Java 7与 Java 8中ConcurrentHashMap的实现原理对比分析("Java 7 vs Java 8:ConcurrentHashMap实现原理深度对比解析")
原创
一、引言
在多线程环境中,对于共享数据的操作需要特别注意线程保险问题。Java提供了多种并发集合来拥护线程保险的操作,其中ConcurrentHashMap是最常用的一种。本文将对比分析Java 7与Java 8中ConcurrentHashMap的实现原理,探讨两者之间的差异和改进。
二、Java 7中ConcurrentHashMap的实现原理
Java 7中ConcurrentHashMap的实现关键基于分段锁(Segment Lock)机制。以下是其核心原理:
1. 数据结构
ConcurrentHashMap底层采用数组+链表结构,数组中的每个元素是一个Segment,Segment内部包含一个链表,链表中的节点存储键值对。
2. 分段锁
ConcurrentHashMap将整个数据分为多个段(Segment),每个段有一个自主的锁。当进行插入、删除、修改等操作时,只需要锁定对应的段,而不是锁定整个数据结构,从而节约并发性能。
3. 锁机制
Segment继承了ReentrantLock,于是每个Segment都可以进行加锁和解锁操作。在插入、删除、修改等操作时,首先会定位到对应的Segment,然后对该Segment进行加锁,完成操作后再解锁。
// 示例代码:插入数据
public V put(K key, V value) {
Segment
segment = getSegmentForValue(key); segment.lock();
try {
return segment.put(key, value, false);
} finally {
segment.unlock();
}
}
三、Java 8中ConcurrentHashMap的实现原理
Java 8对ConcurrentHashMap的实现进行了优化,关键改进了以下几点:
1. 数据结构
Java 8中ConcurrentHashMap的数据结构仍然采用数组+链表,但新增了红黑树。当链表长度超过一定阈值时,链表会成为红黑树,以节约查询快速。
2. 锁机制
Java 8中ConcurrentHashMap取消了分段锁机制,改为对每个键值对进行加锁。这样做的好处是降低了锁的粒度,节约了并发性能。
3. 锁优化
Java 8中ConcurrentHashMap使用CAS操作和synchronized关键字进行锁优化。在插入、删除、修改等操作时,首先会使用CAS操作尝试更新节点,如果未果则使用synchronized关键字进行加锁。
// 示例代码:插入数据
public V put(K key, V value) {
final int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node
[] tab = tables; tab != null && tab.length > (binCount = tab.length);) { Node
f = tabAt(tab, hash); if (f == null) {
if (casTabAt(tab, hash, null, new Node
(hash, key, value))) { return null;
}
} else if (f.hash == hash) {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, hash) == f) {
// 插入数据
}
}
}
}
}
四、对比分析
以下是Java 7与Java 8中ConcurrentHashMap实现原理的对比分析:
1. 数据结构
Java 8中ConcurrentHashMap引入了红黑树,使在数据量较大时,查询快速更高。而Java 7中ConcurrentHashMap仅使用链表,查询快速相对较低。
2. 锁机制
Java 8中ConcurrentHashMap取消了分段锁机制,改为对每个键值对进行加锁。这样做降低了锁的粒度,节约了并发性能。而Java 7中ConcurrentHashMap使用分段锁,锁的粒度较大,大概致使部分线程阻塞。
3. 锁优化
Java 8中ConcurrentHashMap使用CAS操作和synchronized关键字进行锁优化,降低了锁竞争。而Java 7中ConcurrentHashMap使用ReentrantLock进行加锁,锁竞争较为激烈。
五、总结
Java 8对ConcurrentHashMap的实现进行了优化,关键体现在数据结构、锁机制和锁优化方面。这些改进使ConcurrentHashMap在多线程环境下的性能更优,更好地满足了高并发场景的需求。对于开发者来说,了解这些改进有助于更好地使用ConcurrentHashMap,发挥其优势。