如何线程安全的使用HashMap

在周二面试时,一面的面试官有问到HashMap是否是线程安全的,如何在线程安全的前提下使用HashMap,其实也就是HashMapHashtableConcurrentHashMapsynchronized Map的原理和区别。当时有些紧张只是简单说了下HashMap不是线程安全的;Hashtable线程安全,但效率低,因为是Hashtable是使用synchronized的,所有线程竞争同一把锁;而ConcurrentHashMap不仅线程安全而且效率高,因为它包含一个segment数组,将数据分段存储,给每一段数据配一把锁,也就是所谓的锁分段技术。当时忘记了synchronized Map和解释一下HashMap为什么线程不安全。面试结束后问了下面试官哪里有些不足,面试官说上面这个问题的回答算过关,但可以在深入一些或者自己动手尝试一下。so~~~虽然拿到了offer,但还是再整理一下,不能得过且过啊。

为什么HashMap是线程不安全的

总说HashMap是线程不安全的,不安全的,不安全的,那么到底为什么它是线程不安全的呢?要回答这个问题就要先来简单了解一下HashMap源码中的使用的存储结构(这里引用的是Java 8的源码,与7是不一样的)和它的扩容机制

HashMap的内部存储结构

下面是HashMap使用的存储结构:

transient Node<K,V>[] table;

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        V value;
        Node<K,V> next;
}

可以看到HashMap内部存储使用了一个Node数组(默认大小是16),而Node类包含一个类型为Node的next的变量,也就是相当于一个链表,所有hash值相同(即产生了冲突)的key会存储到同一个链表里,大概就是下面图的样子(顺便推荐个在线画图的网站Creately)。
HashMap内部存储结果HashMap内部存储结果

需要注意的是,在Java 8中如果hash值相同的key数量大于指定值(默认是8)时使用平衡树来代替链表,这会将get()方法的性能从O(n)提高到O(logn)。具体的可以看我的另一篇博客Java 8中HashMap和LinkedHashMap如何解决冲突

HashMap的自动扩容机制

HashMap内部的Node数组默认的大小是16,假设有100万个元素,那么最好的情况下每个hash桶里都有62500个元素,这时get(),put(),remove()等方法效率都会降低。为了解决这个问题,HashMap提供了自动扩容机制,当元素个数达到数组大小loadFactor后会扩大数组的大小,在默认情况下,数组大小为16,loadFactor为0.75,也就是说当HashMap中的元素超过16\0.75=12时,会把数组大小扩展为2*16=32,并且重新计算每个元素在新数组中的位置。如下图所示(图片来源,权侵删)。
自动扩容

自动扩容

从图中可以看到没扩容前,获取EntryE需要遍历5个元素,扩容之后只需要2次。

为什么线程不安全

个人觉得HashMap在并发时可能出现的问题主要是两方面,首先如果多个线程同时使用put方法添加元素,而且假设正好存在两个put的key发生了碰撞(hash值一样),那么根据HashMap的实现,这两个key会添加到数组的同一个位置,这样最终就会发生其中一个线程的put的数据被覆盖。第二就是如果多个线程同时检测到元素个数超过数组大小*loadFactor,这样就会发生多个线程同时对Node数组进行扩容,都在重新计算元素位置以及复制数据,但是最终只有一个线程扩容后的数组会赋给table,也就是说其他线程的都会丢失,并且各自线程put的数据也丢失。
关于HashMap线程不安全这一点,《Java并发编程的艺术》一书中是这样说的:

HashMap在并发执行put操作时会引起死循环,导致CPU利用率接近100%。因为多线程会导致HashMap的Node链表形成环形数据结构,一旦形成环形数据结构,Node的next节点永远不为空,就会在获取Node时产生死循环。

哇塞,听上去si不si好神奇,居然会产生死循环。。。。google了一下,才知道死循环并不是发生在put操作时,而是发生在扩容时。详细的解释可以看下面几篇博客:

如何线程安全的使用HashMap

了解了HashMap为什么线程不安全,那现在看看如何线程安全的使用HashMap。这个无非就是以下三种方式:

  • Hashtable
  • ConcurrentHashMap
  • Synchronized Map

例子:

//Hashtable
Map<String, String> hashtable = new Hashtable<>();

//synchronizedMap
Map<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());

//ConcurrentHashMap
Map<String, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();

依次来看看。

Hashtable

先稍微吐槽一下,为啥命名不是HashTable啊,看着好难受,不管了就装作它叫HashTable吧。这货已经不常用了,就简单说说吧。HashTable源码中是使用synchronized来保证线程安全的,比如下面的get方法和put方法:

public synchronized V get(Object key) {
       // 省略实现
    }
public synchronized V put(K key, V value) {
	// 省略实现
    }

所以当一个线程访问HashTable的同步方法时,其他线程如果也要访问同步方法,会被阻塞住。举个例子,当一个线程使用put方法时,另一个线程不但不可以使用put方法,连get方法都不可以,好霸道啊!!!so~~,效率很低,现在基本不会选择它了。

ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap(以下简称CHM)是JUC包中的一个类,Spring的源码中有很多使用CHM的地方。之前已经翻译过一篇关于ConcurrentHashMap的博客,如何在java中使用ConcurrentHashMap,里面介绍了CHM在Java中的实现,CHM的一些重要特性和什么情况下应该使用CHM。需要注意的是,上面博客是基于Java 7的,和8有区别,在8中CHM摒弃了Segment(锁段)的概念,而是启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法,有时间会重新总结一下。

SynchronizedMap

看了一下源码,SynchronizedMap的实现还是很简单的。

// synchronizedMap方法
public static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m) {
       return new SynchronizedMap<>(m);
   }
// SynchronizedMap类
private static class SynchronizedMap<K,V>
       implements Map<K,V>, Serializable {
       private static final long serialVersionUID = 1978198479659022715L;

       private final Map<K,V> m;     // Backing Map
       final Object      mutex;        // Object on which to synchronize

       SynchronizedMap(Map<K,V> m) {
           this.m = Objects.requireNonNull(m);
           mutex = this;
       }

       SynchronizedMap(Map<K,V> m, Object mutex) {
           this.m = m;
           this.mutex = mutex;
       }

       public int size() {
           synchronized (mutex) {return m.size();}
       }
       public boolean isEmpty() {
           synchronized (mutex) {return m.isEmpty();}
       }
       public boolean containsKey(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.containsKey(key);}
       }
       public boolean containsValue(Object value) {
           synchronized (mutex) {return m.containsValue(value);}
       }
       public V get(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.get(key);}
       }

       public V put(K key, V value) {
           synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
       }
       public V remove(Object key) {
           synchronized (mutex) {return m.remove(key);}
       }
       // 省略其他方法
   }

从源码中可以看出调用synchronizedMap()方法后会返回一个SynchronizedMap类的对象,而在SynchronizedMap类中使用了synchronized同步关键字来保证对Map的操作是线程安全的。

性能对比

这是要靠数据说话的时代,所以不能只靠嘴说CHM快,它就快了。写个测试用例,实际的比较一下这三种方式的效率(源码来源),下面的代码分别通过三种方式创建Map对象,使用ExecutorService来并发运行5个线程,每个线程添加/获取500K个元素。

public class CrunchifyConcurrentHashMapVsSynchronizedMap {

    public final static int THREAD_POOL_SIZE = 5;

    public static Map<String, Integer> crunchifyHashTableObject = null;
    public static Map<String, Integer> crunchifySynchronizedMapObject = null;
    public static Map<String, Integer> crunchifyConcurrentHashMapObject = null;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        // Test with Hashtable Object
        crunchifyHashTableObject = new Hashtable<>();
        crunchifyPerformTest(crunchifyHashTableObject);

        // Test with synchronizedMap Object
        crunchifySynchronizedMapObject = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, Integer>());
        crunchifyPerformTest(crunchifySynchronizedMapObject);

        // Test with ConcurrentHashMap Object
        crunchifyConcurrentHashMapObject = new ConcurrentHashMap<>();
        crunchifyPerformTest(crunchifyConcurrentHashMapObject);

    }

    public static void crunchifyPerformTest(final Map<String, Integer> crunchifyThreads) throws InterruptedException {

        System.out.println("Test started for: " + crunchifyThreads.getClass());
        long averageTime = 0;
        for (int i = 0; i < 5; i++) {

            long startTime = System.nanoTime();
            ExecutorService crunchifyExServer = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_POOL_SIZE);

            for (int j = 0; j < THREAD_POOL_SIZE; j++) {
                crunchifyExServer.execute(new Runnable() {
                    @SuppressWarnings("unused")
                    @Override
                    public void run() {

                        for (int i = 0; i < 500000; i++) {
                            Integer crunchifyRandomNumber = (int) Math.ceil(Math.random() * 550000);

                            // Retrieve value. We are not using it anywhere
                            Integer crunchifyValue = crunchifyThreads.get(String.valueOf(crunchifyRandomNumber));

                            // Put value
                            crunchifyThreads.put(String.valueOf(crunchifyRandomNumber), crunchifyRandomNumber);
                        }
                    }
                });
            }

            // Make sure executor stops
            crunchifyExServer.shutdown();

            // Blocks until all tasks have completed execution after a shutdown request
            crunchifyExServer.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.DAYS);

            long entTime = System.nanoTime();
            long totalTime = (entTime - startTime) / 1000000L;
            averageTime += totalTime;
            System.out.println("2500K entried added/retrieved in " + totalTime + " ms");
        }
        System.out.println("For " + crunchifyThreads.getClass() + " the average time is " + averageTime / 5 + " ms\n");
    }
}

测试结果:

Test started for: class java.util.Hashtable
2500K entried added/retrieved in 2018 ms
2500K entried added/retrieved in 1746 ms
2500K entried added/retrieved in 1806 ms
2500K entried added/retrieved in 1801 ms
2500K entried added/retrieved in 1804 ms
For class java.util.Hashtable the average time is 1835 ms

Test started for: class java.util.Collections$SynchronizedMap
2500K entried added/retrieved in 3041 ms
2500K entried added/retrieved in 1690 ms
2500K entried added/retrieved in 1740 ms
2500K entried added/retrieved in 1649 ms
2500K entried added/retrieved in 1696 ms
For class java.util.Collections$SynchronizedMap the average time is 1963 ms

Test started for: class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap
2500K entried added/retrieved in 738 ms
2500K entried added/retrieved in 696 ms
2500K entried added/retrieved in 548 ms
2500K entried added/retrieved in 1447 ms
2500K entried added/retrieved in 531 ms
For class java.util.concurrent.ConcurrentHashMap the average time is 792 ms

这个就不用废话了,CHM性能是明显优于Hashtable和SynchronizedMap的,CHM花费的时间比前两个的一半还少,哈哈,以后再有人问就可以甩数据了。



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