果，我们可以看到在多线程操作HashMap的时候，可能会出现线程安全问题。
注1：需要多次运行才可以看到具体的效果; 可以使用循环将代码进行改造，以便让问题方便的暴露出来！
案例2：演示Hashtable线程安全
测试类
public class HashtableDemo01 {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个Hashtable集合对象
Hashtable<String , String> hashtable = new Hashtable<String , String>() ;
// 创建两个线程对象,我们本次使用匿名内部类的方式去常见线程对象
Thread t1 = new Thread() {
@Override
public void run() {
// 第一个线程对象向集合中添加元素(1-24)
for(int x = 1 ; x < 25 ; x++) {
hashtable.put(String.valueOf(x) , String.valueOf(x)) ;
}
}
};
// 线程t2
Thread t2 = new Thread() {
@Override
public void run() {
// 第二个线程对象向集合中添加元素(25-50)
for(int x = 25 ; x < 51 ; x++) {
hashtable.put(String.valueOf(x) , String.valueOf(x)) ;
}
}
};
// 启动线程
t1.start();
t2.start();
System.out.println("----------------------------------------------------------");
try {
// 主线程休眠2s，以便让其他两个线程将数据填装完毕
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 从集合中找出键和值不相同的数据
for(int x = 1 ; x < 51 ; x++) {
// Hashtable中的键就是当前循环变量的x这个数据的字符串表现形式 ， 根据键找到值，然后在进行判断
if( !String.valueOf(x).equals( hashtable.get(String.valueOf(x)) ) ) {
System.out.println(String.valueOf(x) + ":" + hashtable.get(String.valueOf(x)));
}
}
}
}
不论该程序运行多少次，都不会产生数据问题。因此也就证明Hashtable是线程安全的。
Hashtable保证线程安全的原理：
查看Hashtable的源码
public class Hashtable<K,V> extends Dictionary<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable {
// Entry数组，一个Entry就相当于一个元素
private transient Entry<?,?>[] table;
// Entry类的定义
private static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // 当前key的hash码值
final K key; // 键
V value; // 值
Entry<K,V> next; // 下一个节点
}
// 存储数据
public synchronized V put(K key, V value){...}
// 获取数据
public synchronized V get(Object key){...}
// 获取长度
public synchronized int size(){...}
...
}
对应的结构如下图所示
Hashtable保证线程安全性的是使用方法全局锁进行实现的。在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法，其他线程也访问HashTable
的同步方法时，会进入阻塞状态。如线程1使用put进行元素添加，线程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
案例3：演示ConcurrentHashMap线程安全
测试类
public class ConcurrentHashMapDemo01 {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个ConcurrentHashMap集合对象
ConcurrentHashMap<String , String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<String , String>() ;
// 创建两个线程对象,我们本次使用匿名内部类的方式去常见线程对象
Thread t1 = new Thread() {
@Override
public void run() {
// 第一个线程对象向集合中添加元素(1-24)
for(int x = 1 ; x < 25 ; x++) {
concurrentHashMap.put(String.valueOf(x) , String.valueOf(x)) ;
}
}
};
// 线程t2
Thread t2 = new Thread() {
@Override
public void run() {
// 第二个线程对象向集合中添加元素(25-50)
for(int x = 25 ; x < 51 ; x++) {
concurrentHashMap.put(String.valueOf(x) , String.valueOf(x)) ;
}
}
};
// 启动线程
t1.start();
t2.start();
System.out.println("----------------------------------------------------------");
try {
// 主线程休眠2s，以便让其他两个线程将数据填装完毕
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// 从集合中找出键和值不相同的数据
for(int x = 1 ; x < 51 ; x++) {
// concurrentHashMap中的键就是当前循环变量的x这个数据的字符串表现形式 ， 根据键找到值，然后在进行判断
if( !String.valueOf(x).equals( concurrentHashMap.get(String.valueOf(x)) ) ) {
System.out.println(String.valueOf(x) + ":" + concurrentHashMap.get(String.valueOf(x)));
}
}
}
}
不论该程序运行多少次，都不会产生数据问题。因此也就证明ConcurrentHashMap是线程安全的。
5.1.2 源码分析
由于ConcurrentHashMap在jdk1.7和jdk1.8的时候实现原理不太相同，因此需要分别来讲解一下两个不同版本的实现原理。
1) jdk1.7版本
ConcurrentHashMap中的重要成员变量
public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V> implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
/**
* Segment翻译中文为"段" , 段数组对象
*/
final Segment<K,V>[] segments;
// Segment是一种可重入锁（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，将一个大的table分割成多个小的table进行加锁。
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
transient volatile int count; // Segment中元素的数量，由volatile修饰，支持内存可见性；
transient int modCount; // 对table的大小造成影响的操作的数量（比如put或者remove操作）;
transient int threshold; // 扩容阈值;
transient volatile HashEntry<K,V>[] table; // 链表数组，数组中的每一个元素代表了一个链表的头部;
final float loadFactor; // 负载因子
}
// Segment中的元素是以HashEntry的形式存放在数组中的，其结构与普通HashMap的HashEntry基本一致，不同的是Segment的HashEntry，其value由 // volatile修饰，以支持内存可见性，即写操作对其他读线程即时可见。
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash; // 当前节点key对应的哈希码值
final K key; // 存储键
volatile V value; // 存储值
volatile HashEntry<K,V> next; // 下一个节点
}
}
对应的结构如下图所示
简单来讲，就是ConcurrentHashMap比HashMap多了一次hash过程，第1次hash定位到Segment，第2次hash定位到HashEntry，然后链表搜索找到指定节点。在进行写操作时，只需锁住写
元素所在的Segment即可(这种锁被称为分段锁)，其他Segment无需加锁，从而产生锁竞争的概率大大减小，提高了并发读写的效率。该种实现方式的缺点是hash过程比普通的HashMap要长
(因为需要进行两次hash操作)。
ConcurrentHashMap的put方法源码分析
public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V> implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {
public V put(K key, V value) {
// 定义一个Segment对象
Segment<K,V> s;
// 如果value的值为空，那么抛出异常
if (value == null) throw new NullPointerException();
// hash函数获取key的hashCode，然后做了一些处理
int hash = hash(key);
// 通过key的hashCode定位segment
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 对定位的Segment进行判断，如果Segment为空，调用ensureSegment进行初始化操作(第一次hash定位)
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null)
s = ensureSegment(j);
// 调用Segment对象的put方法添加元素
return s.put(key, hash, value, false);
}
// Segment是一种可ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，将一个大的table分割成多个小的table进行加锁。
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
// 添加元素
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 尝试对该段进行加锁,如果加锁失败，则调用scanAndLockForPut方法;在该方法中就要进行再次尝试或者进行自旋等待
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
// 获取HashEntry数组对象
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 根据key的hashCode值计算索引(第二次hash定位)
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;)
// 若不为null
if (e != null) {
K k;
// 判读当前节点的key是否和链表头节点的key相同(依赖于hashCode方法和equals方法)
// 如果相同，值进行更新
if ((k = e.key) == key || (e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
} else { // 若头结点为null
// 将新节点添加到链表中
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 如果超过阈值，则进行rehash操作
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
}
}
注：源代码进行简单讲解即可(核心：进行了两次哈希定位以及加锁过程)
2) jdk1.8版本
在JDK1.8中为了进一步优化ConcurrentHashMap的性能，去掉了Segment分段锁的设计。在数据结构方面，则是跟HashMap一样，使用一个哈希表table数组。(数组 + 链表 + 红黑树)
而线程安全方面是结合CAS机制 + 局部锁实现的，减低锁的粒度，提高性能。同时在HashMap的基础上，对哈希表table数组和链表节点的value，next指针等使用volatile来修饰，从而
实现线程可见性。
ConcurrentHashMap中的重要成员变量
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
// Node数组
transient volatile Node<K,V>[] table;
// Node类的定义
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash; // 当前key的hashCode值
final K key; // 键
volatile V val; // 值
volatile Node<K,V> next; // 下一个节点
}
// TreeNode类的定义
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父节点
TreeNode<K,V> left; // 左子节点
TreeNode<K,V> right; // 右子节点
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; // 节点的颜色状态
}
}
对应的结构如下图
ConcurrentHashMap的put方法源码分析
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {
// 添加元素
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
// putVal方法定义
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key为null直接抛出异常
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算key所对应的hashCode值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 哈希表如果不存在，那么此时初始化哈希表
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
// 通过hash值计算key在table表中的索引，将其值赋值给变量i,然后根据索引找到对应的Node，如果Node为null,做出处理
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 新增链表头结点，cas方式添加到哈希表table
if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break;
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// f为链表头结点，使用synchronized加锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 节点已经存在，更新value即可
if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 该key对应的节点不存在,则新增节点并添加到该链表的末尾
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
break;
}
}
} else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树节点，则往该红黑树更新或添加该节点即可
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;
}
}
}
}
// 判断是否需要将链表转为红黑树
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
// CAS算法的核心类
private static final sun.misc.Unsafe U;
static {
try {
U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
...
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
// 原子获取链表节点
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);
}
// CAS更新或新增链表节点
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);
}
}
简单总结：
-
如果当前需要put的key对应的链表在哈希表table中还不存在，即还没添加过该key的hash值对应的链表，则调用casTabAt方法，基于CAS机制来实现添加该链表头结点到哈希表
table中，避免该线程在添加该链表头结的时候，其他线程也在添加的并发问题；如果CAS失败，则进行自旋，通过继续第2步的操作；
-
如果需要添加的链表已经存在哈希表table中，则通过tabAt方法，基于volatile机制，获取当前最新的链表头结点f，由于f指向的是ConcurrentHashMap的哈希表table的某条
链表的头结点，故虽然f是临时变量，由于是引用共享的该链表头结点，所以可以使用synchronized关键字来同步多个线程对该链表的访问。在synchronized(f)同步块里面则是与
HashMap一样遍历该链表，如果该key对应的链表节点已经存在，则更新，否则在链表的末尾新增该key对应的链表节点。
