ConcurrentHashMap图文源码解析

HashMap结构：

　　

　　简单来说，HashMap是一个Entry对象的数组。数组中的每一个Entry元素，又是一个链表的头节点。

　　Hashmap不是线程安全的。在高并发环境下做插入操作，有可能出现下面的环形链表：

　　

　　避免HashMap线程安全问题的方法：

1. 改用HashTable
2. Collections.synchronizedMap

　　但是两者有共同的问题：性能

　　无论是读操作还是写操作，它们都会给整个集合加锁，导致同一时间其他的操作为之阻塞

　　

　　

　　在并发环境中，如何兼顾线程安全和运行效率呢？

　　ConcurrentHashmap就应运而生了

　　ConcurrentHashmap有一个重要的概念：【Segment】

Segment是什么呢？Segment本身就相当于一个HashMap对象。

同HashMap一样，Segment包含一个HashEntry数组，数组中的每一个HashEntry既是一个键值对，也是一个链表的头节点。

Segment继承了ReentrantLock，表明每个segment都可以当做一个锁。这样对每个segment中的数据需要同步操作的话都是使用每个segment容器对象自身的锁来实现。只有对全局需要改变时锁定的是所有的segment。

单一的Segment结构如下：

 　　

　　像这样的Segment对象，在ConcurrentHashMap集合中有多少个呢？有2的N次方个，共同保存在一个名为segments的数组当中。　　

　　因此整个ConcurrentHashMap的结构如下：

　　

可以说，ConcurrentHashMap是一个二级哈希表。在一个总的哈希表下面，有若干个子哈希表。

这样的二级结构，和数据库的水平拆分有些相似。

ConcurrentHashMap这样设计的好处？

　　ConcurrentHashMap优势就是采用了锁分段技术，每一段Segment就好比一个自治区，读写操作高度自治，Segment之间互不影响

ConcurrentHashMap并发读写的情形：

　　Case1：不同Segment的并发写入

不同Segment的写入是可以并发执行的。

Case2：同一Segment的一写一读

　　同一Segment的写和读是可以并发执行的

 Case3：同一Segment的并发写入

 　　

　　

Segment的写入是需要上锁的，因此对同一Segment的并发写入会被阻塞。

由此可见，ConcurrentHashMap当中每个Segment各自持有一把锁。在保证线程安全的同时降低了锁的粒度，让并发操作效率更高。

ConcurrentHashMap读写的详细过程：

Get方法

1. 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
2. 通过hash值，定位到对应的Segment对象
3. 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。

Put方法

1. 为输入的Key做Hash运算，得到hash值。
2. 通过hash值，定位到对应的Segment对象
3. 获取可重入锁
4. 再次通过hash值，定位到Segment当中数组的具体位置。
5. 插入或覆盖HashEntry对象。
6. 释放锁。

从上述步骤看出，ConcurrentHashMap在读写时都需要二次定位。首先定位到Segment，之后定位到Segment内的具体数组下标

　　既然每一个Segment都各自加锁，那么在调用Size方法的时候，怎么解决一致性问题？

Size方法的目的是统计ConcurrentHashMap的总元素数量， 自然需要把各个Segment内部的元素数量汇总起来。

但是，如果在统计Segment元素数量的过程中，已统计过的Segment瞬间插入新的元素，这时候该怎么办呢？

　　

　　

 

　　

　　看一下ConcurrentHashmap是怎么样操作的：

　　ConcurrentHashMap的Size方法是一个嵌套循环，大体逻辑如下：

1.  遍历所有的Segment
2. 把Segment的元素数量累加起来
3. 把Segment的修改次数累加起来
4. 判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。如果大于，说明统计过程中有修改，重新统计，尝试次数+1；如果不是。说明没有修改，统计结束
5. 如果尝试次数超过阈值，则对每一个Segment加锁，再重新统计
6. 再次判断所有Segment的总修改次数是否大于上一次的总修改次数。由于已经加锁，次数一定和上次相等
7. 释放锁，统计结束

　　官方源代码如下：

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 (;;) {
            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;
                }
            }
            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;
}

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