ConcurrentHashMapの役割と使用法
1.
ConcurrentHashMapの概要ConcurrentHashMapは、JUCツールキットの並行コンテナーの1つです。このクラスは、マルチスレッド開発でよく使用されます。HashMapとHashMapの違いは、HashMapがスレッドセーフではないことです。同時実行性が高い場合は、多数の変更を行うHashMapは問題が発生しやすいですが、ConcurrentHashMapはスレッドセーフです。
JDK1.8の実装では、並行更新の安全性を確保するためにCAS + Synchronizedを使用するセグメントロックメカニズムと、採用されたデータ構造（配列+リンクリスト+赤黒木）が廃止されました。
ConcurrentHashMapは、非ブロッキングになるように設計されています。更新中にデータの一部が部分的にロックされますが、テーブル全体はロックされません。同期読み取り操作は完全にノンブロッキングです。利点は、合理的な同期を保証するという前提の下で非常に効率的であるということです。
2.一般的な方法
1.putメソッド：putメソッド
のコメントに注意してください：translate： "指定されたキーをこのテーブルの指定された値にマップします。キーも値も空にすることはできません。"したがって、キーと値ConcurrentHashMapのをnullにすることはできません。これは、HashMapとは異なります。
/**
* Maps the specified key to the specified value in this table.
* Neither the key nor the value can be null.
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); // 哈希算法
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
//无限循环，确保插入成功
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) //表为空或表长度为0时候
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)//MOVED=-1;当前正在扩容，一起进行扩容操作
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
// 同步加锁其它的操作
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
2. Get操作：
指定されたキーがマップされている値を返すか、マッピングにキーマッピングが含まれていない場合
1.最初にテーブルが空かどうかを判断し、空の場合は直接nullを返します。
2.キーのハッシュ値を計算し、指定されたテーブルの指定された位置にあるノードノードを取得し、リンクリストまたはツリー構造をトラバースして対応するノードを見つけ、値の値を返します。
/**
* Returns the value to which the specified key is mapped,
* or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode()); // hash算法
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
3. ConcurrentHashMapの使用状況の表示：実際の使用法は非常に単純で、コレクションとして理解するだけです。
package com.demo.spring.test.baseThread.并发容器;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
/**
* @Description: 并发容器
* @Author: yangshilei
*/
public class ConcurrentHashMapDemo implements Runnable{
private final static ConcurrentHashMap<String,String> map = new ConcurrentHashMap();
private final static CountDownLatch latch = new CountDownLatch(100);
private String key;
private String value;
public ConcurrentHashMapDemo(String key,String value){
this.key = key;
this.value = value;
}
@Override
public void run() {
map.put(key,value);
latch.countDown();
}
public static void main(String[] args) {
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(8);
try {
for(int i = 1;i<=100;i++){
ConcurrentHashMapDemo demo = new ConcurrentHashMapDemo("key"+i,"value"+i);
pool.execute(demo);
}
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
pool.shutdown();
}
System.out.println("map中的属性数量="+map.size());
}
}
複数の実行の結果：
map中的属性数量=100
4.実際のプロジェクトでのユースケース：
実際の本番環境では、コードだけでの多くの操作は、マルチスレッドを実現するためによく言われる方法を使用しませんが、特定の使用シナリオと組み合わせると、異なる要求が開始されると、1つのリクエストで新しいスレッドが開きます。シーンは、マルチスレッドを直接使用した場合の効果に似ています。
マルチスレッドの場合、ハッシュマップを使用すると、リンクリストの閉ループが発生します。閉ループの取得データが入力されると、プログラムは無限ループに入るため、HashMapはスレッドセーフではありません。
したがって、これらのシナリオでは、ConcurrentHashMapも使用する必要があります。
1.webSocketはクライアント情報を保存するために使用されます2.Redis
接続プールの使用状況
3.マルチスレッドタスク管理
