java中并发包简要分析01

参考《分布式java应用》一书，简单过一遍并发包（java.util.concurrent）

 

 

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap的实现。

1）添加

put(Object key , Object value)

ConcurrentHashMap并没有采用synchronized进行控制，而是使用了ReentrantLock。

public V put(K key, V value) {

        if (value == null)

            throw new NullPointerException();

        int hash = hash(key.hashCode());

        return segmentFor(hash).put(key, hash, value, false);

    }

这里计算出key的hash值，根据hash值获取对应的数组中的segment对象。接下来的工作都交由segment完成。

segment可以看成是HashMap的一个部分，（ConcurrentHashMap基于concurrencyLevel划分出了多个segment来对key-value进行存储）每次操作都只对当前segment进行锁定，从而避免每次put操作锁住整个map。

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {

            lock();

            try {

                int c = count;

                if (c++ > threshold) // ensure capacity

                    rehash();

                HashEntry<K,V>[] tab = table;

                int index = hash & (tab.length - 1);

                HashEntry<K,V> first = tab[index];

                HashEntry<K,V> e = first;

                while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))

                    e = e.next;

 

                V oldValue;

                if (e != null) {

                    oldValue = e.value;

                    if (!onlyIfAbsent)

                        e.value = value;

                }

                else {

                    oldValue = null;

                    ++modCount;

                    tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value);

                    count = c; // write-volatile

                }

                return oldValue;

            } finally {

                unlock();

            }

        }

这个方法进来就上锁（lock），并在finally中确保释放锁（unlock）。

添加key-value的过程中，先判断当前存储对象个数加1后是否大于threshold，如果大于则进行扩容（对象数组扩大两倍，进行重新hash，转移到新数组）。

如果不大于，则进行后续操作。通过对hash值和对象数组大小减1的值进行按位与操作（取余），得到当前key需要放入数组的位置，接着寻找对应位置上的hashEntry对象链表，并进行遍历。

如果找到相同key值的Entry，则替换该Entry对象的value。

如果没有找到就创建一个Entry对象，赋值给对应位置的数组对象，并构成链表。

注意：采用segment这种方式，在并发操作过程中，可以在很多程度上减少阻塞现象。

 

2）删除

remove(Object key)

public V remove(Object key) {

    int hash = hash(key.hashCode());

        return segmentFor(hash).remove(key, hash, null);

    }

和put类似，删除也要根据hash先获得segment，然后在segment上执行remove操作。

V remove(Object key, int hash, Object value) {

            lock();

            try {

                int c = count - 1;

                HashEntry<K,V>[] tab = table;

                int index = hash & (tab.length - 1);

                HashEntry<K,V> first = tab[index];

                HashEntry<K,V> e = first;

                while (e != null && (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))

                    e = e.next;

 

                V oldValue = null;

                if (e != null) {

                    V v = e.value;

                    if (value == null || value.equals(v)) {

                        oldValue = v;

                        // All entries following removed node can stay

                        // in list, but all preceding ones need to be

                        // cloned.

                        ++modCount;

                        HashEntry<K,V> newFirst = e.next;

                        for (HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next)

                            newFirst = new HashEntry<K,V>(p.key, p.hash,

                                                          newFirst, p.value);

                        tab[index] = newFirst;

                        count = c; // write-volatile

                    }

                }

                return oldValue;

            } finally {

                unlock();

            }

        }

segment的remove操作，首先加锁，然后对hash值与数组大小减1的值按位与操作，得到数组对应位置上的HashEntry对象，接下来遍历此链表，查找hash值相等并且key相等（equals）的对象。

如果没有找到，返回null，释放锁。

如果找到了，则重新创建位于删除元素之前的所有HashEntry，位于其后的不用处理。释放锁！

 

3）获取

get(Object key)

直接看看segment中的get操作，如下：

V get(Object key, int hash) {

           if (count != 0) { // read-volatile

               HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);

               while (e != null) {

                   if (e.hash == hash && key.equals(e.key)) {

                       V v = e.value;

                       if (v != null)

                           return v;

                       return readValueUnderLock(e); // recheck

                   }

                   e = e.next;

               }

           }

           return null;

       }

可以看出并没有加锁操作，只有v==null时，进入readValueUnderLock才有加锁操作。

这里假设一种情况，例如两条线程a、b，a执行get操作，b执行put操作。

当a执行到getFirst，与当前数组长度减1按位与操作后得到指定位置index，此时cpu将执行权交给b，b线程put一对key-value，导致扩容并重新hash排列，然后cpu又将执行权还给a，a然后根据之前的index去获取HashEntry就会发生问题。

当然这种情况发生的概率很小。

 

4）遍历

其实这个过程和读取过程类似，读取所有分段中的数据即可。

 

ConcurrentHashMap默认情况下采用将数据分为16个段进行存储，并且每个段各自拥有自己的锁，锁仅用于put和remove等改变集合对象的操作，基于voliate及hashEntry链表的不变性实现读取的不加锁。

这些方式使得ConcurrentHashMap能够保持极好的并发操作，尤其是对于读远比插入和删除频繁的map而言，而它采用的这些方法也可谓是对于java内存模型、并发机制深刻掌握的体现，是一个设计得非常不错的支持高并发的集合对象。

——摘自《分布式java应用》

 

CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList是一个线程安全、并且在读操作时无锁的ArrayList。

1）添加

add(E e)

public boolean add(E e) {

    final ReentrantLock lock = this.lock;

    lock.lock();

    try {

        Object[] elements = getArray();

        int len = elements.length;

        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);//复制数组

        newElements[len] = e;//添加到末尾

        setArray(newElements);

        return true;

    } finally {

        lock.unlock();

    }

    }

这里同样没有使用synchronized关键字，而是使用ReentrantLock。

和ArrayList不同的是，这里每次都会创建一个新的object数组，大小比之前数组大1。将之前的数组复制到新数组，并将新加入的元素加到数组末尾。

 

2）删除

remove(Object o)

public boolean remove(Object o) {

    final ReentrantLock lock = this.lock;

    lock.lock();

    try {

        Object[] elements = getArray();

        int len = elements.length;

        if (len != 0) {

        // Copy while searching for element to remove

        // This wins in the normal case of element being present

        int newlen = len - 1;

        Object[] newElements = new Object[newlen];//新建数组

 

        for (int i = 0; i < newlen; ++i) {

            if (eq(o, elements[i])) {

            // found one;  copy remaining and exit

            for (int k = i + 1; k < len; ++k)

                newElements[k-1] = elements[k];

            setArray(newElements);

            return true;

            } else

            newElements[i] = elements[i];

        }

 

        // special handling for last cell

        if (eq(o, elements[newlen])) {

            setArray(newElements);

            return true;

        }

        }

        return false;

    } finally {

        lock.unlock();

    }

    }

此方法为什么这么直接进行数组的复制呢？为何不适用system的arrayCopy来完成？

 

3）获取

get(int index)

public E get(int index) {

        return (E)(getArray()[index]);

    }

这里有可能脏读。但是销量非常高。

//通过看集合包和并发包可以看出一些不同的编程思路。这里为什么就不事先做范围的检查？

 

从上可见，CopyOnWriteArrayList基于ReentrantLock保证了增加元素和删除元素动作的互斥。在读操作上没有任何锁，这样就保证了读的性能，带来的副作用是有时候可能会读取到脏数据。

 

CopyOnWriteArraySet

CopyOnWriteArraySet是基于CopyOnWriteArrayList的，可以知道set是不容许重复数据的，因此add操作和CopyOnWriteArrayList有所区别，他是调用CopyOnWriteArrayList的addIfAbsent方法。

public boolean addIfAbsent(E e) {

   final ReentrantLock lock = this.lock;

   lock.lock();

   try {

       // Copy while checking if already present.

       // This wins in the most common case where it is not present

       Object[] elements = getArray();

       int len = elements.length;

       Object[] newElements = new Object[len + 1];

       for (int i = 0; i < len; ++i) {

       if (eq(e, elements[i])) //如果存在，直接返回！

           return false; // exit, throwing away copy

       else

           newElements[i] = elements[i];

       }

       newElements[len] = e;

       setArray(newElements);

       return true;

   } finally {

       lock.unlock();

   }

   }

由此可见，addIfAbsent需要每次都遍历，在add方面，CopyOnWriteArraySet效率要比CopyOnWriteArrayList低一点。

 

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue是一个基于数组、先进先出、线程安全的集合类，其特点是实现指定时间的阻塞读写，并且容量是可以限制的。

1）创建

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {

        if (capacity <= 0)

            throw new IllegalArgumentException();

        this.items = (E[]) new Object[capacity];

        lock = new ReentrantLock(fair);

        notEmpty = lock.newCondition();

        notFull =  lock.newCondition();

    }

初始化锁和两个锁上的Condition，一个为notEmpty，一个为notFull。

 

2）添加

offer(E e , long timeout , TimeUtil unit)

public boolean offer(E e, long timeout, TimeUnit unit)

        throws InterruptedException {

 

        if (e == null) throw new NullPointerException();

    long nanos = unit.toNanos(timeout);

        final ReentrantLock lock = this.lock;

        lock.lockInterruptibly();

        try {

            for (;;) {

                if (count != items.length) {

                    insert(e);

                    return true;

                }

                if (nanos <= 0)

                    return false;

                try {

                    nanos = notFull.awaitNanos(nanos);

                } catch (InterruptedException ie) {

                    notFull.signal(); // propagate to non-interrupted thread

                    throw ie;

                }

            }

        } finally {

            lock.unlock();

        }

    }

这个方法将元素插入数组的末尾，如果数组满，则进入等待，只到以下三种情况发生才继续：

被唤醒、达到指定的时间、当前线程被中断。

该方法首先将等待时间转换成纳秒。然后加锁，如果数组未满，则在末尾插入数据，如果数组已满，则调用notFull.awaitNanos进行等待。如果被唤醒或超时，重新判断是否满。如果线程被interrupt，则直接抛出异常。

 

另外一个不带时间的offer方法在数组满的情况下不进去等待，而是直接返回false。

public boolean offer(E e) {

       if (e == null) throw new NullPointerException();

       final ReentrantLock lock = this.lock;

       lock.lock();

       try {

           if (count == items.length)

               return false;

           else {

               insert(e);

               return true;

           }

       } finally {

           lock.unlock();

       }

   }

同时还可以选择put方法，此方法在数组已满的情况下会一直等待，知道数组不为空或线程被interrupt。

public void put(E e) throws InterruptedException {

        if (e == null) throw new NullPointerException();

        final E[] items = this.items;

        final ReentrantLock lock = this.lock;

        lock.lockInterruptibly();

        try {

            try {

                while (count == items.length)

                    notFull.await();

            } catch (InterruptedException ie) {

                notFull.signal(); // propagate to non-interrupted thread

                throw ie;

            }

            insert(e);

        } finally {

            lock.unlock();

        }

    }

 

3）获取

poll(long timeout, TimeUnit unit)

public E poll(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {

    long nanos = unit.toNanos(timeout);

        final ReentrantLock lock = this.lock;

        lock.lockInterruptibly();

        try {

            for (;;) {

                if (count != 0) {

                    E x = extract();

                    return x;

                }

                if (nanos <= 0)

                    return null;

                try {

                    nanos = notEmpty.awaitNanos(nanos);

                } catch (InterruptedException ie) {

                    notEmpty.signal(); // propagate to non-interrupted thread

                    throw ie;

                }

 

            }

        } finally {

            lock.unlock();

        }

    }

poll获取队列中的第一个元素，如果队列中没有元素，则进入等待。

poll首先将制定timeout转换成纳秒，然后加锁，如果数组个数不为0，则从当前对象数组中获取最后一个元素，在获取后将位置上的元素置为null。

如果数组中的元素个数为0，首先判断timeout是否小于等于0，若小于0则直接返回null。若大于则进行等待，如果被唤醒或者超时，重新判断数据元素个数是否大于0。

如果线程被interrupt，则直接抛出InterruptedException。

和offer一样，不带时间的poll方法在数组元素个数为0直接返回null，不进行等待。

take方法在数据为空的情况下会一直等待，只到数组不为空或者interrupt。