Java并发编程中的无锁数据结构：高性能SkipList、Concurrent Hash Map的设计
大家好，今天我们来深入探讨Java并发编程中两种重要且高性能的无锁数据结构：SkipList（跳跃表）和Concurrent Hash Map。我们将剖析它们的设计思想、实现细节，以及如何在并发环境下实现高效的读写操作。
一、无锁数据结构概述
在多线程编程中，锁机制是保证数据一致性的常用手段。然而，锁的使用也带来了性能开销，例如线程阻塞、上下文切换等。无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）旨在避免使用锁，通过原子操作（Atomic Operations）和其他并发原语来实现线程安全的数据访问。
与基于锁的数据结构相比，无锁数据结构通常具有以下优点：
- 更高的并发性能： 避免了锁竞争带来的性能瓶颈。
- 避免死锁： 由于不使用锁，因此不会出现死锁问题。
- 更高的容错性： 某个线程的失败不会阻塞其他线程的执行。
但是，无锁数据结构的实现通常更加复杂，需要仔细考虑各种并发场景，并确保数据一致性。
二、高性能SkipList（跳跃表）
SkipList是一种概率型数据结构，它通过维护多个层级的有序链表，实现了高效的查找、插入和删除操作。SkipList的平均时间复杂度为O(log n)，与平衡树（例如红黑树）相当，但实现起来相对简单。
2.1 SkipList的基本原理
SkipList的基本结构是一个多层链表。最底层是原始的有序链表，称为“底层链表”。在底层链表之上，还有若干个层级更高的链表，称为“索引层”。每个索引层都是对其下一层链表的子集，并且元素在更高层级的链表中出现的概率逐渐降低。
SkipList的查找过程类似于二分查找。从顶层链表的头部开始，沿着链表向右查找，直到找到一个大于或等于目标值的节点。然后，下降到下一层链表，继续查找，直到到达底层链表。
SkipList的插入和删除操作也需要在所有层级的链表中进行维护，以保证数据一致性。
2.2 并发SkipList的设计挑战
在并发环境下，SkipList的插入和删除操作需要保证线程安全。传统的加锁方式会带来性能瓶颈。因此，我们需要采用无锁的方式来实现并发SkipList。
并发SkipList的设计主要面临以下挑战：
- 节点删除： 当多个线程同时删除同一个节点时，需要确保只有一个线程能够成功删除，并且其他线程不会访问到已删除的节点。
- 节点插入： 当多个线程同时插入新节点时，需要确保插入的位置正确，并且不会破坏SkipList的结构。
- 层级更新： SkipList的层级结构需要动态调整，以保证查找效率。在并发环境下，层级更新需要保证线程安全。
2.3 无锁SkipList的实现
以下是一个简化的无锁SkipList的Java代码示例，重点展示了插入和删除操作的关键并发控制部分。为了简化代码，这里省略了层级调整部分，并且假设键值对都是唯一的。
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
public class ConcurrentSkipList<T> {
private static final int MAX_LEVEL = 32; // 最大层级
private final double probability; // 节点晋升概率
private final Node<T> head;
private final Random random;
public ConcurrentSkipList(double probability) {
this.probability = probability;
this.head = new Node<>(null, MAX_LEVEL);
this.random = new Random();
}
public ConcurrentSkipList() {
this(0.5); // 默认概率为0.5
}
private static class Node<T> {
final T value;
final AtomicReference<Node<T>>[] next; // 使用AtomicReference数组
Node(T value, int level) {
this.value = value;
this.next = new AtomicReference[level];
for (int i = 0; i < level; i++) {
next[i] = new AtomicReference<>();
}
}
}
// 找到目标节点的前驱节点数组
private Node<T>[] findPredecessors(T value) {
Node<T>[] predecessors = new Node[MAX_LEVEL];
Node<T> current = head;
for (int i = MAX_LEVEL - 1; i >= 0; i--) {
while (current.next[i].get() != null && current.next[i].get().value.compareTo(value) < 0) {
current = current.next[i].get();
}
predecessors[i] = current;
}
return predecessors;
}
// 插入节点
public boolean insert(T value) {
int level = randomLevel();
Node<T>[] predecessors = findPredecessors(value);
Node<T> newNode = new Node<>(value, level);
for (int i = 0; i < level; i++) {
Node<T> nextNode = predecessors[i].next[i].get();
newNode.next[i].set(nextNode);
if (!predecessors[i].next[i].compareAndSet(nextNode, newNode)) {
// CAS 失败，需要重试
return false; // 简化处理：直接返回false，实际应用中需要重试
}
}
return true;
}
// 删除节点
public boolean delete(T value) {
Node<T>[] predecessors = findPredecessors(value);
Node<T> nodeToDelete = predecessors[0].next[0].get();
if (nodeToDelete == null || !nodeToDelete.value.equals(value)) {
return false; // 节点不存在
}
for (int i = 0; i < nodeToDelete.next.length; i++) {
Node<T> nextNode = nodeToDelete.next[i].get();
if (!predecessors[i].next[i].compareAndSet(nodeToDelete, nextNode)) {
// CAS 失败，需要重试
return false; // 简化处理：直接返回false，实际应用中需要重试
}
}
return true;
}
// 随机生成层级
private int randomLevel() {
int level = 1;
while (random.nextDouble() < probability && level < MAX_LEVEL) {
level++;
}
return level;
}
public boolean contains(T value) {
Node<T>[] predecessors = findPredecessors(value);
Node<T> node = predecessors[0].next[0].get();
return node != null && node.value.equals(value);
}
public static void main(String[] args) {
ConcurrentSkipList<Integer> skipList = new ConcurrentSkipList<>();
// 插入一些元素
skipList.insert(5);
skipList.insert(3);
skipList.insert(7);
skipList.insert(1);
skipList.insert(9);
// 检查元素是否存在
System.out.println("Contains 5: " + skipList.contains(5)); // true
System.out.println("Contains 2: " + skipList.contains(2)); // false
// 删除元素
skipList.delete(5);
System.out.println("Contains 5 after delete: " + skipList.contains(5)); // false
}
}代码解释：
Node<T>类: 代表SkipList中的节点，value存储数据，next是一个AtomicReference<Node<T>>[]数组，每个元素代表该节点在不同层级的下一个节点的原子引用。 使用AtomicReference保证并发环境下的线程安全。findPredecessors(T value)方法: 这是SkipList中关键的查找方法。它返回一个Node数组，数组中每个元素代表在对应层级中，小于目标值value的最大的节点。 这个方法是插入和删除操作的基础。insert(T value)方法: 插入一个新节点。首先，确定新节点的层级（randomLevel()）。然后，找到每一层级中新节点的前驱节点（findPredecessors()）。最后，使用CAS操作，将新节点插入到每一层级的前驱节点之后。如果CAS失败，则说明有其他线程同时修改了链表结构，需要重试（这里简化处理，直接返回false）。delete(T value)方法: 删除一个节点。首先，找到每一层级中要删除节点的前驱节点（findPredecessors()）。然后，使用CAS操作，将每一层级的前驱节点指向要删除节点的后继节点。如果CAS失败，则说明有其他线程同时修改了链表结构，需要重试（这里简化处理，直接返回false）。randomLevel()方法: 用于生成新节点的层级，层级越高，该节点在更高层级链表中出现的概率越低。
关键点：
- AtomicReference:
AtomicReference是实现无锁并发的关键。它保证了对节点引用的原子更新。 - CAS (Compare and Swap): CAS是实现无锁算法的核心操作。它原子性地比较内存中的值与期望值，如果相等，则更新为新值。
- 重试机制： 当CAS操作失败时，通常需要重试。在实际应用中，需要实现一个合理的重试机制，以避免无限循环。 示例代码中为了简化，直接返回false。
局限性：
- ABA问题： 无锁算法可能受到ABA问题的影响。ABA问题指的是，一个值从A变为B，然后又变回A。CAS操作可能会错误地认为该值没有发生变化，从而导致错误。 在实际应用中，需要考虑如何解决ABA问题，例如使用版本号。
- 代码复杂度： 无锁算法的实现通常比基于锁的算法更加复杂，需要仔细考虑各种并发场景。
总结：
这个简化的例子展示了无锁SkipList的基本思想。通过使用AtomicReference和CAS操作，我们可以在并发环境下实现线程安全的插入和删除操作。 但是，实际的无锁SkipList实现要复杂得多，需要考虑更多细节，例如层级调整、ABA问题等。
2.4 完整的无锁SkipList实现（更健壮的版本）
以下代码在之前的简化版本的基础上，添加了更健壮的并发控制和重试机制。
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
public class ConcurrentSkipListEnhanced<T extends Comparable<T>> {
private static final int MAX_LEVEL = 32;
private final double probability;
private final Node<T> head;
private final Random random;
public ConcurrentSkipListEnhanced(double probability) {
this.probability = probability;
this.head = new Node<>(null, MAX_LEVEL);
this.random = new Random();
}
public ConcurrentSkipListEnhanced() {
this(0.5);
}
private static class Node<T> {
final T value;
final AtomicReference<Node<T>>[] next;
volatile boolean markedForDeletion; // 标记删除
Node(T value, int level) {
this.value = value;
this.next = new AtomicReference[level];
for (int i = 0; i < level; i++) {
next[i] = new AtomicReference<>();
}
markedForDeletion = false;
}
}
private Node<T>[] findPredecessors(T value) {
Node<T>[] predecessors = new Node[MAX_LEVEL];
Node<T> current = head;
for (int i = MAX_LEVEL - 1; i >= 0; i--) {
while (true) {
Node<T> successor = current.next[i].get();
if (successor == null) {
break; // 到达该层级的末尾
}
if (successor.markedForDeletion) {
// 帮助清理被标记删除的节点
helpClean(current, i, successor);
} else if (successor.value.compareTo(value) < 0) {
current = successor;
} else {
break; // 找到合适的节点
}
}
predecessors[i] = current;
}
return predecessors;
}
private void helpClean(Node<T> predecessor, int level, Node<T> successor) {
predecessor.next[level].compareAndSet(successor, successor.next[level].get());
}
public boolean insert(T value) {
int level = randomLevel();
Node<T> newNode = new Node<>(value, level);
while (true) {
Node<T>[] predecessors = findPredecessors(value);
boolean retry = false;
for (int i = 0; i < level; i++) {
Node<T> successor = predecessors[i].next[i].get();
newNode.next[i].set(successor);
if (!predecessors[i].next[i].compareAndSet(successor, newNode)) {
retry = true;
break; // CAS 失败，需要重试
}
}
if (!retry) {
return true; // 插入成功
}
}
}
public boolean delete(T value) {
while (true) {
Node<T>[] predecessors = findPredecessors(value);
Node<T> nodeToDelete = predecessors[0].next[0].get();
if (nodeToDelete == null || nodeToDelete.markedForDeletion || !nodeToDelete.value.equals(value)) {
return false; // 节点不存在或已被删除
}
// 标记节点为删除
if (!nodeToDelete.markedForDeletion) {
nodeToDelete.markedForDeletion = true;
}
boolean retry = false;
for (int i = 0; i < nodeToDelete.next.length; i++) {
Node<T> successor = nodeToDelete.next[i].get();
if (!predecessors[i].next[i].compareAndSet(nodeToDelete, successor)) {
retry = true;
break; // CAS 失败，需要重试
}
}
if (!retry) {
return true; // 删除成功
}
}
}
public boolean contains(T value) {
Node<T>[] predecessors = findPredecessors(value);
Node<T> node = predecessors[0].next[0].get();
return node != null && !node.markedForDeletion && node.value.equals(value);
}
private int randomLevel() {
int level = 1;
while (random.nextDouble() < probability && level < MAX_LEVEL) {
level++;
}
return level;
}
public static void main(String[] args) {
ConcurrentSkipListEnhanced<Integer> skipList = new ConcurrentSkipListEnhanced<>();
// 插入一些元素
skipList.insert(5);
skipList.insert(3);
skipList.insert(7);
skipList.insert(1);
skipList.insert(9);
// 检查元素是否存在
System.out.println("Contains 5: " + skipList.contains(5));
System.out.println("Contains 2: " + skipList.contains(2));
// 删除元素
skipList.delete(5);
System.out.println("Contains 5 after delete: " + skipList.contains(5));
}
}主要改进:
- 泛型约束: 增加了
T extends Comparable<T>约束，确保可以比较插入的元素。 - 标记删除 (Marked for Deletion): 引入
markedForDeletion标志。 当要删除一个节点时，首先将其标记为删除，而不是立即从链表中移除。 这避免了在并发情况下，其他线程访问到正在被删除的节点。 helpClean(Node<T> predecessor, int level, Node<T> successor): 这个方法用于协助清理被标记为删除的节点。当一个线程在查找过程中遇到被标记为删除的节点时，它可以帮助将该节点从链表中移除。- 重试机制:
insert和delete方法都包含一个while(true)循环，如果 CAS 操作失败，则会重试。 这确保了操作最终能够成功。 - 查找时的清理:
findPredecessors在查找前驱节点时，如果遇到被标记删除的节点，会调用helpClean来尝试清理。
代码解释：markedForDeletion:Node类中新增了markedForDeletion属性，类型为volatile boolean，用于标记节点是否被删除。 使用volatile保证该标志的可见性。helpClean: 这个方法用于帮助清理被标记删除的节点。当一个线程在查找过程中遇到被标记为删除的节点时，它可以帮助将该节点从链表中移除。- findPredecessors的增强:
findPredecessors方法现在会检查遇到的节点是否被标记为删除。如果节点被标记为删除，那么findPredecessors会尝试使用helpClean方法来清理这个节点，然后再继续查找。 - delete方法的增强:
delete方法现在首先将要删除的节点标记为删除。 然后，它尝试从每一层链表中移除这个节点。 如果在任何一层链表中移除失败，则重试整个删除过程。
2.5 SkipList的应用场景
SkipList适用于以下场景：
- 需要高效的查找、插入和删除操作。
- 数据量较大，需要使用索引来加速查找。
- 并发访问频繁，需要保证线程安全。
例如，SkipList可以用于实现高性能的缓存、索引和数据库系统。
三、Concurrent Hash Map的设计
Concurrent Hash Map是一种线程安全的哈希表，它允许多个线程同时进行读写操作，而不会发生数据冲突。Java标准库中的ConcurrentHashMap就是一个典型的实现。
3.1 Concurrent Hash Map的基本原理
Concurrent Hash Map的基本原理是将整个哈希表分成多个segment（段），每个segment都是一个独立的哈希表。线程在访问哈希表时，首先需要获取segment的锁，然后才能进行读写操作。
通过将哈希表分成多个segment，可以降低锁的粒度，提高并发性能。
3.2 Concurrent Hash Map的设计挑战
Concurrent Hash Map的设计主要面临以下挑战：
- 数据一致性： 当多个线程同时修改哈希表时，需要保证数据一致性。
- 扩容： 当哈希表中的元素数量超过容量时，需要进行扩容。在并发环境下，扩容需要保证线程安全。
- 迭代： 当多个线程同时修改哈希表时，迭代器需要保证能够安全地遍历哈希表。
3.3 JDK 8 ConcurrentHashMap 的实现
JDK 8 对 ConcurrentHashMap 进行了重大改进，放弃了 segment 的概念，采用了更细粒度的锁机制和 CAS 操作，以提高并发性能。其主要特点包括：
- Node 数组： 使用 Node 数组存储键值对。Node 类似于链表节点，用于解决哈希冲突。
- CAS 和 Synchronized： 使用 CAS 操作来保证插入和更新操作的原子性。当发生哈希冲突时，使用
synchronized关键字对链表或红黑树的头节点进行加锁。 - 红黑树： 当链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树，以提高查找效率。
- 扩容： 采用分段扩容的方式，允许部分线程参与扩容操作，从而减少扩容带来的性能影响。
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMapExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 插入元素
map.put("A", 1);
map.put("B", 2);
map.put("C", 3);
// 获取元素
System.out.println("Value of A: " + map.get("A")); // Output: 1
// 线程安全地更新元素
map.compute("A", (key, value) -> value == null ? 1 : value + 1);
System.out.println("Value of A after compute: " + map.get("A")); // Output: 2
// 迭代元素
map.forEach((key, value) -> System.out.println(key + ": " + value));
}
}代码解释：
ConcurrentHashMap<String, Integer>: 创建一个 ConcurrentHashMap 实例，键为字符串，值为整数。put(key, value): 向 Map 中插入键值对。get(key): 从 Map 中获取键对应的值。compute(key, (key, value) -> ...): 对 Map 中指定键的值进行原子性计算。如果键不存在，则使用提供的函数计算初始值并插入。如果键存在，则使用提供的函数更新对应的值。forEach((key, value) -> ...): 遍历 Map 中的所有键值对。
内部原理（简化）：
- 初始化：
ConcurrentHashMap内部维护一个Node<K,V>[] table，初始大小为 16。 - 哈希： 根据键的哈希值确定元素在
table中的位置。 - 插入：
- 如果
table中对应位置为空，则使用 CAS 操作创建一个新的Node并放入。 - 如果
table中对应位置不为空（发生哈希冲突），则：- 如果是链表，则将新节点添加到链表尾部。如果链表长度超过 8，则尝试将链表转换为红黑树。
- 如果是红黑树，则将新节点插入到红黑树中。
- 如果
- 获取： 根据键的哈希值找到对应的
Node，然后遍历链表或红黑树，找到匹配的键值对。 - 扩容： 当
ConcurrentHashMap中的元素数量达到容量的 0.75 倍时，会进行扩容。扩容过程是渐进式的，每次只扩容一部分，允许其他线程同时进行读写操作。
关键点：
- Node 类： Node 类是 ConcurrentHashMap 中存储键值对的基本单元。
- CAS 操作： CAS 操作用于保证插入和更新操作的原子性。
- Synchronized 关键字： Synchronized 关键字用于对链表或红黑树的头节点进行加锁，以保证并发安全。
- 红黑树： 红黑树用于提高查找效率，尤其是在哈希冲突比较严重的情况下。
3.4 Concurrent Hash Map的应用场景
Concurrent Hash Map适用于以下场景：
- 需要线程安全的哈希表。
- 并发访问频繁，需要保证高性能。
- 数据量较大，需要自动扩容。
例如，Concurrent Hash Map可以用于实现缓存、会话管理和配置管理等。
四、总结：无锁结构的平衡之道
我们探讨了无锁SkipList和Concurrent HashMap这两种高性能的并发数据结构。SkipList通过多层链表和原子操作实现了高效的查找和更新，适用于需要排序和并发访问的场景。Concurrent HashMap则利用分段锁和CAS操作，提供了高并发的键值存储能力，广泛应用于缓存和会话管理等领域。选择合适的无锁数据结构需要根据具体的应用场景和性能需求进行权衡。