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ConcurrentHashMap的极致优化：Java 8中红黑树与CAS机制的并发控制

ConcurrentHashMap的极致优化：Java 8中红黑树与CAS机制的并发控制

大家好，今天我们来深入探讨Java 8中ConcurrentHashMap的实现细节，特别是它如何利用红黑树和CAS（Compare-and-Swap）机制实现高效的并发控制。ConcurrentHashMap是Java并发包中最重要的类之一，理解其内部原理对于编写高性能的并发程序至关重要。

1. ConcurrentHashMap的设计目标与演进

ConcurrentHashMap的设计目标是在高并发环境下提供线程安全的哈希表操作，同时尽量减少锁的竞争，提高整体吞吐量。 在Java 5引入之前，Hashtable是Java中唯一线程安全的哈希表实现，但它的同步机制简单粗暴：直接对整个哈希表进行加锁。这意味着任何时候只能有一个线程访问Hashtable，并发性能非常差。

Java 5引入了ConcurrentHashMap，它采用分段锁（Segment Locking）的方式，将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段拥有独立的锁。这样，不同段的数据可以被不同的线程并发访问，大大提高了并发性能。但是，这种分段锁的方式仍然存在一些问题，例如，当所有线程都访问同一个段时，仍然会发生锁竞争。

Java 8对ConcurrentHashMap进行了彻底的改进，摒弃了分段锁的设计，采用了更细粒度的并发控制机制，主要包括：

  • CAS（Compare-and-Swap）机制： 用于对哈希表中的节点进行原子更新，避免使用锁。
  • 红黑树： 当哈希冲突严重时，将链表转换为红黑树，提高查找效率。
  • synchronized 关键字： 用于对哈希表中的桶（Bucket）进行同步，但锁的粒度更小，且使用了锁消除和锁粗化等优化技术。

2. ConcurrentHashMap的数据结构

ConcurrentHashMap 的核心数据结构是一个Node数组，称为table。 每个数组元素都是一个桶（Bucket），可以存储一个或多个Node对象。

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V val;
    volatile Node<K,V> next;

    Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.val = val;
        this.next = next;
    }
    // ... 省略其他方法
}
  • hash: key的哈希值。
  • key: 键。
  • val: 值，使用 volatile 修饰，保证可见性。
  • next: 指向下一个Node的引用，用于解决哈希冲突，构成链表。

当链表长度超过一定阈值（TREEIFY_THRESHOLD = 8）时，链表会被转换为红黑树。 红黑树节点定义如下：

static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
    TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
    TreeNode<K,V> left;
    TreeNode<K,V> right;
    TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;

    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,
             TreeNode<K,V> parent) {
        super(hash, key, val, next);
        this.parent = parent;
    }
    // ... 省略其他方法
}

table数组的大小可以在构造函数中指定，默认为16。 ConcurrentHashMap会根据负载因子（默认为0.75）动态扩容。

3. CAS机制的应用

CAS是一种原子操作，它包含三个操作数：内存地址V、预期值A和新值B。 CAS操作会将内存地址V中的值与预期值A进行比较，如果相等，则将内存地址V中的值更新为新值B；否则，不做任何操作。 整个比较和更新操作是一个原子操作，不会被中断。

ConcurrentHashMap大量使用了CAS操作来保证线程安全，例如：

  • 初始化table数组：

    private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null) {
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

    这段代码使用CAS操作来确保只有一个线程可以初始化table数组。 sizeCtl是一个控制字段，用于控制table数组的初始化和扩容。 如果sizeCtl小于0，表示table数组正在被初始化或扩容。 U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)尝试将sizeCtl的值从sc更新为-1，如果更新成功，则表示当前线程获得了初始化table数组的权利。

  • 添加新节点到链表/红黑树：

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // ...
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        // ...
    }
    // ...
}

static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
    return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}

    这段代码使用CAS操作来将新节点添加到table数组的指定位置。 tabAt(tab, i)用于获取table数组中索引为i的节点。 如果该位置为空，则casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))尝试将该位置的值从null更新为新节点，如果更新成功，则表示添加新节点成功。

  • 移除节点：

    类似于添加节点，移除节点也需要使用CAS操作来确保原子性。

通过使用CAS操作，ConcurrentHashMap可以避免使用锁，减少锁竞争，提高并发性能。

4. 红黑树的引入

当哈希冲突严重时，链表的查找效率会退化到O(n)，其中n是链表的长度。 为了解决这个问题，ConcurrentHashMap在Java 8中引入了红黑树。 当链表长度超过TREEIFY_THRESHOLD = 8时，链表会被转换为红黑树。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它的查找效率为O(log n)，其中n是树的节点数。 红黑树的引入可以有效地提高ConcurrentHashMap在高并发和高哈希冲突情况下的性能。

链表转红黑树的过程:

  1. treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index): 这个方法负责将指定桶（bin）中的链表转换为红黑树。
  2. 检查是否需要扩容： 在转换之前，会先检查当前的 table 数组大小是否小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64。 如果小于，则优先进行扩容，而不是直接转换成红黑树。 这是因为扩容可以减少哈希冲突，可能是更有效的解决性能问题的方法。
  3. 转换为红黑树： 如果数组大小足够大，则将链表转换为 TreeNode 链表，然后调用 Untils.treeify(TreeNode<K,V> head) 将其转换为红黑树。这个方法会将链表中的节点转换为 TreeNode 类型，并维护 TreeNode 之间的 parent、left、right 等关系。
  4. 替换桶中的链表头： 使用 setTabAt (基于 Unsafe 的操作) 将桶中的链表头替换为红黑树的根节点。

红黑树退化为链表:

当红黑树中的节点数量减少到一定阈值（UNTREEIFY_THRESHOLD = 6）时，红黑树会退化为链表。 这是因为红黑树的维护成本比链表高，当节点数量较少时，链表的性能可能更好。

为什么不直接使用红黑树？

考虑到以下几点：

  • 空间占用： 红黑树节点需要存储额外的parent, left, right, red等信息，空间占用比链表节点大。
  • 维护成本： 红黑树的插入和删除操作需要进行平衡调整，维护成本比链表高。
  • 哈希分布： 理想情况下，哈希函数可以将元素均匀地分布到不同的桶中，此时链表的长度很短，查找效率很高。

因此，只有当哈希冲突严重，链表长度超过一定阈值时，才将链表转换为红黑树。

5. synchronized关键字的使用

尽管ConcurrentHashMap大量使用了CAS操作，但仍然需要使用synchronized关键字来保证线程安全。 synchronized关键字主要用于对哈希表中的桶（Bucket）进行同步。

例如，在添加新节点到链表或红黑树时，需要先获取桶的锁，然后再进行添加操作。

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // ...
    synchronized (f) {
        if (tabAt(tab, i) == f) {
            if (fh >= 0) {
                binCount = 1;
                for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                    K ek;
                    if (e.hash == hash &&
                        ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) {
                        oldVal = e.val;
                        if (!onlyIfAbsent)
                            e.val = value;
                        break;
                    }
                    Node<K,V> pred = e;
                    if ((e = e.next) == null) {
                        pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
                        break;
                    }
                }
            }
            else if (f instanceof TreeBin) {
                Node<K,V> p;
                binCount = 2;
                if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
                    oldVal = p.val;
                    if (!onlyIfAbsent)
                        p.val = value;
                }
            }
        }
    }
    if (binCount != 0) {
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
            treeifyBin(tab, i);
        // ...
    }
    // ...
}

这段代码首先获取桶f的锁，然后判断tabAt(tab, i)是否仍然等于f，如果相等，则表示当前线程获取了锁，可以安全地进行添加操作。

为什么需要synchronized？

虽然CAS操作可以保证单个操作的原子性，但多个操作组合在一起就无法保证原子性。 例如，在添加新节点到链表时，需要先判断该位置是否为空，然后再添加新节点。 如果使用CAS操作来判断该位置是否为空，可能会出现ABA问题。

ABA问题是指，在CAS操作执行期间，内存地址V的值从A变成了B，然后又变回了A。 虽然CAS操作会认为内存地址V的值没有发生变化，但实际上值已经发生了变化。

使用synchronized关键字可以避免ABA问题，保证多个操作的原子性。

synchronized的优化：

Java 6及以后的版本对synchronized关键字进行了大量的优化，例如：

  • 偏向锁： 当一个线程访问一个同步块时，会在对象头中记录该线程的ID。 如果下次该线程再次访问该同步块时，不需要进行锁竞争，可以直接获得锁。
  • 轻量级锁： 当多个线程竞争同一个锁时，会使用轻量级锁。 轻量级锁使用CAS操作来尝试获取锁，如果获取锁失败，则会升级为重量级锁。
  • 锁消除： 如果编译器可以确定一个同步块不会被多个线程访问，则会消除该同步块。
  • 锁粗化： 如果多个相邻的同步块使用同一个锁，则会将这些同步块合并为一个同步块。

通过这些优化，synchronized关键字的性能得到了很大的提高，已经可以满足大多数并发场景的需求。

6. ConcurrentHashMap的扩容机制

当ConcurrentHashMap中的元素数量超过负载因子（默认为0.75）乘以table数组的长度时，ConcurrentHashMap会进行扩容。 扩容的目的是为了减少哈希冲突，提高查找效率。

扩容过程：

  1. 创建一个新的table数组，其长度是原来的两倍。
  2. 将原来的table数组中的元素复制到新的table数组中。
  3. 将table指向新的table数组。

扩容的并发性：

ConcurrentHashMap的扩容操作是并发进行的，多个线程可以同时参与扩容。 这是通过一个特殊的节点ForwardingNode来实现的。

当一个线程发现需要进行扩容时，会创建一个ForwardingNode节点，并将其放置在table数组的第一个位置。 ForwardingNode节点包含一个指向新table数组的引用。

当其他线程访问table数组的第一个位置时，会发现该位置是一个ForwardingNode节点，然后会将自己的操作转发到新的table数组中。

迁移元素：

每个线程负责迁移一部分元素，迁移完成后，会将table数组中对应的位置设置为ForwardingNode节点。 当所有元素都迁移完成后，table数组指向新的table数组，扩容完成。

sizeCtl的作用：

sizeCtl字段用于控制table数组的初始化和扩容。 当sizeCtl小于0时，表示table数组正在被初始化或扩容。 当sizeCtl大于0时，表示table数组的下一次扩容的阈值。

7. 总结

ConcurrentHashMap在Java 8中进行了重大改进，通过引入CAS机制、红黑树和优化的synchronized关键字，实现了高效的并发控制。它采用分段锁的方式，将整个哈希表分成多个段，每个段拥有独立的锁。这种设计使得多个线程可以并发访问不同的段，从而提高了并发性能。理解这些细节对于我们编写高性能的并发程序至关重要。

8. 一些需要注意的点

  • 哈希函数的选择： 好的哈希函数可以将元素均匀地分布到不同的桶中，减少哈希冲突，提高性能。
  • 负载因子的设置： 负载因子越大，table数组的利用率越高，但哈希冲突的概率也越大。 负载因子越小，哈希冲突的概率越小，但table数组的利用率也越低。 需要根据实际情况选择合适的负载因子。
  • 并发级别的设置： 并发级别是指可以同时访问ConcurrentHashMap的线程数量。 并发级别越高，并发性能越高，但内存占用也越大。 需要根据实际情况选择合适的并发级别。

9. 进一步学习的建议

  • 阅读ConcurrentHashMap的源代码，深入理解其实现细节。
  • 学习Java并发包中的其他类，例如ReentrantLock、CountDownLatch、CyclicBarrier等。
  • 学习并发编程的理论知识，例如锁、原子性、可见性、happens-before关系等。
  • 实践并发编程，编写高性能的并发程序。

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