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发表于 2019年09月21日
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615
)
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Java性能 -- 并发容器
某电商系统需要统计销量TOP 10的商品,通常用
哈希表
来存储商品和销量的键值对,然后使用
排序
获取销量TOP 10的商品
并发场景下不能使用HashMap
JDK
1.7
,在并发场景下使用HashMap会出现
死循环
,导致
CPU使用率居高不下
,而
扩容
是导致死循环的主要原因
JDK
1.8
,虽然修复了HashMap扩容导致的死循环问题,但在高并发场景下,依然会有
数据丢失
和
不准确
的情况
为了保证Map容器的
线程安全
,Java实现了
HashTable
、
ConcurrentHashMap
、
ConcurrentSkipListMap
HashTable、ConcurrentHashMap是
基于HashMap
实现的,适用于
小数据量
存取的场景
ConcurrentSkipListMap是
基于TreeMap
的设计原理实现的
ConcurrentSkipListMap是基于
跳表
实现的,而TreeMap是基于
红黑树
实现的
ConcurrentSkipListMap最大的特点是存取
平均时间复杂度
为
O(log(n))
,适用于
大数据量
存取的场景
HashTable / ConcurrentHashMap
在数据
不断地写入和删除
,且
不存在
数据
累积
以及数据
排序
的场景下,可以选用HashTable或者ConcurrentHashMap
HashTable使用
synchronized同步锁
修饰了put、get、remove等方法
在
高并发
场景下,读写操作都会存在大量
锁竞争
,给系统带来
性能开销
相比于HashTable,ConcurrentHashMap在保证
线程安全
的基础上兼具了
更好的并发性能
JDK 1.7中,ConcurrentHashMap使用了
分段锁Segment
减少了锁粒度,优化了锁的并发操作
JDK 1.8中,ConcurrentHashMap做了大量的改动,
摒弃了Segment的概念
synchronized同步锁在JDK 1.6的性能已经得到了很大的提升
在JDK 1.8中,
重启了synchronized同步锁
,通过synchronized实现
Node
作为锁粒度
put方法:没有哈希冲突时,使用
CAS
进行添加元素操作;有哈希冲突时,
通过synchronized将链表锁定
在统计销量TOP 10的场景下,首选ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap的
整体性能
要优于HashTable,但某些场景下ConcurrentHashMap不能替代HashTable
例如
强一致性
的场景,ConcurrentHashMap的get、size等方法都
没有加锁
,ConcurrentHashMap是
弱一致性
的
ConcurrentHashMap / ConcurrentSkipListMap
ConcurrentHashMap在
数据量比较大
的时候,
链表会转换为红黑树
红黑树在并发情况下,删除和插入过程有个
平衡
的过程,会涉及到
大量结点
,
竞争锁资源的代价相对较高
而
跳跃表
的操作针对
局部
,需要
锁住的结点少
,在并发场景下性能会更好一些
在
非线程安全
的Map中,基于
红黑树
实现的
TreeMap
在
单线程
中的
性能表现
并不比跳跃表差
因此
在
非线程安全
的Map容器中,使用
TreeMap
来存取
大数据
在
线程安全
的Map容器中,使用
ConcurrentSkipListMap
来存取
大数据
跳跃表
跳跃表是基于链表扩展实现的一种特殊链表,类似于
树
的实现
跳跃表不仅实现了
横向链表
,还实现了
垂直方向
的
分层索引
一个跳跃表由若干层链表组成,每一层都实现了一个
有序链表索引
,只有
最底层包含所有数据
每一层由下往上依次通过一个指针
指向上层相同值的元素
,每层数据依次减少,到最顶层只会保留部分数据
跳跃表利用了
空间换时间
的方法来提高查询效率,程序总是从
最顶层
开始查询访问,通过判断元素值来缩小查询范围
初始化的跳跃表
查询Key值为9的结点
新增Key值为8的结点,首先
新增
一个结点(
CAS操作
)到
最底层
的链表中
根据概率算出level值,再根据level值新建索引层,最后
链接
索引层的新结点(
CAS操作
)
删除Key值为7的结点,首先找到待删除结点,将其
value
值设置为
null
之后再向
待删除结点的next位置
新增一个
标记结点
,以便减少
并发冲突
然后让待删除结点的前驱结点直接越过本身指向的待删除结点,直接指向后继结点,中间要被删除的结点最终会被垃圾回收
最后判断此次删除后是否导致某一索引层没有其他节点了,并视情况删除该层索引
使用场景
HashTable:数据
强一致性
ConcurrentHashMap:(大部分情况)数据
弱一致性
ConcurrentSkipListMap:数据量在
千万
级别,且存在
大量的增删改
操作
原文
http://zhongmingmao.me/2019/08/30/java-performance-concurrent-container/
正文到此结束
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本文标签:
map
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java
安全
value
删除
索引
线程
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http
ConcurrentHashMap
空间
统计
HashTable
https
时间
src
HashMap
ip
大数据
同步
一致性
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数据
锁
高并发
2019
UI
缩小
垃圾回收
并发
tab
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大佬,你网站有一段时间打不开,我还以为你不做了呢
灰常记忆
??? 我的链接居然被你干掉了?
oliver
666 666
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admin
文章和留言都翻到11页了 没有OOM
admin
我试一下
匿名
朋友,翻页到11页,及以后,会出现OOM,无法访问
可以
搞个gitee的项目
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