Java concurrency集合之ConcurrentHashMap_动力节点Java学院整理
投稿：mrr
ConcurrentHashMap介绍
ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表。HashMap, Hashtable, ConcurrentHashMap之间的关联如下：
HashMap是非线程安全的哈希表，常用于单线程程序中。
Hashtable是线程安全的哈希表，它是通过synchronized来保证线程安全的；即，多线程通过同一个“对象的同步锁”来实现并发控制。Hashtable在线程竞争激烈时，效率比较低(此时建议使用ConcurrentHashMap)！因为当一个线程访问Hashtable的同步方法时，其它线程就访问Hashtable的同步方法时，可能会进入阻塞状态。
ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表，它是通过“锁分段”来保证线程安全的。ConcurrentHashMap将哈希表分成许多片段(Segment)，每一个片段除了保存哈希表之外，本质上也是一个“可重入的互斥锁”(ReentrantLock)。多线程对同一个片段的访问，是互斥的；但是，对于不同片段的访问，却是可以同步进行的。
ConcurrentHashMap原理和数据结构
要想搞清ConcurrentHashMap，必须先弄清楚它的数据结构：
(01) ConcurrentHashMap继承于AbstractMap抽象类。
(02) Segment是ConcurrentHashMap中的内部类，它就是ConcurrentHashMap中的“锁分段”对应的存储结构。
ConcurrentHashMap与Segment是组合关系，1个ConcurrentHashMap对象包含若干个Segment对象。在代码中，这表现为ConcurrentHashMap类中存在“Segment数组”成员。
(03) Segment类继承于ReentrantLock类，所以Segment本质上是一个可重入的互斥锁。
(04) HashEntry也是ConcurrentHashMap的内部类，是单向链表节点，存储着key-value键值对。Segment与HashEntry是组合关系，Segment类中存在“HashEntry数组”成员，“HashEntry数组”中的每个HashEntry就是一个单向链表。
对于多线程访问对一个“哈希表对象”竞争资源，Hashtable是通过一把锁来控制并发；而ConcurrentHashMap则是将哈希表分成许多片段，对于每一个片段分别通过一个互斥锁来控制并发。ConcurrentHashMap对并发的控制更加细腻，它也更加适应于高并发场景！
ConcurrentHashMap函数列表
// 创建一个带有默认初始容量 (16)、加载因子 (0.75) 和 concurrencyLevel (16) 的新的空映射。 ConcurrentHashMap() // 创建一个带有指定初始容量、默认加载因子 (0.75) 和 concurrencyLevel (16) 的新的空映射。 ConcurrentHashMap(int initialCapacity) // 创建一个带有指定初始容量、加载因子和默认 concurrencyLevel (16) 的新的空映射。 ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) // 创建一个带有指定初始容量、加载因子和并发级别的新的空映射。 ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) // 构造一个与给定映射具有相同映射关系的新映射。 ConcurrentHashMap(Map<? extends K,? extends V> m) // 从该映射中移除所有映射关系 void clear() // 一种遗留方法，测试此表中是否有一些与指定值存在映射关系的键。 boolean contains(Object value) // 测试指定对象是否为此表中的键。 boolean containsKey(Object key) // 如果此映射将一个或多个键映射到指定值，则返回 true。 boolean containsValue(Object value) // 返回此表中值的枚举。 Enumeration<V> elements() // 返回此映射所包含的映射关系的 Set 视图。 Set<Map.Entry<K,V>> entrySet() // 返回指定键所映射到的值，如果此映射不包含该键的映射关系，则返回 null。 V get(Object key) // 如果此映射不包含键-值映射关系，则返回 true。 boolean isEmpty() // 返回此表中键的枚举。 Enumeration<K> keys() // 返回此映射中包含的键的 Set 视图。 Set<K> keySet() // 将指定键映射到此表中的指定值。 V put(K key, V value) // 将指定映射中所有映射关系复制到此映射中。 void putAll(Map<? extends K,? extends V> m) // 如果指定键已经不再与某个值相关联，则将它与给定值关联。 V putIfAbsent(K key, V value) // 从此映射中移除键（及其相应的值）。 V remove(Object key) // 只有目前将键的条目映射到给定值时，才移除该键的条目。 boolean remove(Object key, Object value) // 只有目前将键的条目映射到某一值时，才替换该键的条目。 V replace(K key, V value) // 只有目前将键的条目映射到给定值时，才替换该键的条目。 boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) // 返回此映射中的键-值映射关系数。 int size() // 返回此映射中包含的值的 Collection 视图。 Collection<V> values()
下面从ConcurrentHashMap的创建，获取，添加，删除这4个方面对ConcurrentHashMap进行分析。
1 创建
下面以ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel)来进行说明。
@SuppressWarnings("unchecked")
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
// 参数有效性判断
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
// concurrencyLevel是“用来计算segments的容量”
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
int sshift = 0;
int ssize = 1;
// ssize=“大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值”
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// 初始化segmentShift和segmentMask
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
// 哈希表的初始容量
// 哈希表的实际容量=“segments的容量” x “segments中数组的长度”
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// “哈希表的初始容量” / “segments的容量”
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
// cap就是“segments中的HashEntry数组的长度”
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// segments
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
说明：
(01) 前面我们说过，ConcurrentHashMap采用了“锁分段”技术；在代码中，它通过“segments数组”对象来保存各个分段。segments的定义如下：
final Segment<K,V>[] segments;
concurrencyLevel的作用就是用来计算segments数组的容量大小。先计算出“大于或等于concurrencyLevel的最小的2的N次方值”，然后将其保存为“segments的容量大小(ssize)”。
(02) initialCapacity是哈希表的初始容量。需要注意的是，哈希表的实际容量=“segments的容量” x “segments中数组的长度”。
(03) loadFactor是加载因子。它是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。
ConcurrentHashMap的构造函数中涉及到的非常重要的一个结构体，它就是Segment。下面看看Segment的声明：
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
...
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
// threshold阈，是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。
transient int threshold;
// loadFactor是加载因子
final float loadFactor;
Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
this.loadFactor = lf;
this.threshold = threshold;
this.table = tab;
}
...
}
说明：Segment包含HashEntry数组，HashEntry保存了哈希表中的键值对。
此外，还需要说明的Segment继承于ReentrantLock。这意味着，Segment本质上就是可重入的互斥锁。
HashEntry的源码如下：
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash; // 哈希值
final K key; // 键
volatile V value; // 值
volatile HashEntry<K,V> next; // 下一个HashEntry节点
HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
..
}
说明：和HashMap的节点一样，HashEntry也是链表。这就说明，ConcurrentHashMap是链式哈希表，它是通过“拉链法”来解决哈希冲突的。
2 获取
下面以get(Object key)为例，对ConcurrentHashMap的获取方法进行说明。
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// 获取key对应的Segment片段。
// 如果Segment片段不为null，则在“Segment片段的HashEntry数组中”中找到key所对应的HashEntry列表；
// 接着遍历该HashEntry链表，找到于key-value键值对对应的HashEntry节点。
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
说明：get(Object key)的作用是返回key在ConcurrentHashMap哈希表中对应的值。
它首先根据key计算出来的哈希值，获取key所对应的Segment片段。
如果Segment片段不为null，则在“Segment片段的HashEntry数组中”中找到key所对应的HashEntry列表。Segment包含“HashEntry数组”对象，而每一个HashEntry本质上是一个单向链表。
接着遍历该HashEntry链表，找到于key-value键值对对应的HashEntry节点。
下面是hash()的源码
private int hash(Object k) {
int h = hashSeed;
if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
}
h ^= k.hashCode();
// Spread bits to regularize both segment and index locations,
// using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
h ^= (h >>> 10);
h += (h << 3);
h ^= (h >>> 6);
h += (h << 2) + (h << 14);
return h ^ (h >>> 16);
}
3 增加
下面以put(K key, V value)来对ConcurrentHashMap中增加键值对来进行说明。
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
// 获取key对应的哈希值
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 如果找不到该Segment，则新建一个。
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
说明：
(01) put()根据key获取对应的哈希值，再根据哈希值找到对应的Segment片段。如果Segment片段不存在，则新增一个Segment。
(02) 将key-value键值对添加到Segment片段中。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// tryLock()获取锁，成功返回true，失败返回false。
// 获取锁失败的话，则通过scanAndLockForPut()获取锁，并返回”要插入的key-value“对应的”HashEntry链表“。
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
// tab代表”当前Segment中的HashEntry数组“
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 根据”hash值“获取”HashEntry数组中对应的HashEntry链表“
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
// 如果”HashEntry链表中的当前HashEntry节点“不为null，
if (e != null) {
K k;
// 当”要插入的key-value键值对“已经存在于”HashEntry链表中“时，先保存原有的值。
// 若”onlyIfAbsent“为true，即”要插入的key不存在时才插入”，则直接退出；
// 否则，用新的value值覆盖原有的原有的值。
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
// 如果node非空，则将first设置为“node的下一个节点”。
// 否则，新建HashEntry链表
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 如果添加key-value键值对之后，Segment中的元素超过阈值(并且，HashEntry数组的长度没超过限制)，则rehash；
// 否则，直接添加key-value键值对。
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
// 释放锁
unlock();
}
return oldValue;
}
说明：
put()的作用是将key-value键值对插入到“当前Segment对应的HashEntry中”，在插入前它会获取Segment对应的互斥锁，插入后会释放锁。具体的插入过程如下：
(01) 首先根据“hash值”获取“当前Segment的HashEntry数组对象”中的“HashEntry节点”，每个HashEntry节点都是一个单向链表。
(02) 接着，遍历HashEntry链表。
若在遍历HashEntry链表时，找到与“要key-value键值对”对应的节点，即“要插入的key-value键值对”的key已经存在于HashEntry链表中。则根据onlyIfAbsent进行判断，若onlyIfAbsent为true，即“当要插入的key不存在时才插入”，则不进行插入，直接返回；否则，用新的value值覆盖原始的value值，然后再返回。
若在遍历HashEntry链表时，没有找到与“要key-value键值对”对应的节点。当node!=null时，即在scanAndLockForPut()获取锁时，已经新建了key-value对应的HashEntry节点，则”将HashEntry添加到Segment中“；否则，新建key-value对应的HashEntry节点，然后再“将HashEntry添加到Segment中”。 在”将HashEntry添加到Segment中“前，会判断是否需要rehash。如果在添加key-value键值之后，容量会超过阈值，并且HashEntry数组的长度没有超过限制，则进行rehash；否则，直接通过setEntryAt()将key-value键值对添加到Segment中。
在介绍rehash()和setEntryAt()之前，我们先看看自旋函数scanAndLockForPut()。下面是它的源码：
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
// 第一个HashEntry节点
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
// 当前的HashEntry节点
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
// 重复计数(自旋计数器)
int retries = -1; // negative while locating node
// 查找”key-value键值对“在”HashEntry链表上对应的节点“；
// 若找到的话，则不断的自旋；在自旋期间，若通过tryLock()获取锁成功则返回；否则自旋MAX_SCAN_RETRIES次数之后，强制获取”锁“并退出。
// 若没有找到的话，则新建一个HashEntry链表。然后不断的自旋。
// 此外，若在自旋期间，HashEntry链表的表头发生变化；则重新进行查找和自旋工作！
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
// 1. retries<0的处理情况
if (retries < 0) {
// 1.1 如果当前的HashEntry节点为空(意味着，在该HashEntry链表上上没有找到”要插入的键值对“对应的节点)，而且node=null；则新建HashEntry链表。
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
// 1.2 如果当前的HashEntry节点是”要插入的键值对在该HashEntry上对应的节点“，则设置retries=0
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
// 1.3 设置为下一个HashEntry。
else
e = e.next;
}
// 2. 如果自旋次数超过限制，则获取“锁”并退出
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
// 3. 当“尝试了偶数次”时，就获取“当前Segment的第一个HashEntry”，即f。
// 然后，通过f!=first来判断“当前Segment的第一个HashEntry是否发生了改变”。
// 若是的话，则重置e，first和retries的值，并重新遍历。
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
说明：
scanAndLockForPut()的目标是获取锁。流程如下：
它首先会调用entryForHash()，根据hash值获取”当前Segment中对应的HashEntry节点(first)，即找到对应的HashEntry链表“。
紧接着进入while循环。在while循环中，它会遍历”HashEntry链表(e)“，查找”要插入的key-value键值对“在”该HashEntry链表上对应的节点“。
若找到的话，则不断的自旋，即不断的执行while循环。在自旋期间，若通过tryLock()获取锁成功则返回；否则，在自旋MAX_SCAN_RETRIES次数之后，强制获取锁并退出。
若没有找到的话，则新建一个HashEntry链表，然后不断的自旋。在自旋期间，若通过tryLock()获取锁成功则返回；否则，在自旋MAX_SCAN_RETRIES次数之后，强制获取锁并退出。
此外，若在自旋期间，HashEntry链表的表头发生变化；则重新进行查找和自旋工作！
理解scanAndLockForPut()时，务必要联系”哈希表“的数据结构。一个Segment本身就是一个哈希表，Segment中包含了”HashEntry数组“对象，而每一个HashEntry对象本身是一个”单向链表“。
下面看看rehash()的实现代码。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
// ”Segment中原始的HashEntry数组的长度“
int oldCapacity = oldTable.length;
// ”Segment中新HashEntry数组的长度“
int newCapacity = oldCapacity << 1;
// 新的阈值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 新的HashEntry数组
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
// 遍历”原始的HashEntry数组“，
// 将”原始的HashEntry数组“中的每个”HashEntry链表“的值，都复制到”新的HashEntry数组的HashEntry元素“中。
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// 获取”原始的HashEntry数组“中的”第i个HashEntry链表“
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 将”原始的HashEntry数组“中的”HashEntry链表(e)“的值，都复制到”新的HashEntry数组的HashEntry“中。
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 将新的node节点添加到“Segment的新HashEntry数组(newTable)“中。
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
说明：rehash()的作用是将”Segment的容量“变为”原始的Segment容量的2倍“。
在将原始的数据拷贝到“新的Segment”中后，会将新增加的key-value键值对添加到“新的Segment”中。
setEntryAt()的源码如下：
static final <K,V> void setEntryAt(HashEntry<K,V>[] tab, int i,
HashEntry<K,V> e) {
UNSAFE.putOrderedObject(tab, ((long)i << TSHIFT) + TBASE, e);
}
UNSAFE是Segment类中定义的“静态sun.misc.Unsafe”对象。源码如下：
static final sun.misc.Unsafe UNSAFE;
Unsafe.java在openjdk6中的路径是：openjdk6/jdk/src/share/classes/sun/misc/Unsafe.java。其中，putOrderedObject()的源码下：
public native void putOrderedObject(Object o, long offset, Object x);
说明：putOrderedObject()是一个本地方法。
它会设置obj对象中offset偏移地址对应的object型field的值为指定值。它是一个有序或者有延迟的putObjectVolatile()方法，并且不保证值的改变被其他线程立即看到。只有在field被volatile修饰并且期望被意外修改的时候，使用putOrderedObject()才有用。
总之，setEntryAt()的目的是设置tab中第i位置元素的值为e，且该设置会有延迟。
4 删除
下面以remove(Object key)来对ConcurrentHashMap中的删除操作来进行说明。
public V remove(Object key) {
int hash = hash(key);
// 根据hash值，找到key对应的Segment片段。
Segment<K,V> s = segmentForHash(hash);
return s == null ? null : s.remove(key, hash, null);
}
说明：remove()首先根据“key的计算出来的哈希值”找到对应的Segment片段，然后再从该Segment片段中删除对应的“key-value键值对”。
remove()的方法如下：
final V remove(Object key, int hash, Object value) {
// 尝试获取Segment对应的锁。
// 尝试失败的话，则通过scanAndLock()来获取锁。
if (!tryLock())
scanAndLock(key, hash);
V oldValue = null;
try {
// 根据“hash值”找到“Segment的HashEntry数组”中对应的“HashEntry节点(e)”，该HashEntry节点是一HashEntry个链表。
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> e = entryAt(tab, index);
HashEntry<K,V> pred = null;
// 遍历“HashEntry链表”，删除key-value键值对
while (e != null) {
K k;
HashEntry<K,V> next = e.next;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
V v = e.value;
if (value == null || value == v || value.equals(v)) {
if (pred == null)
setEntryAt(tab, index, next);
else
pred.setNext(next);
++modCount;
--count;
oldValue = v;
}
break;
}
pred = e;
e = next;
}
} finally {
// 释放锁
unlock();
}
return oldValue;
}
说明：remove()的目的就是删除key-value键值对。在删除之前，它会获取到Segment的互斥锁，在删除之后，再释放锁。
它的删除过程也比较简单，它会先根据hash值，找到“Segment的HashEntry数组”中对应的“HashEntry”节点。根据Segment的数据结构，我们知道Segment中包含一个HashEntry数组对象，而每一个HashEntry本质上是一个单向链表。 在找到“HashEntry”节点之后，就遍历该“HashEntry”节点对应的链表，找到key-value键值对对应的节点，然后删除。
下面对scanAndLock()进行说明。它的源码如下：
private void scanAndLock(Object key, int hash) {
// 第一个HashEntry节点
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
int retries = -1;
// 查找”key-value键值对“在”HashEntry链表上对应的节点“；
// 无论找没找到，最后都会不断的自旋；在自旋期间，若通过tryLock()获取锁成功则返回；否则自旋MAX_SCAN_RETRIES次数之后，强制获取”锁“并退出。
// 若在自旋期间，HashEntry链表的表头发生变化；则重新进行查找和自旋！
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f;
if (retries < 0) {
// 如果“遍历完该HashEntry链表，仍然没找到”要删除的键值对“对应的节点”
// 或者“在该HashEntry链表上找到”要删除的键值对“对应的节点”，则设置retries=0
// 否则，设置e为下一个HashEntry节点。
if (e == null || key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
// 自旋超过限制次数之后，获取锁并退出。
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
// 当“尝试了偶数次”时，就获取“当前Segment的第一个HashEntry”，即f。
// 然后，通过f!=first来判断“当前Segment的第一个HashEntry是否发生了改变”。
// 若是的话，则重置e，first和retries的值，并重新遍历。
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f;
retries = -1;
}
}
}
说明：scanAndLock()的目标是获取锁。它的实现与scanAndLockForPut()类似，这里就不再过多说明。
总结：ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表，它是通过“锁分段”来实现的。ConcurrentHashMap中包括了“Segment(锁分段)数组”，每个Segment就是一个哈希表，而且也是可重入的互斥锁。第一，Segment是哈希表表现在，Segment包含了“HashEntry数组”，而“HashEntry数组”中的每一个HashEntry元素是一个单向链表。即Segment是通过链式哈希表。第二，Segment是可重入的互斥锁表现在，Segment继承于ReentrantLock，而ReentrantLock就是可重入的互斥锁。
对于ConcurrentHashMap的添加，删除操作，在操作开始前，线程都会获取Segment的互斥锁；操作完毕之后，才会释放。而对于读取操作，它是通过volatile去实现的，HashEntry数组是volatile类型的，而volatile能保证“即对一个volatile变量的读，总是能看到（任意线程）对这个volatile变量最后的写入”，即我们总能读到其它线程写入HashEntry之后的值。 以上这些方式，就是ConcurrentHashMap线程安全的实现原理。
ConcurrentHashMap示例
下面，我们通过一个例子去对比HashMap和ConcurrentHashMap。
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
/*
* ConcurrentHashMap是“线程安全”的哈希表，而HashMap是非线程安全的。
*
* 下面是“多个线程同时操作并且遍历map”的示例
* () 当map是ConcurrentHashMap对象时，程序能正常运行。
* (02) 当map是HashMap对象时，程序会产生ConcurrentModificationException异常。
*
*
*/
public class ConcurrentHashMapDemo1 {
// TODO: map是HashMap对象时，程序会出错。
//private static Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
private static Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<String, String>();
public static void main(String[] args) {
// 同时启动两个线程对map进行操作！
new MyThread("ta").start();
new MyThread("tb").start();
}
private static void printAll() {
String key, value;
Iterator iter = map.entrySet().iterator();
while(iter.hasNext()) {
Map.Entry entry = (Map.Entry)iter.next();
key = (String)entry.getKey();
value = (String)entry.getValue();
System.out.print(key+" - "+value+", ");
}
System.out.println();
}
private static class MyThread extends Thread {
MyThread(String name) {
super(name);
}
@Override
public void run() {
int i = 0;
while (i++ < 6) {
// “线程名” + "-" + "序号"
String val = Thread.currentThread().getName()+i;
map.put(String.valueOf(i), val);
// 通过“Iterator”遍历map。
printAll();
}
}
}
}
(某一次)运行结果：
1 - tb1, 1 - tb1, 1 - tb1, 1 - tb1, 2 - tb2, 2 - tb2, 1 - tb1, 3 - ta3, 1 - tb1, 2 - tb2, 3 - tb3, 1 - tb1, 2 - tb2, 3 - tb3, 1 - tb1, 4 - tb4, 3 - tb3, 2 - tb2, 4 - tb4, 1 - tb1, 2 - tb2, 5 - ta5, 1 - tb1, 3 - tb3, 5 - tb5, 4 - tb4, 3 - tb3, 2 - tb2, 4 - tb4, 1 - tb1, 2 - tb2, 5 - tb5, 1 - tb1, 6 - tb6, 5 - tb5, 3 - tb3, 6 - tb6, 4 - tb4, 3 - tb3, 2 - tb2, 4 - tb4, 2 - tb2,
结果说明：如果将源码中的map改成HashMap对象时，程序会产生ConcurrentModificationException异常。
以上所述是小编给大家介绍的Java concurrency集合之ConcurrentHashMap，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！