CAS

要点 ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本; 不允许[key,value]为null; 比Hashtable锁粒度更细; 采用CAS和synchronized来保证并发安全。数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表/红黑二叉树; 负载因子0.75; 默认初始化容量16; put时当前bucket为空时，使用CAS操作，将Node放入对应的bucket中; put时出现hash冲突，则采用synchronized; 查询操作不加锁，因此ConcurrentHashMap不是强一致性; ConcurrentHashMap内部采用的锁有synchronized、CAS、自旋锁、分段锁、volatile; 定义 public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> 　　 implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable 其中接口ConcurrentMap<K, V>来自Map<K, V>，添加了一些函数式接口方法，比如： default void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) default void replaceAll(BiFunction<? super K, ?

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 并发编程实践中，ConcurrentHashMap是一个经常被使用的数据结构，相比于Hashtable以及Collections.synchronizedMap()，ConcurrentHashMap在线程安全的基础上提供了更好的写并发能力，但同时降低了对读一致性的要求（这点好像CAP理论啊 O(∩_∩)O）。ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，final，CAS等lock-free技术来减少锁竞争对于性能的影响，无论对于Java并发编程的学习还是Java内存模型的理解，ConcurrentHashMap的设计以及源码都值得非常仔细的阅读与揣摩。 这篇日志记录了自己对ConcurrentHashMap的一些总结，由于JDK6，7，8中实现都不同，需要分开阐述在不同版本中的ConcurrentHashMap。 之前已经在 ConcurrentHashMap原理分析 中解释了ConcurrentHashMap的原理，主要是从代码的角度来阐述是源码是如何写的，本文仍然从源码出发，挑选个人觉得重要的点（会用红色标注）再次进行回顾，以及阐述ConcurrentHashMap的一些注意点。 1. JDK6与JDK7中的实现 1.1 设计思路 ConcurrentHashMap采用了 分段锁 的设计

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 前言： 前段时间又看了一遍ConcurrentHashMap的源码，对该并发容器的底层实现原理有了更进一步的了解，本想写一篇关于ConcurrentHashMap的put方法所涉及的初始化以及扩容操作等的源码解析的，但是这类文章在各平台上实在是太多了，写了感觉意义不是很大。但学了东西，还是想着尽量能够输出点什么，所以就打算稍微写写点偏门的，关于ConcurrentHashMap中统计节点数目的size()方法的实现原理。由于JDK 1.7和1.8中ConcurrentHashMap的源码发生了较大的变化，size()方法的底层实现也发生了变动。为此，本文将会通过 对比两个版本的size()方法的底层实现 来加深对ConcurrentHashMap的理解。 关键字： 源码、JDK1.7、JDK1.8、ConcurrentHashMap、LongAdder 思考： 在了解具体实现原理之前，我们可以 先自己思考 该如何实现并发容器中的节点数目统计问题。 一种很自然的想法是， 用一个成员变量（size）来统计容器的节点数目， 每次对容器进行put或者remove操作时，都对该成员变量（size）进行线程安全的更新。这样，当要获取容器的节点数目时，直接返回该值即可。 这样的计数方法在返回结果的时候，速度很快，但是在统计的过程中 存在着一个很明显的问题

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 出处： Java并发工具类之LongAdder原理总结 LongAdder实现原理图 　　高并发下N多线程同时去操作一个变量会造成大量线程CAS失败，然后处于自旋状态，导致严重浪费CPU资源，降低了并发性。既然AtomicLong性能问题是由于过多线程同时去竞争同一个变量的更新而降低的，那么如果把一个变量分解为多个变量，让同样多的线程去竞争多个资源。 　　 LongAdder则是内部维护一个Cells数组，每个Cell里面有一个初始值为0的long型变量，在同等并发量的情况下，争夺单个变量的线程会减少，这是变相的减少了争夺共享资源的并发量，另外多个线程在争夺同一个原子变量时候，如果失败并不是自旋CAS重试，而是尝试获取其他原子变量的锁，最后当获取当前值时候是把所有变量的值累加后再加上base的值返回的。 　　LongAdder维护了要给延迟初始化的原子性更新数组和一个基值变量base数组的大小保持是2的N次方大小，数组表的下标使用每个线程的hashcode值的掩码表示，数组里面的变量实体是Cell类型。 　　Cell 类型是Atomic的一个改进，用来减少缓存的争用，对于大多数原子操作字节填充是浪费的，因为原子操作都是无规律的分散在内存中进行的，多个原子性操作彼此之间是没有接触的，但是原子性数组元素彼此相邻存放将能经常共享缓存行，也就是伪共享

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 作者：菜鸟小于 https://www.cnblogs.com/Young111/p/11518346.html 1.什么是redis? Redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 2.Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。 3.使用redis有哪些好处？ 1

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 首先一句话自己概述一下自己的理解， 一种由JVM实现的互斥同步锁、非公平锁 。 底层通过该 monitorenter 和 monitorexit 两个字节码指令实现。 在执行到monitorenter命令时，首先尝试获取对象锁， 成功，把锁的计数器加一，这时候对象就是锁定状态（非0），最后执行monitorexit，会将锁计数器减一来实现解锁。 注意：非零或者本身持有对象锁都可以获取对象锁，这个主要用来解决死锁问题，同时实现了锁重入 锁的本质是monitorenter和 monitorexit指令的一个 Reference 类型参数，即要锁定和解锁的对象。 jdk6之前，monitor完全依赖底层操作系统的互斥锁来实现(也因为此不同的底层实现有差别)， jdk6开始对锁做了许多优化，说之前先需要知道一个知识点，就是线程的挂起和唤醒需要操作系统协助，在用户态和内核态切换是很耗费资源的，我下面都用一句话来解释 首先就是自旋锁，就是发现对象被锁，死循环等一会再试一下。 锁消除：在运行时发现不可能存在共享数据竞争的锁进行消除。 锁粗化：在一系列连续动作都对同一对象反复枷锁和解锁，造成性能损耗，自动扩大锁范围 轻量级锁：相对原生互斥锁（悲观锁），他就是一种乐观锁，可以参考cas操作 倾向锁：提前预知倾向执行的线程，然后消除它的锁 比较

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> JUC包中除了锁，还提供了原子操作类来实现线程对临界资源的互斥访问。 Atomic包中提供了多种类型的原子操作类： 它们都是CAS（compareAndSwap）来实现原子性。 1.原子基本类型 用于原子更新基本类型，包括以下三类： AtomicBoolean：原子更新布尔类型 AtomicInteger：原子更新整数类型 AtomicLong：原子更新长整数类型 AtomicInteger 常用方法： int incrementAndGet()：将当前值加1并返回新值。 int decrementAndGet()：将当前值减1并返回新值 int updateAndGet(IntUnaryOperator updateFunction)：将当前值原子执行用户自定义的操作后并返回新值。(updateFunction是用户自定义操作) public class AtomicIntegerTest { public static void main ( String [ ] args ) { AtomicInteger integer = new AtomicInteger ( 0 ) ; //递增 System . out . println ( "递增后的值: " + integer . incrementAndGet ( ) ) ; /

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 记得在大学中那个时候刚开始学习java, 需要遇到多线程需要加锁的操作时，不管不顾全部都用synchronized，相对于当时的我们来说synchronized是这么的神奇而又强大，那个时候我们赋予它一个名字“同步”，也成为了我们解决多线程情况的百试不爽的良药。但是，随着我们学习的进行我们知道synchronized是一个重量级锁，相对于Lock，它会显得那么笨重，以至于我们认为它不是那么的高效而慢慢摒弃它。 但是，随着Javs SE 1.6对synchronized进行的各种优化后，synchronized并不会显得那么重了。下面跟随LZ一起来探索synchronized的实现机制、Java是如何对它进行了优化、锁优化机制、锁的存储结构和升级过程； synchronized 作用 synchronized是java 中的一个关键字, synchronized可以保证方法或者代码块在运行时，同一时刻只有一个方法可以进入到临界区，同时它还可以保证共享变量的内存可见性。 Java中每一个对象都可以作为锁，这是synchronized实现同步的基础： 普通同步方法，锁是当前实例对象 静态同步方法，锁是当前类的class对象 同步方法块，锁是括号里面的对象 当一个线程访问同步代码块时，它首先是需要得到锁才能执行同步代码

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> Compare And Swap：比较和交换 v（内存位置） a（旧的期望值） b（改变之后的值） 数据在修改之前，旧的预期值和v中的值一致时，才能修改 java中Atomic相关类就是使用的这种算法实现的。 它和Synchronized相对： Synchoronized属于悲观锁，认为并发数据操作是一个大概率事件（总有刁民想害朕），我操作的时候，得把数据锁上，别人谁也别想动 而CAS属于乐观锁，它认为并发数据操作是小概率事件，你操作数据之后我再核查一遍，现在的数据和我修改的时候，读取的数据是否一致就没事了，通过比较和交换的方式进行数据修改。 拿 AtomicInteger 的 incrementAndGet 方法举例，这个方法就是给当前对象的数值+1，但是保证了线程安全： public void test(){ AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(1); atomicInteger.incrementAndGet (); Integer integer = 1; integer = integer + 1; // 以上两种操作，结果是一样的 } 看看CAS再JDK1.8中是怎么实现的： public final int incrementAndGet() { //

阿里面试题：ConcurrentHashMap为什么是线程安全的？ ConcurrentHashMap,其实是线程安全的HashMap,所以阅读ConcurrentHashMap,建议 先阅读一下两篇介绍HashMap的文章 你真的懂大厂面试题：HashMap吗？ jdk1.7 HashMap中的致命错误：循环链表 jdk1.7 ConcurrentHashMap jdk1.7 ConcurrentHashMap数据结构 jdk1.7 ConcurrentHashMap是由一个Segment数组和多个HashEntry数组组成 其实就是将HashMap分为多个小HashMap,每个Segment元素维护一个小HashMap,目的是 锁分离 ，本来实现同步，直接可以是对整个HashMap加锁，但是加锁粒度太大，影响并发性能，所以变换成此结构，仅仅对Segment元素加锁，降低锁粒度，提高并发性能。 初始化过程 由于变换成 Segment数组+HashEntry数组 ，所以初始化时，需要依次对Segment数组和小 HashEntry数组初始化 Segment数组初始化 初始化时，使用右移一位，乘以2的计算方式，保证ssize是2的幂次方，小于指定参数 concurrencyLevel 的最大2的幂次方。 int sshift = 0 ; //记录Segment数组大小 int