2022-09-28 C++并发编程（二十七）

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前言

在前文中，我们用多线程编写了简单的线程安全的栈和队列，因为这两种经典的数据结构接口足够简单，实现起来相对容易。

接下来，我们试图设计一个基于有限桶的哈希表，并将其设计为适应并发环境的数据结构。

其实C++ 是有自己的 hashmap 的，也就是 std::unordered_map 只不过并非适用于并发，当然如果改造只是粗暴的加一个锁，那并不是真正的并发数据结构，所以，需要重新设计。

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一、设计并发安全的查询表

hashmap 是一个经典的数据结构，当 hash 函数和桶的数量足够多的情况，可以期许 O(1) 效率的查找，如此恐怖的性能如果加之以并发的支持，近乎可以碾压一切无需顺序查找的查询表。

下面我们就看看具体实现细节。

hash 函数，可以用标准库函数，当然，涉及标准库不可支持的 key 类型时，我们还需自己设计一个分散性足够好并且运算性能同样好的 hash 函数。

由除留余法的 hash 函数进行数据分散，我们用 std::list 结构去实现 “桶”，处置可能出现的不同 key 值的相同 hash 定位问题。

而并发的关键，是桶的设计，也就是我们的并发颗粒度，可以到达桶的水平，当桶的数量和 hash 函数足够的合适，也就是可以保证作为桶的拉链（list）足够小，我们的并发颗粒度就越能趋近于单个元素（key - value 对）的水平。

查找表一般读多写少，所以我们需要用到 std::shared_lock 读写锁，保证读的并发。使用std::unique_lock 的锁，保证在或写或改或删除情况，可以独立的单线程执行。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

namespace threadSafe
{

template <typename Key, typename Value, typename Hash>
struct bucketType;

template <typename Key, typename Value, typename Hash = std::hash<Key>>
struct threadSafeLookupTable
{
    using keyType = Key;
    using mappedType = Value;
    using hashType = Hash;

    // 构造函数，需选用足够大的桶数量，以及合适的 hash 函数
    explicit threadSafeLookupTable(const unsigned numBuckets = 19,
                                   const Hash &Hasher = Hash())
        : buckets(numBuckets)
        , hasher(Hasher)
    {
        for (unsigned i = 0; i < numBuckets; ++i)
        {
            buckets[i].reset(new bucketType<Key, Value, Hash>);
        }
    }

    // 不可拷贝构造
    threadSafeLookupTable(const threadSafeLookupTable &other) = delete;

    // 不可拷贝赋值
    auto operator=(const threadSafeLookupTable &other)
        -> threadSafeLookupTable & = delete;

    // 查找 key 对应的 value 值，如果没有，返回 defaultValue
    [[nodiscard]] auto valueFor(const Key &key,
                                const Value &defaultValue = Value()) const
        -> Value
    {
        return getBucket(key).valueFor(key, defaultValue);
    }

    // 无 key 则增加 key value 键值对，有 key 更新其对应的 value
    void addOrUpdateMapping(const Key &key, const Value &value)
    {
        getBucket(key).addOrUpdateMapping(key, value);
    }

    // 删除 key 对应的键值对
    void removeMapping(const Key &key)
    {
        getBucket(key).removeMapping(key);
    }

  private:
    // 数组，其元素为智能指针，智能指针封装着哈希表的桶
    std::vector<std::unique_ptr<bucketType<Key, Value, Hash>>> buckets;

    // 哈希类，计算哈希值的仿函数类
    Hash hasher;

    // 根据 key 值，获取哈希表的桶
    [[nodiscard]] auto getBucket(const Key &key) const
        -> bucketType<Key, Value, Hash> &
    {
        const std::size_t bucketIndex = hasher(key) % buckets.size();
        return *buckets[bucketIndex];
    }
};

template <typename Key, typename Value, typename Hash = std::hash<Key>>
struct bucketType
{
    // 若键值对链表中找到了 key 则返回其所对应的 value
    // 若没有找到 key 则返回默认值 defaultValue
    auto valueFor(const Key &key, const Value &defaultValue) const -> Value
    {
        std::shared_lock<std::shared_mutex> const lock(sharedMutex);
        auto foundEntry = findEntryFor(key);
        return (foundEntry == data.cend()) ? defaultValue : foundEntry->second;
    }

    // 若键值对链表中没有 key value 键值对，则增加此节点，
    // 若键值对链表中找到了 key，则更新 key 对应的 value 值
    void addOrUpdateMapping(const Key &key, const Value &value)
    {
        std::unique_lock<std::shared_mutex> const lock(sharedMutex);
        auto foundEntry = findEntryFor(key);
        if (foundEntry == data.end())
        {
            data.push_back(bucketValue(key, value));
        }
        else
        {
            foundEntry->second = value;
        }
    }

    // 删除键值对链表中对应 key 的节点
    void removeMapping(const Key &key)
    {
        std::unique_lock<std::shared_mutex> const lock(sharedMutex);
        auto foundEntry = findEntryFor(key);
        if (foundEntry != data.end())
        {
            data.erase(foundEntry);
        }
    }

  private:
    // 键值对
    using bucketValue = std::pair<Key, Value>;

    // 键值对链表
    using bucketData = std::list<bucketValue>;

    // 键值对链表迭代器
    using bucketIterator = typename bucketData::iterator;

    // 键值对链表迭代器 const 版
    using bucketConstIterator = typename bucketData::const_iterator;

    // 查找键值对链表中与 key 值相等的节点的迭代器
    auto findEntryFor(const Key &key) -> bucketIterator
    {
        return std::find_if(
            data.begin(), data.end(),
            [&key](const bucketValue &item) { return item.first == key; });
    }

    // 查找键值对链表中与 key 值相等的节点的迭代器 const 版
    auto findEntryFor(const Key &key) const -> bucketConstIterator
    {
        return std::find_if(
            data.begin(), data.end(),
            [&key](const bucketValue &item) { return item.first == key; });
    }

    // 键值对链表数据
    bucketData data;

    // 共享锁
    mutable std::shared_mutex sharedMutex;
};

} // namespace threadSafe

auto main() -> int
{
    threadSafe::threadSafeLookupTable<int, char> tslt;

    tslt.addOrUpdateMapping(5, 'a');

    tslt.addOrUpdateMapping(5, 'b');

    char ch = tslt.valueFor(5);

    ch = tslt.valueFor(6);

    tslt.removeMapping(5);

    return 0;
}

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总结

本文的 hashmap 在桶的层次设计了锁的结构，辅助并发逻辑，我们需要注意，桶的封装是基于一个链表，对于读，是天然的并发安全的，但对于写，则是要将整个链表上锁，如果 hash 函数不够好，或桶的数量太小（为了保证 hashmap 的性能，桶的数量必须是质数），则整个 hashmap 的并发性能会下降，因为无法分散于各个不相干的桶，所有线程都争抢一个桶时，就退化为单线程逻辑了。