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冰冻三尺,非一日之寒!

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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。

 

 

 

 

 

 

posted on 2012-08-16 17:09 huangfox 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏