HashMap引发死链问题(HashMap、ConcurrentHashMap原理解析)
事故背景
一个CPU使用率飙升至100%的线上故障,原因是在并发情况下使用HashMap导致死循环。
当cpu使用率100%时,查看堆栈,发现程序都卡在了HashMap.get()
这个方法上了,重启程序后问题消失。但是过段时间又会来。
HashMap结构
HashMap
是我们经常会用到的集合类,JDK 1.7
之前底层使用了数组加链表的组合结构,如下图所示:
如果table[]
的尺寸很小,比如只有2个,如果要放进10个keys的话,那么碰撞非常频繁,于是一个O(1)
的查找算法,就变成了链表遍历,性能变成了O(n)
,这是Hash表的缺陷。
JDK 1.7 HashMap的rehash
源代码
public V put(K key, V value)
{......//算Hash值int hash = hash(key.hashCode());int i = indexFor(hash, table.length);//如果该key已被插入,则替换掉旧的value (链接操作)for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {Object k;if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {V oldValue = e.value;e.value = value;e.recordAccess(this);return oldValue;}}modCount++;//该key不存在,需要增加一个结点addEntry(hash, key, value, i);return null;
}
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex)
{Entry<K,V> e = table[bucketIndex];table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);//查看当前的size是否超过了我们设定的阈值threshold,如果超过,需要resizeif (size++ >= threshold)resize(2 * table.length);
}
新建一个更大尺寸(2倍)的hash表,然后把数据从老的Hash表中迁移到新的Hash表中。
void resize(int newCapacity)
{Entry[] oldTable = table;int oldCapacity = oldTable.length;......//创建一个新的Hash TableEntry[] newTable = new Entry[newCapacity];//将Old Hash Table上的数据迁移到New Hash Table上transfer(newTable);table = newTable;threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
void transfer(Entry[] newTable)
{Entry[] src = table;int newCapacity = newTable.length;//下面这段代码的意思是:// 从OldTable里摘一个元素出来,然后放到NewTable中for (int j = 0; j < src.length; j++) {Entry<K,V> e = src[j];if (e != null) {src[j] = null;do {Entry<K,V> next = e.next;int i = indexFor(e.hash, newCapacity);e.next = newTable[i];newTable[i] = e;e = next;} while (e != null);}}
}
旧数组元素迁移到新数组时,依旧采用头插入法
,这样将会导致新链表元素的逆序排序。
多线程并发扩容
的情况下,链表可能形成死链(环形链表)。一旦有任何查找元素的动作,线程将会陷入死循环,从而引发 CPU 使用率飙升。
JDK1.8 改进方案
JDK1.8 HashMap
底层结构进行彻底重构,使用数组
加链表/红黑树
方式这种组合结构。
新元素依旧通过取模方式获取 Table
数组位置,然后再将元素加入链表尾部。一旦链表元素数量超过 8
之后,自动转为红黑树
,进一步提高了查找效率。
由于 JDK1.8 链表采用尾插入法
,从而避免并发扩容
情况下链表形成死链的可能。
虽然JDK1.8能避免并发扩容情况下的死链
问题,但是HashMap仍然不适合用于并发场景。(并发赋值时被覆盖
、size 计算问题
)
ConcurrentHashMap
JDK1.7 ConcurrentHashMap结构
JDK1.7 ConcurrentHashMap 数据结构如下所示:
Segament
是一个ConcurrentHashMap
内部类,底层结构与 HashMap
一致。另外Segament
继承自 ReentrantLock
。
当新元素加入 ConcurrentHashMap
时,首先根据 key hash
值找到相应的 Segament
。接着直接对 Segament
上锁,若获取成功,后续操作步骤如同 HashMap
。
由于锁的存在,Segament
内部操作都是并发安全,同时由于其他 Segament
未被占用,因此可以支持 concurrencyLevel
个线程安全的并发读写。
size 统计问题
虽然 ConcurrentHashMap
引入分段锁解决多线程并发的问题,但是同时引入新的复杂度,导致计算 ConcurrentHashMap
元素数量将会变得复杂。
由于 ConcurrentHashMap
元素实际分布在 Segament
中,为了统计实际数量,只能遍历 Segament
数组求和。
为了数据的准确性,这个过程过我们需要锁住所有的 Segament
,计算结束之后,再依次解锁。不过这样做,将会导致写操作被阻塞,一定程度降低 ConcurrentHashMap
性能。
所以这里对 ConcurrentHashMap
#size 统计方法进行一定的优化。
Segment
每次被修改(写入,删除),都会对 modCount(更新次数)加 1。只要相邻两次计算获取所有的 Segment
modCount 总和一致,则代表两次计算过程并无写入或删除,可以直接返回统计数量。
如果三次计算结果都不一致,那没办法只能对所有 Segment 加锁,重新计算结果。
这里需要注意的是,这里求得 size 数量不能做到 100% 准确。这是因为最后依次对 Segment 解锁后,可能会有其他线程进入写入操作。这样就导致返回时的数量与实际数不一致。
不过这也能被接受,总不能因为为了统计元素停止所有元素的写入操作。
性能问题
想象一种极端情况的,所有写入都落在同一个 Segment
中,这就导致ConcurrentHashMap
退化成 SynchronizedMap
,共同抢一把锁。
JDK1.8 改进方案
JDK1.8 之后,ConcurrentHashMap
取消了分段锁的设计,进一步减锁冲突的发生。另外也引入红黑树的结构,进一步提高查找效率。
数据结构如下所示:
Table
数组的中每一个 Node
我们都可以看做一把锁,这就避免了 Segament
退化问题。
另外一旦 ConcurrentHashMap
扩容, Table 数组元素变多,锁的数量也会变多,并发度也会提高。
JDK1.8 使用 CAS 方法加 synchronized
方式,保证并发安全。
总结
HashMap
在多线程并发的过程中存在死链与丢失数据的可能,不适合用于多线程并发使用的场景的,我们可以在方法的局部变量中使用。SynchronizedMap
虽然线程安全,但是由于锁粒度太大,导致性能太低,所以也不太适合在多线程使用。ConcurrentHashMap
由于使用多把锁,充分降低多线程并发竞争的概率,提高了并发度,非常适合在多线程中使用。ConcurrentHashMap
分段锁的经典思想,我们可以应用在热点更新的场景,提高更新效率。
原文转载自:https://blog.csdn.net/qq_33404395/article/details/105233302
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