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언어 & 라이브러리/자바

[자바] ConcurrentHashMap이란 무엇인가?

by illlilillil 2022. 10. 14.

ConcurrnetHashMap이란?

ConcurrentHashMap이란 HashMap 클래서에서 보장하지 않는 Thread-Safe를 보장할 수 있도록 하는 클래스이다.

ConcurrentHashMap은 읽기 작업에는 여러 쓰레드가 동시에 읽기가 가능하지만 쓰기 작업 시에는 특정 버킷에 대한 락을 사용한다는 것을 알 수 있다.

 

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {

    public V get(Object key) {}

    public boolean containsKey(Object key) { }

    public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }

    final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
        if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
        int hash = spread(key.hashCode());
        int binCount = 0;
        for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh;
            if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            //빈 버킷에 노드를 삽입하는 과정
                if (casTabAt(tab, i, null,
                             new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                    break;                   
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                V oldVal = null;
                synchronized (f) { // 동기화 작업
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                K ek;
                                //새 노드로 교체한다.
                                if (e.hash == hash &&
                                    ((ek = e.key) == key ||
                                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                    oldVal = e.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        e.val = value;
                                    break;
                                }
                                Node<K,V> pred = e;
                                //Seperate Chaining에 추가한다.
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                              value, null);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        //레드 블랙 트리를 이용한다.
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            Node<K,V> p;
                            binCount = 2;
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) {
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                    }
                }
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }
}

 

ConcurrnetHashMap의 DEFAULT_CAPACITY는 기본 버킷의 수이며, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL은 동시에 작업이 가능한 쓰레드 수이다. 따라서 ConcurrentHashMap은 같은 버킷이라면 Lock을 걸고 아니라면 Lock을 기다리지 않고, 바로 사용함으로써 동시성 문제를 해결하면서도, 성능 또한 가지고 가는 것을 알 수 있다.

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable {

    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
}

 

ConcurrnetHashMap의 동기화 과정

  1. 빈 해시 버킷일 경우 Lock을 걸지 않고 Compare and Swap을 사용해 새 노드를 해시 버킷에 삽입한다.
  2. 이미 노드가 있는 경우 synchronized 키워드를 이용해 Lock을 걸고 하나의 스레드만 접근이 가능하도록 한다. 이 때 같은 해시 버킷에 접근할 때만 Lock을 걸도록 한다.
  3. 이 후엔 HashMap처럼 LinkedList를 사용하다 일정 크기가 넘어서면 Red-Black Tree를 사용하게 된다.

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