#莫等闲，白了少年头#
本人从毕业开始一直在一线互联网大厂工作，现任技术TL，出版过《深入理解Java并发》一书，折腾过技术开源项目，并长期作为面试官参与面试，深谙双方的诉求与技术沟通。如今归零心态，再出发。#莫等闲，白了少年头#
技术交流+v：xxxyxsyy1234（一起努力，每日打卡）
原创文章&经验总结&从校招到 A 厂一路阳光一路沧桑
详情请戳www.codercc.com[1]
1.ConcurrentHashmap 简介
在使用 HashMap 时在多线程情况下扩容会出现 CPU 接近 100%的情况，因为 hashmap 并不是线程安全的，通常我们可以使用在 java 体系中古老的 hashtable 类，该类基本上所有的方法都采用 synchronized 进行线程安全的控制，可想而知，在高并发的情况下，每次只有一个线程能够获取对象监视器锁，这样的并发性能的确不令人满意。另外一种方式通过 Collections 的Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m)将 hashmap 包装成一个线程安全的 map。比如 SynchronzedMap 的 put 方法源码为：
public V put(K key, V value) {
synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
}
实际上 SynchronizedMap 实现依然是采用 synchronized 独占式锁进行线程安全的并发控制的。同样，这种方案的性能也是令人不太满意的。针对这种境况，Doug Lea 大师不遗余力的为我们创造了一些线程安全的并发容器，让每一个 java 开发人员倍感幸福。相对于 hashmap 来说，ConcurrentHashMap 就是线程安全的 map，其中利用了锁分段的思想提高了并发度。
ConcurrentHashMap 在 JDK1.6 的版本网上资料很多，有兴趣的可以去看看。 JDK 1.6 版本关键要素：
- segment 继承了 ReentrantLock 充当锁的角色，为每一个 segment 提供了线程安全的保障；
- segment 维护了哈希散列表的若干个桶，每个桶由 HashEntry 构成的链表。
而到了 JDK 1.8 的 ConcurrentHashMap 就有了很大的变化，光是代码量就足足增加了很多。1.8 版本舍弃了 segment，并且大量使用了 synchronized，以及 CAS 无锁操作以保证 ConcurrentHashMap 操作的线程安全性。至于为什么不用 ReentrantLock 而是 Synchronzied 呢？实际上，synchronzied 做了很多的优化，包括偏向锁，轻量级锁，重量级锁，可以依次向上升级锁状态，但不能降级（关于 synchronized 可以看这篇文章[2]），因此，使用 synchronized 相较于 ReentrantLock 的性能会持平甚至在某些情况更优，具体的性能测试可以去网上查阅一些资料。另外，底层数据结构改变为采用数组+链表+红黑树的数据形式。
2.关键属性及类
在了解 ConcurrentHashMap 的具体方法实现前，我们需要系统的来看一下几个关键的地方。
ConcurrentHashMap 的关键属性
table volatile Node<K,V>[] table://装载 Node 的数组，作为 ConcurrentHashMap 的数据容器，采用懒加载的方式，直到第一次插入数据的时候才会进行初始化操作，数组的大小总是为 2 的幂次方。
nextTable volatile Node<K,V>[] nextTable; //扩容时使用，平时为 null，只有在扩容的时候才为非 null
sizeCtl volatile int sizeCtl; 该属性用来控制 table 数组的大小，根据是否初始化和是否正在扩容有几种情况： **当值为负数时：**如果为-1 表示正在初始化，如果为-N 则表示当前正有 N-1 个线程进行扩容操作； **当值为正数时：**如果当前数组为 null 的话表示 table 在初始化过程中，sizeCtl 表示为需要新建数组的长度； 若已经初始化了，表示当前数据容器（table 数组）可用容量也可以理解成临界值（插入节点数超过了该临界值就需要扩容），具体指为数组的长度 n 乘以 加载因子 loadFactor； 当值为 0 时，即数组长度为默认初始值。
sun.misc.Unsafe U 在 ConcurrentHashMapde 的实现中可以看到大量的 U.compareAndSwapXXXX 的方法去修改 ConcurrentHashMap 的一些属性。这些方法实际上是利用了 CAS 算法保证了线程安全性，这是一种乐观策略，假设每一次操作都不会产生冲突，当且仅当冲突发生的时候再去尝试。而 CAS 操作依赖于现代处理器指令集，通过底层CMPXCHG指令实现。CAS(V,O,N)核心思想为：若当前变量实际值 V 与期望的旧值 O 相同，则表明该变量没被其他线程进行修改，因此可以安全的将新值 N 赋值给变量；若当前变量实际值 V 与期望的旧值 O 不相同，则表明该变量已经被其他线程做了处理，此时将新值 N 赋给变量操作就是不安全的，在进行重试。而在大量的同步组件和并发容器的实现中使用 CAS 是通过
sun.misc.Unsafe类实现的，该类提供了一些可以直接操控内存和线程的底层操作，可以理解为 java 中的“指针”。该成员变量的获取是在静态代码块中：static { try { U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe(); ....... } catch (Exception e) { throw new Error(e); } }
ConcurrentHashMap 中关键内部类
Node Node 类实现了 Map.Entry 接口，主要存放 key-value 对，并且具有 next 域
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; ...... }
另外可以看出很多属性都是用 volatile 进行修饰的，也就是为了保证内存可见性。
TreeNode 树节点，继承于承载数据的 Node 类。而红黑树的操作是针对 TreeBin 类的，从该类的注释也可以看出，也就是 TreeBin 会将 TreeNode 进行再一次封装
** * Nodes for use in TreeBins */ 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; ...... }TreeBin 这个类并不负责包装用户的 key、value 信息，而是包装的很多 TreeNode 节点。实际的 ConcurrentHashMap“数组”中，存放的是 TreeBin 对象，而不是 TreeNode 对象。
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 ...... }ForwardingNode 在扩容时才会出现的特殊节点，其 key,value,hash 全部为 null。并拥有 nextTable 指针引用新的 table 数组。
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> { final Node<K,V>[] nextTable; ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) { super(MOVED, null, null, null); this.nextTable = tab; } ..... }
CAS 关键操作
在上面我们提及到在 ConcurrentHashMap 中会大量使用 CAS 修改它的属性和一些操作。因此，在理解 ConcurrentHashMap 的方法前我们需要了解下面几个常用的利用 CAS 算法来保障线程安全的操作。
tabAt
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE); }该方法用来获取 table 数组中索引为 i 的 Node 元素。
casTabAt
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) { return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v); }利用 CAS 操作设置 table 数组中索引为 i 的元素
setTabAt
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) { U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v); }该方法用来设置 table 数组中索引为 i 的元素
3.重点方法讲解
在熟悉上面的这核心信息之后，我们接下来就来依次看看几个常用的方法是怎样实现的。
3.1 实例构造器方法
在使用 ConcurrentHashMap 第一件事自然而然就是 new 出来一个 ConcurrentHashMap 对象，一共提供了如下几个构造器方法：
// 1. 构造一个空的map，即table数组还未初始化，初始化放在第一次插入数据时，默认大小为16
ConcurrentHashMap()
// 2. 给定map的大小
ConcurrentHashMap(int initialCapacity)
// 3. 给定一个map
ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
// 4. 给定map的大小以及加载因子
ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
// 5. 给定map大小，加载因子以及并发度（预计同时操作数据的线程）
ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel)
ConcurrentHashMap 一共给我们提供了 5 中构造器方法，具体使用请看注释，我们来看看第 2 种构造器，传入指定大小时的情况，该构造器源码为：
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
//1. 小于0直接抛异常
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
//2. 判断是否超过了允许的最大值，超过了话则取最大值，否则再对该值进一步处理
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
//3. 赋值给sizeCtl
this.sizeCtl = cap;
}
这段代码的逻辑请看注释，很容易理解，如果小于 0 就直接抛出异常，如果指定值大于了所允许的最大值的话就取最大值，否则，在对指定值做进一步处理。最后将 cap 赋值给 sizeCtl,关于 sizeCtl 的说明请看上面的说明，当调用构造器方法之后，sizeCtl 的大小应该就代表了 ConcurrentHashMap 的大小，即 table 数组长度。tableSizeFor 做了哪些事情了？源码为：
/**
* Returns a power of two table size for the given desired capacity.
* See Hackers Delight, sec 3.2
*/
private static final int tableSizeFor(int c) {
int n = c - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
通过注释就很清楚了，该方法会将调用构造器方法时指定的大小转换成一个 2 的幂次方数，也就是说 ConcurrentHashMap 的大小一定是 2 的幂次方，比如，当指定大小为 18 时，为了满足 2 的幂次方特性，实际上 concurrentHashMapd 的大小为 2 的 5 次方（32）。另外，需要注意的是，调用构造器方法的时候并未构造出 table 数组（可以理解为 ConcurrentHashMap 的数据容器），只是算出 table 数组的长度，当第一次向 ConcurrentHashMap 插入数据的时候才真正的完成初始化创建 table 数组的工作。
3.2 initTable 方法
直接上源码：
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0)
// 1. 保证只有一个线程正在进行初始化操作
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 2. 得出数组的大小
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
// 3. 这里才真正的初始化数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 4. 计算数组中可用的大小：实际大小n*0.75（加载因子）
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
代码的逻辑请见注释，有可能存在一个情况是多个线程同时走到这个方法中，为了保证能够正确初始化，在第 1 步中会先通过 if 进行判断，若当前已经有一个线程正在初始化即 sizeCtl 值变为-1，这个时候其他线程在 If 判断为 true 从而调用 Thread.yield()让出 CPU 时间片。正在进行初始化的线程会调用 U.compareAndSwapInt 方法将 sizeCtl 改为-1 即正在初始化的状态。另外还需要注意的事情是，在第四步中会进一步计算数组中可用的大小即为数组实际大小 n 乘以加载因子 0.75.可以看看这里乘以 0.75 是怎么算的，0.75 为四分之三，这里n - (n >>> 2)是不是刚好是 n-(1/4)n=(3/4)n，挺有意思的吧:)。如果选择是无参的构造器的话，这里在 new Node 数组的时候会使用默认大小为DEFAULT_CAPACITY（16），然后乘以加载因子 0.75 为 12，也就是说数组的可用大小为 12。
3.3 put 方法
使用 ConcurrentHashMap 最长用的也应该是 put 和 get 方法了吧，我们先来看看 put 方法是怎样实现的。调用 put 方法时实际具体实现是 putVal 方法，源码如下：
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//1. 计算key的hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//2. 如果当前table还没有初始化先调用initTable方法将tab进行初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//3. tab中索引为i的位置的元素为null，则直接使用CAS将值插入即可
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//4. 当前正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//5. 当前为链表，在链表中插入新的键值对
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
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) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 6.当前为红黑树，将新的键值对插入到红黑树中
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;
}
}
}
}
// 7.插入完键值对后再根据实际大小看是否需要转换成红黑树
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//8.对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就需要扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
put 方法的代码量有点长，我们按照上面的分解的步骤一步步来看。从整体而言，为了解决线程安全的问题，ConcurrentHashMap 使用了 synchronzied 和 CAS 的方式。在之前了解过 HashMap 以及 1.8 版本之前的 ConcurrenHashMap 都应该知道 ConcurrentHashMap 结构图，为了方面下面的讲解这里先直接给出，如果对这有疑问的话，可以在网上随便搜搜即可。
如图（图片摘自网络），ConcurrentHashMap 是一个哈希桶数组，如果不出现哈希冲突的时候，每个元素均匀的分布在哈希桶数组中。当出现哈希冲突的时候，是标准的链地址的解决方式，将 hash 值相同的节点构成链表的形式，称为“拉链法”，另外，在 1.8 版本中为了防止拉链过长，当链表的长度大于 8 的时候会将链表转换成红黑树。table 数组中的每个元素实际上是单链表的头结点或者红黑树的根节点。当插入键值对时首先应该定位到要插入的桶，即插入 table 数组的索引 i 处。那么，怎样计算得出索引 i 呢？当然是根据 key 的 hashCode 值。
- spread()重哈希，以减小 Hash 冲突
我们知道对于一个 hash 表来说，hash 值分散的不够均匀的话会大大增加哈希冲突的概率，从而影响到 hash 表的性能。因此通过 spread 方法进行了一次重 hash 从而大大减小哈希冲突的可能性。spread 方法为：
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
该方法主要是将 key 的 hashCode 的低 16 位于高 16 位进行异或运算，这样不仅能够使得 hash 值能够分散能够均匀减小 hash 冲突的概率，另外只用到了异或运算，在性能开销上也能兼顾，做到平衡的 trade-off。
2.初始化 table
紧接着到第 2 步，会判断当前 table 数组是否初始化了，没有的话就调用 initTable 进行初始化，该方法在上面已经讲过了。
3.能否直接将新值插入到 table 数组中
从上面的结构示意图就可以看出存在这样一种情况，如果插入值待插入的位置刚好所在的 table 数组为 null 的话就可以直接将值插入即可。那么怎样根据 hash 确定在 table 中待插入的索引 i 呢？很显然可以通过 hash 值与数组的长度取模操作，从而确定新值插入到数组的哪个位置。而之前我们提过 ConcurrentHashMap 的大小总是 2 的幂次方，(n - 1) & hash 运算等价于对长度 n 取模，也就是 hash%n，但是位运算比取模运算的效率要高很多，Doug lea 大师在设计并发容器的时候也是将性能优化到了极致，令人钦佩。
确定好数组的索引 i 后，就可以可以 tabAt()方法（该方法在上面已经说明了，有疑问可以回过头去看看）获取该位置上的元素，如果当前 Node f 为 null 的话，就可以直接用 casTabAt 方法将新值插入即可。
4.当前是否正在扩容
如果当前节点不为 null，且该节点为特殊节点（forwardingNode）的话，就说明当前 concurrentHashMap 正在进行扩容操作，关于扩容操作，下面会作为一个具体的方法进行讲解。那么怎样确定当前的这个 Node 是不是特殊的节点了？是通过判断该节点的 hash 值是不是等于-1（MOVED）,代码为(fh = f.hash) == MOVED，对 MOVED 的解释在源码上也写的很清楚了：
static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes
5.当 table[i]为链表的头结点，在链表中插入新值
在 table[i]不为 null 并且不为 forwardingNode 时，并且当前 Node f 的 hash 值大于 0（fh >= 0）的话说明当前节点 f 为当前桶的所有的节点组成的链表的头结点。那么接下来，要想向 ConcurrentHashMap 插入新值的话就是向这个链表插入新值。通过 synchronized (f)的方式进行加锁以实现线程安全性。往链表中插入节点的部分代码为：
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 找到hash值相同的key,覆盖旧值即可
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) {
//如果到链表末尾仍未找到，则直接将新值插入到链表末尾即可
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
这部分代码很好理解，就是两种情况：1. 在链表中如果找到了与待插入的键值对的 key 相同的节点，就直接覆盖即可；2. 如果直到找到了链表的末尾都没有找到的话，就直接将待插入的键值对追加到链表的末尾即可
6.当 table[i]为红黑树的根节点，在红黑树中插入新值
按照之前的数组+链表的设计方案，这里存在一个问题，即使负载因子和 Hash 算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，甚至在极端情况下，查找一个节点会出现时间复杂度为 O(n)的情况，则会严重影响 ConcurrentHashMap 的性能，于是，在 JDK1.8 版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表长度太长（默认超过 8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高 ConcurrentHashMap 的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。当 table[i]为红黑树的树节点时的操作为：
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;
}
}
首先在 if 中通过f instanceof TreeBin判断当前 table[i]是否是树节点，这下也正好验证了我们在最上面介绍时说的 TreeBin 会对 TreeNode 做进一步封装，对红黑树进行操作的时候针对的是 TreeBin 而不是 TreeNode。这段代码很简单，调用 putTreeVal 方法完成向红黑树插入新节点，同样的逻辑，如果在红黑树中存在于待插入键值对的 Key 相同（hash 值相等并且 equals 方法判断为 true）的节点的话，就覆盖旧值，否则就向红黑树追加新节点。
7.根据当前节点个数进行调整
当完成数据新节点插入之后，会进一步对当前链表大小进行调整，这部分代码为：
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
很容易理解，如果当前链表节点个数大于等于 8（TREEIFY_THRESHOLD）的时候，就会调用 treeifyBin 方法将 tabel[i]（第 i 个散列桶）拉链转换成红黑树。
至此，关于 Put 方法的逻辑就基本说的差不多了，现在来做一些总结：
整体流程：
- 首先对于每一个放入的值，首先利用 spread 方法对 key 的 hashcode 进行一次 hash 计算，由此来确定这个值在 table 中的位置；
- 如果当前 table 数组还未初始化，先将 table 数组进行初始化操作；
- 如果这个位置是 null 的，那么使用 CAS 操作直接放入；
- 如果这个位置存在结点，说明发生了 hash 碰撞，首先判断这个节点的类型。如果该节点 fh==MOVED(代表 forwardingNode,数组正在进行扩容)的话，说明正在进行扩容；
- 如果是链表节点（fh>0）,则得到的结点就是 hash 值相同的节点组成的链表的头节点。需要依次向后遍历确定这个新加入的值所在位置。如果遇到 key 相同的节点，则只需要覆盖该结点的 value 值即可。否则依次向后遍历，直到链表尾插入这个结点；
- 如果这个节点的类型是 TreeBin 的话，直接调用红黑树的插入方法进行插入新的节点；
- 插入完节点之后再次检查链表长度，如果长度大于 8，就把这个链表转换成红黑树；
- 对当前容量大小进行检查，如果超过了临界值（实际大小*加载因子）就需要扩容。
3.4 get 方法
看完了 put 方法再来看 get 方法就很容易了，用逆向思维去看就好，这样存的话我反过来这么取就好了。get 方法源码为：
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 1. 重hash
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 2. table[i]桶节点的key与查找的key相同，则直接返回
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 3. 当前节点hash小于0说明为树节点，在红黑树中查找即可
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
//4. 从链表中查找，查找到则返回该节点的value，否则就返回null即可
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
代码的逻辑请看注释，首先先看当前的 hash 桶数组节点即 table[i]是否为查找的节点，若是则直接返回；若不是，则继续再看当前是不是树节点？通过看节点的 hash 值是否为小于 0，如果小于 0 则为树节点。如果是树节点在红黑树中查找节点；如果不是树节点，那就只剩下为链表的形式的一种可能性了，就向后遍历查找节点，若查找到则返回节点的 value 即可，若没有找到就返回 null。
3.5 transfer 方法
当 ConcurrentHashMap 容量不足的时候，需要对 table 进行扩容。这个方法的基本思想跟 HashMap 是很像的，但是由于它是支持并发扩容的，所以要复杂的多。原因是它支持多线程进行扩容操作，而并没有加锁。我想这样做的目的不仅仅是为了满足 concurrent 的要求，而是希望利用并发处理去减少扩容带来的时间影响。transfer 方法源码为：
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//1. 新建Node数组，容量为之前的两倍
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
//2. 新建forwardingNode引用，在之后会用到
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 3. 确定遍历中的索引i
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//4.将原数组中的元素复制到新数组中去
//4.5 for循环退出，扩容结束修改sizeCtl属性
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
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
}
}
//4.1 当前数组中第i个元素为null，用CAS设置成特殊节点forwardingNode(可以理解成占位符)
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//4.2 如果遍历到ForwardingNode节点 说明这个点已经被处理过了 直接跳过 这里是控制并发扩容的核心
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
//4.3 处理当前节点为链表的头结点的情况，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的i位置上插入一个链表
setTabAt(nextTab, i, ln);
//在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//在table的i位置上插入forwardNode节点 表示已经处理过该节点
setTabAt(tab, i, fwd);
//设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作
advance = true;
}
//4.4 处理当前节点是TreeBin时的情况，操作和上面的类似
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;
}
}
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;
}
}
}
}
}
}
代码逻辑请看注释,整个扩容操作分为两个部分：
第一部分是构建一个 nextTable,它的容量是原来的两倍，这个操作是单线程完成的。新建 table 数组的代码为:Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1],在原容量大小的基础上右移一位。
第二个部分就是将原来 table 中的元素复制到 nextTable 中，主要是遍历复制的过程。 根据运算得到当前遍历的数组的位置 i，然后利用 tabAt 方法获得 i 位置的元素再进行判断：
- 如果这个位置为空，就在原 table 中的 i 位置放入 forwardNode 节点，这个也是触发并发扩容的关键点；
- 如果这个位置是Node节点（fh>=0），通过fh & n对原链表节点进行标记然后构造反序链表，把它们分别放在nextTable的i和i+n的位置上（可以参考这篇博客：https://www.cnblogs.com/yangchunchun/p/7279881.html
- 如果这个位置是 TreeBin 节点（fh<0），也做一个反序处理，并且判断是否需要 untreefi，把处理的结果分别放在 nextTable 的 i 和 i+n 的位置上
- 遍历过所有的节点以后就完成了复制工作，这时让 nextTable 作为新的 table，并且更新 sizeCtl 为新容量的 0.75 倍 ，完成扩容。设置为新容量的 0.75 倍代码为
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1)，仔细体会下是不是很巧妙，n<<1 相当于 n 左移一位表示 n 的两倍即 2n,n>>>1，n 右移相当于 n 除以 2 即 0.5n,然后两者相减为 2n-0.5n=1.5n,是不是刚好等于新容量的 0.75 倍即 2n*0.75=1.5n。最后用一个示意图来进行总结（图片摘自网络）：
3.6 与 size 相关的一些方法
对于 ConcurrentHashMap 来说，这个 table 里到底装了多少东西其实是个不确定的数量，因为不可能在调用 size()方法的时候像 GC 的“stop the world”一样让其他线程都停下来让你去统计，因此只能说这个数量是个估计值。对于这个估计值，ConcurrentHashMap 也是大费周章才计算出来的。
为了统计元素个数，ConcurrentHashMap 定义了一些变量和一个内部类
/**
* A padded cell for distributing counts. Adapted from LongAdder
* and Striped64. See their internal docs for explanation.
*/
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
volatile long value;
CounterCell(long x) { value = x; }
}/******************************************/
/**
- 实际上保存的是hashmap中的元素个数 利用CAS锁进行更新 但它并不用返回当前hashmap的元素个数
/ private transient volatile long baseCount; /*
- Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells. */ private transient volatile int cellsBusy;
/**
- Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2. */ private transient volatile CounterCell[] counterCells;
mappingCount 与 size 方法
mappingCount与size方法的类似 从给出的注释来看，应该使用 mappingCount 代替 size 方法 两个方法都没有直接返回 basecount 而是统计一次这个值，而这个值其实也是一个大概的数值，因此可能在统计的时候有其他线程正在执行插入或删除操作。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
/**
* Returns the number of mappings. This method should be used
* instead of {@link #size} because a ConcurrentHashMap may
* contain more mappings than can be represented as an int. The
* value returned is an estimate; the actual count may differ if
* there are concurrent insertions or removals.
*
* @return the number of mappings
* @since 1.8
*/
public long mappingCount() {
long n = sumCount();
return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}
final 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;//所有counter的值求和
}
}
return sum;
}
addCount 方法
在 put 方法结尾处调用了 addCount 方法，把当前 ConcurrentHashMap 的元素个数+1 这个方法一共做了两件事,更新 baseCount 的值，检测是否进行扩容。
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//利用CAS方法更新baseCount的值
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
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();
}
//如果check值大于等于0 则需要检验是否需要进行扩容操作
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;
//如果已经有其他线程在执行扩容操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
//当前线程是唯一的或是第一个发起扩容的线程 此时nextTable=null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
4. 总结
JDK6,7 中的 ConcurrentHashmap 主要使用 Segment 来实现减小锁粒度，分割成若干个 Segment，在 put 的时候需要锁住 Segment，get 时候不加锁，使用 volatile 来保证可见性，当要统计全局时（比如 size），首先会尝试多次计算 modcount 来确定，这几次尝试中，是否有其他线程进行了修改操作，如果没有，则直接返回 size。如果有，则需要依次锁住所有的 Segment 来计算。
1.8 之前 put 定位节点时要先定位到具体的 segment，然后再在 segment 中定位到具体的桶。而在 1.8 的时候摒弃了 segment 臃肿的设计，直接针对的是 Node[] tale 数组中的每一个桶，进一步减小了锁粒度。并且防止拉链过长导致性能下降，当链表长度大于 8 的时候采用红黑树的设计。
主要设计上的变化有以下几点:
- 不采用 segment 而采用 node，锁住 node 来实现减小锁粒度。
- 设计了 MOVED 状态 当 resize 的中过程中 线程 2 还在 put 数据，线程 2 会帮助 resize。
- 使用 3 个 CAS 操作来确保 node 的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。
- sizeCtl 的不同值来代表不同含义，起到了控制的作用。
- 采用 synchronized 而不是 ReentrantLock
更多关于 1.7 版本与 1.8 版本的 ConcurrentHashMap 的实现对比，可以参考这篇文章[3]。
参考文章
1.8 版本 ConcurrentHashMap
- http://www.importnew.com/22007.html[4]
- http://www.jianshu.com/p/c0642afe03e0[5]
1.8 版本的 HashMap
http://www.importnew.com/20386.html[6]
参考资料
[1]www.codercc.com: https://www.codercc.com
[2]看这篇文章: https://juejin.im/post/6844903600334831629
[3]这篇文章: http://www.jianshu.com/p/e694f1e868ec
[4]http://www.importnew.com/22007.html: http://www.importnew.com/22007.html
[5]http://www.jianshu.com/p/c0642afe03e0: http://www.jianshu.com/p/c0642afe03e0
[6]http://www.importnew.com/20386.html: http://www.importnew.com/20386.html
