前言
本文轉自如下鏈接，由於原文的排版不是很清晰，這裏進行了重新排版以及部分修改：
Map 這樣的 Key Value 在軟件開發中是非常經典的結構，常用於在內存中存放數據。
本篇主要想討論 ConcurrentHashMap 這樣一個併發容器，在正式開始之前我覺得有必要談談 HashMap，沒有它就不會有後面的 ConcurrentHashMap。
JDK1.7中的HashMap
衆所周知 HashMap 底層是基於 數組 + 鏈表 組成的，不過在 jdk1.7 和 1.8 中具體實現稍有不同。在 1.7 中HashMap的數據結構圖如下：
我們先來看看 1.7 中HashMap的實現，源碼如下：
這是 HashMap 中比較核心的幾個成員變量；看看分別是什麼意思？
- 初始化桶大小，因爲底層是數組，所以這是數組默認的大小。
- 桶最大值。
- 默認的負載因子（0.75）
- table 真正存放數據的數組。
- Map 存放數量的大小。
- 桶大小，可在初始化時顯式指定。
- 負載因子，可在初始化時顯式指定。
這裏重點解釋一下負載因子，HashMap中共有四個構造函數，我們來看一下HashMap中較爲重要的兩個構造函數，源碼如下：
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
init();
}由於給定的 HashMap 的容量大小是固定的，而從源碼中可以看到默認初始化時給定的默認容量爲 16，負載因子爲 0.75。Map 在使用過程中不斷的往裏面存放數據，當數量達到了 16 * 0.75 = 12 就需要將當前 16 的容量進行擴容，而擴容這個過程涉及到 rehash、複製數據等操作，所以非常消耗性能。
因此通常建議能提前預估 HashMap 的大小最好，儘量的減少擴容帶來的性能損耗。根據代碼可以看到其實真正存放數據的數組是：
transient Entry<K,V>[] table = (Entry<K,V>[]) EMPTY_TABLE;那麼這個數組，它又是如何定義的呢？如下：
Entry 是 HashMap 中的一個內部類，從他的成員變量很容易看出：
- key 就是寫入時的鍵。
- value 自然就是值。
- 開始的時候就提到 HashMap 是由數組和鏈表組成，所以這個 next 就是用於實現鏈表結構。
- hash 存放的是當前 key 的 hashcode。
知曉了基本結構後，那我們來看看其中最爲重要的寫入以及獲取函數。
1、put 方法：
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
} 源碼說明：
- 判斷當前數組是否需要初始化。
- 如果 key 爲空，則 put 一個空值進去。
- 根據 key 計算出 hashcode。
- 根據計算出的 hashcode 定位出所在桶。
- 如果桶是一個鏈表則需要遍歷判斷裏面的 hashcode、key 是否和傳入 key 相等，如果相等則進行覆蓋，並返回原來的值。
- 如果桶是空的，說明當前位置沒有數據存入；新增一個 Entry 對象寫入當前位置。
2、addEntry與createEntry方法：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
} 源碼說明：
- 當調用 addEntry 寫入 Entry 時需要判斷是否需要擴容。
- 如果需要就進行兩倍擴充，並將當前的 key 重新 hash 並定位。
- 而在 createEntry 中會將當前位置的桶傳入到新建的桶中，如果當前桶有值就會在位置形成鏈表。
3、get 方法：
再來看看 get 方法，以及該方法內調用的 getEntry 方法：
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry<K,V> entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry<K,V> getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
} 源碼說明：
- 首先也是根據 key 計算出 hashcode，然後定位到具體的桶中。
- 判斷該位置是否爲鏈表。
- 不是鏈表就根據 key、key 的 hashcode 是否相等來返回值。
- 爲鏈表則需要遍歷直到 key 及 hashcode 相等時候就返回值。
- 啥都沒取到就直接返回 null 。
JDK1.8中的HashMap
不知道從 1.7 的實現大家看出需要優化的點沒有？其實一個很明顯需要優化的地方就是：
當 Hash 衝突嚴重時，在桶上形成的鏈表會變的越來越長，這樣在查詢時的效率就會越來越低；時間複雜度爲 O(N)。
因此在 1.8 中重點優化了這個查詢效率。在 1.8 中 HashMap 的結構圖：
我們先來看看在1.8中HashMap幾個核心的成員變量：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
* for keySet() and values().
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size;可以看到，和 1.7 大體上都差不多，還是有幾個重要的區別：
- TREEIFY_THRESHOLD 用於判斷是否需要將鏈表轉換爲紅黑樹的閾值。
- HashEntry 修改爲 Node。
Node 的核心組成其實也是和 1.7 中的 HashEntry 一樣，存放的都是 key value hashcode next 等數據。
然後我們再來看看核心方法。
1、put 方法（put裏調用的是putVal）：
看似要比 1.7 的複雜，我們一步步進行拆解：
- 判斷當前桶是否爲空，空的就需要初始化（resize 中會判斷是否進行初始化）。
- 根據當前 key 的 hashcode 定位到具體的桶中並判斷是否爲空，爲空表明沒有 Hash 衝突就直接在當前位置創建一個新桶即可。
- 如果當前桶有值（ Hash 衝突），那麼就要比較當前桶中的 key、key 的 hashcode 與寫入的 key 是否相等，相等就賦值給 e,在第 8 步的時候會統一進行賦值及返回。
- 如果當前桶爲紅黑樹，那就要按照紅黑樹的方式寫入數據。
- 如果是個鏈表，就需要將當前的 key、value 封裝成一個新節點寫入到當前桶的後面（形成鏈表）。
- 接着判斷當前鏈表的大小是否大於預設的閾值，大於時就要轉換爲紅黑樹。
- 如果在遍歷過程中找到 key 相同時直接退出遍歷。
- 如果 e != null 就相當於存在相同的 key,那就需要將值覆蓋。
- 最後判斷是否需要進行擴容。
2、get 方法（get 裏調用的是getNode）：
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}get 方法看起來就要簡單許多了：
- 首先將 key hash 之後取得所定位的桶。
- 如果桶爲空則直接返回 null 。
- 否則判斷桶的第一個位置(有可能是鏈表、紅黑樹)的 key 是否爲查詢的 key，是就直接返回 value。
- 如果第一個不匹配，則判斷它的下一個是紅黑樹還是鏈表。
- 紅黑樹就按照樹的查找方式返回值。
- 不然就按照鏈表的方式遍歷匹配返回值。
從這兩個核心方法（get/put）可以看出 1.8 中對大鏈表做了優化，修改爲紅黑樹之後查詢效率直接提高到了 O(logn)。
但是 HashMap 原有的問題也都存在，比如在併發場景下使用時容易出現死循環，如下示例：
final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
}
}).start();
}但是爲什麼呢？我們來簡單分析一下。上文中提到在 HashMap 擴容的時候會調用 resize() 方法，就是這裏的併發操作容易在一個桶上形成環形鏈表；這樣當獲取一個不存在的 key 時，計算出的 index 正好是環形鏈表的下標就會出現死循環。
我們先來看單線程下的rehash過程，如下圖：
多線程併發下的rehash過程，如下圖：
HashMap的遍歷方式
還有一個值得注意的是 HashMap 的遍歷方式，通常有以下幾種：
public static void main(String[] args) {
Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);
Iterator<Map.Entry<String, Integer>> entryIterator = map.entrySet().iterator();
while (entryIterator.hasNext()) {
Map.Entry<String, Integer> next = entryIterator.next();
System.out.println("key=" + next.getKey() + " value=" + next.getValue());
}
Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String key = iterator.next();
System.out.println("key=" + key + " value=" + map.get(key));
}
// 等同於第一種方式
for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
System.out.println("key=" + entry.getKey() + " value=" + entry.getValue());
}
}強烈建議使用 EntrySet 進行遍歷。第一種和第三種遍歷方式都可以把 key value 同時取出，而第二種還得需要通過 key 取一次 value，效率較低。
簡單總結下 HashMap：
無論是 1.7 還是 1.8 其實都能看出 JDK 沒有對它做任何的同步操作，所以併發會出問題，甚至出現死循環導致系統不可用。
因此 JDK 推出了專項專用的 ConcurrentHashMap ，該類位於 java.util.concurrent 包下，專門用於解決併發問題。堅持看到這裏的朋友算是已經把 ConcurrentHashMap 的基礎已經打牢了，下面正式開始分析。
JDK1.7中的ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 同樣也分爲 1.7 、1.8 版，所以兩者在實現上略有不同。同樣的，我們先來看看 1.7 的實現，下面是它的結構圖：
如圖所示，是由 Segment 數組、HashEntry 組成，和 HashMap 一樣，仍然是數組加鏈表。
它的核心成員變量：
/**
* Segment 數組，存放數據時首先需要定位到具體的 Segment 中。
*/
final Segment<K,V>[] segments;
transient Set<K> keySet;
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;其中Segment 是 ConcurrentHashMap 的一個內部類，主要的組成如下：
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
// 和 HashMap 中的 HashEntry 作用一樣，真正存放數據的桶
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
}看看其中 HashEntry 的組成：
和 HashMap 非常類似，唯一的區別就是其中的核心數據如 value ，以及鏈表都是 volatile 修飾的，保證了獲取時的可見性。
原理上來說：
ConcurrentHashMap 採用了分段鎖技術，其中 Segment 繼承於 ReentrantLock。不會像 HashTable 那樣不管是 put 還是 get 操作都需要做同步處理，理論上 ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 數組數量)的線程併發。每當一個線程佔用鎖訪問一個 Segment 時，不會影響到其他的 Segment。
下面也來看看核心的 put get 方法。
put 方法：
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}首先是通過 key 定位到 Segment，之後在對應的 Segment 中進行具體的 put：
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}雖然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 關鍵詞修飾的，但是並不能保證併發的原子性，所以 put 操作時仍然需要加鎖處理。
首先第一步的時候會嘗試獲取鎖，如果獲取失敗肯定就有其他線程存在競爭，則利用 scanAndLockForPut() 自旋獲取鎖。
源碼說明：
- 嘗試自旋獲取鎖。
- 如果重試的次數達到了 MAX_SCAN_RETRIES 則改爲阻塞鎖獲取，保證能獲取成功。
再結合圖看看 put 的流程：
- 將當前 Segment 中的 table 通過 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。
- 遍歷該 HashEntry，如果不爲空則判斷傳入的 key 和當前遍歷的 key 是否相等，相等則覆蓋舊的 value。
- 不爲空則需要新建一個 HashEntry 並加入到 Segment 中，同時會先判斷是否需要擴容。
- 最後會解除在 1 中所獲取當前 Segment 的鎖。
get 方法：
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}get 邏輯比較簡單：
- 只需要將 Key 通過 Hash 之後定位到具體的 Segment ，再通過一次 Hash 定位到具體的元素上。
- 由於 HashEntry 中的 value 屬性是用 volatile 關鍵詞修飾的，保證了內存可見性，所以每次獲取時都是最新值。
- ConcurrentHashMap 的 get 方法是非常高效的，因爲整個過程都不需要加鎖。
JDK1.8中的ConcurrentHashMap
1.7 已經解決了併發問題，並且能支持 N 個 Segment 這麼多次數的併發，但依然存在 HashMap 在 1.7 版本中的問題。那就是查詢遍歷鏈表效率太低。因此 1.8 做了一些數據結構上的調整。
首先來看下底層的組成結構：
看起來是不是和 1.8 HashMap 結構類似？其中拋棄了原有的 Segment 分段鎖，而採用了 CAS + synchronized 來保證併發安全性：
也將 1.7 中存放數據的 HashEntry 改爲 Node，但作用都是相同的。其中的 val next 都用了 volatile 修飾，保證了可見性。
重點來看看 put 方法：
源碼說明：
- 根據 key 計算出 hashcode 。
- 判斷是否需要進行初始化。
- f 即爲當前 key 定位出的 Node，如果爲空表示當前位置可以寫入數據，利用 CAS 嘗試寫入，失敗則自旋保證成功。
- 如果當前位置的 hashcode == MOVED == -1,則需要進行擴容。
- 如果都不滿足，則利用 synchronized 鎖寫入數據。
- 如果數量大於 TREEIFY_THRESHOLD 則要轉換爲紅黑樹。
get 方法：
源碼說明：
- 根據計算出來的 hashcode 尋址，如果就在桶上那麼直接返回值。
- 如果是紅黑樹那就按照樹的方式獲取值。
- 就不滿足那就按照鏈表的方式遍歷獲取值。
1.8 在 1.7 的數據結構上做了大的改動，採用紅黑樹之後可以保證查詢效率（O(logn)），甚至取消了 ReentrantLock 改爲了 synchronized，這樣可以看出在新版的 JDK 中對 synchronized 優化是很到位的。
總結
看完了整個 HashMap 和 ConcurrentHashMap 在JDK 1.7 和 1.8 中不同的實現方式相信大家對他們的理解應該會更加到位。其實這塊也是面試的重點內容，通常的套路是：
- 談談你理解的 HashMap，講講其中的 get/put 過程。
- 1.8 中對HashMap做了什麼優化？
- HashMap是線程安全的嘛？
- 不安全會導致哪些問題？
- 如何解決？有沒有線程安全的併發容器？
- ConcurrentHashMap 是如何實現的？ 1.7、1.8 實現有何不同？爲什麼這麼做？
這一串問題相信大家仔細看完都能懟回面試官。除了面試會問到之外平時的應用其實也蠻多，像之前談到的 Guava 中 Cache 的實現就是利用 ConcurrentHashMap 的思想。同時也能學習 JDK 作者大牛們的優化思路以及併發解決方案。