ConcurrentHashMap
底层利用ReentrantLock实现
jdk 1.7 实现
利用segment和hashEntry实现,segment继承ReentrantLock
先hash一次获取到对应的segment,在进行一次hash,找到对应的hashEntry
get方法
ConcurrentHashMap 的 get 方法是非常高效的,因为整个过程都不需要加锁。
只需要将Key
通过Hash
之后定位到具体的Segment
, 再通过一次Hash
定位到具体的元素上。 由于HashEntry
中的value
属性是用volatile
关键词修饰的, 保证了内存可见性,所以每次获取时都是最新值
put 方法
首先也是通过 Key 的 Hash 定位到具体的 Segment,在 put 之前会进行一次扩容校验 volatile并不能保证原子性,所以还是要加锁
jdk 1.8 实现
jdk 1.8 重新启动synchronized+CAS实现
CAS
CompareAndSwap or CompareAndSet
put方法
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key != null && value != null) {
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
ConcurrentHashMap.Node[] tab = this.table;
while(true) {
int n;
while(tab == null || (n = tab.length) == 0) {
tab = this.initTable();
}
ConcurrentHashMap.Node f;
int i;
if ((f = tabAt(tab, i = n - 1 & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, (ConcurrentHashMap.Node)null, new ConcurrentHashMap.Node(hash, key, value))) {
break;
}
} else {
int fh;
if ((fh = f.hash) == -1) {
tab = this.helpTransfer(tab, f);
} else {
Object fk;
Object fv;
if (onlyIfAbsent && fh == hash && ((fk = f.key) == key || fk != null && key.equals(fk)) && (fv = f.val) != null) {
return fv;
}
V oldVal = null;
synchronized(f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh < 0) {
if (f instanceof ConcurrentHashMap.TreeBin) {
binCount = 2;
ConcurrentHashMap.TreeNode p;
if ((p = ((ConcurrentHashMap.TreeBin)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent) {
p.val = value;
}
}
} else if (f instanceof ConcurrentHashMap.ReservationNode) {
throw new IllegalStateException("Recursive update");
}
} else {
label124: {
binCount = 1;
ConcurrentHashMap.Node e;
Object ek;
for(e = f; e.hash != hash || (ek = e.key) != key && (ek == null || !key.equals(ek)); ++binCount) {
ConcurrentHashMap.Node<K, V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new ConcurrentHashMap.Node(hash, key, value);
break label124;
}
}
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent) {
e.val = value;
}
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= 8) {
this.treeifyBin(tab, i);
}
if (oldVal != null) {
return oldVal;
}
break;
}
}
}
}
this.addCount(1L, binCount);
return null;
} else {
throw new NullPointerException();
}
}
f 即为当前 key 定位出的 Node,如果为空表示当前位置可以写入数据,利用 CAS 尝试写入,失败则自旋保证成功。
如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。
如果都不满足,则利用 synchronized 锁写入数据。
如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树
总结
1.8 在 1.7 的数据结构上做了大的改动, 采用红黑树之后可以保证查询效率(O(logn)), 甚至取消了 ReentrantLock 改为了 synchronized