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jdk1.8ConcurrentHashMap讲解?

时间: 2023-10-27 09:47:43 浏览: 109
`ConcurrentHashMap` 是 Java 中线程安全的哈希表实现,它可以被多个线程并发地访问,而不需要进行任何额外的同步操作。 `ConcurrentHashMap` 的实现基于锁分段技术,在内部维护了多个锁,每个锁保护哈希表的一部分数据,因此可以支持多个线程并发地访问不同的数据段,从而实现了高效的并发性能。 `ConcurrentHashMap` 的 API 和 `HashMap` 类似,但是新增加了一些支持并发访问的方法,如 `putIfAbsent()`、`remove()` 和 `replace()` 等,这些方法能够在多线程访问时保证数据的一致性和正确性。 另外,`ConcurrentHashMap` 还引入了一些优化措施,如分离器(Separator)和自旋锁等,来进一步提升并发性能。 需要注意的是,虽然 `ConcurrentHashMap` 是线程安全的,但是在使用时还是要注意一些问题,如避免死锁、避免频繁扩容等。
相关问题

jdk1.8ConcurrentHashMap数据结构以及并发讲解

ConcurrentHashMap是Java中一个线程安全的哈希表实现,它是对HashTable和SynchronizedMap的改进版本。它允许多个线程同时读取,而不会导致阻塞,同时也支持高并发的写操作。 ConcurrentHashMap的数据结构是一个由Segment数组构成的数组,每个Segment都是一个类似于HashMap的哈希表,每个Segment都有自己的锁,以实现并发访问。为了提高并发度,ConcurrentHashMap还支持分段锁机制,也就是说,每个Segment都只锁定自己的那部分数据,而不会影响其他Segment的访问。 在ConcurrentHashMap中,读操作不会被阻塞,这是因为多个线程可以同时访问不同的Segment。而写操作则会对相应的Segment进行加锁,以保证数据一致性。另外,ConcurrentHashMap还支持多种并发控制方法,比如CAS、volatile等,以提高并发度和性能。 总的来说,ConcurrentHashMap是一个高效、线程安全的哈希表实现,在高并发场景下表现出色。

ConcurrentHashMap 的实现原理?

<think>嗯,用户想了解ConcurrentHashMap的实现原理,特别是Java并发容器和源码解析方面的内容。首先,我需要回顾一下自己关于ConcurrentHashMap的知识,确保信息准确。ConcurrentHashMap在Java中是一个非常重要的线程安全的哈希表实现,用于多线程环境下的高效操作。不过,用户提供的引用资料里提到JDK1.5和1.8的不同实现,需要区分这两个版本的差异,因为实现原理在1.8之后有了很大的变化。 首先,用户提到的引用[4]提到,JDK1.5时期ConcurrentHashMap使用了分段锁(Segment),而JDK1.8之后改用了CAS和synchronized优化。这应该是关键点。因此,在回答时需要分版本讲解,但用户可能主要关注最新的实现,也就是1.8之后的版本,但可能需要对比说明。 接下来,我需要确保回答结构清晰,按照用户的要求分步骤解析。根据用户的示例,回答应该包括原理、源码结构、成员变量、核心方法分析等部分。同时,需要引用用户提供的引用资料中的内容,比如引用[1]、[2]、[3]、[4],但要注意这些引用是否准确对应到内容中。 比如,引用[1]提到ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap,这可能需要在介绍时引用。引用[2]说明ConcurrentHashMap继承了AbstractMap并实现了ConcurrentMap接口,这部分应该在类结构里提到。引用[3]提到Segment的数据结构,但需要注意这是在1.8之前的版本,所以需要说明版本差异。引用[4]详细描述了1.5和1.8的实现变化,特别是分段锁到CAS和synchronized的转变,这里需要重点展开,并可能作为优化部分的内容。 接下来,我需要组织内容的结构。可能分为: 1. 实现原理概述:分段锁(JDK1.7)和CAS+synchronized(JDK1.8)的区别,强调1.8的改进。 2. 类结构与成员变量:继承关系、关键变量如Node数组、sizeCtl等。 3. 核心方法分析:如putVal、initTable、transfer(扩容)等,结合源码解析。 4. 线程安全机制:CAS、volatile变量、synchronized的使用。 5. 性能优化点:如链表转红黑树、扩容协助等。 需要注意使用正确的LaTeX格式,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但可能在这个问题中数学公式较少,不过如果有涉及计算或算法复杂度的地方需要正确使用。例如,提到时间复杂度时可能需要用$O(\log n)$这样的表达。 另外,用户要求生成相关问题,可能需要根据内容提出相关问题,比如JDK1.8的改进、CAS机制在ConcurrentHashMap中的应用、红黑树的作用等。 需要检查引用的正确性,比如引用[4]提到JDK1.8使用Unsafe自旋操作,而ConcurrentHashMap在1.8中确实摒弃了分段锁,改为每个桶节点独立加锁,结合CAS和synchronized。例如,put方法中通过CAS尝试无锁插入,失败后再synchronized锁定链表头或树节点。 在源码解析部分,可能需要摘录关键代码片段,比如putVal方法中的循环结构、CAS设置节点,以及initTable方法中的sizeCtl变量的使用。同时,注意代码块的格式,用三个反引号包围,并注明语言为Java。 另外,需要解释成员变量的作用,如sizeCtl的不同取值代表的不同状态(初始化、扩容中),以及如何通过volatile变量保证可见性。例如,Node数组用volatile修饰,确保扩容时其他线程能立即看到变化。 在性能分析部分,要比较分段锁和CAS+synchronized的优劣,比如减少锁粒度,降低竞争,提高并发度。同时,链表转红黑树(当链表长度超过8时)如何避免哈希碰撞导致的性能下降。 可能还需要提及并发扩容机制,即多个线程可以协助扩容,通过transfer方法分片迁移数据,提高效率。 最后,生成的相关问题需要围绕实现原理、源码细节、版本变化、性能优化等方面,确保问题具有针对性,帮助用户进一步深入学习。</think>### ConcurrentHashMap 实现原理分析 #### 一、核心设计思想 在JDK1.8中,ConcurrentHashMap摒弃了早期的**分段锁(Segment)**设计[^4],改为基于`CAS`+`synchronized`的细粒度锁机制。其核心数据结构与HashMap类似,采用**数组+链表/红黑树**实现,通过以下方式保证线程安全: 1. 对链表头节点使用`synchronized`加锁 2. 通过`CAS`操作控制数组扩容、节点插入等并发操作 3. `volatile`修饰成员变量保证内存可见性 #### 二、关键源码结构 ```java public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable { transient volatile Node<K,V>[] table; // 哈希表数组 private transient volatile int sizeCtl; // 控制表初始化和扩容的标志 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { // 基础节点 final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; } static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> { // 红黑树节点 TreeNode<K,V> parent; TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; boolean red; } } ``` 类继承关系满足`AbstractMap -> ConcurrentMap`的规范[^2],`sizeCtl`的不同取值对应不同状态: - `-1`:表示正在初始化 - `-N`:表示有`N-1`个线程正在扩容 - 正数:表示扩容阈值或初始容量 #### 三、核心方法解析 ##### 1. putVal() 方法实现 ```java final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { for (Node<K,V>[] tab;;) { // 通过CAS尝试无锁插入 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable(); else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value))) break; // CAS插入成功则退出循环 } else { synchronized (f) { // 对链表头加锁 // 处理链表/红黑树插入逻辑 if (tabAt(tab, i) == f) { if (fh >= 0) { // 链表插入逻辑 } else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树插入逻辑 } } } } } addCount(1L, binCount); return null; } ``` 通过`tabAt()`获取数组元素时使用`Unsafe.getObjectVolatile`保证可见性,`casTabAt()`使用`Unsafe.compareAndSwapObject`实现原子更新。 ##### 2. 初始化哈希表 ```java private final Node<K,V>[] initTable() { while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // 其他线程正在初始化 else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { try { // 执行实际的数组初始化 } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; } ``` 通过`CAS`保证只有一个线程执行初始化操作。 #### 四、线程安全机制对比 | 版本 | 锁粒度 | 并发度 | 实现复杂度 | |------|--------|--------|------------| | JDK1.7 | 段锁(默认16段) | 段级并发 | 中等 | | JDK1.8 | 桶级锁(链表头节点) | 节点级并发 | 较高 | JDK1.8通过以下优化提升性能: 1. 链表长度超过8时转换为红黑树(时间复杂度从$O(n)$降为$O(\log n)$) 2. 多线程协同扩容(`transfer()`方法) 3. 使用`CounterCell`消除`size()`统计的竞争 #### 五、典型应用场景 1. 高并发缓存系统(如Guava Cache底层实现) 2. 实时计算中的状态存储 3. 多线程共享配置存储
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