與1.7相比的重大變化
1、取消了segment數組,直接用table保存數據,鎖的粒度更小,減少併發衝突的概率。
2、存儲數據時採用了鏈表+紅黑樹的形式,純鏈表的形式時間複雜度爲O(n),紅黑樹則爲O(logn),性能提升很大。什麼時候鏈表轉紅黑樹?當key值相等的元素形成的鏈表中元素個數超過8個的時候。
主要數據結構和關鍵變量
Node類存放實際的key和value值。
sizeCtl:
負數:表示進行初始化或者擴容,-1表示正在初始化,-N,表示有N-1個線程正在進行擴容
正數:0 表示還沒有被初始化,>0的數,初始化或者是下一次進行擴容的閾值
TreeNode 用在紅黑樹,表示樹的節點, TreeBin是實際放在table數組中的,代表了這個紅黑樹的根。// 內部類,和JDK1.7中static final class HashEntry<K,V>實現方式一樣,僅僅改了名 static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; volatile Node<K,V> next; } final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // key的哈希值再次散列,目的是讓元素存放得更均勻 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) tab = initTable(); // 如果table數組上這個元素爲空,則直接吧新元素放到數組裏 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 } else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 幫助擴容 tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; synchronized (f) { // 鏈表時插入數據 if (tabAt(tab, i) == f) { 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; } } } // 紅黑樹時插入數據 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) { /*判定成功後,由鏈表轉爲樹,閾值爲8,即鏈表長度大於等於8時,就將鏈表轉爲紅黑樹 由紅黑樹轉鏈表的閾值爲6*/ if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); return null; } private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { if ((sc = sizeCtl) < 0) Thread.yield(); // lost initialization race; just spin // 循環CAS設置 SIZECTL 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") // 根據 SIZECTL初始化Table數組,如果SIZECTL<=0,則根據默認值16進行初始化 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n]; table = tab = nt; // 即取n的0.75作爲後續擴容的閾值 sc = n - (n >>> 2); } } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; } public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; int h = spread(key.hashCode()); if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 檢查table數組中這個元素是否就是需要獲取的元素 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } // 從樹中尋找 else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; // 從鏈表中尋找 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
ConcurrentHashMap_jdk1.8
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