如何理解Java 容器中并发容器的源码分析

发布时间：2023-04-25 12:52:10 所属栏目：教程来源：

导读：这期内容当中小编将会给大家带来有关如何理解Java 容器中并发容器的源码分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

如果没有特别说明，以下源码分析基于 JDK 1.8。

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何理解Java 容器中并发容器的源码分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

如果没有特别说明，以下源码分析基于 JDK 1.8。

copyOnWriteArrayList
1.读写分离

写操作在一个复制的数组上进行，读操作还是在原始数组中进行，读写分离，互不影响。

写操作需要加锁，防止并发写入时导致写入数据丢失。

写操作结束之后需要把原始数组指向新的复制数组。

public Boolean add(E e) {
//加锁
final reentrantlock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
// newElements 是一个复制的数组
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
newElements[len] = e;
// 写操作在一个复制的数组上进行
setArray(newElements);
return true;
}
finally {
lock.unlock();
}
}
final void setArray(Object[] a) {
array = a;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private E get(Object[] a, int index) {
//读取操作仍然在原始的数组中
return (E) a[index];
}
2.适用场景

copyOnWriteArrayList 在写操作的同时允许读操作，大大提高了读操作的性能，很适合读多写少的应用场景。

copyOnWriteArrayList 有其缺陷：

内存占用：在写操作时需要复制一个新的数组，使得内存占用为原来的两倍左右；

数据不一致：读操作不能读取实时性的数据，因为部分写操作的数据还未同步到读数组中。

所以 copyOnWriteArrayList 不适合内存敏感以及对实时性要求很高的场景。

ConcurrentHashMap
1. 存储结构

static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶，从而使其并发度更高（并发度就是 Segment 的个数）。

Segment 继承自 reentrantlock。

static final class Segment<K,V> extends reentrantlock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
static final int MAX_SCAN_RETRIES =
Runtime.getRuntime().availableProcessors() > 1 ? 64 : 1;
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
}
final Segment<K,V>[] segments;
默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。

static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
2. size 操作
每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。

/**
* The number of elements. Accessed only either within locks
* or among other volatile reads that maintain visibility.
*/
transient int count;
在执行 size 操作时，需要遍历所有 Segment 然后把 count 累计起来。

ConcurrentHashMap 在执行 size 操作时先尝试不加锁，如果连续两次不加锁操作得到的结果一致，那么可以认为这个结果是正确的。

尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义，该值为 2，retries 初始值为 -1，因此尝试次数为 3。

如果尝试的次数超过 3 次，就需要对每个 Segment 加锁。

/**
* Number of unsynchronized retries in size and containsValue
* methods before resorting to locking. This is used to avoid
* unbounded retries if tables undergo continuous modification
* which would make it impossible to obtain an accurate result.
*/
static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
public int size() {
// Try a few times to get accurate count. On failure due to
// continuous async changes in table, resort to locking.
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
int size;
Boolean overflow;
// true if size overflows 32 bits
long sum;
// sum of modCounts
long last = 0L;
// prevIoUs sum
int retries = -1;
// first iteration isn't retry
try {
for (;;) {
// 超过尝试次数，则对每个 Segment 加锁
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
ensureSegment(j).lock();
// force creation
}
sum = 0L;
size = 0;
overflow = false;
for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
if (seg != null) {
sum += seg.modCount;
int c = seg.count;
if (c < 0 || (size += c) < 0)
overflow = true;
}
}
// 连续两次得到的结果一致，则认为这个结果是正确的
if (sum == last)
break;
last = sum;
}
}
finally {
if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
segmentAt(segments, j).unlock();
}
}
return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}

（编辑：汽车网）

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