介紹
作爲線程安全的HashMap，Java提供了Hashtable和ConcurrentHashMap兩種實現，而Hashtable控制線程安全的方式僅僅是用synchronized對方法加鎖，這種低效且過時的方法已經不適合如今的開發
在JDK5中，就已經出現了ConcurrentHashMap作爲Hashtable的高效替代品。在JDK7及之前，ConcurrentHashMap還是使用分段鎖的技術來提高效率，而在JDK8中，則大量採用CAS方式來保證併發安全性，接下來就會講到ConcurrentHashMap是如何高效地解決併發衝突問題
屬性結構分析
ConcurrentHashMap中諸如最大長度、負載因子等屬性和HashMap中一致，不多贅述，見之前的這篇博客：從源碼分析HashMap
這裏我們只看重點
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
上面這3個屬性在HashMap中沒有出現，我們注意到這些屬性中都有一個RESIZE，看來是和擴容有關的，至於怎麼操作，我們一會兒說到的時候再看
// 保存鍵值對數據的數組
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 擴容時的輔助數組
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
上面這兩個屬性很好理解，我們要注意的就是前面都加上了volatile關鍵字，以保證併發時的可見性
// 元素個數
private transient volatile long baseCount;
// Map中table的狀態標識
private transient volatile int sizeCtl;
// 擴容時的分界位置
private transient volatile int transferIndex;
// 額外待統計的元素個數
private transient volatile CounterCell[] counterCells;
後面兩個屬性是不是搞不懂用處是什麼，沒關係一會兒就會講到，我們先看前兩個屬性
第一個屬性baseCount顯而易見就是指元素的個數，如果我們看源碼中的註釋，會發現這裏的baseCount實際指當沒有發生線程爭用時的元素個數，同時還作爲初始化的後備屬性
第二個屬性sizeCtl有以下的幾種情況
- 爲正數
– 如果未初始化，表示table需要初始化的大小
– 如果已初始化，表示table的容量（總大小的0.75倍） - 爲負數
– 值爲-1時，表示正在初始化
– 值爲-N時，表示有N-1個線程正在初始化
然後我們來看最常用的兩個構造函數，如下
public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}
正如我們所說，sizeCtl在未初始化table時，等於table需要初始化的大小，順便說一下，ConcurrentHashMap和HashMap一樣，都將第一次初始化延遲到了第一次put操作，這麼做避免了無謂的初始化操作
輔助方法
initTable() —— 初始化table
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
// 只要table是空的就一直進行初始化操作
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0) // 如果table已經處在初始化過程中，就讓當前線程讓出cpu
Thread.yield();
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
// 通過CAS操作對sizeCtl賦值-1（表示table正在初始化）
try {
// 再次進行判斷table是否爲空（雙檢鎖）
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
配合註釋可以很容易理解，在初始化方法中，通過兩次檢查table是否爲空以及CAS賦值操作保證了多線程下的安全性
tabAt()和casTabAt() —— 獲取/設置table索引位置值
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);
}
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);
}
這裏都調用了Unsafe對象提供的native方法，也許有人會想爲什麼不用table[index]來獲值/賦值，要注意，ConcurrentHashMap是爲了應對多線程併發的情況而存在的，在多線程下，我們並不能保證table[index]一定能獲得即時的屬性值，如果是修改操作則會發生修改覆蓋的情況
transfer() —— 數組擴容
這個方法代碼相當長，希望配合註釋耐心看完
/**
* @param tab 擴容前的數組（當前數組）
* @param nextTab 擴容後的數組
*/
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// NCPU爲虛擬機可用的處理器數量，stride表示每個處理器需要處理的區間個數，最少爲16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;
// 如果輔助數組爲空（這個數組僅在擴容時不爲空）
if (nextTab == null) {
try {
// 默認擴容兩倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) {
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
// 轉移下標（下一次處理的數組段分界位置）
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode是Node的子類， 其中包含一個Node類型的數組
// 做佔位使用，可以讓別的線程檢查是否有其他線程在使用數組
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
// 判斷擴容是否完成
boolean finishing = false;
// bound標記當前線程處理的區間段的最小下標
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 轉移下標小於等於0，說明所有的區間段都處理完畢
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
// CAS操作賦值失敗後advance值不變，會再次循環
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
// bound爲當前區段的最小下標
bound = nextBound;
// i爲當前區段的最大下標
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
// n爲原數組長度，nextn爲新數組的長度
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
// 如果擴容完成，就把nextTab賦值給table，然後結束
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 嘗試將當前擴容的線程數+1（不懂爲什麼的，翻到上面看sizeCtl的含義）
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 如果沒有線程在幫助擴容，說明擴容結束
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果i索引處爲空，就用一個fwd來進行佔位
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 如果已經被別的線程處理過了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true;
else {
// 給當前索引位置節點加鎖
synchronized (f) {
// 再次檢查一遍索引位置的值是否改變
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 如果索引節點的hash值大於等於0（紅黑樹節點的hash值爲-2）
if (fh >= 0) {
// 獲取在新數組上的hash索引值
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
// 遍歷節點鏈表，更新其hash值
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
// runBit記錄最後一個擁有不同的新hash值的節點
runBit = b;
// lastRun和其之後的節點擁有和p相同的新hash值
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
// 對於新hash不同的節點，根據取餘結果分爲ln和hn兩條鏈表
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);
}
// 將低位鏈表放到i索引處
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 將高位鏈表放到i+n索引處
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 在舊鏈表處設置佔位符，表示該索引節點已經被處理過
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
// 如果f是樹節點
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;
}
}
}
}
}
}
算法很長，如果看註釋看不懂的話，我在這裏再解釋一下
將整個部分分爲三塊：
- 預處理部分（計算需要處理的區間個數，設置新數組容量等）
- 分段部分（計算每個線程需要處理的區間段）
- 處理部分（將舊數組的節點轉移到新數組的對應位置上）
在ConcurrentHashMap的擴容方法中，核心代碼的最外層是一個循環，每次分配數組的一段給線程，然後通過設置佔位符的方法，變相地告知其他線程某個索引位置正在處理，這樣就保證了併發安全性。在處理時，通過將索引位置鏈表上的節點按hash取餘結果分爲低位和高位兩種，高位節點放在新數組的高位處，低位節點則放在原數組的對應位置，最終完成了數組的轉移
addCount() —— 增加元素個數
這個方法並不是像方法表面意義那樣像table中添加元素，在調用這個方法的時候我們的元素早就已經添加到table中了。實際上，這個方式是在添加元素之後，增加元素個數統計值，同時承擔了判斷是否擴容的職責，如下
/**
* @param x 要增加的元素個數
* @param check 當小於0時，不檢查是否進行擴容，
* 當小於等於1時，只在非競爭狀態下檢查是否需要擴容
*/
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// 當counterCells爲空，且直接增加baseCount的值成功，就跳過這一步
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
// 判斷是否發生競爭的標誌量
boolean uncontended = true;
// 當發生以下幾種情況之一時，需要進一步操作
// 1. counterCells爲空
// 2. counterCells中取一個隨機位置：
// - 這個位置的值爲空
// - 或者給這個位置的值通過CAS操作加上【要增加的元素個數值】失敗
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
// 相當於加強版的addCount，裏面通過死循環來進行賦值
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
// s爲當前元素總數
s = sumCount();
}
// 檢查是否需要擴容
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 如果元素總數超過容量，或數組爲空，就進行擴容
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
// 說明正在進行擴容
if (sc < 0) {
// 發生擴容結束、線程上限或者屬性被修改等異常，結束循環
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 嘗試給擴容線程數+1，表示增加了一個線程幫助擴容
// 這裏我不是很理解爲什麼+1，sc小於0時的+1操作不是表示減少一個擴容線程嗎
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 如果不是負數，就左移16位然後+2，變成一個負數，高16位是標識符，低16位是2
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
這個方法相對而言就好理解多了，分爲以下幾步：
- 檢查計數盒是否爲空，如果不爲空，轉到第3步
- addCount方法會嘗試修改baseCount，如果不成功，就進入下一步
- 給計數盒上的隨機索引位置處，加上需要增加的個數，如果失敗，就循環重試
- 如果需要檢查擴容，就調用transfer方法進行擴容
sumCount() —— 統計元素個數
這裏的統計元素方法並不是簡單地返回baseCount或者遍歷table計算，如下
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;
}
}
return sum;
}
我們會發現元素的總數相當於baseCount + counterCells數組非空元素值之和，現在我們就能知道couterCells是什麼意思了。在addCount方法中，我們發現本來應加在baseCount上的值，有一部分加在了counterCells數組中，也就是說元素總數應該爲baseCount和couterCells數組的所有值之和
常用方法
get()
方法和HashMap有很大類似，我們直接看如下代碼
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode());
// 如果輸入不爲空且索引節點也不爲空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 說明是樹節點
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 通過循環從鏈表中找
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
瞭解過HashMap的get函數之後，這裏的代碼就不難理解了。爲了保證併發安全性，通過**tabAt()**方法獲取某索引節點的值
整段代碼的流程和HashMap中的get函數基本一致：
- 檢查數組是否爲空，如果不爲空，進入下一步
- 獲取索引位置的節點
- 檢查key值是否一致，如果一致則直接返回，否則進入下一步
- 如果是樹節點，按照樹節點的方法查找並返回指定key值節點
- 否則說明是鏈表，通過循環來遍歷查找
- 如果還找不到，說明節點不存在，返回null
put()
因爲put()方法和HashMap中的put()方法類似，都是在內部調用了一個putVal方法，所以我們就直接來看下面的putVal()方法
/**
* @param onlyIfAbsent 爲true表示不覆蓋原值
*/
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 理論上這裏是第一次調用initTable()方法的地方
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
// 如果索引位置爲空，則直接賦值
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
}
// 如果節點正在轉移中，則通過helpTransfer()方法加速轉移
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
// 查找時先給節點加對象鎖
synchronized (f) {
// 如果索引位置上的節點和f相等
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 如果hash值大於0
if (fh >= 0) {
// 記錄經過的鏈表上的節點個數
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 找到指定的節點
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
// 如果設置了覆蓋原值，就用新值替換舊值
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
// 沿着鏈表找
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果是樹節點，就用樹節點的方法來找
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 超過了閾值（8）之後就將鏈表轉換成紅黑樹
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 總結點數加1
addCount(1L, binCount);
return null;
}
流程和HashMap中的put方法基本一致，我們重點是控制併發安全的方法。在ConcurrentHashMap中，有以下幾部分是與併發相關的：
- 最外層是一個死循環，表示賦值失敗會再次進行嘗試
- 通過tabAt()/casTabAt() 方法 獲取/設置索引位置的值
- 如果發現節點正在轉移中（擴容時需要轉移節點），通過helpTransfer()方法協助擴容
- 先給索引位置的首節點加對象鎖，再查找節點
其餘方法
其餘的常用方法對併發安全的體現就不如以上方法明顯，所以在這裏就不再贅述
總結
ConcurrentHashMap相比於JDK7中的分段鎖，採用了volatile+CAS+synchronized的機制，將當前數組的狀態在線程間相互傳遞，實現了各種高效的操作。當然，由於爲了保證操作能夠完成，在方法中大量使用了死循環判斷，所以在多線程競爭激烈的情況下還是有可能發生線程阻塞的情況