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编程问答

ConcurrentHashMap能完全替代HashTable吗?

發(fā)布時間:2023/12/3 编程问答 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 ConcurrentHashMap能完全替代HashTable吗? 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

轉(zhuǎn)載自??ConcurrentHashMap能完全替代HashTable嗎?

????關于ConcurrentHashMap在之前的ConcurrentHashMap原理分析中已經(jīng)解釋了原理,而HashTable其實大抵上只是對HashMap的線程安全的封裝,在JDK7與JDK8中HashMap的實現(xiàn)中解釋了HashMap的原理。

至此你應該能夠明白,ConcurrentHashMap與HashTable都可以用于多線程的環(huán)境,但是當Hashtable的大小增加到一定的時候,性能會急劇下降,因為迭代時需要被鎖定很長的時間。因為ConcurrentHashMap引入了分割(segmentation),不論它變得多么大,僅僅需要鎖定map的某個部分,而其它的線程不需要等到迭代完成才能訪問map。簡而言之,在迭代的過程中,ConcurrentHashMap僅僅鎖定map的某個部分,而Hashtable則會鎖定整個map。

那么既然ConcurrentHashMap那么優(yōu)秀,為什么還要有Hashtable的存在呢?ConcurrentHashMap能完全替代HashTable嗎?

HashTable雖然性能上不如ConcurrentHashMap,但并不能完全被取代,兩者的迭代器的一致性不同的,HashTable的迭代器是強一致性的,而ConcurrentHashMap是弱一致的。 ConcurrentHashMap的get,clear,iterator 都是弱一致性的。 Doug Lea 也將這個判斷留給用戶自己決定是否使用ConcurrentHashMap。

那么什么是強一致性和弱一致性呢?

get方法是弱一致的,是什么含義?可能你期望往ConcurrentHashMap底層數(shù)據(jù)結構中加入一個元素后,立馬能對get可見,但ConcurrentHashMap并不能如你所愿。換句話說,put操作將一個元素加入到底層數(shù)據(jù)結構后,get可能在某段時間內(nèi)還看不到這個元素,若不考慮內(nèi)存模型,單從代碼邏輯上來看,卻是應該可以看得到的。

下面將結合代碼和java內(nèi)存模型相關內(nèi)容來分析下put/get方法。put方法我們只需關注Segment#put,get方法只需關注Segment#get,在繼續(xù)之前,先要說明一下Segment里有兩個volatile變量:counttable;HashEntry里有一個volatile變量:value。

Segment#put

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {lock();try {int c = count;if (c++ > threshold) // ensure capacityrehash();HashEntry[] tab = table;int index = hash & (tab.length - 1);HashEntry first = tab[index];HashEntry 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(key, hash, first, value);count = c; // write-volatile}return oldValue;} finally {unlock();} }

Segment#get

V get(Object key, int hash) {if (count != 0) { // read-volatileHashEntry 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; }

我們?nèi)绾未_定線程1放入某個變量的值是否對線程2可見?當a hb(happen before) c時,a對c可見,那么我們接下來我們只要尋找put和get之間所有可能的執(zhí)行軌跡上的hb關系。要找出hb關系,我們需要先找出與hb相關的Action。為方便,這里將兩段代碼放到了一張圖片上。

可以注意到,同一個Segment實例中的put操作是加了鎖的,而對應的get卻沒有。根據(jù)hb關系中的線程間Action類別,可以從上圖中找出這些Action,主要是volatile讀寫和加解鎖,也就是圖中畫了橫線的那些。

put操作可以分為兩種情況,一是key已經(jīng)存在,修改對應的value;二是key不存在,將一個新的Entry加入底層數(shù)據(jù)結構。

key已經(jīng)存在的情況比較簡單,即if (e != null)部分,前面已經(jīng)說過HashEntry的value是個volatile變量,當線程1給value賦值后,會立馬對執(zhí)行get的線程2可見,而不用等到put方法結束。

key不存在的情況稍微復雜一些,新加一個Entry的邏輯在else中。那么將new HashEntry賦值給tab[index]是否能立刻對執(zhí)行get的線程可見呢?我們只需分析寫tab[index]與讀取tab[index]之間是否有hb關系即可。

假設執(zhí)行put的線程與執(zhí)行get的線程的軌跡是這樣的

執(zhí)行put的線程執(zhí)行get的線程
⑧tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)?
②count = c?
?③if (count != 0)
?⑨HashEntry e = getFirst(hash);

tab變量是一個普通的變量,雖然給它賦值的是volatile的table。另外,雖然引用類型(數(shù)組類型)的變量table是volatile的,但table中的元素不是volatile的,因此⑧只是一個普通的寫操作;count變量是volatile的,因此②是一個volatile寫;③很顯然是一個volatile讀;⑨中getFirst方法中讀取了table,因此包含一個volatile讀。

根據(jù)Synchronization Order,對同一個volatile變量,有volatile寫 hb volatile讀。在這個執(zhí)行軌跡中,時間上②在③之前發(fā)生,且②是寫count,③是讀count,都是針對同一個volatile變量count,因此有② hb ③;又因為⑧和②是同一個線程中的,③和⑨是同一個線程中的,根據(jù)Program Order,有⑧ hb ②,③ hb ⑨。目前我們有了三組關系了⑧ hb ②,② hb ③,③ hb ⑨,再根據(jù)hb關系是可傳遞的(即若有x hb y且y hb z,可得出x hb z),可以得出⑧ hb ⑨。因此,如果按照上述執(zhí)行軌跡,⑧中寫入的數(shù)組元素對⑨中的讀取操作是可見的。

再考慮這樣一個執(zhí)行軌跡:

執(zhí)行put的線程執(zhí)行get的線程
⑧tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)?
?③if (count != 0)
②count = c?
?⑨HashEntry e = getFirst(hash);

這里只是變換了下執(zhí)行順序。每條語句的volatile讀寫含義同上,但它們之間的hb關系卻改變了。Program Order是我們一直擁有的,即我們有⑧ hb ②,③ hb ⑨。但這次對volatile的count的讀時間上發(fā)生在對count的寫之前,我們無法得出② hb ⑨這層關系了。因此,通過count變量,在這個軌跡上是無法得出⑧ hb ⑨的。那么,存不存在其它可替換關系,讓我們?nèi)阅艿贸觫?hb ⑨呢?

我們要找的是,在⑧之后有一條語句或指令x,在⑨之前有一條語句或指令y,存在x hb y。這樣我們可以有⑧ hb x,x hb y, y hb ⑨。就讓我們來找一下是否存在這樣的x和y。圖中的⑤、⑥、⑦、①存在volatile讀寫,但是它們在⑧之前,因此對確立⑧ hb ⑨這個關系沒有用處;同理,④在⑨之后,我們要找的是⑨之前的,因此也對這個問題無益。前面已經(jīng)分析過了②,③之間沒法確立hb關系。

在⑧之后,我們發(fā)現(xiàn)一個unlock操作,如果能在⑨之前找到一個lock操作,那么我們要找的x就是unlock,要找的y就是lock,因為Synchronization Order中有unlock hb lock的關系。但是,很不幸運,⑨之前沒有l(wèi)ock操作。因此,對于這樣的軌跡,是沒有⑧ hb ⑨關系的,也就是說,如果某個Segment實例中的put將一個Entry加入到了table中,在未執(zhí)行count賦值操作之前有另一個線程執(zhí)行了同一個Segment實例中的get,來獲取這個剛加入的Entry中的value,那么是有可能取不到的!

此外,如果getFirst(hash)先執(zhí)行,tab[index] = new HashEntry<K,V>(key, hash, first, value)后執(zhí)行,那么,這個get操作也是看不到put的結果的。

……

正是因為get操作幾乎所有時候都是一個無鎖操作(get中有一個readValueUnderLock調(diào)用,不過這句執(zhí)行到的幾率極小),使得同一個Segment實例上的put和get可以同時進行,這就是get操作是弱一致的根本原因。Java API中對此有一句簡單的描述:

Retrievals reflect the results of the most recently?completed?update operations holding upon their onset.

也就是說API上保證get操作一定能看到已完成的put操作。已完成的put操作肯定在get讀取count之前對count做了寫入操作。因此,也就是我們第一個軌跡分析的情況。

ConcurrentHashMap#clear

clear方法很簡單,看下代碼即知。

public void clear() {for (int i = 0; i < segments.length; ++i)segments[i].clear(); }

因為沒有全局的鎖,在清除完一個segments之后,正在清理下一個segments的時候,已經(jīng)清理segments可能又被加入了數(shù)據(jù),因此clear返回的時候,ConcurrentHashMap中是可能存在數(shù)據(jù)的。因此,clear方法是弱一致的。

ConcurrentHashMap中的迭代器

ConcurrentHashMap中的迭代器主要包括entrySet、keySet、values方法。它們大同小異,這里選擇entrySet解釋。當我們調(diào)用entrySet返回值的iterator方法時,返回的是EntryIterator,在EntryIterator上調(diào)用next方法時,最終實際調(diào)用到了HashIterator.advance()方法,看下這個方法:

final void advance() {if (nextEntry != null && (nextEntry = nextEntry.next) != null)return;while (nextTableIndex >= 0) {if ( (nextEntry = currentTable[nextTableIndex--]) != null)return;}while (nextSegmentIndex >= 0) {Segment<K,V> seg = segments[nextSegmentIndex--];if (seg.count != 0) {currentTable = seg.table;for (int j = currentTable.length - 1; j >= 0; --j) {if ( (nextEntry = currentTable[j]) != null) {nextTableIndex = j - 1;return;}}}} }

這個方法在遍歷底層數(shù)組。在遍歷過程中,如果已經(jīng)遍歷的數(shù)組上的內(nèi)容變化了,迭代器不會拋出ConcurrentModificationException異常。如果未遍歷的數(shù)組上的內(nèi)容發(fā)生了變化,則有可能反映到迭代過程中。這就是ConcurrentHashMap迭代器弱一致的表現(xiàn)。

總結

ConcurrentHashMap的弱一致性主要是為了提升效率,是一致性與效率之間的一種權衡。要成為強一致性,就得到處使用鎖,甚至是全局鎖,這就與Hashtable和同步的HashMap一樣了。

Reference:

1.?http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/16834311

2.?http://ifeve.com/concurrenthashmap-vs-hashtable/

3.?http://ifeve.com/concurrenthashmap-weakly-consistent/


總結

以上是生活随笔為你收集整理的ConcurrentHashMap能完全替代HashTable吗?的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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