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  1. ConcurrentHashMap的实现原理与使用

定位Segment

既然ConcurrentHashMap使用分段锁Segment来保护不同段的数据,那么在插入和获取元素的时候,必须先通过散列算法定位到Segment。可以看到ConcurrentHashMap会首先使用Wang/Jenkins hash的变种算法对元素的hashCode进行一次再散列。

private static int hash(int h) {

        h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;

        h ^= (h >>> 10);

        h += (h << 3);

        h ^= (h >>> 6);

        h += (h << 2) + (h << 14);

        return h ^ (h >>> 16);

}

之所以进行再散列,目的是减少散列冲突,使元素能够均匀地分布在不同的Segment上,从而提高容器的存取效率。假如散列的质量差到极点,那么所有的元素都在一个Segment中,不仅存取元素缓慢,分段锁也会失去意义。笔者做了一个测试,不通过再散列而直接执行散列计算。

System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);
System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);

计算后输出的散列值全是15,通过这个例子可以发现,如果不进行再散列,散列冲突会非常严重,因为只要低位一样,无论高位是什么数,其散列值总是一样。我们再把上面的二进制数据进行再散列后结果如下(为了方便阅读,不足32位的高位补了0,每隔4位用竖线分割下)。

0100|0111|0110|0111|1101|1010|0100|1110

1111|0111|0100|0011|0000|0001|1011|1000

0111|0111|0110|1001|0100|0110|0011|1110

1000|0011|0000|0000|1100|1000|0001|1010

可以发现,每一位的数据都散列开了,通过这种再散列能让数字的每一位都参加到散列运算当中,从而减少散列冲突。ConcurrentHashMap通过以下散列算法定位segment。

final Segment<K,V> segmentFor(int hash) {
return segments[(hash >>> segmentShift) & segmentMask];
}

默认情况下segmentShift为28,segmentMask为15,再散列后的数最大是32位二进制数据,向右无符号移动28位,意思是让高4位参与到散列运算中,(hash>>>segmentShift)&segmentMask的运算结果分别是4、15、7和8,可以看到散列值没有发生冲突。

PreviousConcurrentHashMap的初始化NextConcurrentHashMap的操作

Last updated 5 years ago

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