当前位置: 首页 > news >正文

ConcurrentHashMap笔记

ConcurrentHashMap 是 Java 中用于实现线程安全的哈希表的数据结构。它位于 java.util.concurrent 包中,专门设计用于支持高并发的环境。与传统的 HashMapHashtable 相比,ConcurrentHashMap 提供了更高效的并发操作,特别是在多线程环境下,它能避免传统同步方法的性能瓶颈。

1. 基本概念

ConcurrentHashMap 在多线程环境中提供高效的线程安全机制,特别适合需要频繁读取和更新操作的场景。它通过细粒度的锁和分段锁机制,确保在高并发情况下不会出现性能瓶颈。

主要特点

  • 分段锁机制:将哈希表分成多个段,每个段有一个独立的锁。多个线程可以并发地访问不同段的数据,从而减少了全表加锁的瓶颈。
  • 非阻塞读取get() 方法不需要加锁,读取操作是非阻塞的,即使其他线程修改数据,读取线程也不会被阻塞。
  • 支持高并发更新:通过细粒度锁和乐观锁机制,使得并发写操作不会导致性能显著下降。
  • 线程安全的迭代器ConcurrentHashMap 提供的迭代器是弱一致性的,允许在迭代时进行并发修改操作。

2. 版本演进:JDK 7 与 JDK 8 的区别

2.1 JDK 7 中的 ConcurrentHashMap

在 JDK 7 中,ConcurrentHashMap 使用了 Segment 数组来实现分段锁。每个段内部是一个独立的哈希表,每个段有一个独立的锁。当进行读写操作时,线程只会锁住涉及的段,而不会锁住整个哈希表。

结构
  • Segment 数组ConcurrentHashMap 被划分为多个 Segment,每个 Segment 本质上是一个 HashMap,独立使用锁。
  • 桶(Bucket):每个段内的桶存储键值对。为了支持高效查找和并发,通常会采用链表或红黑树。
锁机制
  • 每个 Segment 拥有一个锁,这使得在多线程环境下不同段可以并行处理。
  • 当操作一个键值对时,ConcurrentHashMap 只会锁定相关的段,而不是整个哈希表。这样避免了传统 Hashtable 的全表锁。

2.2 JDK 8 中的 ConcurrentHashMap

JDK 8 对 ConcurrentHashMap 进行了显著的优化,移除了 Segment 数组,并且在实现上做了很多改进,使得整体结构更加简洁和高效。

结构
  • 无 Segment 数组:在 JDK 8 之后,ConcurrentHashMap 不再使用 Segment 数组,而是将所有数据存储在一个主哈希表中。
  • 红黑树优化:当链表长度超过 8 时,ConcurrentHashMap 会将链表转化为红黑树,以提高查找效率。
  • CAS(Compare-And-Swap)操作:JDK 8 引入了 CAS 操作,使得写操作更加高效且原子化。通过 CAS,并发操作可以通过无锁机制进行。
锁机制
  • 分段锁:虽然 Segment 数组被移除,但 ConcurrentHashMap 依然采用了分段锁机制。具体来说,ConcurrentHashMap 会根据哈希值分配桶(Bucket),并为每个桶加锁,而不是锁住整个哈希表。
  • 无全表锁:不同于 Hashtable,JDK 8 中的 ConcurrentHashMap 不会全表加锁。并发的读操作依旧是无阻塞的。

3. ConcurrentHashMap 主要方法

3.1 put(K key, V value)

  • 将指定的键值对放入 ConcurrentHashMap 中。如果键已存在,替换其值。
  • 写操作会锁定桶所在的段,但不会影响其他段的数据。

3.2 get(Object key)

  • 获取指定键对应的值。该操作是线程安全且非阻塞的,即使其他线程正在修改数据,读取操作也不会被阻塞。

3.3 remove(Object key)

  • 移除指定键的键值对。该操作通过加锁保证线程安全,但仅锁定目标桶,不会影响其他桶的数据。

3.4 replace(K key, V oldValue, V newValue)

  • 只有当当前值与指定的 oldValue 相等时,才会用 newValue 替换它。这个操作是原子性的,确保线程安全。

3.5 compute(K key, BiFunction<? super K,? super V,? extends V> remappingFunction)

  • 基于当前值和提供的 remappingFunction,重新计算并更新指定键对应的值。如果该键不存在,compute 会插入新值。

4. 与 HashMapHashtable 的比较

4.1 ConcurrentHashMap vs HashMap

特性HashMapConcurrentHashMap
线程安全性非线程安全线程安全
锁机制不支持并发操作,单线程加锁支持高并发,分段锁
get() 操作非线程安全线程安全,非阻塞
put() 操作非线程安全细粒度锁,仅锁定需要操作的段
性能在单线程环境下高效在并发环境下性能优异

4.2 ConcurrentHashMap vs Hashtable

特性HashtableConcurrentHashMap
线程安全性线程安全线程安全
锁机制整个表加锁细粒度锁,分段锁机制
get() 操作阻塞操作非阻塞操作
put() 操作整表锁定细粒度锁
性能性能差,锁粒度大性能优越,支持高并发

5. ConcurrentHashMap 的优点与局限

5.1 优点

  • 高并发性:通过分段锁和细粒度锁机制,在并发环境下能够高效地处理读取和写入操作。
  • 线程安全ConcurrentHashMap 设计为线程安全,多个线程可以同时执行 get()put() 等操作而不需要担心数据一致性问题。
  • 无阻塞读取:对于 get() 操作,ConcurrentHashMap 是非阻塞的,不会因为写操作而影响读取性能。
  • 红黑树优化:在 JDK 8 中,对于链表过长的桶会使用红黑树来优化查找性能,避免了链表查找的 O(n) 时间复杂度。

5.2 局限

  • 写操作性能受限:尽管 ConcurrentHashMap 提供了很好的并发读取性能,但在大量写操作时,仍然会受到锁的影响,特别是涉及到锁竞争时。
  • 顺序问题ConcurrentHashMap 不保证键值对的遍历顺序。如果需要顺序遍历,可以考虑使用 LinkedHashMap

6. 总结

ConcurrentHashMap 是一种专门用于多线程并发访问的哈希表实现。它通过细粒度锁机制,极大地提高了并发读写操作的效率,适用于需要高并发处理的场景。随着 JDK 版本的演进,ConcurrentHashMap 在设计上不断优化,特别是在 JDK 8 中,引入了更高效的锁机制和红黑树优化,使得其在并发环境下更加高效和可靠。

http://www.dtcms.com/a/278171.html

相关文章:

  • 从零开始学习深度学习—水果分类之PyQt5App
  • AutoDL挂载阿里云OSS
  • leetGPU解题笔记(1)
  • 【LeetCode Hot100 | 每日刷题】字母异位词分组
  • Can I Trust Your Answer? Visually Grounded Video Question Answering
  • C++高频知识点(十三)
  • 删除screen会话以及查看进程信息的方法
  • 魔力宝贝归来版,虚拟机搭建教程
  • 【SCI 4区推荐】《Journal of Visual Communication and Image Representation》
  • 消息中间件优化高手笔记
  • 退出登录后头像还在?这个缓存问题坑过多少前端!
  • 论文阅读:PolarFree Polarization-based Reflection-Free Imaging
  • IT岗位任职资格体系及发展通道-产品经理岗位任职标准参考
  • 《Python JSON 数据解析全指南:从基础到实战(含 jsonpath 与 Schema 验证)》
  • 九、官方人格提示词汇总(上)
  • 改进广告投入与销售额预测分析
  • CVE-2021-31201
  • 特征选择要解决什么问题
  • 算法题(174):全排列问题
  • 碳水循环(增肌、减脂)
  • AEC原理
  • 白盒测试方法深度解析:从理论到实践
  • Python协程进阶:优雅终止与异常处理详解
  • Mybatis 两级缓存可能导致的问题
  • 「小程序开发」新建页面设置启动页
  • alpinelinux的包管理
  • 力扣刷题记录(c++)09
  • ‘make_unique’ is not a member of ‘std’
  • win10下的wsl2扩充空间
  • 20250713 保存 PBM / PGM / PPM 图片 C++