[学习交流] 【上海校区】Java并发容器，底层原理深入分析

本帖最后由孤尽于 2019-5-26 16:45 编辑

Java并发容器，底层原理深入分析

摘要： ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap底层具体实现 JDK 1.7底层实现将数据分为一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap底层具体实现

JDK 1.7底层实现

将数据分为一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。

ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。其中Segment 实现了 ReentrantLock,所以Segment是一种可重入锁，扮演锁的角色。 HashEntry 用于存储键值对数据。

一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。 Segment结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构，一个Segment包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素，当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得对应的Segment的锁。

JDK 1.8底层实现

TreeBin: 红黑二叉树节点 Node: 链表节点

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ConcurrentHashMap取消了Segment分段锁，采用CAS和synchronized来保证并发安全。数据结构与HashMap1.8的结构类似，数组+链表/红黑二叉树(链表长度>8时，转换为红黑树)。

synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要hash值不冲突，就不会产生并发。

ConcurrentHashMap和Hashtable的区别

底层数据结构：

JDK1.7 的ConcurrentHashMap底层采用分段的数组+链表实现， JDK1.8 的ConcurrentHashMap底层采用的数据结构与JDK1.8 的HashMap的结构一样，数组+链表/红黑二叉树。

Hashtable和JDK1.8 之前的HashMap的底层数据结构类似都是采用数组+链表的形式，数组是 HashMap 的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的

实现线程安全的方式

JDK1.7的ConcurrentHashMap（分段锁）对整个桶数组进行了分割分段(Segment)，每一把锁只锁容器其中一部分数据，多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问率。 JDK 1.8 采用数组+链表/红黑二叉树的数据结构来实现，并发控制使用synchronized和CAS来操作。

Hashtable:使用 synchronized 来保证线程安全，效率非常低下。当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态，如使用 put 添加元素，另一个线程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，竞争会越来越激烈。

HashTable全表锁

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ConcurrentHashMap分段锁

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CopyOnWriteArrayList

public class CopyOnWriteArrayList extends Object
implements List, RandomAccess, Cloneable, Serializable
在很多应用场景中，读操作可能会远远大于写操作。由于读操作根本不会修改原有的数据，因此对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。我们应该允许多个线程同时访问List的内部数据，毕竟读取操作是安全的。这和ReentrantReadWriteLock读写锁的思想非常类似，也就是读读共享、写写互斥、读写互斥、写读互斥。 JDK中提供了CopyOnWriteArrayList类比相比于在读写锁的思想又更进一步。为了将读取的性能发挥到极致，CopyOnWriteArrayList 读取是完全不用加锁的，并且写入也不会阻塞读取操作。只有写入和写入之间需要进行同步等待。这样，读操作的性能就会大幅度提高。

CopyOnWriteArrayList的实现机制

CopyOnWriteArrayLis 类的所有可变操作（add，set等等）都是通过创建底层数组的新副本来实现的。当 List 需要被修改的时候，我并不修改原有内容，而是对原有数据进行一次复制，将修改的内容写入副本。写完之后，再将修改完的副本替换原来的数据，这样就可以保证写操作不会影响读操作了。

CopyOnWriteArrayList是满足CopyOnWrite的ArrayList，所谓CopyOnWrite也就是说：在计算机，如果你想要对一块内存进行修改时，我们不在原有内存块中进行写操作，而是将内存拷贝一份，在新的内存中进行写操作，写完之后呢，就将指向原来内存指针指向新的内存，原来的内存就可以被回收掉了。

CopyOnWriteArrayList读取和写入源码简单分析

CopyOnWriteArrayList读取操作的实现

读取操作没有任何同步控制和锁操作，因为内部数组array不会发生修改，只会被另外一个array替换，因此可以保证数据安全。

/* The array, accessed only via getArray/setArray. /
private transient volatile Object[] array;
public E get(int index) {

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return get(getArray(), index);

}
@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {

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return (E) a[index];

}
final Object[] getArray() {

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return array;

}
CopyOnWriteArrayList读取操作的实现

CopyOnWriteArrayList 写入操作 add() 方法在添加集合的时候加了锁，保证同步，避免了多线程写的时候会复制出多个副本出来。

/**

Appends the specified element to the end of this list.
*/

public boolean add(E e) {

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final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();//加锁
try {
    Object[] elements = getArray();
    int len = elements.length;
    Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);//拷贝新数组
    newElements[len] = e;
    setArray(newElements);
    return true;
} finally {
    lock.unlock();//释放锁
}

}

ConcurrentLinkedQueue

Java提供的线程安全的 Queue 可以分为阻塞队列和非阻塞队列，其中阻塞队列的典型例子是 BlockingQueue，非阻塞队列的典型例子是ConcurrentLinkedQueue，在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。阻塞队列可以通过加锁来实现，非阻塞队列可以通过CAS操作实现。

ConcurrentLinkedQueue使用链表作为其数据结构。 ConcurrentLinkedQueue应该算是在高并发环境中性能最好的队列了。它之所有能有很好的性能，是因为其内部复杂的实现。

ConcurrentLinkedQueue 主要使用CAS非阻塞算法来实现线程安全。适合在对性能要求相对较高，对个线程同时对队列进行读写的场景，即如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的ConcurrentLinkedQueue来替代。

BlockingQueue

java.util.concurrent.BlockingQueue 接口有以下阻塞队列的实现：

FIFO 队列：LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue（固定长度）

优先级队列：PriorityBlockingQueue

提供了阻塞的 take() 和 put() 方法：如果队列为空 take() 将阻塞，直到队列中有内容；如果队列为满 put() 将阻塞，直到队列有空闲位置。

使用 BlockingQueue 实现生产者消费者问题

public class ProducerConsumer {

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private static BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(5);

private static class Producer extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        try {
            queue.put("product");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.print("produce..");
    }
}

private static class Consumer extends Thread {

    @Override
    public void run() {
        try {
            String product = queue.take();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.print("consume..");
    }
}

}
public static void main(String[] args) {

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for (int i = 0; i < 2; i++) {
    Producer producer = new Producer();
    producer.start();
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    Consumer consumer = new Consumer();
    consumer.start();
}
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    Producer producer = new Producer();
    producer.start();
}

}
produce..produce..consume..consume..produce..consume..produce..consume..produce..consume

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