Java中ConcurrentSkipListMap的size()方法(附例)

什么是ConcurrentSkipListMap

ConcurrentSkipListMap是Java提供的一个线程安全的有序映射表，基于SkipList（跳表）所实现，实现了NavigableMap和ConcurrentNavigableMap接口。SkipList使用了平衡树和链表的结合，获取元素的时间复杂度在O(logn)或O(sqrt(n))之间，是一种高效的数据结构。相比于TreeMap，ConcurrentSkipListMap支持并发访问，并且具有更优秀的并发性能。

size()方法的介绍

size()方法是ConcurrentSkipListMap提供的一个方法，用于获取映射表的大小，也就是其中键值对的数量。我们可以通过以下代码来获取一个ConcurrentSkipListMap中的元素个数：

ConcurrentSkipListMap<String, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);
map.put("c", 3);
map.put("d", 4);
System.out.println("map size: " + map.size());

输出结果：

map size: 4

size()方法的实现

ConcurrentSkipListMap的size()方法的源码如下：

public int size() {
    long n = sumCount();
    return (n < 0L) ? 0 : (n > (long) Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE : (int) n;
}

private long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells;
    CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null) {
                sum += a.value;
            }
        }
    }
    return sum;
}

其中sumCount()方法是计算并返回整个ConcurrentSkipListMap中的size，而size()方法则对sumCount()返回的结果进行处理，转化为int类型，并做了一定的范围检查。

在计算ConcurrentSkipListMap的size时，每个线程会记录自己的计数值，最后通过CAS操作将所有线程的计数值加起来即可得到总的计数值。而sumCount()方法中则采用了一定的优化措施，使用了一个CounterCell[]数组，实现了线程安全的计数。具体实现细节可以看Java的源码。

ConcurrentSkipListMap的size()问题探讨

在使用ConcurrentSkipListMap时，需要注意其size()方法的实现，以及在多线程访问时出现的问题。

size()方法的时间复杂度

ConcurrentSkipListMap是基于跳表实现的，因此其元素的访问时间复杂度为O(logn)或O(sqrt(n))。而在ConcurrentSkipListMap中，size()方法的实现也是具有O(logn)的时间复杂度。这是因为在计算size时需要遍历跳表，由于跳表的高度与元素数量有关，因此时间复杂度不可能低于O(logn)。

size()方法的并发问题

虽然ConcurrentSkipListMap支持并发访问，并且具有较好的并发性能，但是在对其size进行操作时还是需要注意一些并发问题。

ConcurrentSkipListMap通过多个线程将各自的计数值累加至baseCount中来计算size，这个过程是线程安全的。由于计数值的修改是通过CAS操作实现的，因此不会发生线程安全问题。

但是，在多线程高并发访问下，由于计数值需要被多个线程同时修改，因此也有可能存在冲突或者覆盖问题。例如，在下面的代码中，有两个线程对map进行操作，同时访问了计数值，会导致计数值的覆盖，使得size()方法返回的值不准确：

ConcurrentSkipListMap<String, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);
map.put("c", 3);
map.put("d", 4);

Runnable task = () -> {
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        map.put("e", i);
    }
};

Thread t1 = new Thread(task);
Thread t2 = new Thread(task);
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();

System.out.println("map size: " + map.size());

输出结果：

map size: 5

上面的代码中，我们使用了两个线程分别向map中添加了1000个元素。最后输出的size值只是5，显然与实际添加元素的数量不符。这是因为计数值被并发修改，导致值被覆盖或者丢失，影响了size()方法的准确性。

解决size()方法并发问题的方案

解决ConcurrentSkipListMap的size()方法并发问题，需要采取一定的措施来保证线程安全和准确性。

一种常见的解决方案是使用锁来保证计数值的线程安全，例如使用ReentrantReadWriteLock，将计数操作放在读锁中执行，避免写操作时的冲突。具体实现可以看以下代码：

ConcurrentSkipListMap<String, Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);
map.put("c", 3);
map.put("d", 4);

ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

Runnable task = () -> {
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        lock.writeLock().lock();
        try {
            map.put("e", i);
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }
};

Thread t1 = new Thread(task);
Thread t2 = new Thread(task);
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();

lock.readLock().lock();
try {
    System.out.println("map size: " + map.size());
} finally {
    lock.readLock().unlock();
}

上面的代码中，我们使用了ReentrantReadWriteLock来保证线程安全，使用读锁读取size()方法的结果。最后输出的size值就是正确的，不会受到并发冲突的影响。