ConcurrentHashMap源码深度解析:理论与实战
本文档深入剖析了Java并发哈希表(ConcurrentHashMap)的核心理论、实现原理以及关键源码。首先,我们了解到ConcurrentHashMap的设计是基于分段(Segment)结构,每个Segment是一个独立的哈希桶数组,能够并行处理多个线程的读写操作。它通过CAS(Compare and Swap)原子操作来更新值的位置,确保数据的一致性。 在HashMaq的实现中,哈希函数将键的散列值均匀分布到各个Segment中,避免了大量的冲突。当键的数量超过阈值(例如8个或更少时,使用较小的阈值如UNTREEIFY_THRESHOLD),会触发树化过程(TREEIFY_THRESHOLD),将链表转换为红黑树以提高查找效率。另一方面,如果键的数量减少到一定程度,会进行合并(UNTREEIFY_THRESHOLD)以优化内存使用。 Segment数组中的每个元素(Node数组)包含一个私有的、可变大小的Node数组,用于存储键值对。当添加新元素时,通过计算键的哈希值和散列扩展(spreadhash),确定在数组中的位置。如果当前索引处已经有元素,可能会遇到ForwordingNode,这表示该键已被移动到其他位置。在处理这种情况时,源码会检查目标位置是否是空的,或者是否需要通过树化或前向传播(ForwardingNode)来完成迁移。 put方法的流程包括计算哈希值、散列扩展、尝试使用cas操作插入或更新键值对。get方法则是根据给定的键快速定位到对应的Node。如果找到的Node是树节点,它会通过红黑树的查找算法来获取正确的值。在整个过程中,大小控制(sizeCtl)变量起到关键作用,用于动态调整Segment数组的大小以适应并发操作。 总结来说,ConcurrentHashMap的设计巧妙地结合了线程安全的并发机制和高效的哈希树数据结构,提供了高并发环境下的高效键值存储和检索。通过对源码的深入分析,可以更好地理解其内部的工作原理,并为Java开发者提供了一种灵活且性能卓越的数据结构解决方案。
概述:
设计目的:维护并发可读性 减少消耗 支持多线程
实现原理:
基于HashMaq,数据分段存储,由多个Segment组成,加了锁--node节点
CAS算法 valueOffset值=expect值,则更新valueoffset位置值为update,返回true,否则false
虽然CAS是无名锁算法,hash值相同的链表头结点仍会synchronized上锁
底层有数组+链表+红黑树
底层结构存放TreeBin,而不是TreeNode
部分源码:
链表转树阀值>8 TREEIFY_THRESHOLD
树转链表<=6 (俩个计数器,仅在扩容tranfer时才能转) UNTREEIFY_THRESHOLD
最大线程数 2^15-1,help size MAX_RESIZERS
32-16 sizeCtl中记录size大小偏移量 偏移量就是程序的逻辑地址与段首的差值
NCPU可用处理器数量
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;//仅在扩容时使用,非空
sizeCtl控制标识符
负数代表正在初始化或扩容操作
-1 -N 有N-1个线程正在扩容
正数或0代表hash表未初始化 值表示初始化或者下次扩容的大小 它容量的0.75倍
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