Java：使用ConcurrentHashMap作为锁管理器

Question

我正在编写高度并发的应用程序，需要访问大量细粒度的共享资源。我正在写一个全球锁定经理来组织这个。我想知道我是否可以背负标准ConcurrentHashMap并使用它来处理锁定？我正在考虑如下系统：

• 单个全局ConcurrentHashMap对象包含资源的唯一字符串id与使用资源保护线程唯一ID的锁之间的映射
• 调整并发因子以反映对高并发性的需求
• 使用hashmap
中的原子条件replace(K key, V oldValue, V newValue)方法获取锁
• 要在锁定多个资源时防止锁争用，必须按字母顺序获取锁

设置是否有任何重大问题？表现如何？

我知道这可能会比正确编写的锁定系统慢得多且内存更重，但我宁愿不花几天时间来编写自己的锁定系统，特别是考虑到我可能无法匹配Java专业编写的实现地图的并发代码。

另外，我从未在高负载情况下使用ConcurrentHashMap，所以我对以下内容感兴趣：

• 这对大量元素的扩展程度如何？ （我正在考虑~1,000,000是一个好的上限。如果我超越了，我愿意更有效地重写它）
• 文档指出重新调整大小“相对”缓慢。它有多慢？我可能每分钟都要重新调整一次地图。这对我正在看的地图大小有问题吗？

编辑：感谢Holger指出HashMaps不应该有缩放的大问题

此外，还有更好/更标准的方法吗？我找不到像这样的系统使用的任何地方，所以我猜我要么没有看到一个重大缺陷，要么就是其他东西。

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编辑：

我正在编写的应用程序是一个网络服务，处理可变数量的请求。我正在使用Grizzly项目来平衡多个线程之间的请求。 每个请求使用少量的共享资源（~30），所以一般来说，我不期望大量的争用。这些请求通常在500毫秒以内完成资源处理。因此，我可以使用一些阻塞/连续轮询，因为请求不是非常时间敏感的，并且争用应该是最小的。

一般来说，看到一个正确的解决方案与幕后的ConcurrentHashMap工作方式非常相似，我想知道我是否可以安全地将其用作快捷方式，而不是编写/调试/测试我自己的版本

Answer 1

重新调整大小的问题并不重要，因为您已经说过了问题中元素数量的估计值。因此，您可以为ConcurrentHashMap提供足够大的初始容量，以避免任何重复。

性能不取决于元素的数量，这是散列的主要目标，而是并发线程的数量。

主要问题是您没有如何处理失败锁的计划。除非你想在锁定成功之前进行轮询（不建议这样做），否则你需要一种将线程置于休眠状态的方法，这意味着当前拥有锁的线程必须在释放时唤醒休眠线程（如果存在）。因此，您最终需要Lock未提供的常规ConcurrentHashMap功能。

每个元素创建一个Lock（正如你所说的那样~1,000,000）不会是一个解决方案。

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解决方案看起来有点像ConcurrentHashMap内部工作。给定一定的并发级别，即你可能拥有的线程数（向上舍入），你创建了Lock个数（这个数字远小于1,000,000）。

现在为每个元素分配Lock个。一个简单的赋值将基于元素的hashCode，假设它是稳定的。然后锁定一个元素意味着锁定指定的Lock，如果所有当前锁定的元素都映射到不同的Lock，则会使您达到配置的并发级别。

这可能意味着如果元素映射到相同的Lock，但具有可预测的可能性，则锁定不同元素的线程会相互阻塞。您可以尝试微调并发级别（如上所述，使用高于线程数的数字）来找到最佳权衡。

这种方法的一大优点是您不需要维护依赖于元素数量的数据结构。 Afaik，新的并行ClassLoader使用了类似的技术。