如何理解Java 容器中并发容器的源码分析

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何理解Java 容器中并发容器的源码分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

如果没有特别说明，以下源码分析基于 JDK 1.8。

CopyOnWriteArrayList

1.读写分离

写操作在一个复制的数组上进行，读操作还是在原始数组中进行，读写分离，互不影响。

写操作需要加锁，防止并发写入时导致写入数据丢失。

写操作结束之后需要把原始数组指向新的复制数组。

public Boolean add(E e) {
    //加锁
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
        Object[] elements = getArray();
        int len = elements.length;
        // newElements 是一个复制的数组
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
        newElements[len] = e;
        // 写操作在一个复制的数组上进行
        setArray(newElements);
        return true;
    }
    finally {
        lock.unlock();
    }
}
final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}

@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {
    //读取操作仍然在原始的数组中
    return (E) a[index];
}

2.适用场景

CopyOnWriteArrayList 在写操作的同时允许读操作，大大提高了读操作的性能，很适合读多写少的应用场景。

CopyOnWriteArrayList 有其缺陷：

• 内存占用：在写操作时需要复制一个新的数组，使得内存占用为原来的两倍左右；

• 数据不一致：读操作不能读取实时性的数据，因为部分写操作的数据还未同步到读数组中。

所以 CopyOnWriteArrayList 不适合内存敏感以及对实时性要求很高的场景。

二、ConcurrentHashMap

1. 存储结构

static final class HashEntry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    volatile HashEntry<K,V> next;
}

ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶， 从而使其并发度更高（并发度就是 Segment 的个数）。

Segment 继承自 ReentrantLock。

static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
    static final int MAX_SCAN_RETRIES =
            Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
    transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
    transient int count;
    transient int modCount;
    transient int threshold;
    final float loadFactor;
}

final Segment<K,V>[] segments;

默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。

static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

2. size 操作
每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。

/**
 * The number of elements. Accessed only either within locks
 * or among other volatile reads that maintain visibility.
 */
transient int count;

在执行 size 操作时，需要遍历所有 Segment 然后把 count 累计起来。

ConcurrentHashMap 在执行 size 操作时先尝试不加锁，如果连续两次不加锁操作得到的结果一致，那么可以认为这个结果是正确的。

尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义，该值为 2，retries 初始值为 -1，因此尝试次数为 3。

如果尝试的次数超过 3 次，就需要对每个 Segment 加锁。

/**
 * Number of unsynchronized retries in size and containsValue
 * methods before resorting to locking. This is used to avoid
 * unbounded retries if tables undergo continuous modification
 * which would make it impossible to obtain an accurate result.
 */
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
public int size() {
    // Try a few times to get accurate count. On failure due to
    // continuous async changes in table, resort to locking.
    final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
    int size;
    Boolean overflow;
    // true if size overflows 32 bits
    long sum;
    // sum of modCounts
    long last = 0L;
    // previous sum
    int retries = -1;
    // first iteration isn't retry
    try {
        for (;;) {
            // 超过尝试次数，则对每个 Segment 加锁
            if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                                    ensureSegment(j).lock();
                // force creation
            }
            sum = 0L;
            size = 0;
            overflow = false;
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                if (seg != null) {
                    sum += seg.modCount;
                    int c = seg.count;
                    if (c < 0 || (size += c) < 0)
                                            overflow = true;
                }
            }
            // 连续两次得到的结果一致，则认为这个结果是正确的
            if (sum == last)
                            break;
            last = sum;
        }
    }
    finally {
        if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                            segmentAt(segments, j).unlock();
        }
    }
    return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}

3. JDK 1.8 的改动

ConcurrentHashMap 取消了 Segment 分段锁。

JDK 1.8 使用 CAS 操作来支持更高的并发度，在 CAS 操作失败时使用内置锁 synchronized。

数据结构与HashMap 1.8 的结构类似，数组+链表 / 红黑二叉树（链表长度 > 8 时，转换为红黑树 ）。synchronized 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要 Hash 值不冲突，就不会产生并发。

4. JDK 1.8 中的 put 方法

①. hash 算法

static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

②. 定位索引位置

i = (n - 1) & hash

③. 获取 table 中对应索引的元素 f

f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash
// Unsafe.getObjectVolatile 获取 f
// 因为可以直接指定内存中的数据，保证了每次拿到的数据都是新的
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
    return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}Copy to clipboardErrorCopied

④. 如果 f 是 null，说明 table 中是第一次插入数据，利用

• 如果 CAS 成功，说明 Node 节点插入成功

• 如果 CAS 失败，说明有其他线程提前插入了节点，自旋重新尝试在该位置插入 Node

⑤. 其余情况把新的 Node 节点按链表或红黑树的方式插入到合适位置，这个过程采用内置锁实现并发。

5. 和 Hashtable 的区别

①. 底层数据结构：

• JDK1.7 的ConcurrentHashMap底层采用分段的数组+链表实现， JDK1.8 的ConcurrentHashMap底层采用的数据结构与JDK1.8 的HashMap的结构一样，数组+链表/红黑二叉树。

• Hashtable和JDK1.8 之前的HashMap的底层数据结构类似都是采用数组+链表的形式， 数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。

②. 实现线程安全的方式

• JDK1.7的ConcurrentHashMap（分段锁）对整个桶数组进行了分割分段(Segment)， 每一把锁只锁容器其中一部分数据，多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问度。 JDK 1.8 采用数组+链表/红黑二叉树的数据结构来实现，并发控制使用synchronized和CAS来操作。

• Hashtable:使用 synchronized 来保证线程安全，效率非常低下。 当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态， 如使用 put 添加元素，另一个线程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，竞争会越来越激烈。

上述就是小编为大家分享的如何理解Java 容器中并发容器的源码分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。