この記事では、HashMap の実装原理と、サイズ変更が無限ループやファストフェイルなどのスレッドアンセーフな動作をどのように引き起こす可能性があるかを分析します。同時に、ソースコードと組み合わせて、JDK 1.7およびJDK 1.8のConcurrentHashMapの実装原理を、データ構造、アドレス指定方法、同期方法、サイズ計算などの観点から分析します。

スレッドセーフでない HashMap

ご存知のとおり、HashMap はスレッドセーフではありません。 HashMap のスレッドの安全性の問題は、主にイテレータ使用時のサイズ変更と高速フェイル時の無限ループに反映されます。

注: この章のコードは、JDK 1.7.0_67 に基づいています

HashMap の動作原理

HashMap データ構造

一般的に使用される基礎となるデータ構造には、主に配列とリンクリストが含まれます。配列の格納範囲は連続的で、多くのメモリを占有し、アドレス指定は簡単ですが、挿入と削除は困難です。リンクされたリストには個別の保存間隔があり、メモリの使用量が少なく、アドレス指定が難しく、挿入と削除が簡単です。

HashMap はハッシュテーブルの効果を実現することを目的としており、O(1) レベルの追加、削除、変更、クエリを実現しようとします。その具体的な実装では、配列とリンクリストの両方が使用されます。最も外側の層は配列であり、配列の各要素はリンクリストの先頭であると考えることができます。

HashMap のアドレス指定方法

新しく挿入されたデータまたは読み取られるデータの場合、HashMap は配列の長さを法とした Key のハッシュ値を取得し、その結果は配列内の Entry のインデックスとして使用されます。コンピューターでは、モジュロのコストはビット演算のコストよりもはるかに高いため、HashMap では配列の長さが 2 の N 乗である必要があります。このとき、Key のハッシュ値は 2^N-1 に AND 演算され、modulo と同等の効果が得られます。 HashMap は、HashMap の容量を指定するときに、2 の N 乗の整数を渡す必要はありません。代わりに、Integer.highestOneBit を通じて、指定された整数より小さい最大の 2^N 値を計算します。。

public static int highestOneBit(int i) {
  i |= (i >>  1);
  i |= (i >>  2);
  i |= (i >>  4);
  i |= (i >>  8);
  i |= (i >> 16);  return i - (i >>> 1);
}

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Key のハッシュ値の分布は、ハッシュテーブル上のすべてのデータの分布、またはハッシュ競合の可能性を直接決定するため、Key のハッシュコードの実装が不十分であることを防ぐために (たとえば、下位ビットは同じで、上位ビットのみが同じ) JDK 1.7 の HashMap は、次の方法を使用して、最終ハッシュ値のバイナリ形式の 1 をできるだけ均等に分散させます。ハッシュの競合を可能な限り排除します。

int h = hashSeed;
h ^= k.hashCode();
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);

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リサイズ無限ループ

転送メソッド

HashMapのサイズがCapacity*loadFactorを超える場合、HashMapを拡張する必要があります。具体的な方法は、元の Capacity の 2 倍の長さの新しい配列を作成して、新しい Capacity が 2 の N 乗のままであることを確認し、それによって上記のアドレス指定方法が引き続き適用できるようにすることです。同時に、元のデータはすべて、次の転送方法を通じて新しい配列に再挿入 (再ハッシュ) する必要があります。

void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { 
int newCapacity = newTable.length;  
for (Entry<K,V> e : table) {
while(null != e) {
      Entry<K,V> next = e.next;      if (rehash) {
        e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
      }      int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
      e.next = newTable[i];
      newTable[i] = e;
      e = next;
    }
  }
}

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このメソッドはスレッドの安全性を保証するものではなく、複数のスレッドで同時に呼び出すと無限ループが発生する可能性があります。その実行プロセスは次のとおりです。ステップ 2 からわかるように、リンクされたリストの順序は転送中に逆になります。

元の配列の要素を走査します
リンクされたリストの各ノードを走査します: next を使用して転送される次の要素を取得し、e を新しい配列の先頭に転送し、ヘッド補間を使用して挿入しますノード
すべてのリンクされたリストのノードが転送されるまでループ2
すべての要素が転送されるまでループ1

シングルスレッドの再ハッシュ

シングルスレッドの場合、再ハッシュは問題ありません。以下の図は、シングルスレッド条件下での再ハッシュプロセスを示しています
HashMap rehash single thread

マルチスレッド同時実行下での再ハッシュ

2 つのスレッドが同時に put 操作を実行し、再ハッシュをトリガーし、転送メソッドを実行し、スレッドが転送に入ったこと next = e.next メソッドの実行後、スレッドスケジューリングによって割り当てられたタイムスライスが使い果たされたため、スレッド 2 は転送メソッドの実行を完了します。この時のステータスは以下の通りです。

HashMap rehash multi thread step 1

その後、スレッド 1 が起動され、ループの最初のラウンドの残りの部分を実行し続けます

e.next = newTable[1] = nullnewTable[1] = e = key(5)
e = next = key(9)

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結果は以下の図に示すようになります
HashMap rehash multi thread step 2

その後、ループの次のラウンドが実行され、結果の状態図は以下の通りです
HashMap rehash multi thread step 3

次のループでは、結果の状態図は以下のようになります
HashMap rehash multi thread step 4

このとき、循環リンクリストが形成され、key(11)を追加することはできませんスレッド 1 の新しい配列。次回リンクリストにアクセスすると、無限ループが発生します。

ファストフェイル

原因

イテレータの使用中に HashMap が変更された場合、ConcurrentModificationException がスローされます。これがファストフェイル戦略です。

HashMap の iterator() メソッドが呼び出されると、新しい EntryIterator オブジェクトが構築されて返され、EntryIterator の ExpectModCount が HashMap の modCount に設定されます (この変数は、HashMap が変更された回数を記録します)。

HashIterator() {
  expectedModCount = modCount;  if (size > 0) { // advance to first entry
  Entry[] t = table;  while (index < t.length && (next = t[index++]) == null)
    ;
  }
}

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在通过该Iterator的next方法访问下一个Entry时，它会先检查自己的expectedModCount与HashMap的modCount是否相等，如果不相等，说明HashMap被修改，直接抛出ConcurrentModificationException。该Iterator的remove方法也会做类似的检查。该异常的抛出意在提醒用户及早意识到线程安全问题。

线程安全解决方案

单线程条件下，为避免出现ConcurrentModificationException，需要保证只通过HashMap本身或者只通过Iterator去修改数据，不能在Iterator使用结束之前使用HashMap本身的方法修改数据。因为通过Iterator删除数据时，HashMap的modCount和Iterator的expectedModCount都会自增，不影响二者的相等性。如果是增加数据，只能通过HashMap本身的方法完成，此时如果要继续遍历数据，需要重新调用iterator()方法从而重新构造出一个新的Iterator，使得新Iterator的expectedModCount与更新后的HashMap的modCount相等。

多线程条件下，可使用Collections.synchronizedMap方法构造出一个同步Map，或者直接使用线程安全的ConcurrentHashMap。

Java 7基于分段锁的ConcurrentHashMap

注：本章的代码均基于JDK 1.7.0_67

数据结构

Java 7中的ConcurrentHashMap的底层数据结构仍然是数组和链表。与HashMap不同的是，ConcurrentHashMap最外层不是一个大的数组，而是一个Segment的数组。每个Segment包含一个与HashMap数据结构差不多的链表数组。整体数据结构如下图所示。
JAVA 7 ConcurrentHashMap

寻址方式

在读写某个Key时，先取该Key的哈希值。并将哈希值的高N位对Segment个数取模从而得到该Key应该属于哪个Segment，接着如同操作HashMap一样操作这个Segment。为了保证不同的值均匀分布到不同的Segment，需要通过如下方法计算哈希值。

private int hash(Object k) {  
int h = hashSeed;  
if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
  }
  h ^= k.hashCode();
  h += (h <<  15) ^ 0xffffcd7d;
  h ^= (h >>> 10);
  h += (h <<   3);
  h ^= (h >>>  6);
  h += (h <<   2) + (h << 14);  return h ^ (h >>> 16);
}

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同样为了提高取模运算效率，通过如下计算，ssize即为大于concurrencyLevel的最小的2的N次方，同时segmentMask为2^N-1。这一点跟上文中计算数组长度的方法一致。对于某一个Key的哈希值，只需要向右移segmentShift位以取高sshift位，再与segmentMask取与操作即可得到它在Segment数组上的索引。

int sshift = 0;int ssize = 1;while (ssize < concurrencyLevel) {
  ++sshift;
  ssize <<= 1;
}this.segmentShift = 32 - sshift;this.segmentMask = ssize - 1;
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];

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同步方式

Segment继承自ReentrantLock，所以我们可以很方便的对每一个Segment上锁。

对于读操作，获取Key所在的Segment时，需要保证可见性(请参考如何保证多线程条件下的可见性)。具体实现上可以使用volatile关键字，也可使用锁。但使用锁开销太大，而使用volatile时每次写操作都会让所有CPU内缓存无效，也有一定开销。ConcurrentHashMap使用如下方法保证可见性，取得最新的Segment。

Segment<K,V> s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)

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获取Segment中的HashEntry时也使用了类似方法

HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
  (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE)

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对于写操作，并不要求同时获取所有Segment的锁，因为那样相当于锁住了整个Map。它会先获取该Key-Value对所在的Segment的锁，获取成功后就可以像操作一个普通的HashMap一样操作该Segment，并保证该Segment的安全性。
同时由于其它Segment的锁并未被获取，因此理论上可支持concurrencyLevel（等于Segment的个数）个线程安全的并发读写。

获取锁时，并不直接使用lock来获取，因为该方法获取锁失败时会挂起（参考可重入锁）。事实上，它使用了自旋锁，如果tryLock获取锁失败，说明锁被其它线程占用，此时通过循环再次以tryLock的方式申请锁。如果在循环过程中该Key所对应的链表头被修改，则重置retry次数。如果retry次数超过一定值，则使用lock方法申请锁。

这里使用自旋锁是因为自旋锁的效率比较高，但是它消耗CPU资源比较多，因此在自旋次数超过阈值时切换为互斥锁。

size操作

put、remove和get操作只需要关心一个Segment，而size操作需要遍历所有的Segment才能算出整个Map的大小。一个简单的方案是，先锁住所有Sgment，计算完后再解锁。但这样做，在做size操作时，不仅无法对Map进行写操作，同时也无法进行读操作，不利于对Map的并行操作。

为更好支持并发操作，ConcurrentHashMap会在不上锁的前提逐个Segment计算3次size，如果某相邻两次计算获取的所有Segment的更新次数（每个Segment都与HashMap一样通过modCount跟踪自己的修改次数，Segment每修改一次其modCount加一）相等，说明这两次计算过程中无更新操作，则这两次计算出的总size相等，可直接作为最终结果返回。如果这三次计算过程中Map有更新，则对所有Segment加锁重新计算Size。该计算方法代码如下

public int size() {  
final Segment<K,V>[] segments = this.segments;  int size;  
boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
  long sum;         // sum of modCounts
  long last = 0L;   // previous sum
  int retries = -1; // first iteration isn&#39;t retry
  try {for (;;) {      if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
  for (int j = 0; j < segments.length; ++j)          
  ensureSegment(j).lock(); // force creation  
  }
      sum = 0L;
      size = 0;
      overflow = false;      for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
        Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);if (seg != null) {
          sum += seg.modCount;          int c = seg.count;          if (c < 0 || (size += c) < 0)
            overflow = true;
        }
      }      if (sum == last)break;
      last = sum;
    }
  } finally {if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {      
  for (int j = 0; j < segments.length; ++j)segmentAt(segments, j).unlock();
    }
  }  return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}

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不同之处

ConcurrentHashMap与HashMap相比，有以下不同点

ConcurrentHashMap线程安全，而HashMap非线程安全
HashMap允许Key和Value为null，而ConcurrentHashMap不允许
HashMap不允许通过Iterator遍历的同时通过HashMap修改，而ConcurrentHashMap允许该行为，并且该更新对后续的遍历可见

Java 8基于CAS的ConcurrentHashMap

注：本章的代码均基于JDK 1.8.0_111

数据结构

Java 7为实现并行访问，引入了Segment这一结构，实现了分段锁，理论上最大并发度与Segment个数相等。Java 8为进一步提高并发性，摒弃了分段锁的方案，而是直接使用一个大的数组。同时为了提高哈希碰撞下的寻址性能，Java 8在链表长度超过一定阈值（8）时将链表（寻址时间复杂度为O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为O(long(N))）。其数据结构如下图所示

JAVA 8 ConcurrentHashMap

寻址方式

Java 8的ConcurrentHashMap同样是通过Key的哈希值与数组长度取模确定该Key在数组中的索引。同样为了避免不太好的Key的hashCode设计，它通过如下方法计算得到Key的最终哈希值。不同的是，Java 8的ConcurrentHashMap作者认为引入红黑树后，即使哈希冲突比较严重，寻址效率也足够高，所以作者并未在哈希值的计算上做过多设计，只是将Key的hashCode值与其高16位作异或并保证最高位为0（从而保证最终结果为正整数）。

static final int spread(int h) {  
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

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同步方式

对于put操作，如果Key对应的数组元素为null，则通过CAS操作将其设置为当前值。如果Key对应的数组元素（也即链表表头或者树的根元素）不为null，则对该元素使用synchronized关键字申请锁，然后进行操作。如果该put操作使得当前链表长度超过一定阈值，则将该链表转换为树，从而提高寻址效率。

对于读操作，由于数组被volatile关键字修饰，因此不用担心数组的可见性问题。同时每个元素是一个Node实例（Java 7中每个元素是一个HashEntry），它的Key值和hash值都由final修饰，不可变更，无须关心它们被修改后的可见性问题。而其Value及对下一个元素的引用由volatile修饰，可见性也有保障。

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

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对于Key对应的数组元素的可见性，由Unsafe的getObjectVolatile方法保证。

static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {  
return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

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size操作

put方法和remove方法都会通过addCount方法维护Map的size。size方法通过sumCount获取由addCount方法维护的Map的size。

以上がHashMapの実装原理を共有するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ファストフェイル

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寻址方式

同步方式

size操作

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