好的，下面是一篇关于无锁数据结构设计，以Java并发包中ConcurrentHashMap、ArrayBlockingQueue的原理为主题的文章。
无锁数据结构设计：Java并发包中的ConcurrentHashMap、ArrayBlockingQueue原理
大家好，今天我们来深入探讨无锁数据结构设计，重点分析Java并发包中两个重要的成员：ConcurrentHashMap 和 ArrayBlockingQueue。我们将从理论基础到代码实现，详细剖析它们的设计思想和底层原理。
一、并发编程的基础概念回顾
在深入无锁数据结构之前，我们需要回顾几个并发编程的基础概念：
- 锁（Locks）： 传统的并发控制机制，用于保护共享资源，防止多个线程同时访问导致数据不一致。常见的锁包括互斥锁（Mutex）、读写锁（ReadWriteLock）等。虽然锁可以保证线程安全，但过度使用可能导致性能瓶颈，例如死锁、活锁、上下文切换开销等。
- CAS (Compare and Swap)： 一种原子操作，用于无锁并发编程。它比较内存中的值与预期值，如果相等则更新为新值。CAS操作是原子性的，由硬件保证。
- volatile关键字： 用于保证变量的可见性和禁止指令重排序。当一个变量被声明为
volatile时，所有线程都会立即看到对该变量的修改。 - ABA问题： 在CAS操作中，如果一个变量从A变为B，又从B变为A，CAS操作会认为该变量没有被修改过。但在某些情况下，这可能导致问题。解决ABA问题通常使用版本号或者时间戳。
二、无锁数据结构的设计思想
无锁数据结构的目标是避免使用锁，从而减少线程间的竞争和上下文切换开销，提高并发性能。无锁数据结构通常基于以下原则：
- 原子操作： 利用CAS等原子操作来保证数据的一致性。
- 乐观锁： 假设并发冲突较少，先尝试操作，如果发现冲突再进行重试。
- 数据分割： 将数据分割成多个独立的部分，每个部分可以独立进行操作，从而减少锁的粒度。
三、ConcurrentHashMap的原理分析
ConcurrentHashMap 是Java并发包中一个高效的线程安全的哈希表实现。它采用了分段锁（Segment Locking）和CAS操作来实现并发控制。
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分段锁（Segment Locking）：
ConcurrentHashMap将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段相当于一个小的哈希表。每个段都有自己的锁，线程可以并发地访问不同的段，从而减少锁的竞争。在JDK 1.7中，
ConcurrentHashMap是基于Segment实现的。 默认情况下，Segment的数量是16。 -
JDK 1.8的改进：
在JDK 1.8中，
ConcurrentHashMap做了重大改进，彻底抛弃了Segment的概念，采用Node数组 + CAS + synchronized来保证线程安全。- Node数组：
ConcurrentHashMap的底层数据结构是一个Node数组，每个Node节点存储键值对。 - CAS操作： 使用CAS操作来插入、更新节点，保证原子性。
- synchronized： 当发生哈希冲突，并且链表长度超过一定阈值时，会将链表转换为红黑树，并使用synchronized关键字对链表的头节点或红黑树的根节点进行加锁。
- Node数组：
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put操作分析 (JDK 1.8)：
- 首先，计算key的哈希值，确定在Node数组中的位置。
- 如果该位置为空，则使用CAS操作尝试插入新的Node节点。
- 如果该位置不为空，则说明发生了哈希冲突。
- 如果该位置的节点的哈希值为
MOVED（表示正在进行扩容），则帮助扩容。 - 否则，对该位置的节点加锁，然后遍历链表或红黑树，查找是否存在相同的key。
- 如果存在，则更新value。
- 如果不存在，则插入新的Node节点。
- 如果该位置的节点的哈希值为
- 如果链表长度超过8，则将链表转换为红黑树。
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get操作分析 (JDK 1.8)：
- 首先，计算key的哈希值，确定在Node数组中的位置。
- 如果该位置为空，则返回null。
- 否则，遍历链表或红黑树，查找是否存在相同的key。
- 如果存在，则返回value。
- 如果不存在，则返回null。
由于get操作没有修改数据，因此不需要加锁。
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扩容：
当
ConcurrentHashMap中的元素数量超过容量的0.75倍时，会触发扩容。扩容操作会将Node数组的容量扩大一倍，并将所有节点重新哈希到新的数组中。 扩容操作允许多个线程并发执行，通过transfer方法将旧数组中的数据迁移到新数组中。 -
代码示例 (简化版)：
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference; public class ConcurrentHashMapExample<K, V> { private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; private final Node<K, V>[] table; private final AtomicInteger size; private final float loadFactor; public ConcurrentHashMapExample() { this(DEFAULT_CAPACITY, LOAD_FACTOR); } public ConcurrentHashMapExample(int capacity, float loadFactor) { this.table = new Node[capacity]; this.size = new AtomicInteger(0); this.loadFactor = loadFactor; } static class Node<K, V> { final K key; volatile V value; volatile Node<K, V> next; Node(K key, V value, Node<K, V> next) { this.key = key; this.value = value; this.next = next; } } public V get(K key) { int hash = key.hashCode(); int index = (hash & (table.length - 1)); Node<K, V> node = table[index]; while (node != null) { if (node.key.equals(key)) { return node.value; } node = node.next; } return null; } public V put(K key, V value) { int hash = key.hashCode(); int index = (hash & (table.length - 1)); while (true) { Node<K, V> first = table[index]; Node<K, V> f; if (first == null) { // CAS操作插入新节点 if (casTabAt(table, index, null, new Node<>(key, value, null))) { addCount(1); //增加计数器 return null; } } else { K k; V v = null; synchronized (first) { if (table[index] == first) { f = first; while (f != null) { k = f.key; if (k.equals(key)) { v = f.value; f.value = value; return v; } f = f.next; } table[index] = new Node<>(key, value, first); addCount(1); } } } } } //辅助方法，模拟CAS操作 private boolean casTabAt(Node<K, V>[] tab, int i, Node<K, V> c, Node<K, V> v) { if(tab[i] == c){ tab[i] = v; return true; } return false; } // 辅助方法，模拟增加计数 private void addCount(int i) { size.addAndGet(i); } public int size() { return size.get(); } public static void main(String[] args) { ConcurrentHashMapExample<String, Integer> map = new ConcurrentHashMapExample<>(); map.put("one", 1); map.put("two", 2); map.put("three", 3); System.out.println("Size: " + map.size()); System.out.println("Value for key 'two': " + map.get("two")); } }
四、ArrayBlockingQueue的原理分析
ArrayBlockingQueue 是Java并发包中一个基于数组实现的阻塞队列。它内部使用一个循环数组来存储元素，并使用锁和条件变量来实现线程安全。
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数据结构：
ArrayBlockingQueue内部使用一个固定大小的数组来存储元素。它还维护了两个指针：takeIndex指向下一个可以被取出的元素的位置，putIndex指向下一个可以被插入的元素的位置。 -
锁和条件变量：
ArrayBlockingQueue使用一个ReentrantLock来保护队列的并发访问。它还使用两个条件变量：notEmpty和notFull。notEmpty：当队列为空时，调用take方法的线程会被阻塞在notEmpty条件变量上，直到有新的元素被插入。notFull：当队列已满时，调用put方法的线程会被阻塞在notFull条件变量上，直到有元素被取出。
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put操作分析：
- 首先，获取锁。
- 如果队列已满，则将当前线程阻塞在
notFull条件变量上。 - 否则，将元素插入到
putIndex位置，并更新putIndex。 - 如果插入元素后，队列不为空，则唤醒所有被阻塞在
notEmpty条件变量上的线程。 - 释放锁。
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take操作分析：
- 首先，获取锁。
- 如果队列为空，则将当前线程阻塞在
notEmpty条件变量上。 - 否则，从
takeIndex位置取出元素，并更新takeIndex。 - 如果取出元素后，队列未满，则唤醒所有被阻塞在
notFull条件变量上的线程。 - 释放锁。
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代码示例 (简化版)：
import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class ArrayBlockingQueueExample<E> { private final Object[] items; private int takeIndex; private int putIndex; private int count; private final ReentrantLock lock; private final Condition notEmpty; private final Condition notFull; public ArrayBlockingQueueExample(int capacity) { this.items = new Object[capacity]; this.lock = new ReentrantLock(); this.notEmpty = lock.newCondition(); this.notFull = lock.newCondition(); } public void put(E e) throws InterruptedException { lock.lock(); try { while (count == items.length) { notFull.await(); } enqueue(e); } finally { lock.unlock(); } } public E take() throws InterruptedException { lock.lock(); try { while (count == 0) { notEmpty.await(); } return dequeue(); } finally { lock.unlock(); } } private void enqueue(E e) { items[putIndex] = e; if (++putIndex == items.length) { putIndex = 0; } count++; notEmpty.signal(); } @SuppressWarnings("unchecked") private E dequeue() { final Object[] items = this.items; E x = (E) items[takeIndex]; items[takeIndex] = null; if (++takeIndex == items.length) { takeIndex = 0; } count--; notFull.signal(); return x; } public synchronized int size() { return count; } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ArrayBlockingQueueExample<Integer> queue = new ArrayBlockingQueueExample<>(3); Thread producer = new Thread(() -> { try { for (int i = 0; i < 5; i++) { queue.put(i); System.out.println("Produced: " + i); Thread.sleep(100); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); Thread consumer = new Thread(() -> { try { for (int i = 0; i < 5; i++) { int value = queue.take(); System.out.println("Consumed: " + value); Thread.sleep(200); } } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); producer.start(); consumer.start(); producer.join(); consumer.join(); } }
五、各种并发数据结构的特性对比
| 数据结构 | 线程安全性 | 底层实现 | 并发策略 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| ConcurrentHashMap | 安全 | 数组 + 链表/红黑树 | 分段锁（JDK 1.7），CAS + synchronized（JDK 1.8） | 高并发的键值对存储，读多写少 |
| ArrayBlockingQueue | 安全 | 数组 | ReentrantLock + Condition | 生产者-消费者模式，固定大小的队列 |
| CopyOnWriteArrayList | 安全 | 数组 | 写入时复制 | 读多写少的场景，例如事件监听器列表 |
| ConcurrentLinkedQueue | 安全 | 链表 | CAS | 高并发的队列，无界队列 |
六、总结：选择合适的并发数据结构
ConcurrentHashMap 利用分段锁或CAS+synchronized，提供了高并发下的键值对存储能力。ArrayBlockingQueue 使用锁和条件变量，实现了阻塞队列的功能，适用于生产者-消费者模式。在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求，选择合适的并发数据结构，以获得最佳的性能和线程安全性。根据实际情况选择最合适的并发数据结构。