ConcurrentHashMap 与HashMap和Hashtable 最大的不同在于：put和 get 两次Hash到达指定的HashEntry，第一次hash到达Segment,第二次到达Segment里面的Entry,然后在遍历entry链表
(1) 从1.7到1.8版本，由于HashEntry从链表 变成了红黑树所以 concurrentHashMap的时间复杂度从O(n)到O(log(n))
(2) HashEntry最小的容量为2
(3)Segment的初始化容量是16;
(4)HashEntry在1.8中称为Node,链表转红黑树的值是8 ,当Node链表的节点数大于8时Node会自动转化为TreeNode,会转换成红黑树的结构
总结与思考
其实可以看出JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构已经接近HashMap，相对而言，ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发，从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树,相对而言，总结如下思考
- JDK1.8的实现降低锁的粒度，JDK1.7版本锁的粒度是基于Segment的，包含多个HashEntry，而JDK1.8锁的粒度就是HashEntry（首节点）
- JDK1.8版本的数据结构变得更加简单，使得操作也更加清晰流畅，因为已经使用synchronized来进行同步，所以不需要分段锁的概念，也就不需要Segment这种数据结构了，由于粒度的降低，实现的复杂度也增加了
- JDK1.8使用红黑树来优化链表，基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程，而红黑树的遍历效率是很快的，代替一定阈值的链表，这样形成一个最佳拍档
- JDK1.8为什么使用内置锁synchronized来代替重入锁ReentrantLock，我觉得有以下几点
- 因为粒度降低了，在相对而言的低粒度加锁方式，synchronized并不比ReentrantLock差，在粗粒度加锁中ReentrantLock可能通过Condition来控制各个低粒度的边界，更加的灵活，而在低粒度中，Condition的优势就没有了
- JVM的开发团队从来都没有放弃synchronized，而且基于JVM的synchronized优化空间更大，使用内嵌的关键字比使用API更加自然
- 在大量的数据操作下，对于JVM的内存压力，基于API的ReentrantLock会开销更多的内存，虽然不是瓶颈，但是也是一个选择依据
以前写过介绍HashMap的文章，文中提到过HashMap在put的时候，插入的元素超过了容量（由负载因子决定）的范围就会触发扩容操作，就是rehash，这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中，在多线程的环境下，存在同时其他的元素也在进行put操作，如果hash值相同，可能出现同时在同一数组下用链表表示，造成闭环，导致在get时会出现死循环，所以HashMap是线程不安全的。
我们来了解另一个键值存储集合HashTable，它是线程安全的，它在所有涉及到多线程操作的都加上了synchronized关键字来锁住整个table，这就意味着所有的线程都在竞争一把锁，在多线程的环境下，它是安全的，但是无疑是效率低下的。
其实HashTable有很多的优化空间，锁住整个table这么粗暴的方法可以变相的柔和点，比如在多线程的环境下，对不同的数据集进行操作时其实根本就不需要去竞争一个锁，因为他们不同hash值，不会因为rehash造成线程不安全，所以互不影响，这就是锁分离技术，将锁的粒度降低，利用多个锁来控制多个小的table，这就是这篇文章的主角ConcurrentHashMap JDK1.7版本的核心思想
ConcurrentHashMap
在JDK1.7版本中，ConcurrentHashMap的数据结构是由一个Segment数组和多个HashEntry组成，如下图所示：
Segment数组的意义就是将一个大的table分割成多个小的table来进行加锁，也就是上面的提到的锁分离技术，而每一个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表，这个和HashMap的数据存储结构一样
初始化
ConcurrentHashMap的初始化是会通过位与运算来初始化Segment的大小，用ssize来表示，源码如下所示
-
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
-
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
-
throws java.io.IOException {
-
// For serialization compatibility
-
// Emulate segment calculation from previous version of this class
-
int sshift = 0;
-
int ssize = 1;
-
while (ssize
< DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL) {
-
++sshift;
-
ssize <<= 1;
-
}
-
int segmentShift = 32 - sshift;
-
int segmentMask = ssize - 1;
由此可以看出：因为ssize用位于运算来计算（ssize <<=1），所以Segment的大小取值都是以2的N次方，无关concurrencyLevel的取值，当然concurrencyLevel最大只能用16位的二进制来表示，即65536，换句话说，Segment的大小最多65536个，没有指定concurrencyLevel元素初始化，Segment的大小ssize默认为 DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL =16(阿里面试官曾问过)
每一个Segment元素下的HashEntry的初始化也是按照位于运算来计算，用cap来表示，如下：
-
int cap = 1;
-
while (cap
< c)
-
cap <<=
1
如上所示，HashEntry大小的计算也是2的N次方（cap <<=1）， cap的初始值为1，所以HashEntry最小的容量为2
put操作
对于ConcurrentHashMap的数据插入，这里要进行两次Hash去定位数据的存储位置
-
static class Segment
<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
-
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
-
final float loadFactor;
-
Segment(float lf) { this.loadFactor = lf; }
-
}
从上Segment的继承体系可以看出，Segment实现了ReentrantLock,也就带有锁的功能，当执行put操作时，会进行第一次key的hash来定位Segment的位置，如果该Segment还没有初始化，即通过CAS操作进行赋值，然后进行第二次hash操作，找到相应的HashEntry的位置，这里会利用继承过来的锁的特性，在将数据插入指定的HashEntry位置时（链表的尾端），会通过继承ReentrantLock的tryLock（）方法尝试去获取锁，如果获取成功就直接插入相应的位置，如果已经有线程获取该Segment的锁，那当前线程会以自旋的方式去继续的调用tryLock（）方法去获取锁，超过指定次数就挂起，等待唤醒（美团面试官问道的，多个线程一起put时候，currentHashMap如何操作）
get操作
ConcurrentHashMap的get操作跟HashMap类似，只是ConcurrentHashMap第一次需要经过一次hash定位到Segment的位置，然后再hash定位到指定的HashEntry，遍历该HashEntry下的链表进行对比，成功就返回，不成功就返回null
size操作
计算ConcurrentHashMap的元素大小是一个有趣的问题，因为他是并发操作的，就是在你计算size的时候，他还在并发的插入数据，可能会导致你计算出来的size和你实际的size有相差（在你return size的时候，插入了多个数据），要解决这个问题，JDK1.7版本用两种方案
-
try {
-
for (;;) {
-
if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
-
for (int j = 0; j
< segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation
-
}
-
sum =
0L;
-
size =
0;
-
overflow =
false;
-
for (
int
j =
0;
j <
segments.length; ++
j) {
-
Segment<
K,
V> seg = segmentAt(segments, j);
-
if (seg != null) { sum += seg.modCount; int c = seg.count; if (c
< 0 || (size += c) < 0)
-
overflow =
true;
-
} }
-
if (
sum ==
last)
break;
-
last =
sum; } }
-
finally {
-
if (
retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
-
for (int j = 0; j
< segments.length; ++j)
-
segmentAt(segments, j).unlock();
-
}
-
}
1、第一种方案他会使用不加锁的模式去尝试多次计算ConcurrentHashMap的size，最多三次，比较前后两次计算的结果，结果一致就认为当前没有元素加入，计算的结果是准确的
2、第二种方案是如果第一种方案不符合，他就会给每个Segment加上锁，然后计算ConcurrentHashMap的size返回(美团面试官的问题,多个线程下如何确定size)
JDK1.8的实现
改进一：取消segments字段，直接采用transient volatile HashEntry<K,V>[] table保存数据，采用table数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，进一步减少并发冲突的概率。
改进二：将原先table数组＋单向链表的数据结构，变更为table数组＋单向链表＋红黑树的结构。对于hash表来说，最核心的能力在于将key hash之后能均匀的分布在数组中。如果hash之后散列的很均匀，那么table数组中的每个队列长度主要为0或者1。但实际情况并非总是如此理想，虽然ConcurrentHashMap类默认的加载因子为0.75，但是在数据量过大或者运气不佳的情况下，还是会存在一些队列长度过长的情况，如果还是采用单向列表方式，那么查询某个节点的时间复杂度为O(n)；因此，对于个数超过8(默认值)的列表，jdk1.8中采用了红黑树的结构，那么查询的时间复杂度可以降低到O(logN)，可以改进性能。
JDK1.8的实现已经摒弃了Segment的概念，而是直接用Node数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用Synchronized和CAS来操作，整个看起来就像是优化过且线程安全的HashMap，虽然在JDK1.8中还能看到Segment的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本
在深入JDK1.8的put和get实现之前要知道一些常量设计和数据结构，这些是构成ConcurrentHashMap实现结构的基础，下面看一下基本属性：
-
// node数组最大容量：2^30=1073741824
-
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1
<< 30;
-
// 默认初始值，必须是2的幕数
-
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16
-
//数组可能最大值，需要与toArray（）相关方法关联
-
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
-
//并发级别，遗留下来的，为兼容以前的版本
-
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
-
// 负载因子
-
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
-
// 链表转红黑树阀值,> 8 链表转换为红黑树
-
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
-
//树转链表阀值，小于等于6（tranfer时，lc、hc=0两个计数器分别++记录原bin、新binTreeNode数量，
<=UNTREEIFY_THRESHOLD 则untreeify(lo)）
-
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
-
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
-
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
-
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
-
// 2^15-1，help resize的最大线程数
-
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
-
// 32-16=16，sizeCtl中记录size大小的偏移量
-
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
-
// forwarding nodes的hash值
-
static final int MOVED = -1;
-
// 树根节点的hash值
-
static final int TREEBIN = -2;
-
// ReservationNode的hash值
-
static final int RESERVED = -3;
-
// 可用处理器数量
-
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
-
//存放node的数组
-
transient volatile Node<K,V>[] table;
-
/*控制标识符，用来控制table的初始化和扩容的操作，不同的值有不同的含义
-
*当为负数时：-1代表正在初始化，-N代表有N-1个线程正在 进行扩容
-
*当为0时：代表当时的table还没有被初始化
-
*当为正数时：表示初始化或者下一次进行扩容的大小
-
private transient volatile int sizeCtl;
基本属性定义了ConcurrentHashMap的一些边界以及操作时的一些控制，下面看一些内部的一些结构组成，这些是整个ConcurrentHashMap整个数据结构的核心
Node
Node是ConcurrentHashMap存储结构的基本单元，继承于HashMap中的Entry，用于存储数据，源代码如下
-
static class Node
<K,V> implements Map.Entry
<K,V> {
-
final int hash;
-
final K key;
-
volatile V val;
-
volatile Node
<K,V> next;
-
-
Node(int hash, K key, V val, Node
<K,V> next) {
-
this.hash = hash;
-
this.key = key;
-
this.val = val;
-
this.next = next;
-
}
-
-
public final K getKey() { return key; }
-
public final V getValue() { return val; }
-
public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
-
public final String toString(){ return key + "=" + val; }
-
public final V setValue(V value) {
-
throw new UnsupportedOperationException();
-
}
-
-
public final boolean equals(Object o) {
-
Object k, v, u; Map.Entry
<?,?> e;
-
return ((o instanceof Map.Entry) &&
-
(k = (e = (Map.Entry
<?,?>)o).getKey()) != null &&
-
(v = e.getValue()) != null &&
-
(k == key || k.equals(key)) &&
-
(v == (u = val) || v.equals(u)));
-
}
-
-
/**
-
* Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
-
*/
-
Node
<K,V> find(int h, Object k) {
-
Node
<K,V> e = this;
-
if (k != null) {
-
do {
-
K ek;
-
if (e.hash == h &&
-
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
-
return e;
-
} while ((e = e.next) != null);
-
}
-
return null;
-
}
-
}
Node数据结构很简单，从上可知，就是一个链表，但是只允许对数据进行查找，不允许进行修改
TreeNode
TreeNode继承与Node，但是数据结构换成了二叉树结构，它是红黑树的数据的存储结构，用于红黑树中存储数据，当链表的节点数大于8时会转换成红黑树的结构，他就是通过TreeNode作为存储结构代替Node来转换成黑红树源代码如下
-
static final class TreeNode
<K,V> extends Node
<K,V> {
-
TreeNode
<K,V> parent; // red-black tree links
-
TreeNode
<K,V> left;
-
TreeNode
<K,V> right;
-
TreeNode
<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
-
boolean red;
-
-
TreeNode(int hash, K key, V val, Node
<K,V> next,
-
TreeNode
<K,V> parent) {
-
super(hash, key, val, next);
-
this.parent = parent;
-
}
-
-
Node
<K,V> find(int h, Object k) {
-
return findTreeNode(h, k, null);
-
}
-
-
/**
-
* Returns the TreeNode (or null if not found) for the given key
-
* starting at given root.
-
*/
-
final TreeNode
<K,V> findTreeNode(int h, Object k, Class
<?> kc) {
-
if (k != null) {
-
TreeNode
<K,V> p = this;
-
do {
-
int ph, dir; K pk; TreeNode
<K,V> q;
-
TreeNode
<K,V> pl = p.left, pr = p.right;
-
if ((ph = p.hash) > h)
-
p = pl;
-
else if (ph
< h)
-
p = pr;
-
else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
-
return p;
-
else if (pl == null)
-
p = pr;
-
else if (pr == null)
-
p = pl;
-
else if ((kc != null ||
-
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
-
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
-
p = (dir < 0) ? pl : pr;
-
else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
-
return q;
-
else
-
p = pl;
-
} while (p != null);
-
}
-
return null;
-
}
-
}
TreeBin
TreeBin从字面含义中可以理解为存储树形结构的容器，而树形结构就是指TreeNode，所以TreeBin就是封装TreeNode的容器，它提供转换黑红树的一些条件和锁的控制，部分源码结构如下
-
static final class TreeBin
<K,V> extends Node
<K,V> {
-
TreeNode
<K,V> root;
-
volatile TreeNode
<K,V> first;
-
volatile Thread waiter;
-
volatile int lockState;
-
// values for lockState
-
static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
-
static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
-
static final int READER = 4; // increment value for setting read lock
-
-
/**
-
* Tie-breaking utility for ordering insertions when equal
-
* hashCodes and non-comparable. We don't require a total
-
* order, just a consistent insertion rule to maintain
-
* equivalence across rebalancings. Tie-breaking further than
-
* necessary simplifies testing a bit.
-
*/
-
static int tieBreakOrder(Object a, Object b) {
-
int d;
-
if (a == null || b == null ||
-
(d = a.getClass().getName().
-
compareTo(b.getClass().getName())) == 0)
-
d = (System.identityHashCode(a)
<= System.identityHashCode(b) ?
-
-1 : 1);
-
return d;
-
}
-
-
/**
-
* Creates bin with initial set of nodes headed by b.
-
*/
-
TreeBin(TreeNode<K,V> b) {
-
super(TREEBIN, null, null, null);
-
this.first = b;
-
TreeNode
<K,V> r = null;
-
for (TreeNode
<K,V> x = b, next; x != null; x = next) {
-
next = (TreeNode
<K,V>)x.next;
-
x.left = x.right = null;
-
if (r == null) {
-
x.parent = null;
-
x.red = false;
-
r = x;
-
}
-
else {
-
K k = x.key;
-
int h = x.hash;
-
Class
<?> kc = null;
-
for (TreeNode
<K,V> p = r;;) {
-
int dir, ph;
-
K pk = p.key;
-
if ((ph = p.hash) > h)
-
dir = -1;
-
else if (ph
< h)
-
dir = 1;
-
else if ((kc == null &&
-
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
-
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
-
dir = tieBreakOrder(k, pk);
-
TreeNode<K,V> xp = p;
-
if ((p = (dir
<= 0) ? p.left : p.right) == null) {
-
x.parent = xp;
-
if (dir <= 0)
-
xp.left = x;
-
else
-
xp.right = x;
-
r = balanceInsertion(r, x);
-
break;
-
}
-
}
-
}
-
}
-
this.root = r;
-
assert checkInvariants(root);
-
}
介绍了ConcurrentHashMap主要的属性与内部的数据结构，现在通过一个简单的例子以debug的视角看看ConcurrentHashMap的具体操作细节
-
public class TestConcurrentHashMap{
-
public static void main(String[] args){
-
ConcurrentHashMap
<String,String> map = new ConcurrentHashMap(); //初始化ConcurrentHashMap
-
//新增个人信息
-
map.put("id","1");
-
map.put("name","andy");
-
map.put("sex","男");
-
//获取姓名
-
String name = map.get("name");
-
Assert.assertEquals(name,"andy");
-
//计算大小
-
int size = map.size();
-
Assert.assertEquals(size,3);
-
}
-
}
我们先通过new ConcurrentHashMap()来进行初始化
由上你会发现ConcurrentHashMap的初始化其实是一个空实现，并没有做任何事，这里后面会讲到，这也是和其他的集合类有区别的地方，初始化操作并不是在构造函数实现的，而是在put操作中实现，当然ConcurrentHashMap还提供了其他的构造函数，有指定容量大小或者指定负载因子，跟HashMap一样，这里就不做介绍了
put操作
在上面的例子中我们新增个人信息会调用put方法，我们来看下
-
public V put(K key, V value) {
-
return putVal(key, value, false);
-
}
-
/** Implementation for put and putIfAbsent */
-
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
-
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
-
int hash = spread(key.hashCode()); //两次hash，减少hash冲突，可以均匀分布
-
int binCount = 0;
-
for (Node
<K,V>[] tab = table;;) { //对这个table进行迭代
-
Node
<K,V> f; int n, i, fh;
-
//这里就是上面构造方法没有进行初始化，在这里进行判断，为null就调用initTable进行初始化，属于懒汉模式初始化
-
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
-
tab = initTable();
-
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//如果i位置没有数据，就直接无锁插入
-
if (casTabAt(tab, i, null,
-
new Node
<K,V>(hash, key, value, null)))
-
break; // no lock when adding to empty bin
-
}
-
else if ((fh = f.hash) == MOVED)//如果在进行扩容，则先进行扩容操作
-
tab = helpTransfer(tab, f);
-
else {
-
V oldVal = null;
-
//如果以上条件都不满足，那就要进行加锁操作，也就是存在hash冲突，锁住链表或者红黑树的头结点
-
synchronized (f) {
-
if (tabAt(tab, i) == f) {
-
if (fh >= 0) { //表示该节点是链表结构
-
binCount = 1;
-
for (Node
<K,V> e = f;; ++binCount) {
-
K ek;
-
//这里涉及到相同的key进行put就会覆盖原先的value
-
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;
-
if ((e = e.next) == null) { //插入链表尾部
-
pred.next = new Node
<K,V>(hash, key,
-
value, null);
-
break;
-
}
-
}
-
}
-
else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树结构
-
Node
<K,V> p;
-
binCount = 2;
-
//红黑树结构旋转插入
-
if ((p = ((TreeBin
<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
-
value)) != null) {
-
oldVal = p.val;
-
if (!onlyIfAbsent)
-
p.val = value;
-
}
-
}
-
}
-
}
-
if (binCount != 0) { //如果链表的长度大于8时就会进行红黑树的转换
-
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
-
treeifyBin(tab, i);
-
if (oldVal != null)
-
return oldVal;
-
break;
-
}
-
}
-
}
-
addCount(1L, binCount);//统计size，并且检查是否需要扩容
-
return null;
-
}
这个put的过程很清晰，对当前的table进行无条件自循环直到put成功，可以分成以下六步流程来概述
- 如果没有初始化就先调用initTable（）方法来进行初始化过程
- 如果没有hash冲突就直接CAS插入
- 如果还在进行扩容操作就先进行扩容
- 如果存在hash冲突，就加锁来保证线程安全，这里有两种情况，一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入，
- 最后一个如果该链表的数量大于阈值8，就要先转换成黑红树的结构，break再一次进入循环
(阿里面试官问题，默认的链表大小，超过了这个值就会转换为红黑树); - 如果添加成功就调用addCount（）方法统计size，并且检查是否需要扩容
现在我们来对每一步的细节进行源码分析，在第一步中，符合条件会进行初始化操作，我们来看看initTable（）方法
-
/**
-
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
-
*/
-
private final Node
<K,V>[] initTable() {
-
Node
<K,V>[] tab; int sc;
-
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {//空的table才能进入初始化操作
-
if ((sc = sizeCtl)
< 0) //sizeCtl<0表示其他线程已经在初始化了或者扩容了，挂起当前线程
-
Thread.yield(); //
lost
initialization
race;
just
spin
-
else
if (
U.compareAndSwapInt(
this,
SIZECTL,
sc,
-1)) {//
CAS操作
SIZECTL为
-1，表示初始化状态
-
try {
-
if ((
tab =
table) ==
null ||
tab.length ==
0) {
-
int
n =
(sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
-
@SuppressWarnings("unchecked")
-
Node
<K,V>[] nt = (Node
<K,V>[])new Node
<?,?>[n];//初始化
-
table = tab = nt;
-
sc = n - (n >>> 2);//记录下次扩容的大小
-
}
-
} finally {
-
sizeCtl = sc;
-
}
-
break;
-
}
-
}
-
return tab;
-
}
在第二步中没有hash冲突就直接调用Unsafe的方法CAS插入该元素，进入第三步如果容器正在扩容，则会调用helpTransfer（）方法帮助扩容，现在我们跟进helpTransfer（）方法看看
-
**
-
*帮助从旧的table的元素复制到新的table中
-
*/
-
final Node
<K,V>[] helpTransfer(Node
<K,V>[] tab, Node
<K,V> f) {
-
Node
<K,V>[] nextTab; int sc;
-
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
-
(nextTab = ((ForwardingNode
<K,V>)f).nextTable) != null) { //新的table nextTba已经存在前提下才能帮助扩容
-
int rs = resizeStamp(tab.length);
-
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
-
(sc = sizeCtl)
< 0) {
-
if ((
sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
-
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex
<= 0)
-
break;
-
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
-
transfer(tab, nextTab);//调用扩容方法
-
break;
-
}
-
}
-
return nextTab;
-
}
-
return table;
-
}
其实helpTransfer（）方法的目的就是调用多个工作线程一起帮助进行扩容，这样的效率就会更高，而不是只有检查到要扩容的那个线程进行扩容操作，其他线程就要等待扩容操作完成才能工作
既然这里涉及到扩容的操作，我们也一起来看看扩容方法transfer（）
-
private final void transfer(Node
<K,V>[] tab, Node
<K,V>[] nextTab) {
-
int n = tab.length, stride;
-
// 每核处理的量小于16，则强制赋值16
-
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n)
< MIN_TRANSFER_STRIDE)
-
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
-
if (nextTab == null) { // initiating
-
try {
-
@SuppressWarnings("unchecked")
-
Node<K,V>[] nt = (Node
<K,V>[])new Node
<?,?>[n
<< 1]; //构建一个nextTable对象，其容量为原来容量的两倍
-
nextTab = nt;
-
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
-
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
-
return;
-
}
-
nextTable = nextTab;
-
transferIndex = n;
-
}
-
int nextn = nextTab.length;
-
// 连接点指针，用于标志位（fwd的hash值为-1，fwd.nextTable=nextTab）
-
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode
<K,V>(nextTab);
-
// 当advance == true时，表明该节点已经处理过了
-
boolean advance = true;
-
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
-
for (int i = 0, bound = 0;;) {
-
Node
<K,V> f; int fh;
-
// 控制 --i ,遍历原hash表中的节点
-
while (advance) {
-
int nextIndex, nextBound;
-
if (--i >= bound || finishing)
-
advance = false;
-
else if ((nextIndex = transferIndex)
<= 0) {
-
i = -1;
-
advance = false;
-
}
-
// 用CAS计算得到的transferIndex
-
else if (U.compareAndSwapInt
-
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
-
nextBound = (nextIndex > stride ?
-
nextIndex - stride : 0))) {
-
bound = nextBound;
-
i = nextIndex - 1;
-
advance = false;
-
}
-
}
-
if (i
< 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
-
int sc;
-
// 已经完成所有节点复制了
-
if (finishing) {
-
nextTable = null;
-
table = nextTab; // table 指向nextTable
-
sizeCtl = (n
<< 1) - (n >>> 1); // sizeCtl阈值为原来的1.5倍
-
return; // 跳出死循环，
-
}
-
// CAS 更扩容阈值，在这里面sizectl值减一，说明新加入一个线程参与到扩容操作
-
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
-
if ((sc - 2) != resizeStamp(n)
<< RESIZE_STAMP_SHIFT)
-
return;
-
finishing = advance = true;
-
i = n; // recheck before commit
-
}
-
}
-
// 遍历的节点为null，则放入到ForwardingNode 指针节点
-
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
-
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
-
// f.hash == -1 表示遍历到了ForwardingNode节点，意味着该节点已经处理过了
-
// 这里是控制并发扩容的核心
-
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
-
advance = true; // already processed
-
else {
-
// 节点加锁
-
synchronized (f) {
-
// 节点复制工作
-
if (tabAt(tab, i) == f) {
-
Node<K,V> ln, hn;
-
// fh >= 0 ,表示为链表节点
-
if (fh >= 0) {
-
// 构造两个链表 一个是原链表 另一个是原链表的反序排列
-
int runBit = fh & n;
-
Node
<K,V> lastRun = f;
-
for (Node
<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
-
int b = p.hash & n;
-
if (b != runBit) {
-
runBit = b;
-
lastRun = p;
-
}
-
}
-
if (runBit == 0) {
-
ln = lastRun;
-
hn = null;
-
}
-
else {
-
hn = lastRun;
-
ln = null;
-
}
-
for (Node
<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
-
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
-
if ((ph & n) == 0)
-
ln = new Node
<K,V>(ph, pk, pv, ln);
-
else
-
hn = new Node
<K,V>(ph, pk, pv, hn);
-
}
-
// 在nextTable i 位置处插上链表
-
setTabAt(nextTab, i, ln);
-
// 在nextTable i + n 位置处插上链表
-
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
-
// 在table i 位置处插上ForwardingNode 表示该节点已经处理过了
-
setTabAt(tab, i, fwd);
-
// advance = true 可以执行--i动作，遍历节点
-
advance = true;
-
}
-
// 如果是TreeBin，则按照红黑树进行处理，处理逻辑与上面一致
-
else if (f instanceof TreeBin) {
-
TreeBin
<K,V> t = (TreeBin
<K,V>)f;
-
TreeNode
<K,V> lo = null, loTail = null;
-
TreeNode
<K,V> hi = null, hiTail = null;
-
int lc = 0, hc = 0;
-
for (Node
<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
-
int h = e.hash;
-
TreeNode
<K,V> p = new TreeNode
<K,V>
-
(h, e.key, e.val, null, null);
-
if ((h & n) == 0) {
-
if ((p.prev = loTail) == null)
-
lo = p;
-
else
-
loTail.next = p;
-
loTail = p;
-
++lc;
-
}
-
else {
-
if ((p.prev = hiTail) == null)
-
hi = p;
-
else
-
hiTail.next = p;
-
hiTail = p;
-
++hc;
-
}
-
}
-
// 扩容后树节点个数若
<=6，将树转链表
-
ln =
(lc <=
UNTREEIFY_THRESHOLD) ?
untreeify(
lo)
:
-
(
hc !=
0) ?
new
TreeBin<
K,
V>(lo) : t;
-
hn = (hc
<= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
-
(
lc !=
0) ?
new
TreeBin<
K,
V>(hi) : t;
-
setTabAt(nextTab, i, ln);
-
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
-
setTabAt(tab, i, fwd);
-
advance = true;
-
}
-
}
-
}
-
}
-
}
-
}
扩容过程有点复杂，这里主要涉及到多线程并发扩容,ForwardingNode的作用就是支持扩容操作，将已处理的节点和空节点置为ForwardingNode，并发处理时多个线程经过ForwardingNode就表示已经遍历了，就往后遍历，下图是多线程合作扩容的过程：
介绍完扩容过程，我们再次回到put流程，在第四步中是向链表或者红黑树里加节点，到第五步，会调用treeifyBin（）方法进行链表转红黑树的过程
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private final void treeifyBin(Node
<K,V>[] tab, int index) {
-
Node
<K,V> b; int n, sc;
-
if (tab != null) {
-
//如果整个table的数量小于64，就扩容至原来的一倍，不转红黑树了
-
//因为这个阈值扩容可以减少hash冲突，不必要去转红黑树
-
if ((n = tab.length)
< MIN_TREEIFY_CAPACITY)
-
tryPresize(
n <<
1);
-
else
if ((
b =
tabAt(tab,
index)) !=
null &&
b.hash >= 0) {
-
synchronized (b) {
-
if (tabAt(tab, index) == b) {
-
TreeNode
<K,V> hd = null, tl = null;
-
for (Node
<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
-
//封装成TreeNode
-
TreeNode
<K,V> p =
-
new TreeNode
<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
-
null, null);
-
if ((p.prev = tl) == null)
-
hd = p;
-
else
-
tl.next = p;
-
tl = p;
-
}
-
//通过TreeBin对象对TreeNode转换成红黑树
-
setTabAt(tab, index, new TreeBin
<K,V>(hd));
-
}
-
}
-
}
-
}
-
}
到第六步表示已经数据加入成功了，现在put调用addCount()方法计算ConcurrentHashMap的size，在原来的基础上加一，现在来看看addCount()方法
-
private final void addCount(long x, int check) {
-
CounterCell[] as; long b, s;
-
//更新baseCount，table的数量，counterCells表示元素个数的变化
-
if ((as = counterCells) != null ||
-
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
-
CounterCell a; long v; int m;
-
boolean uncontended = true;
-
//如果多个线程都在执行，则CAS失败，执行fullAddCount，全部加入count
-
if (as == null || (m = as.length - 1)
< 0 ||
-
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
-
!(uncontended =
-
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
-
fullAddCount(x, uncontended);
-
return;
-
}
-
if (check <= 1)
-
return;
-
s = sumCount();
-
}
-
//check>=0表示需要进行扩容操作
-
if (check >= 0) {
-
Node
<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
-
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
-
(n = tab.length)
< MAXIMUM_CAPACITY) {
-
int
rs =
resizeStamp(n);
-
if (
sc <
0) {
-
if ((
sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
-
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
-
transferIndex
<= 0)
-
break;
-
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
-
transfer(tab, nt);
-
}
-
//当前线程发起库哦哦让操作，nextTable=null
-
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
-
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
-
transfer(tab, null);
-
s = sumCount();
-
}
-
}
-
}
put的流程现在已经分析完了，你可以从中发现，他在并发处理中使用的是乐观锁，当有冲突的时候才进行并发处理，而且流程步骤很清晰，但是细节设计的很复杂，毕竟多线程的场景也复杂
get操作
我们现在要回到开始的例子中，我们对个人信息进行了新增之后，我们要获取所新增的信息，使用String name = map.get(“name”)获取新增的name信息，现在我们依旧用debug的方式来分析下ConcurrentHashMap的获取方法get()
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public V get(Object key) {
-
Node
<K,V>[] tab; Node
<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
-
int h = spread(key.hashCode()); //计算两次hash
-
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
-
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {//读取首节点的Node元素
-
if ((eh = e.hash) == h) { //如果该节点就是首节点就返回
-
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
-
return e.val;
-
}
-
//hash值为负值表示正在扩容，这个时候查的是ForwardingNode的find方法来定位到nextTable来
-
//查找，查找到就返回
-
else if (eh
< 0)
-
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
-
while ((e = e.next) != null) {//既不是首节点也不是ForwardingNode，那就往下遍历
-
if (e.hash == h &&
-
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
-
return e.val;
-
}
-
}
-
return null;
-
}
ConcurrentHashMap的get操作的流程很简单，也很清晰，可以分为三个步骤来描述
- 计算hash值，定位到该table索引位置，如果是首节点符合就返回
- 如果遇到扩容的时候，会调用标志正在扩容节点ForwardingNode的find方法，查找该节点，匹配就返回
- 以上都不符合的话，就往下遍历节点，匹配就返回，否则最后就返回null
size操作
最后我们来看下例子中最后获取size的方式int size = map.size();，现在让我们看下size()方法
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public int size() {
-
long n = sumCount();
-
return ((n
< 0L) ? 0 :
-
(
n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
-
(int)n);
-
}
-
final long sumCount() {
-
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a; //变化的数量
-
long sum = baseCount;
-
if (as != null) {
-
for (int i = 0; i
< as.length; ++i) {
-
if ((a = as[i]) != null)
-
sum += a.value;
-
}
-
}
-
return sum;
-
}
在JDK1.8版本中，对于size的计算，在扩容和addCount()方法就已经有处理了，可以注意一下Put函数，里面就有addCount()函数，早就计算好的，然后你size的时候直接给你。JDK1.7是在调用size()方法才去计算，其实在并发集合中去计算size是没有多大的意义的，因为size是实时在变的，只能计算某一刻的大小，但是某一刻太快了，人的感知是一个时间段，所以并不是很精确