網(wǎng)站建設(shè)學(xué)校網(wǎng)站,廈門網(wǎng)站設(shè)計公司排名,撫寧建設(shè)局網(wǎng)站,國外網(wǎng)站建設(shè)企業(yè)#x1f942;(???)您的點贊#x1f44d;?評論#x1f4dd;?收藏??關(guān)注#x1f440;是作者創(chuàng)作的最大動力#x1f91e; #x1f496;#x1f4d5;#x1f389;#x1f525; 支持我#xff1a;點贊#x1f44d;收藏??留言#x1f4dd;關(guān)注#x1f440;歡迎…(?′??)您的點贊?評論?收藏??關(guān)注是作者創(chuàng)作的最大動力 支持我點贊收藏??留言關(guān)注歡迎留言討論源碼獲取 調(diào)試運行 問題答疑 有興趣可以聯(lián)系我 文末有往期免費源碼直接領(lǐng)取獲取無刪減無套路我們常常在當下感到時間慢覺得未來遙遠但一旦回頭看時間已經(jīng)悄然流逝。對于未來盡管如此也應(yīng)該保持一種從容的態(tài)度相信未來仍有許多可能性等待著我們。(免費無刪減無套路)java swing管理系統(tǒng)源碼 程序 代碼 圖形界面11套」鏈接https://pan.quark.cn/s/784a0d377810提取碼見文章末尾JDK8 ConcurrentHashMap高并發(fā)下的擴容與計數(shù)機制深度解析引言在并發(fā)編程的世界中ConcurrentHashMap 一直是 Java 開發(fā)者的重要武器。JDK8 對其進行了革命性的重構(gòu)拋棄了分段鎖的設(shè)計采用了更先進的 CAS synchronized 機制。其中最值得深入研究的兩個特性是多線程協(xié)助擴容機制和基于 CounterCell 的并發(fā)計數(shù)機制。本文將深入剖析這兩大核心機制的設(shè)計原理和實現(xiàn)細節(jié)。一、ConcurrentHashMap 的擴容機制1.1 擴容觸發(fā)條件在 JDK8 的 ConcurrentHashMap 中擴容主要發(fā)生在兩種情況下元素數(shù)量超過閾值當表中的元素數(shù)量超過容量 × 負載因子默認 0.75時鏈表過長當單個桶的鏈表長度超過 8但表長度小于 64 時此時優(yōu)先擴容而不是樹化1.2 ForwardingNode擴容的信號燈ForwardingNode是擴容機制中的關(guān)鍵節(jié)點它是一個特殊的 Node 類型哈希值為MOVED(-1)。當一個桶完成遷移后會在這個位置放置一個 ForwardingNode。static final class ForwardingNodeK,V extends NodeK,V { final NodeK,V[] nextTable; ForwardingNode(NodeK,V[] tab) { super(MOVED, null, null, null); this.nextTable tab; } }這個設(shè)計巧妙之處在于對于讀操作ForwardingNode 知道數(shù)據(jù)已經(jīng)遷移到新表可以直接到新表中查找對于寫操作遇到 ForwardingNode 的線程會協(xié)助進行擴容對于迭代器可以正確地在擴容期間遍歷數(shù)據(jù)(免費無刪減無套路) Python源代碼開發(fā)文檔說明23套」鏈接https://pan.quark.cn/s/1d351abbd11c提取碼見文章末尾(免費無刪減無套路)計算機專業(yè)精選源碼論文26套」鏈接https://pan.quark.cn/s/8682a41d0097提取碼見文章末尾(免費無刪減無套路)Java web項目源碼整合開發(fā)ssm30套鏈接https://pan.quark.cn/s/1c6e0826cbfd提取碼見文章末尾(免費無刪減無套路)「在線考試系統(tǒng)源碼含搭建教程」鏈接https://pan.quark.cn/s/96c4f00fdb43提取碼見文章末尾1.3 多線程協(xié)助擴容機制transfer() 方法的核心思想擴容的核心在transfer()方法中實現(xiàn)其設(shè)計哲學(xué)是分工協(xié)作、最小沖突分而治之將整個表分成多個遷移段每個線程負責一個段逆序遷移從后向前處理桶避免并發(fā)處理時的沖突CAS 控制通過 CAS 操作分配遷移任務(wù)確保線程安全private final void transfer(NodeK,V[] tab, NodeK,V[] nextTab) { int n tab.length, stride; // 計算每個線程處理的桶數(shù)量最小為16 if ((stride (NCPU 1) ? (n 3) / NCPU : n) MIN_TRANSFER_STRIDE) stride MIN_TRANSFER_STRIDE; // 初始化新表長度為原表的2倍 if (nextTab null) { try { SuppressWarnings(unchecked) NodeK,V[] nt (NodeK,V[])new Node?,?[n 1]; nextTab nt; } catch (Throwable ex) { sizeCtl Integer.MAX_VALUE; return; } nextTable nextTab; transferIndex n; // 從后向前遷移 } // 具體的遷移邏輯... }協(xié)助擴容的觸發(fā)條件當線程在 put、remove 等操作時遇到 ForwardingNode會觸發(fā)協(xié)助擴容final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { // ... 省略其他代碼 else if ((fh f.hash) MOVED) // 遇到ForwardingNode tab helpTransfer(tab, f); // 協(xié)助擴容 // ... 后續(xù)處理 }1.4 擴容期間的讀寫操作讀操作如何并行讀操作在擴容期間完全無鎖如果桶未遷移直接讀取如果桶已遷移通過 ForwardingNode 的 nextTable 轉(zhuǎn)到新表讀取如果正在遷移可能先讀舊表再讀新表寫操作如何處理目標桶未遷移正常進行 CAS 或 synchronized 操作目標桶已遷移通過 ForwardingNode 找到新表進行操作正在遷移的桶等待遷移完成后再操作或者協(xié)助遷移二、基于 CounterCell 的并發(fā)計數(shù)機制2.1 傳統(tǒng)計數(shù)方案的瓶頸在高并發(fā)環(huán)境下簡單的原子變量如AtomicLong會導(dǎo)致嚴重的CAS 競爭。當數(shù)百個線程同時更新同一個計數(shù)器時大量 CPU 時間浪費在 CAS 失敗和重試上。2.2 LongAdder 思想的引入JDK8 的 ConcurrentHashMap 借鑒了LongAdder的思想采用了分段累加、最終匯總的策略// 計數(shù)器的核心字段 private transient volatile long baseCount; private transient volatile CounterCell[] counterCells;2.3 CounterCell 機制詳解結(jié)構(gòu)設(shè)計sun.misc.Contended static final class CounterCell { volatile long value; CounterCell(long x) { value x; } }注意sun.misc.Contended注解這是為了防止偽共享False Sharing。CPU 緩存以緩存行為單位通常 64 字節(jié)如果沒有這個注解相鄰的 CounterCell 可能會在同一個緩存行導(dǎo)致一個線程更新時使其他線程的緩存失效。更新流程addCount()方法是計數(shù)的核心首選更新 baseCount通過 CAS 嘗試更新 baseCount失敗則使用 CounterCell如果 CAS 失敗說明存在競爭使用 CounterCell 數(shù)組初始化或擴容 CounterCell根據(jù)需要初始化或擴容 CounterCell 數(shù)組在 CounterCell 上累加通過哈希算法選擇特定的 CounterCell 進行更新private final void addCount(long x, int check) { CounterCell[] as; long b, s; // 第一步嘗試更新 baseCount if ((as counterCells) ! null || !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b baseCount, s b x)) { // 第二步使用 CounterCell CounterCell a; long v; int m; boolean uncontended true; if (as null || (m as.length - 1) 0 || (a as[ThreadLocalRandom.getProbe() m]) null || !(uncontended U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v a.value, v x))) { // 第三步初始化或擴容 CounterCell fullAddCount(x, uncontended); return; } // ... 省略后續(xù)處理 } // ... 省略后續(xù)處理 }2.4 size() 方法的實現(xiàn)size()方法并不是簡單地返回一個值而是需要匯總所有計數(shù)public int size() { long n sumCount(); return ((n 0L) ? 0 : (n (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int)n); } ? final long sumCount() { CounterCell[] as counterCells; CounterCell a; long sum baseCount; // 基礎(chǔ)值 // 累加所有 CounterCell 的值 if (as ! null) { for (int i 0; i as.length; i) { if ((a as[i]) ! null) sum a.value; } } return sum; }注意size() 方法返回的是近似值因為在并發(fā)環(huán)境下統(tǒng)計過程中可能有其他線程在更新。如果需要精確值應(yīng)該使用mappingCount()方法。三、性能分析與設(shè)計思想3.1 擴容機制的性能優(yōu)勢避免單點瓶頸傳統(tǒng) HashMap 擴容時整個表被鎖定而 ConcurrentHashMap 允許多線程并行遷移減少擴容時間N 個線程參與可以將擴容時間近似減少到 1/N平滑擴容讀寫操作在擴容期間基本不受影響3.2 計數(shù)機制的性能優(yōu)勢降低競爭將熱點分散到多個 CounterCell減少了 CAS 沖突偽共享防護通過Contended注解避免緩存行失效惰性初始化只有在確實存在競爭時才初始化 CounterCell 數(shù)組3.3 實際應(yīng)用建議預(yù)估容量如果知道大概的元素數(shù)量創(chuàng)建時指定初始容量避免頻繁擴容合理設(shè)置并發(fā)級別雖然 JDK8 不再使用分段鎖但初始容量仍影響性能理解 size() 的近似性在高并發(fā)場景下不要依賴 size() 的精確值做關(guān)鍵決策監(jiān)控 CounterCell 競爭如果 CounterCell 數(shù)組過大說明并發(fā)競爭激烈結(jié)語JDK8 的 ConcurrentHashMap 通過 ForwardingNode 實現(xiàn)的多線程協(xié)助擴容機制以及基于 CounterCell 的分布式計數(shù)方案展示了現(xiàn)代并發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計的精髓。這兩大機制的共同特點是避免全局鎖通過細粒度的控制和 CAS 操作化整為零將大問題分解為小問題并行處理自適應(yīng)調(diào)整根據(jù)并發(fā)競爭程度動態(tài)調(diào)整策略理解這些機制不僅有助于更好地使用 ConcurrentHashMap更能啟發(fā)我們在設(shè)計高并發(fā)系統(tǒng)時的思考方式。在面對并發(fā)問題時分而治之和減少共享永遠是最有效的兩大法寶。size() 方法執(zhí)行流程ConcurrentHashMap 擴容和計數(shù)機制ForwardingNode 在擴容中的作用ForwardingNode 轉(zhuǎn)發(fā)機制ConcurrentHashMap 的擴容流程和 CounterCell 計數(shù)機制的核心原理往期免費源碼對應(yīng)視頻免費獲取--SpringBootVue寵物商城網(wǎng)站系統(tǒng)(?′??)您的點贊?評論?收藏??關(guān)注是作者創(chuàng)作的最大動力 支持我點贊收藏??留言關(guān)注歡迎留言討論源碼 調(diào)試運行 問題答疑 有興趣可以聯(lián)系我學(xué)習(xí)知識需費心整理歸納更費神。源碼免費人人喜碼農(nóng)福利等你領(lǐng)常來我家多看看網(wǎng)址扣棣編程感謝支持常陪伴點贊關(guān)注別忘記山高路遠坑又深大軍縱橫任馳奔誰敢橫刀立馬行唯有點贊關(guān)注成??????????點擊此處獲取源碼?????????