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Java并发容器,底层原理深入分析
 
作者:lihong
260 次浏览     评价:  
 2019-12-4
 
编辑推荐:
文章主要介绍ConcurrentHashMap底层具体实现,分段锁,底层采用,HashTable全表锁等等,希望对您的学习有所帮助。
本文来自于itpub,由火龙果软件Delores编辑、推荐。

ConcurrentHashMapConcurrentHashMap底层具体实现JDK 1.7底层实现将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁, 当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。 其中Segment 实现了 ReentrantLock,所以Segment是一 ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap底层具体实现

JDK 1.7底层实现

将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁, 当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap是由 Segment数组结构 和 HashEntry数组结构 组成。 其中Segment 实现了 ReentrantLock,所以 Segment是一种可重入锁 ,扮演锁的角色。 HashEntry 用于存储键值对数据。

一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。 Segment结构和HashMap类似 ,是一种数组和链表结构, 一个Segment包含一个HashEntry数组,每个HashEntry是一个链表结构的元素, 每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的Segment的锁。

JDK 1.8底层实现

TreeBin: 红黑二叉树节点 Node: 链表节点

ConcurrentHashMap取消了Segment分段锁, 采用CAS和synchronized来保证并发安全 。 数据结构与HashMap1.8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 。

ConcurrentHashMap和Hashtable的区别

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 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,提高并发访问率。 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。

HashTable全表锁

ConcurrentHashMap分段锁

CopyOnWriteArrayList

public class CopyOnWriteArrayList
<E> extends Object
implements List<E>, RandomAccess,
Cloneable, Serializable

在很多应用场景中,读操作可能会远远大于写操作。 由于读操作根本不会修改原有的数据,因此对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。 我们应该允许多个线程同时访问List的内部数据,毕竟读取操作是安全的。 这和ReentrantReadWriteLock读写锁的思想非常类似,也就是读读共享、写写互斥、读写互斥、写读互斥。 JDK中提供了CopyOnWriteArrayList类比相比于在读写锁的思想又更进一步。 为了将读取的性能发挥到极致, CopyOnWriteArrayList 读取是完全不用加锁的,并且写入也不会阻塞读取操作 。 只有写入和写入之间需要进行同步等待。这样,读操作的性能就会大幅度提高。

CopyOnWriteArrayList的实现机制

CopyOnWriteArrayLis 类的所有可变操作(add,set等等)都是通过 创建底层数组的新副本 来实现的。 当 List 需要被修改的时候,我并不修改原有内容,而是对原有数据进行一次复制,将修改的内容写入副本。 写完之后,再将修改完的副本替换原来的数据,这样就可以 保证写操作不会影响读操作 了。

CopyOnWriteArrayList是满足CopyOnWrite的ArrayList, 所谓CopyOnWrite也就是说: 在计算机,如果你想要对一块内存进行修改时,我们不在原有内存块中进行写操作, 而是将内存拷贝一份,在新的内存中进行写操作,写完之后呢,就将指向原来内存指针指向新的内存, 原来的内存就可以被回收掉了。

CopyOnWriteArrayList读取和写入源码简单分析

CopyOnWriteArrayList读取操作的实现

读取操作没有任何同步控制和锁操作, 因为内部数组array不会发生修改,只会被另外一个array替换,因此可以保证数据安全。

/** The array, accessed only
via getArray/setArray. */
private transient volatile
Object[] array;
public E get(int index) {
return get(getArray(), index);
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private E get
(Object[] a, int index) {
return (E) a[index];
}
final Object[] getArray() {
return array;
}

CopyOnWriteArrayList读取操作的实现

CopyOnWriteArrayList 写入操作 add() 方法在添加集合的时候加了锁, 保证同步,避免了多线程写的时候会复制出多个副本出来 。

/**
* Appends the specified element
to the end of this list.
*/
public boolean add(E e) {
final ReentrantLock lock =
this.lock;
lock.lock();//加锁
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
Object[] newElements =
Arrays.copyOf(elements, len + 1);
//拷贝新数组
newElements[len] = e;
setArray(newElements);
return true;
} finally {
lock.unlock();//释放锁
}
}

ConcurrentLinkedQueue

Java提供的线程安全的 Queue 可以分为阻塞队列和非阻塞队列,其中阻塞队列的典型例子是 BlockingQueue, 非阻塞队列的典型例子是ConcurrentLinkedQueue,在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。 阻塞队列可以通过加锁来实现,非阻塞队列可以 通过CAS操作 实现。

ConcurrentLinkedQueue使用 链表 作为其数据结构。 ConcurrentLinkedQueue应该算是在高并发环境中性能最好的队列了。 它之所有能有很好的性能,是因为其内部复杂的实现。

ConcurrentLinkedQueue 主要 使用CAS非阻塞算法来实现线程安全 。 适合在对性能要求相对较高,对个线程同时对队列进行读写的场景, 即如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的ConcurrentLinkedQueue来替代。

BlockingQueue

java.util.concurrent.BlockingQueue 接口有以下阻塞队列的实现:

FIFO 队列 :LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue(固定长度)

优先级队列 :PriorityBlockingQueue

提供了阻塞的 take() 和 put() 方法:如果队列为空 take() 将阻塞,直到队列中有内容; 如果队列为满 put() 将阻塞,直到队列有空闲位置。

使用 BlockingQueue 实现生产者消费者问题

public class ProducerConsumer{
private static BlockingQueue
<String> queue =
new ArrayBlockingQueue<>(5);
private static class
Producer extends Thread {
@Override
public void run() {
try {
queue.put("product");
} catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
System.out.print("produce..");
}
}
private static class Consumer
extends Thread {
@Override
public void run() {
try {
String product = queue.take();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.print("consume..");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 2; i++) {
Producer producer = new Producer();
producer.start();
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Consumer consumer = new Consumer();
consumer.start();
}
for (int i = 0; i < 3; i++) {
Producer producer = new Producer();
producer.start();
}
}
produce..produce..consume..consume..
produce..consume..produce..
consume..produce..consume..
 
   
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