一.Java并发基础
当一个对象或变量可以被多个线程共享的时候,就有可能使得程序的逻辑出现问题。 在一个对象中有一个变量i=0,有两个线程A,B都想对i加1,这个时候便有问题显现出来,关键就是对i加1的这个过程不是原子操作。要想对i进行递增,第一步就是获取i的值,当A获取i的值为0,在A将新的值写入A之前,B也获取了A的值0,然后A写入,i变成1,然后B也写入i,i这个时候依然是1. 当然java的内存模型没有上面这么简单,在Java Memory Model中,Memory分为两类,main memory和working memory,main memory为所有线程共享,working memory中存放的是线程所需要的变量的拷贝(线程要对main memory中的内容进行操作的话,首先需要拷贝到自己的working memory,一般为了速度,working memory一般是在cpu的cache中的)。volatile的变量在被操作的时候不会产生working memory的拷贝,而是直接操作main memory,当然volatile虽然解决了变量的可见性问题,但没有解决变量操作的原子性的问题,这个还需要synchronized或者CAS相关操作配合进行。
多线程中几个重要的概念:
可见性
也就说假设一个对象中有一个变量i,那么i是保存在main memory中的,当某一个线程要操作i的时候,首先需要从main memory中将i 加载到这个线程的working memory中,这个时候working memory中就有了一个i的拷贝,这个时候此线程对i的修改都在其working memory中,直到其将i从working memory写回到main memory中,新的i的值才能被其他线程所读取。从某个意义上说,可见性保证了各个线程的working memory的数据的一致性。 可见性遵循下面一些规则:
- 当一个线程运行结束的时候,所有写的变量都会被flush回main memory中。
- 当一个线程第一次读取某个变量的时候,会从main memory中读取最新的。
- volatile的变量会被立刻写到main memory中的,在jsr133中,对volatile的语义进行增强,后面会提到
- 当一个线程释放锁后,所有的变量的变化都会flush到main memory中,然后一个使用了这个相同的同步锁的进程,将会重新加载所有的使用到的变量,这样就保证了可见性。
-
原子性
还拿上面的例子来说,原子性就是当某一个线程修改i的值的时候,从取出i到将新的i的值写给i之间不能有其他线程对i进行任何操作。也就是说保证某个线程对i的操作是原子性的,这样就可以避免数据脏读。 通过锁机制或者CAS(Compare And Set 需要硬件CPU的支持)操作可以保证操作的原子性。
有序性
假设在main memory中存在两个变量i和j,初始值都为0,在某个线程A的代码中依次对i和j进行自增操作(i,j的操作不相互依赖)
12i++;
j++;
由于,所以i,j修改操作的顺序可能会被重新排序。那么修改后的ij写到main memory中的时候,顺序可能就不是按照i,j的顺序了,这就是所谓的reordering,在单线程的情况下,当线程A运行结束的后i,j的值都加1了,在线程自己看来就好像是线程按照代码的顺序进行了运行(这些操作都是基于as-if-serial语义的),即使在实际运行过程中,i,j的自增可能被重新排序了,当然计算机也不能帮你乱排序,存在上下逻辑关联的运行顺序肯定还是不会变的。但是在多线程环境下,问题就不一样了,比如另一个线程B的代码如下
123if
(j==
1
) {
System.out.println(i);
}
按照我们的思维方式,当j为1的时候那么i肯定也是1,因为代码中i在j之前就自增了,但实际的情况有可能当j为1的时候i还是为0。这就是reordering产生的不好的后果,所以我们在某些时候为了避免这样的问题需要一些必要的策略,以保证多个线程一起工作的时候也存在一定的次序。JMM提供了happens-before 的排序策略。这样我们可以得到多线程环境下的as-if-serial语义。 这里不对happens-before进行详细解释了,详细的请看这里http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp03304/,这里主要讲一下volatile在新的java内存模型下的变化,在jsr133之前,下面的代码可能会出现问题
123456789101112Map configOptions;
char
[] configText;
volatile
boolean
initialized =
false
;
// In Thread A
configOptions =
new
HashMap();
configText = readConfigFile(fileName);
processConfigOptions(configText, configOptions);
initialized =
true
;
// In Thread B
while
(!initialized)
sleep();
// use configOptions
jsr133之前,虽然对 volatile 变量的读和写不能与对其他 volatile 变量的读和写一起重新排序,但是它们仍然可以与对 nonvolatile 变量的读写一起重新排序,所以上面的Thread A的操作,就可能initialized变成true的时候,而configOptions还没有被初始化,所以initialized先于configOptions被线程B看到,就产生问题了。
JSR 133 Expert Group 决定让 volatile 读写不能与其他内存操作一起重新排序,新的内存模型下,如果当线程 A 写入 volatile 变量 V 而线程 B 读取 V 时,那么在写入 V 时,A 可见的所有变量值现在都可以保证对 B 是可见的。
结果就是作用更大的 volatile 语义,代价是访问 volatile 字段时会对性能产生更大的影响。这一点在ConcurrentHashMap中的统计某个segment元素个数的count变量中使用到了。
二.线程安全的HashMap
什么时候我们需要使用线程安全的hashmap呢,比如一个hashmap在运行的时候只有读操作,那么很明显不会有问题,但是当涉及到同时有改变也有读的时候,就要考虑线程安全问题了,在不考虑性能问题的时候,我们的解决方案有Hashtable或者Collections.synchronizedMap(hashMap),这两种方式基本都是对整个hash表结构做锁定操作的,这样在锁表的期间,别的线程就需要等待了,无疑性能不高。
三.ConcurrentHashMap实现原理
数据结构 ConcurrentHashMap的目标是实现支持高并发、高吞吐量的线程安全的HashMap。当然不能直接对整个hashtable加锁,所以在ConcurrentHashMap中,数据的组织结构和HashMap有所区别。
一个ConcurrentHashMap由多个segment组成,每一个segment都包含了一个HashEntry数组的hashtable, 每一个segment包含了对自己的hashtable的操作,比如get,put,replace等操作,这些操作发生的时候,对自己的hashtable进行锁定。由于每一个segment写操作只锁定自己的hashtable,所以可能存在多个线程同时写的情况,性能无疑好于只有一个hashtable锁定的情况。
源码分析 在ConcurrentHashMap的remove,put操作还是比较简单的,都是将remove或者put操作交给key所对应的segment去做的,所以当几个操作不在同一个segment的时候就可以并发的进行。
1234public
V remove(Object key) {
int
hash = hash(key.hashCode());
return
segmentFor(hash).remove(key, hash,
null
);
}
而segment中的remove操作除了加锁之外和HashMap中的remove操作基本无异。
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536/**
* Remove; match on key only if value null, else match both.
*/
V remove(Object key,
int
hash, Object value) {
lock();
try
{
int
c = count -
1
;
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int
index = hash & (tab.length -
1
);
HashEntry<K,V> first = tab[index];
HashEntry<K,V> e = first;
while
(e !=
null
&& (e.hash != hash || !key.equals(e.key)))
e = e.next;
V oldValue =
null
;
if
(e !=
null
) {
V v = e.value;
if
(value ==
null
|| value.equals(v)) {
oldValue = v;
// All entries following removed node can stay
// in list, but all preceding ones need to be
// cloned.
++modCount;
HashEntry<K,V> newFirst = e.next;
for
(HashEntry<K,V> p = first; p != e; p = p.next)
newFirst =
new
HashEntry<K,V>(p.key, p.hash,
newFirst, p.value);
tab[index] = newFirst;
count = c;
// write-volatile
}
}
return
oldValue;
}
finally
{
unlock();
}
}
上面的代码中关于volatile类型的变量count值得一提,这里充分利用了Java 5中对volatile语义的增强,count = c的操作必须在modCount,table等操作的后面,这样才能保证这些变量操作的可见性。 Segment类继承于ReentrantLock,主要是为了使用ReentrantLock的锁,ReentrantLock的实现比 synchronized在多个线程争用下的总体开销小。 put操作和remove操作类似。
接下来我们来看下get操作。
1234public
V get(Object key) {
int
hash = hash(key.hashCode());
return
segmentFor(hash).get(key, hash);
}
也是使用了对应的segment的get
123456789101112131415V get(Object key,
int
hash) {
if
(count !=
0
) {
// read-volatile
HashEntry<K,V> e = getFirst(hash);
while
(e !=
null
) {
if
(e.hash == hash && key.equals(e.key)) {
V v = e.value;
if
(v !=
null
)
return
v;
return
readValueUnderLock(e);
// recheck
}
e = e.next;
}
}
return
null
;
}
上面的代码中,一开始就对volatile变量count进行了读取比较,这个还是java5对volatile语义增强的作用,这样就可以获取变量的可见性。所以count != 0之后,我们可以认为对应的hashtable是最新的,当然由于读取的时候没有加锁,在get的过程中,可能会有更新。当发现根据key去找元素的时候,但发现找得的key对应的value为null,这个时候可能会有其他线程正在对这个元素进行写操作,所以需要在使用锁的情况下在读取一下value,以确保最终的值。
其他相关涉及读取的操作也都类似。
- 简单方法应用
-
Map visitors = (Map)getServletContext().getAttribute("visitors");
if(visitors == null){
visitors = new ConcurrentHashMap();
getServletContext().setAttribute("visitors", visitors);
}
//得到客户端IP地址
String clickIp = request.getRemoteAddr();
String key = articleId+"_"+clickIp; //以文章ID和用户IP为键
Date lastVisitTime = (Date)visitors.get(key);
Article a = articleDao.findArticleById(Integer.parseInt(articleId));
int clickNumber = a.getClickNumber(); //旧的点击量
/**
* 没有访问记录、或最后一次访问在一个小时之前,需再次记录访问量
* 否则,无需再次记录访问量
*/
if(lastVisitTime == null || !withinOneHour(lastVisitTime)){
//更新点击量
clickNumber = articleDao.updateClickNumber(Integer.parseInt(articleId));
visitors.put(key, new Date());
} -
private boolean withinOneHour(Date lastVisitTime){
//现在的时间
Calendar now = Calendar.getInstance();
//上次访问时间
Calendar last = Calendar.getInstance();
last.setTime(lastVisitTime);
last.add(Calendar.HOUR_OF_DAY, 1);
if(last.before(now)){
return false;
}
return true;
}