计算机程序的思维逻辑 (75) - 并发容器 - 基于SkipList的Map和Set

上节我们介绍了ConcurrentHashMap,ConcurrentHashMap不能排序,容器类中可以排序的Map和Set是TreeMapTreeSet但它们不是线程安全的。Java并发包中与TreeMap/TreeSet对应的并发版本是ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet,本节,我们就来简要探讨这两个类。

基本概念

我们知道,TreeSet是基于TreeMap实现的,与此类似,ConcurrentSkipListSet也是基于ConcurrentSkipListMap实现的,所以,我们主要来探讨ConcurrentSkipListMap。

ConcurrentSkipListMap是基于SkipList实现的,SkipList称为跳跃表或跳表,是一种数据结构,待会我们会进一步介绍。并发版本为什么采用跳表而不是树呢?原因也很简单,因为跳表更易于实现高效并发算法。

ConcurrentSkipListMap有如下特点:

  • 没有使用锁,所有操作都是无阻塞的,所有操作都可以并行,包括写,多个线程可以同时写。
  • 与ConcurrentHashMap类似,迭代器不会抛出ConcurrentModificationException,是弱一致的,迭代可能反映最新修改也可能不反映,一些方法如putAll, clear不是原子的。
  • 与ConcurrentHashMap类似,同样实现了ConcurrentMap接口,直接支持一些原子复合操作。
  • 与TreeMap一样,可排序,默认按键自然有序,可以传递比较器自定义排序,实现了SortedMap和NavigableMap接口。

看段简单的使用代码:

public static void main(String[] args) {
    Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(
            Collections.reverseOrder());
    map.put("a", "abstract");
    map.put("c", "call");
    map.put("b", "basic");
    System.out.println(map.toString());
}

程序输出为:

{c=call, b=basic, a=abstract}

表示是有序的。

ConcurrentSkipListMap的大部分方法,我们之前都有介绍过,有序的方法,与TreeMap是类似的,原子复合操作,与ConcurrentHashMap是类似的,所以我们就不赘述了。

需要说明一下的是它的size方法,与大多数容器实现不同,这个方法不是常量操作,它需要遍历所有元素,复杂度为O(N),而且遍历结束后,元素个数可能已经变了,一般而言,在并发应用中,这个方法用处不大。

下面我们主要介绍下其基本实现原理。

基本实现原理

我们先来介绍下跳表的结构,跳表是基于链表的,在链表的基础上加了多层索引结构。我们通过一个简单的例子来看下,假定容器中包含如下元素:

3, 6, 7, 9, 12, 17, 19, 21, 25, 26

对Map来说,这些值可以视为键。ConcurrentSkipListMap会构造类似下图所示的跳表结构:

最下面一层,就是最基本的单向链表,这个链表是有序的。虽然是有序的,但我们知道,与数组不同,链表不能根据索引直接定位,不能进行二分查找。

为了快速查找,跳表有多层索引结构,这个例子中有两层,第一层有5个节点,第二层有2个节点。高层的索引节点一定同时是低层的索引节点,比如9和21。

高层的索引节点少,低层的多,统计概率上,第一层索引节点是实际元素数的1/2,第二层是第一层的1/2,逐层减半,但这不是绝对的,有随机性,只是大概如此。

对于每个索引节点,有两个指针,一个向右,指向下一个同层的索引节点,另一个向下,指向下一层的索引节点或基本链表节点。

有了这个结构,就可以实现类似二分查找了,查找元素总是从最高层开始,将待查值与下一个索引节点的值进行比较,如果大于索引节点,就向右移动,继续比较,如果小于,则向下移动到下一层进行比较。

下图两条线展示了查找值19和8的过程:

对于19,查找过程是:

  1. 与9相比,大于9
  2. 向右与21相比,小于21
  3. 向下与17相比,大于17
  4. 向右与21相比,小于21
  5. 向下与19相比,找到

对于8,查找过程是:

  1. 与9相比,小于9
  2. 向下与6相比,大于6
  3. 向右与9相比,小于9
  4. 向下与7相比,大于7
  5. 向右与9相比,小于9,不能再向下,没找到

这个结构是有序的,查找的性能与二叉树类似,复杂度是O(log(N)),不过,这个结构是如何构建起来的呢?

与二叉树类似,这个结构是在更新过程中进行保持的,保存元素的基本思路是:

  1. 先保存到基本链表,找到待插入的位置,找到位置后,先插入基本链表
  2. 更新索引层。

对于索引更新,随机计算一个数,表示为该元素最高建几层索引,一层的概率为1/2,二层为1/4,三层为1/8,依次类推。然后从最高层到最低层,在每一层,为该元素建立索引节点,建的过程也是先查找位置,再插入。

对于删除元素,ConcurrentSkipListMap不是一下子真的进行删除,为了避免并发冲突,有一个复杂的标记过程,在内部遍历元素的过程中会真正删除。

以上我们只是介绍了基本思路,为了实现并发安全、高效、无锁非阻塞,ConcurrentSkipListMap的实现非常复杂,具体我们就不探讨了,感兴趣的读者可以参考其源码,其中提到了多篇学术论文,论文中描述了它参考的一些算法。

对于常见的操作,如get/put/remove/containsKey,ConcurrentSkipListMap的复杂度都是O(log(N))。

上面介绍的SkipList结构是为了便于并发操作的,如果不需要并发,可以使用另一种更为高效的结构,数据和所有层的索引放到一个节点中,如下图所示:

 

对于一个元素,只有一个节点,只是每个节点的索引个数可能不同,在新建一个节点时,使用随机算法决定它的索引个数,平均而言,1/2的元素有两个索引,1/4的元素有三个索引,依次类推。

小结

本节简要介绍了ConcurrentSkipListMap和ConcurrentSkipListSet,它们基于跳表实现,有序,无锁非阻塞,完全并行,主要操作复杂度为O(log(N))。

下一节,我们来探讨并发队列。 

(与其他章节一样,本节所有代码位于 https://github.com/swiftma/program-logic)

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posted @ 2017-03-21 06:35 老马说编程 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏