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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