我有一个映射,这是由几个线程并发修改。
在Java API中似乎有三种不同的同步Map实现:
哈希表
collections . synchronizedmap(地图)
ConcurrentHashMap
根据我的理解,Hashtable是一个旧的实现(扩展了过时的Dictionary类),后来为了适应Map接口而进行了调整。虽然它是同步的,但它似乎有严重的可伸缩性问题,不推荐用于新项目。
那另外两个呢?Collections.synchronizedMap(Map)和ConcurrentHashMaps返回的Map之间有什么区别?哪一种适合哪种情况?
同步地图:
Synchronized Map与Hashtable也没有太大区别,在并发Java程序中提供了类似的性能。哈希表和SynchronizedMap之间的唯一区别是SynchronizedMap不是遗留的,您可以使用Collections.synchronizedMap()方法包装任何Map来创建它的同步版本。
ConcurrentHashMap:
ConcurrentHashMap类提供了标准HashMap的并发版本。这是对Collections类中提供的synchronizedMap功能的改进。
与哈希表和同步映射不同,它从不锁定整个映射,而是将映射划分为段,并在这些段上锁定。如果读取线程的数量大于写入线程的数量,它的性能会更好。
默认情况下,ConcurrentHashMap被划分为16个区域,并应用了锁。这个默认值可以在初始化ConcurrentHashMap实例时设置。当在特定的段中设置数据时,将获得该段的锁。这意味着如果两个更新分别影响不同的存储桶,那么它们仍然可以同时安全执行,从而最大限度地减少锁争用,从而最大化性能。
ConcurrentHashMap不会抛出ConcurrentModificationException异常
如果一个线程试图修改它,而另一个线程正在遍历它,ConcurrentHashMap不会抛出ConcurrentModificationException
synchronizedmap和ConcurrentHashMap的区别
collections . synchronnizedmap (HashMap)将返回一个几乎相当于Hashtable的集合,其中Map上的每个修改操作都锁定在Map对象上,而对于ConcurrentHashMap,线程安全是通过根据并发级别将整个Map划分为不同的分区,只锁定特定的部分而不是锁定整个Map来实现的。
ConcurrentHashMap不允许空键或空值,而synchronized HashMap允许一个空键。
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性能比较
我们可以通过使用ConcurrentHashMap和synchronisedHashmap和Hashtable来实现线程安全。但如果你看看他们的架构,就会发现有很多不同。
synchronisedHashmap和Hashtable
两者都将在对象级别上维护锁。所以如果你想执行任何操作,比如put/get,那么你必须先获得锁。同时,其他线程不允许执行任何操作。所以在同一时间,只有一个线程可以操作这个。所以这里的等待时间会增加。我们可以说,与ConcurrentHashMap相比,性能相对较低。
ConcurrentHashMap
It will maintain the lock at segment level. It has 16 segments and maintains the concurrency level as 16 by default. So at a time, 16 threads can be able to operate on ConcurrentHashMap. Moreover, read operation doesn't require a lock. So any number of threads can perform a get operation on it.
If thread1 wants to perform put operation in segment 2 and thread2 wants to perform put operation on segment 4 then it is allowed here. Means, 16 threads can perform update(put/delete) operation on ConcurrentHashMap at a time.
So that the waiting time will be less here. Hence the performance is relatively better than synchronisedHashmap and Hashtable.