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Java并发容器：ConcurrentSkipListMap的无锁实现
大家好，今天我们来深入探讨Java并发容器ConcurrentSkipListMap的实现原理，重点关注其查找、插入和删除操作的无锁实现。ConcurrentSkipListMap是Java并发包java.util.concurrent中的一个线程安全的有序Map，它使用跳表（Skip List）数据结构来实现。相比于传统的基于锁的并发Map，ConcurrentSkipListMap通过精心设计的算法，在大多数情况下能够实现无锁并发访问，从而提供更高的性能。
1. 跳表的基本概念
在深入了解ConcurrentSkipListMap之前，我们先回顾一下跳表的基本概念。跳表是一种概率型数据结构，它在链表的基础上增加了多层索引，从而实现了近似于平衡树的查找效率。
- 基本链表： 跳表的最底层是一个有序链表，包含所有元素。
- 多层索引： 在基本链表之上，跳表构建多层索引。每一层索引都是其下一层链表的一个子集，并且元素按照相同的顺序排列。
- 概率晋升： 一个元素是否会被添加到上一层索引，由一个概率值决定。通常，这个概率值是1/2或1/4。
跳表的查找过程类似于二分查找。从顶层索引开始，沿着索引找到小于目标值的最大节点，然后下降到下一层索引继续查找，直到找到目标值或到达底层链表。
2. ConcurrentSkipListMap的数据结构
ConcurrentSkipListMap的内部数据结构是基于跳表的并发实现。它主要包含以下几个关键组成部分：
-
Node： 表示跳表中的节点，存储键值对。Node类包含key、value和next字段。value字段可以为null，表示该节点已被逻辑删除。 -
Index： 表示跳表中的索引节点，用于加速查找。Index类包含node和down、right字段。node指向对应的Node节点，down指向下一层索引节点，right指向同一层级的下一个索引节点。 -
head： 指向跳表的头节点，头节点不存储任何键值对，只是作为跳表的入口。
ConcurrentSkipListMap使用CAS（Compare and Swap）操作来实现对节点和索引的原子更新，从而避免了显式锁的使用。
3. 查找操作（get(Object key)）
ConcurrentSkipListMap的查找操作从头节点开始，逐层向下查找，直到找到目标键值对或确定键不存在。
public V get(Object key) {
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Comparable<? super K> k = comparable(key);
Node<K,V> b = findNode(k);
if (b != null) {
Object v = b.value;
if (v != null)
return (V)v;
}
return null;
}
private Node<K,V> findNode(Comparable<? super K> key) {
for (;;) {
Node<K,V> b = head;
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
if (n == null)
return b;
Node<K,V> f = n.next;
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
Object v = n.value;
if (v == null) { // n is deleted
n = (f != null) ? f : b.next;
break;
}
if (v != n.value) // inconsistent read
break;
int c = key.compareTo(n.key);
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
} else if (c == 0) {
return n;
} else {
return b;
}
}
}
}findNode(Comparable<? super K> key)： 这个方法是查找的核心。它从head节点开始遍历跳表。- 循环查找： 使用两层循环，外层循环处理并发修改导致的不一致性，内层循环在同一层级上查找。
n != b.next： 检查当前节点的next指针是否被修改，如果被修改，说明有其他线程正在修改链表结构，需要重新开始查找。v == null： 检查当前节点的value是否为null，如果为null，说明该节点已被逻辑删除，需要跳过该节点。key.compareTo(n.key)： 比较目标键和当前节点的键，如果目标键大于当前节点的键，则继续向后查找；如果目标键等于当前节点的键，则找到目标节点；如果目标键小于当前节点的键，则返回前一个节点。
4. 插入操作（put(K key, V value)）
ConcurrentSkipListMap的插入操作相对复杂，需要处理多层索引的更新。
public V put(K key, V value) {
if (value == null)
throw new NullPointerException();
return doPut(key, value, false);
}
private V doPut(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
Node<K,V> z; // added node
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Comparable<? super K> k = comparable(key);
for (;;) {
Node<K,V> b = findNode(k);
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
if (n != null) {
Node<K,V> f = n.next;
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
Object v = n.value;
if (v == null) { // n is deleted
n = (f != null) ? f : b.next;
break;
}
if (v != n.value) // inconsistent read
break;
int c = k.compareTo(n.key);
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
} else if (c == 0) {
if (onlyIfAbsent || n.casValue(v, value)) {
return (V)v;
} else {
break; // restart if lost race to set value
}
} else {
break; // key not found
}
} else {
z = new Node<K,V>(key, value, n);
if (!b.casNext(n, z))
break; // restart if lost race to append to b
randomLevel();
if (level > 0) {
insertIndex(z, level);
}
return null;
}
}
}
}
private void insertIndex(Node<K,V> z, int level) {
HeadIndex<K,V> h = head;
int max = h.level;
if (level <= max) {
Index<K,V> idx = null;
for (int i = 1; i <= level; ++i)
idx = new Index<K,V>(z, idx, null);
addIndex(idx, h, level);
} else { // Add a new level
/*
* To reduce interference by other threads, new levels are added
* one by one. We re-check the topmost level to avoid adding
* duplicate towers.
*/
level = max + 1;
Index<K,V> idx = null;
for (int i = 1; i <= level; ++i)
idx = new Index<K,V>(z, idx, null);
HeadIndex<K,V> newh = new HeadIndex<K,V>(z, idx, h, level);
// Use CAS to install the new head.
HeadIndex<K,V> oldh;
while (((oldh = head) != h) ||
!casHead(oldh, newh))
h = head; // re-read head
if (oldh == h) { // lost race to add level
// Need to remove this level.
}
}
}
private void addIndex(Index<K,V> idx, HeadIndex<K,V> h, int level) {
// Track down the right place to insert.
int j = 1;
for (;;) {
Node<K,V> b = findNode(idx.node.key);
if (j == level) {
Index<K,V> index = null;
for (int i = 0; i < j; i++) {
index = new Index<K,V>(idx.node, index, null);
}
if (!b.casNext(idx.node, index.node))
break; // restart if lost race to append to b
return;
}
j++;
}
}
private int randomLevel() {
int x = this.randomSeed;
x ^= (x << 13);
x ^= (x >>> 17);
this.randomSeed = x ^= (x << 5);
if ((x & 0x80000001) != 0) // test highest and lowest bit
return 0;
int level = 1;
while (((randomSeed >>>= 1) & 1) != 0)
++level;
return level;
}doPut(K key, V value, boolean onlyIfAbsent)： 这个方法是插入的核心。- 查找插入位置： 首先使用
findNode(k)找到合适的插入位置。 - CAS插入节点： 使用
b.casNext(n, z)尝试原子地将新节点z插入到链表中。如果CAS操作失败，说明有其他线程正在修改链表结构，需要重新开始插入。 randomLevel()： 随机生成新节点的层级。insertIndex(z, level)： 将新节点添加到相应的索引层级中。这个过程也使用了CAS操作来保证并发安全。- 添加新层级： 如果随机生成的层级大于当前跳表的最高层级，需要添加新的层级。
5. 删除操作（remove(Object key)）
ConcurrentSkipListMap的删除操作也需要处理多层索引的更新。
public V remove(Object key) {
if (key == null)
throw new NullPointerException();
return doRemove(key, null);
}
final V doRemove(Object key, Object value) {
if (key == null)
throw new NullPointerException();
Comparable<? super K> k = comparable(key);
for (;;) {
Node<K,V> b = findNode(k);
Node<K,V> n = b.next;
for (;;) {
if (n == null)
return null;
Node<K,V> f = n.next;
if (n != b.next) // inconsistent read
break;
Object v = n.value;
if (v == null) // n is deleted
break;
if (v != n.value) // inconsistent read
break;
int c = k.compareTo(n.key);
if (c > 0) {
b = n;
n = f;
} else if (c < 0) {
return null;
} else {
if (value != null && !value.equals(v))
return null;
if (n.casValue(v, null)) {
findNode(k); // clean index
return (V)v;
} else
break;
}
}
}
}doRemove(Object key, Object value)： 这个方法是删除的核心。- 查找删除位置： 首先使用
findNode(k)找到需要删除的节点。 - CAS删除节点： 使用
n.casValue(v, null)尝试原子地将节点的value设置为null，表示逻辑删除。如果CAS操作失败，说明有其他线程正在修改该节点，需要重新开始删除。 findNode(k)(Clean Index): 在逻辑删除后，调用findNode(k)可以帮助清理索引。虽然ConcurrentSkipListMap没有显式的索引维护线程，但是findNode方法在遍历过程中会检查并清理过时的索引项。当一个节点被逻辑删除后，其对应的索引项可能仍然存在。后续的findNode操作会检测到这些过时的索引项，并尝试将其移除，从而保持索引的有效性。这是一种延迟清理策略，避免了在删除操作中进行昂贵的索引维护。
6. 无锁实现的原理
ConcurrentSkipListMap的无锁实现主要依赖于以下几个关键技术：
- CAS操作： 使用CAS操作来实现对节点和索引的原子更新。CAS操作可以在不加锁的情况下，原子地比较并交换变量的值。
- 版本号： 通过在节点中维护版本号，可以检测到并发修改，并进行重试。
- 延迟删除： 采用延迟删除策略，先将节点逻辑删除，然后在后续操作中再进行物理删除。
7. 性能分析
ConcurrentSkipListMap的性能主要取决于跳表的层级。理想情况下，跳表的层级应该保持在O(log n)级别，其中n是元素的数量。在这种情况下，ConcurrentSkipListMap的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)。
相比于传统的基于锁的并发Map，ConcurrentSkipListMap在大多数情况下能够提供更高的性能，因为它避免了锁的竞争。但是，在并发非常高的情况下，CAS操作的重试可能会导致性能下降。
8. 适用场景
ConcurrentSkipListMap适用于以下场景：
- 需要线程安全的有序Map。
- 读多写少的场景。
- 对性能要求较高的场景。
9. 总结
ConcurrentSkipListMap通过跳表数据结构和CAS操作实现了无锁并发访问，提供了高效的并发性能。其查找、插入和删除操作都经过精心设计，能够在并发环境下保证数据的一致性。ConcurrentSkipListMap是Java并发包中一个重要的组件，在需要线程安全的有序Map时，是一个不错的选择。
10. 关于ConcurrentSkipListMap的要点
ConcurrentSkipListMap使用跳表，提供有序键值对存储。- 它通过 CAS 操作实现无锁并发，提升性能。
- 查找、插入、删除等操作的时间复杂度为 O(log n)。