Java并发容器中的内存一致性保证：ConcurrentHashMap的并发控制细节

大家好，今天我们来深入探讨Java并发容器中的一个重要成员——ConcurrentHashMap，重点关注它如何保证在并发环境下的内存一致性。ConcurrentHashMap是Java并发包中一个高性能的线程安全HashMap实现，它允许多个线程并发地读写Map，并且保证数据的一致性。理解ConcurrentHashMap的并发控制机制对于编写高性能、线程安全的并发程序至关重要。

1. HashMap的问题与ConcurrentHashMap的必要性

首先，我们来回顾一下标准的HashMap。HashMap在单线程环境下性能良好，但它不是线程安全的。在多线程环境下，如果多个线程同时修改HashMap，可能会导致以下问题：

数据丢失： 多个线程同时put数据，可能导致某个线程的数据被覆盖。
死循环： 在resize时，如果多个线程同时对链表进行操作，可能会形成循环链表，导致get操作进入死循环。
数据不一致： 多个线程同时读写，可能读到脏数据。

为了解决这些问题，Java提供了Collections.synchronizedMap()方法来将HashMap包装成线程安全的Map。但是，这种方式的性能较低，因为它是通过对整个Map加锁来实现线程安全的，这意味着任何时候只能有一个线程访问Map。

ConcurrentHashMap的出现正是为了解决HashMap的线程安全问题，并且在保证线程安全的同时，尽可能地提高并发性能。

2. ConcurrentHashMap的设计思想：分段锁（Segment Locking）

ConcurrentHashMap的核心设计思想是分段锁（Segment Locking）。在JDK1.7及之前的版本中，ConcurrentHashMap将整个Map分成多个小的Segment（默认16个），每个Segment相当于一个小的HashMap。每个Segment都有自己的锁，当多个线程访问不同的Segment时，它们可以并发地进行操作，而不需要等待其他线程释放锁。

这种分段锁的设计，显著提高了ConcurrentHashMap的并发性能。但是，分段锁也有一些缺点，例如：

增加内存开销： 每个Segment都需要额外的内存空间来存储锁和数据。
操作复杂性： 需要维护多个锁，增加了操作的复杂性。

3. JDK 1.7 ConcurrentHashMap的实现细节

我们先来看JDK 1.7中ConcurrentHashMap的实现细节。

Segment数组： ConcurrentHashMap内部维护一个Segment数组，每个Segment是一个HashEntry数组。
HashEntry： HashEntry是存储键值对的节点，类似于HashMap中的Entry。但是，HashEntry是不可变的，这意味着它的key和hash值在创建后就不能被修改。这保证了在并发环境下，get操作能够安全地读取数据。
锁机制： 每个Segment都有一个ReentrantLock锁，用于保护该Segment中的数据。

// JDK 1.7 ConcurrentHashMap的部分源码

public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
        implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {

    static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

    final Segment<K,V>[] segments;

    static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
        transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
        // ...
    }

    static final class HashEntry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V value;
        final HashEntry<K,V> next;
        // ...
    }
}

核心操作的实现：

put(K key, V value):
1. 计算key的hash值，确定key应该属于哪个Segment。
2. 尝试获取该Segment的锁。
3. 如果获取锁成功，则将key-value插入到该Segment的HashEntry数组中。
4. 如果获取锁失败，则自旋重试，直到获取锁成功。
5. 释放锁。
get(Object key):
1. 计算key的hash值，确定key应该属于哪个Segment。
2. 直接从该Segment的HashEntry数组中读取数据，不需要获取锁。因为HashEntry是不可变的，所以get操作是线程安全的。
remove(Object key):
1. 计算key的hash值，确定key应该属于哪个Segment。
2. 尝试获取该Segment的锁。
3. 如果获取锁成功，则从该Segment的HashEntry数组中删除key-value。
4. 如果获取锁失败，则自旋重试，直到获取锁成功。
5. 释放锁。

代码示例 (模拟JDK 1.7 ConcurrentHashMap的put操作):

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class Segment<K, V> extends ReentrantLock {
    volatile HashEntry<K, V>[] table;

    public Segment(int initialCapacity) {
        table = new HashEntry[initialCapacity];
    }

    public V put(K key, V value) {
        lock(); // 获取锁
        try {
            int hash = key.hashCode();
            int index = hash % table.length;

            HashEntry<K, V> entry = table[index];
            while (entry != null) {
                if (entry.key.equals(key)) {
                    V oldValue = entry.value;
                    entry.value = value;
                    return oldValue;
                }
                entry = entry.next;
            }

            HashEntry<K, V> newEntry = new HashEntry<>(hash, key, value, table[index]);
            table[index] = newEntry;
            return null;
        } finally {
            unlock(); // 释放锁
        }
    }
}

class HashEntry<K, V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V value;
    final HashEntry<K, V> next;

    HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K, V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }
}

public class ConcurrentHashMapExample {
    public static void main(String[] args) {
        Segment<String, Integer> segment = new Segment<>(16);
        segment.put("key1", 10);
        segment.put("key2", 20);

        System.out.println("Done");
    }
}

4. JDK 1.8 ConcurrentHashMap的改进：CAS + synchronized

在JDK 1.8中，ConcurrentHashMap的实现方式发生了很大的变化。它放弃了分段锁的设计，采用了CAS (Compare and Swap) + synchronized 的方式来实现线程安全。这种方式在保证线程安全的同时，进一步提高了并发性能。

Node数组： ConcurrentHashMap内部维护一个Node数组，类似于HashMap中的Node。
Node： Node是存储键值对的节点，类似于HashMap中的Node。
锁机制： 不再使用Segment锁，而是对每个Node（或链表的头节点）使用synchronized锁。

// JDK 1.8 ConcurrentHashMap的部分源码

public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
        implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable {

    transient volatile Node<K,V>[] table;

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

核心操作的实现：

put(K key, V value):
1. 计算key的hash值，确定key应该属于哪个Node数组的哪个位置。
2. 如果该位置为空，则使用CAS操作尝试将新的Node插入到该位置。
3. 如果CAS操作失败，则说明有其他线程也在尝试插入数据，此时需要加锁。
4. 如果该位置不为空，则对该位置的Node（或链表的头节点）加synchronized锁。
5. 在synchronized块中，遍历链表，如果找到相同的key，则更新value，否则将新的Node插入到链表的末尾。
6. 释放锁。
get(Object key):
1. 计算key的hash值，确定key应该属于哪个Node数组的哪个位置。
2. 直接从该位置的Node（或链表）中读取数据，不需要加锁。
3. 如果该位置为空，则返回null。
4. 如果该位置不为空，则遍历链表，查找key对应的value。
remove(Object key):
1. 计算key的hash值，确定key应该属于哪个Node数组的哪个位置。
2. 对该位置的Node（或链表的头节点）加synchronized锁。
3. 在synchronized块中，遍历链表，如果找到相同的key，则删除该Node。
4. 释放锁。

代码示例 (模拟JDK 1.8 ConcurrentHashMap的put操作):

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

class Node<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;
    }
}

public class ConcurrentHashMapExample {
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
    private final AtomicReference<Node<String, Integer>[]> table = new AtomicReference<>(new Node[DEFAULT_CAPACITY]);

    public Integer put(String key, Integer value) {
        int hash = key.hashCode();
        int index = hash % table.get().length;

        while (true) {
            Node<String, Integer>[] currentTable = table.get();
            Node<String, Integer> firstNode = currentTable[index];

            if (firstNode == null) {
                // CAS操作尝试插入新节点
                Node<String, Integer> newNode = new Node<>(hash, key, value, null);
                if (table.get().compareAndSet(currentTable[index], firstNode, newNode)) {
                    return null; // 成功插入
                } else {
                    // CAS失败，说明有其他线程也在操作，重新尝试
                    continue;
                }
            } else {
                // 发生hash冲突，需要加锁
                synchronized (firstNode) {
                    Node<String, Integer> current = firstNode;
                    Node<String, Integer> prev = null;
                    while (current != null) {
                        if (current.key.equals(key)) {
                            // 找到相同的key，更新value
                            Integer oldValue = current.val;
                            current.val = value;
                            return oldValue;
                        }
                        prev = current;
                        current = current.next;
                    }

                    // 没有找到相同的key，将新节点插入到链表末尾
                    Node<String, Integer> newNode = new Node<>(hash, key, value, null);
                    prev.next = newNode;
                    return null;
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ConcurrentHashMapExample map = new ConcurrentHashMapExample();
        map.put("key1", 10);
        map.put("key2", 20);

        System.out.println("Done");
    }
}

5. 内存一致性保证：volatile和happens-before原则

ConcurrentHashMap能够保证并发环境下的内存一致性，主要依赖于以下两个机制：

volatile关键字： ConcurrentHashMap中使用了大量的volatile关键字来修饰变量，例如Node中的val和next。volatile关键字保证了变量的可见性，也就是说，当一个线程修改了volatile变量的值，其他线程能够立即看到最新的值。
happens-before原则： happens-before原则是Java内存模型中定义的一种关系，它描述了两个操作之间的可见性。如果操作A happens-before操作B，那么操作A的结果对操作B是可见的。ConcurrentHashMap的设计严格遵循happens-before原则，保证了在并发环境下，读写操作的正确性。

以下是一些与ConcurrentHashMap相关的happens-before关系：

对volatile变量的写操作 happens-before 对该变量的后续读操作。 这保证了写操作的可见性。
lock操作 happens-before 对应的unlock操作。 这保证了在synchronized块中修改的变量，在释放锁之后，对其他线程是可见的。
线程启动 happens-before 该线程中的任何操作。
线程的所有操作 happens-before 线程的终止。

通过volatile关键字和happens-before原则，ConcurrentHashMap能够保证在并发环境下，多个线程能够看到一致的数据。

6. ConcurrentHashMap的读写锁优化

虽然JDK 1.8 使用了synchronized，但它并非简单地对整个Map加锁。它只在必要的时候对链表的头节点进行加锁。同时，它利用了CAS操作的原子性，在某些情况下避免了加锁。这种细粒度的锁机制，使得ConcurrentHashMap能够在高并发环境下保持良好的性能。

另外，ConcurrentHashMap的读操作通常不需要加锁。只有在需要修改数据时，才需要加锁。这也是ConcurrentHashMap能够提供高并发读性能的关键原因之一。

7. ConcurrentHashMap的应用场景

ConcurrentHashMap适用于以下场景：

高并发的读写操作： ConcurrentHashMap能够提供高并发的读写性能，适用于需要频繁读写数据的场景。
缓存： ConcurrentHashMap可以作为缓存使用，存储热点数据，提高访问速度。
会话管理： ConcurrentHashMap可以用于存储用户会话信息。
统计计数： ConcurrentHashMap可以用于统计各种指标，例如PV、UV等。

8. ConcurrentHashMap的优势与劣势

优势：

线程安全： ConcurrentHashMap是线程安全的，可以在多线程环境下安全地使用。
高并发： ConcurrentHashMap能够提供高并发的读写性能。
细粒度的锁： JDK 1.8的ConcurrentHashMap使用CAS+synchronized，锁的粒度更小，并发性能更高。

劣势：

内存开销： ConcurrentHashMap需要额外的内存空间来存储锁和数据。
操作复杂性： ConcurrentHashMap的实现比较复杂，需要维护锁和数据结构。
弱一致性： 在某些情况下，ConcurrentHashMap可能返回过时的数据。例如，在执行put操作的过程中，get操作可能读到旧值。

9. 总结：权衡与选择

ConcurrentHashMap通过精妙的设计，在线程安全和并发性能之间取得了良好的平衡。理解其并发控制的细节，包括分段锁（JDK 1.7）和CAS+synchronized（JDK 1.8），以及volatile和happens-before原则的应用，对于编写高质量的并发程序至关重要。在实际应用中，我们需要根据具体的场景，权衡ConcurrentHashMap的优势和劣势，选择合适的并发容器。

10. 深入理解，才能更好应用

ConcurrentHashMap的设计思想是并发编程中非常重要的思想。通过学习ConcurrentHashMap的实现，我们可以更好地理解并发编程的原理，并将其应用到实际的项目中。掌握其并发控制细节，能够在高并发场景下编写出更高效、更稳定的代码。

Java并发容器中的内存一致性保证：ConcurrentHashMap的并发控制细节

发表回复 取消回复

发表回复取消回复