ConcurrentHashMap原理和源码
JDK1.8的实现已经摒弃了JDK1.7Segment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
ConcurrentHashMap<String, String> hashMap = new ConcurrentHashMap<>();
put操作分析：hashMap.put("key","value");
put方法：存放key和value
//put操作向Map中插入key和value
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
//onlyIfAbsent 如果value的值缺席才put
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算hash值
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//初始化table
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//如果table（表示数组）中i下标的node为空，直接new Node放在这个位置
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node的hash值为MOVED,这代表链表或者红黑树正在扩容，线程进去帮助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//同步锁 锁住当前数组下标的头节点
synchronized (f) {
//再次确认是否还是当前头节点
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//if代表key值重复
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
//当key值重复的情况下，是否需要覆盖value
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
//循环e.next 找到链表的尾部，new Node追加到尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//红黑树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//数据放入红黑树
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
//TREEIFY_THRESHOLD为8，此处代表如果链表长度大于等于8，链表变化成红黑树
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//增加数组总数和扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
spread方法：key的hash落点均匀
//为了使key在map的数组中的落点均匀分布
static final int spread(int h) {
//HASH_BITS就是Integer.MAX,即0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
initTable方法：初始化map中的数组大小
//初始化Map中的数组
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0)
//volatile修饰的sizeCtl，具有可见性，小于0代表已经有线程
//执行了else if cas操作：U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)
//把sizeCtl改成了-1，让出cpu时间片
Thread.yield();
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
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];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);//如果n为默认16，则sc为12（n的0.75倍）
}
} finally {
sizeCtl = sc; //初始化结束，sizeCtl重新代表扩容因子
}
break;
}
}
return tab;
}
initTable()中的U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)是一种直接操作内存的cas操作，U是JDK提供的UnSafe类，ConcurrentHashMap源码的最后如下都是这种类似操作
addCount方法: 1.改变map的count数量 2.扩容
//分为两个部分，第一部分总数加1，第二部分扩容
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if ((as = counterCells) != null ||
//尝试一次cas操作
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;//非竞争
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
//尝试一次cas操作，直接将CELLVALUE的值+1，失败则uncontended为false，竞争关系
!(uncontended =U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
//增加总数（如果as == null || (m = as.length - 1) < 0可能还需要初始化as）
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
//统计总数
s = sumCount();
}
//扩容
if (check >= 0) {//如果 binCount>=0，标识需要检查扩容
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
//其实本身这个方法没有统计总数的必要，因为上一个部分的cas操作或者fullAddCount已经改变了总数
//然而为什么出现多次s = sumCount()，目的只是为了下面的判断
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);//32795,十进制本身没有意思，二进制才有意义
if (sc < 0) {//sc<0，也就是 sizeCtl<0，说明已经有别的线程正在扩容
//sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT!=rs 表示比较高 RESIZE_STAMP_BITS 位生成戳和 rs 是否相等，相同
//sc=rs+1 表示扩容结束
//sc==rs+MAX_RESIZERS 表示帮助线程线程已经达到最大值了
//nt=nextTable == null 表示扩容已经结束
//transferIndex<=0 表示transfer任务都被领取完了，没有剩余的hash桶用来扩容
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
//增加一个线程进行扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
//else if 线程扩容，标识正在扩容的线程数，如果当前没有在扩容，那么 rs 肯定是一个正数， //通过rs<<RESIZE_STAMP_SHIFT 将 sc 设置为一个负数，+2 表示有一个线程在执行扩容
//rs =0000 0000 0000 0000 1000 0000 0001 1011
//高16位代表扩容戳（n决定）,低16位标识扩容线程数
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
fullAddCount方法: 尝试cas（直接改变baseCount值）失败后，改变map的count数量
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) { int h; if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) { ThreadLocalRandom.localInit(); h = ThreadLocalRandom.getProbe();//获得随机数 wasUncontended = true; } boolean collide = false; //标识符号 for (;;) { CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v; //如果counterCells不为空，代表counterCells已经被初始化，在后面的else if中初始化Initialize table if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) { //数组as[(n - 1) & h]下标落点为null if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) { if (cellsBusy == 0) { CounterCell r = new CounterCell(x); //通过 cas 设置 cellsBusy 标识，防止其他线程来对counterCells 并发处理 if (cellsBusy == 0 &&U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { boolean created = false; try { CounterCell[] rs; int m, j; if ((rs = counterCells) != null && (m = rs.length) > 0 && rs[j = (m - 1) & h] == null) { rs[j] = r; created = true; } } finally { cellsBusy = 0; } if (created) break; continue; // Slot is now non-empty } } collide = false; } ////说明在调用该方法的addCount方法中cas失败了，并且获取 probe 的值不为空 else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail wasUncontended = true; // Continue after rehash //尝试一次cas，改变CELLVALUE的value值 else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)) break; else if (counterCells != as || n >= NCPU) collide = false; // At max size or stale else if (!collide) //collide含义在于告诉线程，下一次循环就可以考虑扩容了 collide = true; //进入这个步骤，说明 CounterCell 数组容量不够，线程竞争较大，所以先设置一个标识表示为正在扩容 else if (cellsBusy == 0 &&U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { try { if (counterCells == as) {// Expand table unless stale //n << 1代表扩容一倍 CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1]; for (int i = 0; i < n; ++i) rs[i] = as[i]; counterCells = rs; } } finally { cellsBusy = 0; } collide = false; continue; // Retry with expanded table } h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h); } else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as && U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) { // Initialize table 初始化counterCells boolean init = false; try { if (counterCells == as) { //初始化2个 CounterCell[] rs = new CounterCell[2]; rs[h & 1] = new CounterCell(x); counterCells = rs; init = true; } } finally { cellsBusy = 0; } if (init) break; } //尝试一次cas直接BASECOUNT+1 else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x)) break; // Fall back on using base } }
Map中本身维护的CounterCell[] counterCells在线程竞争激烈的情况下也可以扩容，通过cellsBusy来标识。
tranfer方法：扩容
//扩容
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//将 (n>>>3 相当于 n/8) 然后除以 CPU 核心数。如果得到的结果小于 16，那么就使用 16
// 这里的目的是让每个 CPU 处理的桶一样多，避免出现转移任务不均匀的现象，如果桶较少的话，
//默认一个 CPU（一个线程）处理 16 个桶，也就是长度为 16 的时候，扩容的时候只会有一个线程来扩容
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
try {
//map的数组长度扩大一倍
@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;
// 创建一个 fwd 节点，表示一个正在被迁移的 Node，并且它的 hash 值为-1(MOVED)，
// 也就是前面我们在讲 putval 方法的时候，会有一个判断 MOVED 的逻辑。它的作用是用来占位，
// 表示原数组中位置i处的节点完成迁移以后，就会在i位置设置一个fwd来告诉其他线程这个位置已经处理了
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;;) {
//f代表当前数组节点的根节点 ，fh代表hash值
Node<K,V> f; int fh;
//while代码块的含义就是确认当前线程扩容的数组边界
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//transferIndex代表改变的数组边界
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
//分配线程扩容的区间
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {//完成扩容
nextTable = null;//nextTable重新置空
table = nextTab;//新数组赋值给table
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//重新更新sizeCtl
return;
}
//sc - 1代表一个线程已经扩容完了
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//sc初始化的时候等于rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
//后续帮其扩容的线程，执行 transfer 方法之前，会设置 sizeCtl = sizeCtl+1，反之-1
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
//(sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT为true
//代表扩容结束
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
//把当前线程的扩容区间的尾部node设置为fwd
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
//真正的开始扩容
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
//链表扩容，下面就是确定链表中的节点应该在高位还是低位
//fh & n计算高低位，如果以前在数组的下标位置为5，扩容后只可能在5或者21的位置 //如0-15的范围就是低位，反之就是高位
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;
//高低链设计ph（hash值），比如容器原大小n等于16，扩容前ph的hash槽落点为ph&1111 ， //ph&10000（16），根据从右往左第五位是1还是0，确定扩容后hash槽落点
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);//设置低位，位置不变
setTabAt(nextTab, i + n, hn);//设置高位
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
//红黑树扩容，下面就是确定链表中的节点应该在高位还是低位
//fh & n计算高低位，如果以前在数组的下标位置为5，扩容后只可能在5或者21的位置 //如0-15的范围就是低位，反之就是高位
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;
}
}
//高低位 判断是否退化为链表
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);//设置低位，位置不变
setTabAt(nextTab, i + n, hn);//设置高位
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
ConcurrentHashMap的设计优点
1.通过数组的方式来实现并发增加元素的个数
2.并发扩容，可以通过多个线程并行来实现数据的迁移
3.resizeStamp设计，高低位来标识唯一性和多个线程并行扩容
4.采用高地链的方式解决多次hash的问题，提高效率
5.sizeCtl的设计，3种标识状态
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我只是一粒简单的石子，未曾想掀起惊涛骇浪，也不愿随波逐流
每个人都很渺小，努力做自己，不虚度光阴，做真实的自己，无论是否到达目标点，既然选择了出发，便勇往直前
我不能保证所有的东西都是对的，但都是能力范围内的深思熟虑和反复斟酌
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