ConcurrentHashMap的讀操作不需要加鎖的原因

這篇文章主要介紹“ConcurrentHashMap的讀操作不需要加鎖的原因”,在日常操作中,相信很多人在ConcurrentHashMap的讀操作不需要加鎖的原因問(wèn)題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法,希望對(duì)大家解答”ConcurrentHashMap的讀操作不需要加鎖的原因”的疑惑有所幫助!接下來(lái),請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧!

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ConcurrentHashMap的簡(jiǎn)介

有基礎(chǔ)的同學(xué)知道在jdk1.7中是采用Segment + HashEntry + ReentrantLock的方式進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的,而1.8中放棄了Segment臃腫的設(shè)計(jì),取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized來(lái)保證并發(fā)安全進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

  • JDK1.8的實(shí)現(xiàn)降低鎖的粒度,JDK1.7版本鎖的粒度是基于Segment的,包含多個(gè)HashEntry,而JDK1.8鎖的粒度就是HashEntry(首節(jié)點(diǎn))

  • JDK1.8版本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變得更加簡(jiǎn)單,使得操作也更加清晰流暢,因?yàn)橐呀?jīng)使用synchronized來(lái)進(jìn)行同步,所以不需要分段鎖的概念,也就不需要Segment這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了,由于粒度的降低,實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度也增加了

  • JDK1.8使用紅黑樹(shù)來(lái)優(yōu)化鏈表,基于長(zhǎng)度很長(zhǎng)的鏈表的遍歷是一個(gè)很漫長(zhǎng)的過(guò)程,而紅黑樹(shù)的遍歷效率是很快的,代替一定閾值的鏈表,這樣形成一個(gè)最佳拍檔

get操作源碼

  • 首先計(jì)算hash值,定位到該table索引位置,如果是首節(jié)點(diǎn)符合就返回

  • 如果遇到擴(kuò)容的時(shí)候,會(huì)調(diào)用標(biāo)志正在擴(kuò)容節(jié)點(diǎn)ForwardingNode的find方法,查找該節(jié)點(diǎn),匹配就返回

  • 以上都不符合的話,就往下遍歷節(jié)點(diǎn),匹配就返回,否則最后就返回null

//會(huì)發(fā)現(xiàn)源碼中沒(méi)有一處加了鎖
public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    int h = spread(key.hashCode()); //計(jì)算hash
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//讀取首節(jié)點(diǎn)的Node元素
        if ((eh = e.hash) == h) { //如果該節(jié)點(diǎn)就是首節(jié)點(diǎn)就返回
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        //hash值為負(fù)值表示正在擴(kuò)容,這個(gè)時(shí)候查的是ForwardingNode的find方法來(lái)定位到nextTable來(lái)
        //eh=-1,說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)是一個(gè)ForwardingNode,正在遷移,此時(shí)調(diào)用ForwardingNode的find方法去nextTable里找。
        //eh=-2,說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)是一個(gè)TreeBin,此時(shí)調(diào)用TreeBin的find方法遍歷紅黑樹(shù),由于紅黑樹(shù)有可能正在旋轉(zhuǎn)變色,所以find里會(huì)有讀寫鎖。
        //eh>=0,說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)下掛的是一個(gè)鏈表,直接遍歷該鏈表即可。
        else if (eh < 0)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        while ((e = e.next) != null) {//既不是首節(jié)點(diǎn)也不是ForwardingNode,那就往下遍歷
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

get沒(méi)有加鎖的話,ConcurrentHashMap是如何保證讀到的數(shù)據(jù)不是臟數(shù)據(jù)的呢?

volatile登場(chǎng)

對(duì)于可見(jiàn)性,Java提供了volatile關(guān)鍵字來(lái)保證可見(jiàn)性、有序性。但不保證原子性。

普通的共享變量不能保證可見(jiàn)性,因?yàn)槠胀ü蚕碜兞勘恍薷闹?,什么時(shí)候被寫入主存是不確定的,當(dāng)其他線程去讀取時(shí),此時(shí)內(nèi)存中可能還是原來(lái)的舊值,因此無(wú)法保證可見(jiàn)性。

  • volatile關(guān)鍵字對(duì)于基本類型的修改可以在隨后對(duì)多個(gè)線程的讀保持一致,但是對(duì)于引用類型如數(shù)組,實(shí)體bean,僅僅保證引用的可見(jiàn)性,但并不保證引用內(nèi)容的可見(jiàn)性。。

  • 禁止進(jìn)行指令重排序。

背景:為了提高處理速度,處理器不直接和內(nèi)存進(jìn)行通信,而是先將系統(tǒng)內(nèi)存的數(shù)據(jù)讀到內(nèi)部緩存(L1,L2或其他)后再進(jìn)行操作,但操作完不知道何時(shí)會(huì)寫到內(nèi)存。

  • 如果對(duì)聲明了volatile的變量進(jìn)行寫操作,JVM就會(huì)向處理器發(fā)送一條指令,將這個(gè)變量所在緩存行的數(shù)據(jù)寫回到系統(tǒng)內(nèi)存。但是,就算寫回到內(nèi)存,如果其他處理器緩存的值還是舊的,再執(zhí)行計(jì)算操作就會(huì)有問(wèn)題。

  • 在多處理器下,為了保證各個(gè)處理器的緩存是一致的,就會(huì)實(shí)現(xiàn)緩存一致性協(xié)議,當(dāng)某個(gè)CPU在寫數(shù)據(jù)時(shí),如果發(fā)現(xiàn)操作的變量是共享變量,則會(huì)通知其他CPU告知該變量的緩存行是無(wú)效的,因此其他CPU在讀取該變量時(shí),發(fā)現(xiàn)其無(wú)效會(huì)重新從主存中加載數(shù)據(jù)。

總結(jié)下來(lái):

第一:使用volatile關(guān)鍵字會(huì)強(qiáng)制將修改的值立即寫入主存;

第二:使用volatile關(guān)鍵字的話,當(dāng)線程2進(jìn)行修改時(shí),會(huì)導(dǎo)致線程1的工作內(nèi)存中緩存變量的緩存行無(wú)效(反映到硬件層的話,就是CPU的L1或者L2緩存中對(duì)應(yīng)的緩存行無(wú)效);

第三:由于線程1的工作內(nèi)存中緩存變量的緩存行無(wú)效,所以線程1再次讀取變量的值時(shí)會(huì)去主存讀取。

是加在數(shù)組上的volatile嗎?

是加在數(shù)組上的volatile嗎?

我們知道volatile可以修飾數(shù)組的,只是意思和它表面上看起來(lái)的樣子不同。舉個(gè)栗子,volatile int array[10]是指array的地址是volatile的而不是數(shù)組元素的值是volatile的.

用volatile修飾的Node

get操作可以無(wú)鎖是由于Node的元素val和指針next是用volatile修飾的,在多線程環(huán)境下線程A修改結(jié)點(diǎn)的val或者新增節(jié)點(diǎn)的時(shí)候是對(duì)線程B可見(jiàn)的。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    //可以看到這些都用了volatile修飾
    volatile V val;
    volatile Node<K,V> next;

    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> 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; }
    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)));
    }

    /**
     * Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
     */
    Node<K,V> find(int h, Object k) {
        Node<K,V> 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;
    }
}

既然volatile修飾數(shù)組對(duì)get操作沒(méi)有效果那加在數(shù)組上的volatile的目的是什么呢?

其實(shí)就是為了使得Node數(shù)組在擴(kuò)容的時(shí)候?qū)ζ渌€程具有可見(jiàn)性而加的volatile

總結(jié)

  • 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加鎖,這也是它比其他并發(fā)集合比如hashtable、用Collections.synchronizedMap()包裝的hashmap;安全效率高的原因之一。

  • get操作全程不需要加鎖是因?yàn)镹ode的成員val是用volatile修飾的和數(shù)組用volatile修飾沒(méi)有關(guān)系。

  • 數(shù)組用volatile修飾主要是保證在數(shù)組擴(kuò)容的時(shí)候保證可見(jiàn)性。

到此,關(guān)于“ConcurrentHashMap的讀操作不需要加鎖的原因”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章!

網(wǎng)頁(yè)名稱:ConcurrentHashMap的讀操作不需要加鎖的原因
文章源于:http://muchs.cn/article4/pjjjoe.html

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