哈尔滨建站系统点击查看,数据库网站开发外文翻译,wordpress打电话聊插件,专业网页制作与网站设计ConcurrentHashMap是Java中的一个线程安全的哈希表实现#xff0c;它通过一系列精妙的机制来保证线程安全。以下是ConcurrentHashMap保证线程安全的主要方式#xff1a; 分段锁#xff08;Segment Locking#xff0c;Java 1.8之前#xff09;#xff1a; 在Java 1.8之前的…ConcurrentHashMap是Java中的一个线程安全的哈希表实现它通过一系列精妙的机制来保证线程安全。以下是ConcurrentHashMap保证线程安全的主要方式 分段锁Segment LockingJava 1.8之前 在Java 1.8之前的版本中ConcurrentHashMap通过分段锁机制将整个哈希表分成多个段Segment每个段维护着一个独立的哈希表。读操作时并不需要获取整个哈希表的锁而是只需要获取对应段的锁。这样可以降低并发度限制允许多个线程同时读取不同的段从而提高读操作的并发性能。写操作时需要锁定对应的段。虽然这仍然是一种锁机制但相比于Hashtable等旧版哈希表的全局锁分段锁能够显著提高并发性能。 CASCompare and Swap操作和synchronized机制Java 1.8及以后 Java 1.8版本的ConcurrentHashMap引入了新的数据结构和算法进一步提高了并发性能。在写操作中ConcurrentHashMap使用CAS操作来保证更新的原子性。CAS操作是一种无锁的同步机制它通过比较内存中的值与期望值如果相等则进行更新否则重试。这种机制避免了全局锁的开销提高了写操作的并发性能。同时Java 1.8版本的ConcurrentHashMap也使用了synchronized机制来辅助实现线程安全特别是在处理链表或红黑树等复杂数据结构时。 内部数据结构 ConcurrentHashMap使用了一种特殊的哈希表结构即数组链表红黑树的结合体。当链表长度超过一定阈值时会将链表转换为红黑树以提高查找、插入和删除操作的效率。这种数据结构的设计使得在单个段上的操作更加高效。 读写分离 ConcurrentHashMap允许多个线程同时进行读取操作而写入操作会引起更细粒度的锁定。这样多个读操作可以并发进行提高了并发性能。只有在写入操作时才会对相关的段进行锁定保证写入的原子性和一致性。 迭代器的线程安全性 ConcurrentHashMap的迭代器也是线程安全的。在迭代过程中即使有其他线程对ConcurrentHashMap进行并发的修改操作迭代器也不会抛出ConcurrentModificationException异常。这是因为迭代器在迭代期间保持对ConcurrentHashMap的结构的快照而不是直接操作ConcurrentHashMap。
综上所述ConcurrentHashMap通过分段锁Java 1.8之前、CAS操作和synchronized机制Java 1.8及以后、特殊的内部数据结构、读写分离以及线程安全的迭代器等多种机制来保证线程安全。这些机制共同作用下使得ConcurrentHashMap能够在多线程环境中提供高效的并发性能和数据一致性。
以下是一个使用ConcurrentHashMap来保证线程安全的代码示例。这个例子将展示如何在多线程环境下安全地更新ConcurrentHashMap中的数据。
假设我们需要统计一个字符串中各个单词出现的次数并且这个统计过程需要在多线程环境中进行。我们可以使用ConcurrentHashMap来存储单词及其出现的次数并使用AtomicLong来保证计数操作的原子性尽管在Java 8及更高版本中ConcurrentHashMap的compute方法已经足够高效和线程安全但这里也提供一个使用AtomicLong的示例作为对比。
使用ConcurrentHashMap和AtomicLong import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; public class WordCountExample {
private final ConcurrentHashMapString, AtomicLong wordCounts new ConcurrentHashMap(); public long increase(String word) {
AtomicLong count wordCounts.computeIfAbsent(word, k - new AtomicLong(0));
return count.incrementAndGet();
} public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WordCountExample example new WordCountExample(); // 创建并启动多个线程来模拟并发增加单词计数
Runnable task () - {
for (int i 0; i 1000; i) {
String word example; // 这里以固定单词为例实际应用中可以是不同的单词
example.increase(word);
}
}; Thread t1 new Thread(task);
Thread t2 new Thread(task); t1.start();
t2.start(); t1.join();
t2.join(); // 打印最终结果
System.out.println(Total count for example: example.wordCounts.get(example).get());
}
} 使用ConcurrentHashMap的compute方法
如果不使用AtomicLong而是直接使用ConcurrentHashMap的compute方法也可以达到同样的效果且代码更加简洁。
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class WordCountExampleWithCompute {
private final ConcurrentHashMapString, Long wordCounts new ConcurrentHashMap(); public long increase(String word) {
return wordCounts.compute(word, (k, v) - v null ? 1L : v 1);
} public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// ...与上面的main方法类似只是实例化WordCountExampleWithCompute并调用其方法
}
}
解释
使用AtomicLong 在increase方法中我们首先尝试从ConcurrentHashMap中获取与单词关联的AtomicLong对象。如果该单词不存在则使用computeIfAbsent方法创建一个新的AtomicLong对象并将其初始化为0。然后使用incrementAndGet方法原子地增加计数器的值并返回新的值。使用compute方法 compute方法接受一个键和一个重映射函数该函数根据键和当前值如果存在计算新值。如果当前值为null则函数返回1表示这是第一次添加该单词。否则函数返回当前值加1。
这两种方法都能在多线程环境中安全地更新ConcurrentHashMap中的数据但使用compute方法的代码更加简洁。选择哪种方法取决于具体的应用场景和个人偏好。
