【Java】面试 ConcurrentHashMap ,看这一篇就够了!
面试 ConcurrentHashMap ,看这一篇就够了!
程序员库森发布于 1 月 25 日
本文汇总了常考的 ConcurrentHashMap 面试题,面试 ConcurrentHashMap,看这一篇就够了!为帮助大家高效复习,专门用”★ “表示面试中出现的频率,”★ “越多,代表越高频!
实现原理
ConcurrentHashMap 在 JDK1.7 和 JDK1.8 的实现方式是不同的。
先来看下JDK1.7
JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap 是由 Segment
数组结构和 HashEntry
数组结构组成,即 ConcurrentHashMap 把哈希桶数组切分成小数组(Segment ),每个小数组有 n 个 HashEntry 组成。
如下图所示,首先将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问,实现了真正的并发访问。
Segment 是 ConcurrentHashMap 的一个内部类,主要的组成如下:
Segment 继承了 ReentrantLock,所以 Segment 是一种可重入锁,扮演锁的角色。Segment 默认为 16,也就是并发度为 16。
存放元素的 HashEntry,也是一个静态内部类,主要的组成如下:
其中,用 volatile 修饰了 HashEntry 的数据 value 和 下一个节点 next,保证了多线程环境下数据获取时的可见性!
再来看下JDK1.8
在数据结构上, JDK1.8 中的ConcurrentHashMap 选择了与 HashMap 相同的Node数组+链表+红黑树结构;在锁的实现上,抛弃了原有的 Segment 分段锁,采用 CAS + synchronized
实现更加细粒度的锁。
将锁的级别控制在了更细粒度的哈希桶数组元素级别,也就是说只需要锁住这个链表头节点(红黑树的根节点),就不会影响其他的哈希桶数组元素的读写,大大提高了并发度。
- 在 JDK1.6 中,对 synchronized 锁的实现引入了大量的优化,并且 synchronized 有多种锁状态,会从无锁 -> 偏向锁 -> 轻量级锁 -> 重量级锁一步步转换。
- 减少内存开销 。假设使用可重入锁来获得同步支持,那么每个节点都需要通过继承 AQS 来获得同步支持。但并不是每个节点都需要获得同步支持的,只有链表的头节点(红黑树的根节点)需要同步,这无疑带来了巨大内存浪费。
存取
先来看JDK1.7
先定位到相应的 Segment ,然后再进行 put 操作。
源代码如下:
首先会尝试获取锁,如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争,则利用 scanAndLockForPut()
自旋获取锁。
- 尝试自旋获取锁。
- 如果重试的次数达到了
MAX_SCAN_RETRIES
则改为阻塞锁获取,保证能获取成功。
再来看JDK1.8
大致可以分为以下步骤:
- 根据 key 计算出 hash 值;
- 判断是否需要进行初始化;
定位到 Node,拿到首节点 f,判断首节点 f:
- 如果为 null ,则通过 CAS 的方式尝试添加;
- 如果为
f.hash = MOVED = -1
,说明其他线程在扩容,参与一起扩容; - 如果都不满足 ,synchronized 锁住 f 节点,判断是链表还是红黑树,遍历插入;
- 当在链表长度达到 8 的时候,数组扩容或者将链表转换为红黑树。
源代码如下:
同样,先来看JDK1.7
首先,根据 key 计算出 hash 值定位到具体的 Segment ,再根据 hash 值获取定位 HashEntry 对象,并对 HashEntry 对象进行链表遍历,找到对应元素。
由于 HashEntry 涉及到的共享变量都使用 volatile 修饰,volatile 可以保证内存可见性,所以每次获取时都是最新值。
源代码如下:
再来看JDK1.8
大致可以分为以下步骤:
- 根据 key 计算出 hash 值,判断数组是否为空;
- 如果是首节点,就直接返回;
- 如果是红黑树结构,就从红黑树里面查询;
- 如果是链表结构,循环遍历判断。
源代码如下:
get 方法不需要加锁。因为 Node 的元素 value 和指针 next 是用 volatile 修饰的,在多线程环境下线程A修改节点的 value 或者新增节点的时候是对线程B可见的。
这也是它比其他并发集合比如 Hashtable、用 Collections.synchronizedMap()包装的 HashMap 效率高的原因之一。
没有关系。哈希桶数组table
用 volatile 修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
其他
我们先来说value 为什么不能为 null。因为 ConcurrentHashMap 是用于多线程的 ,如果ConcurrentHashMap.get(key)
得到了 null ,这就无法判断,是映射的value是 null ,还是没有找到对应的key而为 null ,就有了二义性。
而用于单线程状态的 HashMap 却可以用containsKey(key)
去判断到底是否包含了这个 null 。
我们用反证法来推理:
假设 ConcurrentHashMap 允许存放值为 null 的 value,这时有A、B两个线程,线程A调用ConcurrentHashMap.get(key)
方法,返回为 null ,我们不知道这个 null 是没有映射的 null ,还是存的值就是 null 。
假设此时,返回为 null 的真实情况是没有找到对应的 key。那么,我们可以用 ConcurrentHashMap.containsKey(key)
来验证我们的假设是否成立,我们期望的结果是返回 false 。
但是在我们调用 ConcurrentHashMap.get(key)
方法之后,containsKey
方法之前,线程B执行了ConcurrentHashMap.put(key, null)
的操作。那么我们调用containsKey
方法返回的就是 true 了,这就与我们的假设的真实情况不符合了,这就有了二义性。
至于 ConcurrentHashMap 中的 key 为什么也不能为 null 的问题,源码就是这样写的,哈哈。如果面试官不满意,就回答因为作者Doug不喜欢 null ,所以在设计之初就不允许了 null 的 key 存在。想要深入了解的小伙伴,可以看这篇文章这道面试题我真不知道面试官想要的回答是什么
并发度可以理解为程序运行时能够同时更新 ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数。在JDK1.7中,实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数,即Segment[]的数组长度,默认是16,这个值可以在构造函数中设置。
如果自己设置了并发度,ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小的2的幂指数作为实际并发度,也就是比如你设置的值是17,那么实际并发度是32。
如果并发度设置的过小,会带来严重的锁竞争问题;如果并发度设置的过大,原本位于同一个Segment内的访问会扩散到不同的Segment中,CPU cache命中率会下降,从而引起程序性能下降。
在JDK1.8中,已经摒弃了Segment的概念,选择了Node数组+链表+红黑树结构,并发度大小依赖于数组的大小。
与 HashMap 迭代器是强一致性不同,ConcurrentHashMap 迭代器是弱一致性。
ConcurrentHashMap 的迭代器创建后,就会按照哈希表结构遍历每个元素,但在遍历过程中,内部元素可能会发生变化,如果变化发生在已遍历过的部分,迭代器就不会反映出来,而如果变化发生在未遍历过的部分,迭代器就会发现并反映出来,这就是弱一致性。
这样迭代器线程可以使用原来老的数据,而写线程也可以并发的完成改变,更重要的,这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性,是性能提升的关键。想要深入了解的小伙伴,可以看这篇文章:http://ifeve.com/ConcurrentHa...
- 数据结构:取消了 Segment 分段锁的数据结构,取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
- 保证线程安全机制:JDK1.7 采用 Segment 的分段锁机制实现线程安全,其中 Segment 继承自 ReentrantLock 。JDK1.8 采用
CAS+synchronized
保证线程安全。 - 锁的粒度:JDK1.7 是对需要进行数据操作的 Segment 加锁,JDK1.8 调整为对每个数组元素加锁(Node)。
- 链表转化为红黑树:定位节点的 hash 算法简化会带来弊端,hash 冲突加剧,因此在链表节点数量大于 8(且数据总量大于等于 64)时,会将链表转化为红黑树进行存储。
- 查询时间复杂度:从 JDK1.7的遍历链表O(n), JDK1.8 变成遍历红黑树O(logN)。
ConcurrentHashMap 的效率要高于 Hashtable,因为 Hashtable 给整个哈希表加了一把大锁从而实现线程安全。而ConcurrentHashMap 的锁粒度更低,在 JDK1.7 中采用分段锁实现线程安全,在 JDK1.8 中采用CAS+synchronized
实现线程安全。
Hashtable 是使用 synchronized来实现线程安全的,给整个哈希表加了一把大锁,多线程访问时候,只要有一个线程访问或操作该对象,那其他线程只能阻塞等待需要的锁被释放,在竞争激烈的多线程场景中性能就会非常差!
还可以使用Collections.synchronizedMap
方法,对方法进行加同步锁。
如果传入的是 HashMap 对象,其实也是对 HashMap 做的方法做了一层包装,里面使用对象锁来保证多线程场景下,线程安全,本质也是对 HashMap 进行全表锁。在竞争激烈的多线程环境下性能依然也非常差,不推荐使用!
最后
本篇的 ConcurrentHashMap 就到这里了,觉得不错的话,不要忘记点个赞~
小伙伴们想看什么类型的文章,欢迎留言或私信~
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阅读 12发布于 1 月 25 日
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实现原理
ConcurrentHashMap 在 JDK1.7 和 JDK1.8 的实现方式是不同的。
先来看下JDK1.7
JDK1.7 中的 ConcurrentHashMap 是由 Segment
数组结构和 HashEntry
数组结构组成,即 ConcurrentHashMap 把哈希桶数组切分成小数组(Segment ),每个小数组有 n 个 HashEntry 组成。
如下图所示,首先将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问,实现了真正的并发访问。
Segment 是 ConcurrentHashMap 的一个内部类,主要的组成如下:
Segment 继承了 ReentrantLock,所以 Segment 是一种可重入锁,扮演锁的角色。Segment 默认为 16,也就是并发度为 16。
存放元素的 HashEntry,也是一个静态内部类,主要的组成如下:
其中,用 volatile 修饰了 HashEntry 的数据 value 和 下一个节点 next,保证了多线程环境下数据获取时的可见性!
再来看下JDK1.8
在数据结构上, JDK1.8 中的ConcurrentHashMap 选择了与 HashMap 相同的Node数组+链表+红黑树结构;在锁的实现上,抛弃了原有的 Segment 分段锁,采用 CAS + synchronized
实现更加细粒度的锁。
将锁的级别控制在了更细粒度的哈希桶数组元素级别,也就是说只需要锁住这个链表头节点(红黑树的根节点),就不会影响其他的哈希桶数组元素的读写,大大提高了并发度。
- 在 JDK1.6 中,对 synchronized 锁的实现引入了大量的优化,并且 synchronized 有多种锁状态,会从无锁 -> 偏向锁 -> 轻量级锁 -> 重量级锁一步步转换。
- 减少内存开销 。假设使用可重入锁来获得同步支持,那么每个节点都需要通过继承 AQS 来获得同步支持。但并不是每个节点都需要获得同步支持的,只有链表的头节点(红黑树的根节点)需要同步,这无疑带来了巨大内存浪费。
存取
先来看JDK1.7
先定位到相应的 Segment ,然后再进行 put 操作。
源代码如下:
首先会尝试获取锁,如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争,则利用 scanAndLockForPut()
自旋获取锁。
- 尝试自旋获取锁。
- 如果重试的次数达到了
MAX_SCAN_RETRIES
则改为阻塞锁获取,保证能获取成功。
再来看JDK1.8
大致可以分为以下步骤:
- 根据 key 计算出 hash 值;
- 判断是否需要进行初始化;
定位到 Node,拿到首节点 f,判断首节点 f:
- 如果为 null ,则通过 CAS 的方式尝试添加;
- 如果为
f.hash = MOVED = -1
,说明其他线程在扩容,参与一起扩容; - 如果都不满足 ,synchronized 锁住 f 节点,判断是链表还是红黑树,遍历插入;
- 当在链表长度达到 8 的时候,数组扩容或者将链表转换为红黑树。
源代码如下:
同样,先来看JDK1.7
首先,根据 key 计算出 hash 值定位到具体的 Segment ,再根据 hash 值获取定位 HashEntry 对象,并对 HashEntry 对象进行链表遍历,找到对应元素。
由于 HashEntry 涉及到的共享变量都使用 volatile 修饰,volatile 可以保证内存可见性,所以每次获取时都是最新值。
源代码如下:
再来看JDK1.8
大致可以分为以下步骤:
- 根据 key 计算出 hash 值,判断数组是否为空;
- 如果是首节点,就直接返回;
- 如果是红黑树结构,就从红黑树里面查询;
- 如果是链表结构,循环遍历判断。
源代码如下:
get 方法不需要加锁。因为 Node 的元素 value 和指针 next 是用 volatile 修饰的,在多线程环境下线程A修改节点的 value 或者新增节点的时候是对线程B可见的。
这也是它比其他并发集合比如 Hashtable、用 Collections.synchronizedMap()包装的 HashMap 效率高的原因之一。
没有关系。哈希桶数组table
用 volatile 修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。
其他
我们先来说value 为什么不能为 null。因为 ConcurrentHashMap 是用于多线程的 ,如果ConcurrentHashMap.get(key)
得到了 null ,这就无法判断,是映射的value是 null ,还是没有找到对应的key而为 null ,就有了二义性。
而用于单线程状态的 HashMap 却可以用containsKey(key)
去判断到底是否包含了这个 null 。
我们用反证法来推理:
假设 ConcurrentHashMap 允许存放值为 null 的 value,这时有A、B两个线程,线程A调用ConcurrentHashMap.get(key)
方法,返回为 null ,我们不知道这个 null 是没有映射的 null ,还是存的值就是 null 。
假设此时,返回为 null 的真实情况是没有找到对应的 key。那么,我们可以用 ConcurrentHashMap.containsKey(key)
来验证我们的假设是否成立,我们期望的结果是返回 false 。
但是在我们调用 ConcurrentHashMap.get(key)
方法之后,containsKey
方法之前,线程B执行了ConcurrentHashMap.put(key, null)
的操作。那么我们调用containsKey
方法返回的就是 true 了,这就与我们的假设的真实情况不符合了,这就有了二义性。
至于 ConcurrentHashMap 中的 key 为什么也不能为 null 的问题,源码就是这样写的,哈哈。如果面试官不满意,就回答因为作者Doug不喜欢 null ,所以在设计之初就不允许了 null 的 key 存在。想要深入了解的小伙伴,可以看这篇文章这道面试题我真不知道面试官想要的回答是什么
并发度可以理解为程序运行时能够同时更新 ConccurentHashMap且不产生锁竞争的最大线程数。在JDK1.7中,实际上就是ConcurrentHashMap中的分段锁个数,即Segment[]的数组长度,默认是16,这个值可以在构造函数中设置。
如果自己设置了并发度,ConcurrentHashMap 会使用大于等于该值的最小的2的幂指数作为实际并发度,也就是比如你设置的值是17,那么实际并发度是32。
如果并发度设置的过小,会带来严重的锁竞争问题;如果并发度设置的过大,原本位于同一个Segment内的访问会扩散到不同的Segment中,CPU cache命中率会下降,从而引起程序性能下降。
在JDK1.8中,已经摒弃了Segment的概念,选择了Node数组+链表+红黑树结构,并发度大小依赖于数组的大小。
与 HashMap 迭代器是强一致性不同,ConcurrentHashMap 迭代器是弱一致性。
ConcurrentHashMap 的迭代器创建后,就会按照哈希表结构遍历每个元素,但在遍历过程中,内部元素可能会发生变化,如果变化发生在已遍历过的部分,迭代器就不会反映出来,而如果变化发生在未遍历过的部分,迭代器就会发现并反映出来,这就是弱一致性。
这样迭代器线程可以使用原来老的数据,而写线程也可以并发的完成改变,更重要的,这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性,是性能提升的关键。想要深入了解的小伙伴,可以看这篇文章:http://ifeve.com/ConcurrentHa...
- 数据结构:取消了 Segment 分段锁的数据结构,取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
- 保证线程安全机制:JDK1.7 采用 Segment 的分段锁机制实现线程安全,其中 Segment 继承自 ReentrantLock 。JDK1.8 采用
CAS+synchronized
保证线程安全。 - 锁的粒度:JDK1.7 是对需要进行数据操作的 Segment 加锁,JDK1.8 调整为对每个数组元素加锁(Node)。
- 链表转化为红黑树:定位节点的 hash 算法简化会带来弊端,hash 冲突加剧,因此在链表节点数量大于 8(且数据总量大于等于 64)时,会将链表转化为红黑树进行存储。
- 查询时间复杂度:从 JDK1.7的遍历链表O(n), JDK1.8 变成遍历红黑树O(logN)。
ConcurrentHashMap 的效率要高于 Hashtable,因为 Hashtable 给整个哈希表加了一把大锁从而实现线程安全。而ConcurrentHashMap 的锁粒度更低,在 JDK1.7 中采用分段锁实现线程安全,在 JDK1.8 中采用CAS+synchronized
实现线程安全。
Hashtable 是使用 synchronized来实现线程安全的,给整个哈希表加了一把大锁,多线程访问时候,只要有一个线程访问或操作该对象,那其他线程只能阻塞等待需要的锁被释放,在竞争激烈的多线程场景中性能就会非常差!
还可以使用Collections.synchronizedMap
方法,对方法进行加同步锁。
如果传入的是 HashMap 对象,其实也是对 HashMap 做的方法做了一层包装,里面使用对象锁来保证多线程场景下,线程安全,本质也是对 HashMap 进行全表锁。在竞争激烈的多线程环境下性能依然也非常差,不推荐使用!
最后
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