ConcurrentHashMap的线程安全实现
时间: 2023-10-17 11:34:45 浏览: 197
ConcurrentHashMap是Java中线程安全的哈希表实现。它通过使用锁分段技术来提供高度的并发性能。
ConcurrentHashMap内部将数据分割成多个段(segment),每个段维护一个独立的哈希表,每个段可以由不同的线程同时访问和修改。这样就可以允许多个线程同时读取并修改不同的段,从而提高并发性能。
在ConcurrentHashMap中,读操作(get操作)可以完全并行执行,不需要加锁。写操作(put操作)在修改某个段时,只需要锁住该段,而不是整个哈希表。这样就减小了锁的粒度,提高了并发性能。
另外,ConcurrentHashMap还使用了一种称为"锁分段技术"的方式来控制并发。具体而言,ConcurrentHashMap将哈希表分割成多个独立的段,每个段都有一个自己的锁。这样在进行写操作时,只需要锁住对应的段,而不是整个哈希表,从而减小了锁的竞争范围,提高了并发性能。
总结来说,ConcurrentHashMap通过锁分段技术和细粒度的锁控制实现了线程安全。它在高并发环境下提供了较好的性能,并且可以支持同时进行读写操作。
相关问题
ConcurrentHashMap线程安全实现原理
ConcurrentHashMap线程安全的实现原理是基于分段锁的机制。它将数据分成多个Segment(段),每个Segment拥有自己的HashEntry数组作为哈希表。每个Segment都是一个独立的Hashtable,拥有自己的锁。这样可以使得多个线程同时访问不同的Segment,从而提高并发读写的效率。
在ConcurrentHashMap中,读操作不需要加锁,因此多个线程可以同时读取数据,不会产生阻塞。而写操作只需要锁定对应的Segment,而不是整个哈希表,这样可以减少锁竞争的概率,提高并发性能。这种分段锁的机制使得ConcurrentHashMap在多线程环境下能够同时进行读写操作,保证了线程安全性,并且避免了整个哈希表被锁住而导致的性能下降。
每个Segment内部使用了volatile修饰的HashEntry数组来存储键值对,这样可以保证对其的读写操作的可见性。而且在进行写操作时,只需要锁住对应的Segment,可以避免对整个哈希表的锁竞争,提高并发性能。
总结起来,ConcurrentHashMap通过将数据分成多个Segment,并给每个Segment加锁的方式来实现线程安全。这种分段锁的机制使得多个线程可以同时读取不同的Segment,并且写操作只需要锁定对应的Segment,从而提高了并发读写的效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ConcurrentHashMap线程安全的实现原理](https://blog.csdn.net/qq_52324490/article/details/110394436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Java并发编程笔记之ConcurrentHashMap原理探究.docx](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/85726929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [concurrenthashmap实现原理](https://blog.csdn.net/Elroy1230/article/details/123681027)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
集合(HashMap 底层原理、ConcurrentHashMap 线程安全实现 )
### HashMap底层原理
`HashMap` 是基于哈希表实现的键值对集合。其核心结构是数组 + 链表(在 Java 8 及之后引入了红黑树优化长链表)。每个键值对被封装为一个 `Node` 对象,其中包含键、值和哈希值。
1. **哈希计算**:当调用 `put(K key, V value)` 方法时,首先会通过 `hashCode()` 方法计算键的哈希值,并将其映射到数组的一个索引位置。
2. **冲突解决**:如果多个键映射到同一个索引位置,则使用链地址法解决冲突。即在该索引位置上维护一个链表或红黑树来存储这些键值对。
3. **扩容机制**:当元素数量超过容量乘以负载因子(默认为 0.75)时,`HashMap` 会进行扩容操作,将原来的数组大小翻倍,并重新分配所有键值对的位置[^3]。
由于 `HashMap` 没有内置的同步机制,在多线程环境下进行写操作可能会导致数据不一致问题,例如死循环或者丢失更新等[^1]。
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### ConcurrentHashMap 线程安全实现
`ConcurrentHashMap` 是专门为并发环境设计的线程安全 `Map` 实现。它采用了分段锁技术来提高并发性能:
1. **Segment 分段锁**:`ConcurrentHashMap` 内部由多个 `Segment` 组成,每个 `Segment` 实际上是一个小型的 `HashMap`,并且继承了 `ReentrantLock` 类,可以独立加锁。这意味着不同的线程可以在不同的 `Segment` 上同时执行操作而不会相互阻塞[^4]。
2. **HashEntry 数组**:每个 `Segment` 包含一个 `HashEntry` 数组,用于实际存储键值对。与 `HashMap` 类似,`HashEntry` 也支持链表和红黑树结构来处理哈希冲突。
3. **细粒度锁定**:当需要修改某个 `Segment` 中的数据时,只需要对该 `Segment` 加锁即可,而不是对整个 `ConcurrentHashMap` 进行全局加锁。这种细粒度的锁定策略大大提高了高并发场景下的吞吐量[^2]。
以下是一个简单的示例代码展示如何创建并使用 `ConcurrentHashMap`:
```java
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMapExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个ConcurrentHashMap实例
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 添加键值对
map.put("one", 1);
map.put("two", 2);
// 获取值
System.out.println(map.get("one")); // 输出: 1
// 并发更新
map.computeIfPresent("two", (key, val) -> val + 1);
System.out.println(map.get("two")); // 输出: 3
}
}
```
上述代码展示了基本的操作如添加、获取以及并发更新。值得注意的是,`ConcurrentHashMap` 提供了一系列原子性方法如 `computeIfPresent`, `merge` 等,这些方法能够在保证线程安全的同时提供更高的效率。
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