ConcurrentHashMap的由來
看過Hashtable源碼的我們都知道Hashtable的線程安全是採用在每個方法來添加了synchronized關鍵字來修飾，即Hashtable是針對整個table的鎖定，這樣就導致HashTable容器在競爭激烈的併發環境下表現出效率低下。
效率低下的原因說的更詳細點：是因爲所有訪問HashTable的線程都必須競爭同一把鎖。當一個線程訪問HashTable的同步方法時，其他線程訪問HashTable的同步方法時，可能會進入阻塞或輪詢狀態。如線程1使用put進行添加元素，線程2不但不能使用put方法添加元素，並且也不能使用get方法來獲取元素，所以競爭越激烈效率越低。
基於Hashtable的缺點，人們就開始思考，假如容器裏有多把鎖，每一把鎖用於鎖容器其中一部分數據，那麼當多線程訪問容器裏不同數據段的數據時，線程間就不會存在鎖競爭，從而可以有效的提高併發訪問效率呢？？這就是我們的“鎖分離”技術，這也是ConcurrentHashMap實現的基礎。
ConcurrentHashMap使用的就是鎖分段技術，ConcurrentHashMap由多個Segment組成(Segment下包含很多Node，也就是我們的鍵值對了)，每個Segment都有把鎖來實現線程安全，當一個線程佔用鎖訪問其中一個段數據的時候，其他段的數據也能被其他線程訪問。
JDK1.7 ConcurrentHashMap（支持併發）
ConcurrentHashMap的內部細分了若干個小的HashMap，稱之爲段（SEGMENT）。ConcurrentHashMap 是一個 Segment 數組，Segment 通過繼承 ReentrantLock 來進行加鎖，所以每次需要加鎖的操作鎖住的是一個 segment，這樣只要保證每個 Segment 是線程安全的，也就實現了全局的線程安全。
ConcurrentHashMap 有 16 個 Segments，所以理論上，最多可以同時支持 16 個線程併發寫，只要它們的操作分別分佈在不同的 Segment 上。這個值可以在初始化的時候設置爲其他值，但是一旦初始化以後，它是不可以擴容的。每個Segment內部更像是一個hashmap。
初始化
initialCapacity：初始容量，這個值指的是整個 ConcurrentHashMap 的初始容量，實際操作的時候需要平均分給每個 Segment。
loadFactor：負載因子，Segment 數組不可以擴容，所以這個負載因子是給每個 Segment 內部使用的。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
int sshift = 0;
int ssize = 1;
// 計算並行級別 ssize，因爲要保持並行級別是 2 的 n 次方
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// 我們這裏先不要那麼燒腦，用默認值，concurrencyLevel 爲 16，sshift 爲 4
// 那麼計算出 segmentShift 爲 28，segmentMask 爲 15，後面會用到這兩個值
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// initialCapacity 是設置整個 map 初始的大小，
// 這裏根據 initialCapacity 計算 Segment 數組中每個位置可以分到的大小
// 如 initialCapacity 爲 64，那麼每個 Segment 或稱之爲"槽"可以分到 4 個
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
// 默認 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2，這個值也是有講究的，因爲這樣的話，對於具體的槽上，
// 插入一個元素不至於擴容，插入第二個的時候纔會擴容
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// 創建 Segment 數組，
// 並創建數組的第一個元素 segment[0]
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
// 往數組寫入 segment[0]
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}初始化完成後，得到Segment數組。
- Segment 數組長度爲 16，不可以擴容
- Segment[i] 的默認大小爲 2，負載因子是 0.75，得出初始閾值爲 1.5，也就是以後插入第一個元素不會觸發擴容，插入第二個會進行第一次擴容
- 這裏初始化了 segment[0]，其他位置還是 null，至於爲什麼要初始化 segment[0]，後面的代碼會介紹
put過程分析
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
// 1. 計算 key 的 hash 值
int hash = hash(key);
// 2. 根據 hash 值找到 Segment 數組中的位置 j
// hash 是 32 位，無符號右移 segmentShift(28) 位，剩下低 4 位，
// 然後和 segmentMask(15) 做一次與操作，也就是說 j 是 hash 值的最後 4 位，也就是槽的數組下標
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 剛剛說了，初始化的時候初始化了 segment[0]，但是其他位置還是 null，
// ensureSegment(j) 對 segment[j] 進行初始化
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
// 3. 插入新值到 槽 s 中
return s.put(key, hash, value, false);
}根據hash值找到對應的Segment，然後就是Segment內部的put操作。
Segment 內部是由 數組+鏈表 組成的。 插入的位置是鏈表表頭！
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 在往該 segment 寫入前，需要先獲取該 segment 的獨佔鎖
// 先看主流程，後面還會具體介紹這部分內容
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
// 這個是 segment 內部的數組
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 再利用 hash 值，求應該放置的數組下標
int index = (tab.length - 1) & hash;
// first 是數組該位置處的鏈表的表頭
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
// 下面這串 for 循環雖然很長，不過也很好理解，想想該位置沒有任何元素和已經存在一個鏈表這兩種情況
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) {
// 覆蓋舊值
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
// 繼續順着鏈表走
e = e.next;
}
else {
// node 到底是不是 null，這個要看獲取鎖的過程，不過和這裏都沒有關係。
// 如果不爲 null，那就直接將它設置爲鏈表表頭；如果是null，初始化並設置爲鏈表表頭。
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 如果超過了該 segment 的閾值，這個 segment 需要擴容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node); // 擴容後面也會具體分析
else
// 沒有達到閾值，將 node 放到數組 tab 的 index 位置，
// 其實就是將新的節點設置成原鏈表的表頭
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
// 解鎖
unlock();
}
return oldValue;
}初始化槽：ensureSegment
ConcurrentHashMap 初始化的時候會初始化第一個槽 segment[0]，對於其他槽來說，在插入第一個值的時候進行初始化。
需要考慮併發，因爲很可能會有多個線程同時進來初始化同一個槽 segment[k]，不過只要有一個成功了就可以。
使用CAS併發操作。
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
// 這裏看到爲什麼之前要初始化 segment[0] 了，
// 使用當前 segment[0] 處的數組長度和負載因子來初始化 segment[k]
// 爲什麼要用“當前”，因爲 segment[0] 可能早就擴容過了
Segment<K,V> proto = ss[0];
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
// 初始化 segment[k] 內部的數組
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // 再次檢查一遍該槽是否被其他線程初始化了。
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 使用 while 循環，內部用 CAS，當前線程成功設值或其他線程成功設值後，退出
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}獲取寫入鎖: scanAndLockForPut
前面我們看到，在往某個 segment 中 put 的時候，首先會調用 node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value)，也就是說先進行一次 tryLock() 快速獲取該 segment 的獨佔鎖，如果失敗，那麼進入到 scanAndLockForPut 這個方法來獲取鎖。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 循環獲取鎖
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
// 進到這裏說明數組該位置的鏈表是空的，沒有任何元素
// 當然，進到這裏的另一個原因是 tryLock() 失敗，所以該槽存在併發，不一定是該位置
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
// 順着鏈表往下走
e = e.next;
}
// 重試次數如果超過 MAX_SCAN_RETRIES（單核1多核64），那麼不搶了，進入到阻塞隊列等待鎖
// lock() 是阻塞方法，直到獲取鎖後返回
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
// 這個時候是有大問題了，那就是有新的元素進到了鏈表，成爲了新的表頭
// 所以這邊的策略是，相當於重新走一遍這個 scanAndLockForPut 方法
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}這個方法有兩個出口，一個是 tryLock() 成功了，循環終止，另一個就是重試次數超過了 MAX_SCAN_RETRIES，進到 lock() 方法，此方法會阻塞等待，直到成功拿到獨佔鎖。
這個方法只做了一件事，就是獲取該 segment 的獨佔鎖，如果需要的話順便實例化了一下 node。
擴容：rehash
- segment 數組不能擴容，擴容是 segment 數組某個位置內部的數組 HashEntry[] 進行擴容，擴容後，容量爲原來的 2 倍。
- 觸發擴容的地方：put 的時候，如果判斷該值的插入會導致該 segment 的元素個數超過閾值，那麼先進行擴容，再插值。
- 該方法不需要考慮併發，因爲到這裏的時候，是持有該 segment 的獨佔鎖的。
// 方法參數上的 node 是這次擴容後，需要添加到新的數組中的數據。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
// 2 倍
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 創建新數組
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
// 新的掩碼，如從 16 擴容到 32，那麼 sizeMask 爲 31，對應二進制 ‘000...00011111’
int sizeMask = newCapacity - 1;
// 遍歷原數組，老套路，將原數組位置 i 處的鏈表拆分到 新數組位置 i 和 i+oldCap 兩個位置
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// e 是鏈表的第一個元素
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 計算應該放置在新數組中的位置，
// 假設原數組長度爲 16，e 在 oldTable[3] 處，那麼 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // 該位置處只有一個元素，那比較好辦
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
// e 是鏈表表頭
HashEntry<K,V> lastRun = e;
// idx 是當前鏈表的頭結點 e 的新位置
int lastIdx = idx;
// 下面這個 for 循環會找到一個 lastRun 節點，這個節點之後的所有元素是將要放到一起的
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
// 將 lastRun 及其之後的所有節點組成的這個鏈表放到 lastIdx 這個位置
newTable[lastIdx] = lastRun;
// 下面的操作是處理 lastRun 之前的節點，
// 這些節點可能分配在另一個鏈表中，也可能分配到上面的那個鏈表中
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
// 將新來的 node 放到新數組中剛剛的 兩個鏈表之一 的 頭部
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}仔細一看發現，如果沒有第一個 for 循環，也是可以工作的，但是，這個 for 循環下來，如果 lastRun 的後面還有比較多的節點，那麼這次就是值得的。因爲我們只需要克隆 lastRun 前面的節點，後面的一串節點跟着 lastRun 走就是了，不需要做任何操作。
get過程分析
- 計算 hash 值，找到 segment 數組中的具體位置
- 槽中也是一個數組，根據 hash 找到數組中具體的位置
- 到這裏是鏈表了，順着鏈表進行查找即可
- 注意：get操作是不加鎖的
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
// 1. hash 值
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
// 2. 根據 hash 找到對應的 segment
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
// 3. 找到segment 內部數組相應位置的鏈表，遍歷
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;
}併發問題分析
get 過程中是沒有加鎖的，那自然我們就需要去考慮併發問題。添加節點的操作 put 和刪除節點的操作 remove 都是要加 segment 上的獨佔鎖的，所以它們之間自然不會有問題，我們需要考慮的問題就是 get 的時候在同一個 segment 中發生了 put 或 remove 操作。
1. put 操作的線程安全性
- 初始化Segment，使用了 CAS 來初始化 Segment 中的數組。
- 添加節點到鏈表的操作是插入到表頭的，所以，如果這個時候 get 操作在鏈表遍歷的過程已經到了中間，是不會影響的。當然，另一個併發問題就是 get 操作在 put 之後，需要保證剛剛插入表頭的節點被讀取，這個依賴於 setEntryAt 方法中使用的 UNSAFE.putOrderedObject。
- 擴容。擴容是新創建了數組，然後進行遷移數據，最後面將 newTable 設置給屬性 table。所以，如果 get 操作此時也在進行，那麼也沒關係，如果 get 先行，那麼就是在舊的 table 上做查詢操作；而 put 先行，那麼 put 操作的可見性保證就是 table 使用了 volatile 關鍵字。
2. remove 操作的線程安全性。
- get 操作需要遍歷鏈表，但是 remove 操作會”破壞”鏈表。
- 如果 remove 破壞的節點 get 操作已經過去了，那麼這裏不存在任何問題。
- 如果 remove 先破壞了一個節點，分兩種情況考慮。 1、如果此節點是頭結點，那麼需要將頭結點的 next 設置爲數組該位置的元素，table 雖然使用了 volatile 修飾，但是 volatile 並不能提供數組內部操作的可見性保證，所以源碼中使用了 UNSAFE 來操作數組，請看方法 setEntryAt。2、如果要刪除的節點不是頭結點，它會將要刪除節點的後繼節點接到前驅節點中，這裏的併發保證就是 next 屬性是 volatile 的。
JDK1.8 ConcurrentHashMap（支持併發）
Java8 ConcurrentHashMap結構基本上和Java8的HashMap一樣，不過保證線程安全性。
與JDK1.7的區別
- 數據結構：取消了Segment分段鎖的數據結構，取而代之的是數組+鏈表+紅黑樹的結構。
- 保證線程安全機制：JDK1.7採用segment的分段鎖機制實現線程安全，其中segment繼承自ReentrantLock。JDK1.8採用CAS+Synchronized保證線程安全。
- 鎖的粒度：原來是對需要進行數據操作的Segment加鎖，現調整爲對每個數組元素加鎖（Node）。
- 定位結點的hash算法簡化，會帶來弊端：Hash衝突加劇。因此在鏈表節點數量大於8時，會將鏈表轉化爲紅黑樹進行存儲。
- 查詢時間複雜度：從原來的遍歷鏈表O(n)，變成遍歷紅黑樹O(logN)。
初始化
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;
}這個初始化方法通過提供初始容量，計算了 sizeCtl，sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1)，然後向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 爲 10，那麼得到 sizeCtl 爲 16，如果 initialCapacity 爲 11，得到 sizeCtl 爲 32。
Put過程分析
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 得到 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
// 用於記錄相應鏈表的長度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果數組"空"，進行數組初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化數組，後面會詳細介紹
tab = initTable();
// 找該 hash 值對應的數組下標，得到第一個節點 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果數組該位置爲空，
// 用一次 CAS 操作將這個新值放入其中即可，這個 put 操作差不多就結束了，可以拉到最後面了
// 如果 CAS 失敗，那就是有併發操作，進到下一個循環就好了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 居然可以等於 MOVED，這個需要到後面才能看明白，不過從名字上也能猜到，肯定是因爲在擴容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 幫助數據遷移，這個等到看完數據遷移部分的介紹後，再理解這個就很簡單了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到這裏就是說，f 是該位置的頭結點，而且不爲空
V oldVal = null;
// 獲取數組該位置的頭結點的監視器鎖
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 頭結點的 hash 值大於 0，說明是鏈表
// 用於累加，記錄鏈表的長度
binCount = 1;
// 遍歷鏈表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果發現了"相等"的 key，判斷是否要進行值覆蓋，然後也就可以 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 到了鏈表的最末端，將這個新值放到鏈表的最後面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 紅黑樹
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 調用紅黑樹的插值方法插入新節點
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 說明上面在做鏈表操作
if (binCount != 0) {
// 判斷是否要將鏈表轉換爲紅黑樹，臨界值和 HashMap 一樣，也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 這個方法和 HashMap 中稍微有一點點不同，那就是它不是一定會進行紅黑樹轉換，
// 如果當前數組的長度小於 64，那麼會選擇進行數組擴容，而不是轉換爲紅黑樹
// 具體源碼我們就不看了，擴容部分後面說
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}值得注意：
- 如果是在鏈表中插入，則插入的位置是在鏈表尾。
- 將鏈表轉換爲紅黑樹的鏈表長度臨界值爲8，和HashMap一樣。
- 和HashMap將鏈表轉換爲紅黑樹的方法有一點不同：不是一定會進行紅黑樹轉換，如果當前數組的長度小於64，那麼會進行數組擴容，而不是轉換爲紅黑樹。
初始化數組：initTable
- 初始化一個合適大小的數組，然後會設置 sizeCtl。
- 初始化方法中的併發問題是通過對 sizeCtl 進行一個 CAS 操作來控制的。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 初始化的"功勞"被其他線程"搶去"了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// CAS 一下，將 sizeCtl 設置爲 -1，代表搶到了鎖
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// DEFAULT_CAPACITY 默認初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化數組，長度爲 16 或初始化時提供的長度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 將這個數組賦值給 table，table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 如果 n 爲 16 的話，那麼這裏 sc = 12
// 其實就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 設置 sizeCtl 爲 sc，我們就當是 12 吧
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}鏈表轉紅黑樹: treeifyBin
treeifyBin不一定就進行紅黑樹轉換，也可能是僅僅對數組擴容。
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 爲 64
// 所以，如果數組長度小於 64 的時候，其實也就是 32 或者 16 或者更小的時候，會進行數組擴容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 後面我們再詳細分析這個方法
tryPresize(n << 1);
// b 是頭結點
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
// 加鎖
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
// 下面就是遍歷鏈表，建立一顆紅黑樹
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
TreeNode<K,V> p =
new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
null, null);
if ((p.prev = tl) == null)
hd = p;
else
tl.next = p;
tl = p;
}
// 將紅黑樹設置到數組相應位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}擴容：tryPresize
JDK1.8 CurrentHashMap的源碼難點主要在擴容操作和遷移操作。
這裏的擴容也是做翻倍擴容的，擴容後數組容量爲原來的 2 倍。
// 首先要說明的是，方法參數 size 傳進來的時候就已經翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
// c：size 的 1.5 倍，再加 1，再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node<K,V>[] tab = table; int n;
// 這個 if 分支和之前說的初始化數組的代碼基本上是一樣的，在這裏，我們可以不用管這塊代碼
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if (table == tab) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
// 我沒看懂 rs 的真正含義是什麼，不過也關係不大
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] nt;
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 2. 用 CAS 將 sizeCtl 加 1，然後執行 transfer 方法
// 此時 nextTab 不爲 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 1. 將 sizeCtl 設置爲 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 我是沒看懂這個值真正的意義是什麼？不過可以計算出來的是，結果是一個比較大的負數
// 調用 transfer 方法，此時 nextTab 參數爲 null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}這個方法的核心在於 sizeCtl 值的操作，首先將其設置爲一個負數，然後執行 transfer(tab, null)，再下一個循環將 sizeCtl 加 1，並執行 transfer(tab, nt)，之後可能是繼續 sizeCtl 加 1，並執行 transfer(tab, nt)。
所以，可能的操作就是執行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt)，這裏怎麼結束循環的需要看完 transfer 源碼才清楚。
數據遷移：transfer
下面這個方法很點長，將原來的 tab 數組的元素遷移到新的 nextTab 數組中。
雖然我們之前說的 tryPresize 方法中多次調用 transfer 不涉及多線程，但是這個 transfer 方法可以在其他地方被調用，典型地，我們之前在說 put 方法的時候就說過了，請往上看 put 方法，是不是有個地方調用了 helpTransfer 方法，helpTransfer 方法會調用 transfer 方法的。
此方法支持多線程執行，外圍調用此方法的時候，會保證第一個發起數據遷移的線程，nextTab 參數爲 null，之後再調用此方法的時候，nextTab 不會爲 null。
閱讀源碼之前，先要理解併發操作的機制。原數組長度爲 n，所以我們有 n 個遷移任務，讓每個線程每次負責一個小任務是最簡單的，每做完一個任務再檢測是否有其他沒做完的任務，幫助遷移就可以了，而 Doug Lea 使用了一個 stride，簡單理解就是步長，每個線程每次負責遷移其中的一部分，如每次遷移 16 個小任務。所以，我們就需要一個全局的調度者來安排哪個線程執行哪幾個任務，這個就是屬性 transferIndex 的作用。
第一個發起數據遷移的線程會將 transferIndex 指向原數組最後的位置，然後從後往前的 stride 個任務屬於第一個線程，然後將 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 個任務屬於第二個線程，依此類推。當然，這裏說的第二個線程不是真的一定指代了第二個線程，也可以是同一個線程，這個讀者應該能理解吧。其實就是將一個大的遷移任務分爲了一個個任務包。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// stride 在單核下直接等於 n，多核模式下爲 (n>>>3)/NCPU，最小值是 16
// stride 可以理解爲”步長“，有 n 個位置是需要進行遷移的，
// 將這 n 個任務分爲多個任務包，每個任務包有 stride 個任務
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 如果 nextTab 爲 null，先進行一次初始化
// 前面我們說了，外圍會保證第一個發起遷移的線程調用此方法時，參數 nextTab 爲 null
// 之後參與遷移的線程調用此方法時，nextTab 不會爲 null
if (nextTab == null) {
try {
// 容量翻倍
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 是 ConcurrentHashMap 中的屬性
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的屬性，用於控制遷移的位置
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode 翻譯過來就是正在被遷移的 Node
// 這個構造方法會生成一個Node，key、value 和 next 都爲 null，關鍵是 hash 爲 MOVED
// 後面我們會看到，原數組中位置 i 處的節點完成遷移工作後，
// 就會將位置 i 處設置爲這個 ForwardingNode，用來告訴其他線程該位置已經處理過了
// 所以它其實相當於是一個標誌。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// advance 指的是做完了一個位置的遷移工作，可以準備做下一個位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
/*
* 下面這個 for 循環，最難理解的在前面，而要看懂它們，應該先看懂後面的，然後再倒回來看
*
*/
// i 是位置索引，bound 是邊界，注意是從後往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 下面這個 while 真的是不好理解
// advance 爲 true 表示可以進行下一個位置的遷移了
// 簡單理解結局：i 指向了 transferIndex，bound 指向了 transferIndex-stride
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 將 transferIndex 值賦給 nextIndex
// 這裏 transferIndex 一旦小於等於 0，說明原數組的所有位置都有相應的線程去處理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
// 看括號中的代碼，nextBound 是這次遷移任務的邊界，注意，是從後往前
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 所有的遷移操作已經完成
nextTable = null;
// 將新的 nextTab 賦值給 table 屬性，完成遷移
table = nextTab;
// 重新計算 sizeCtl：n 是原數組長度，所以 sizeCtl 得出的值將是新數組長度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 之前我們說過，sizeCtl 在遷移前會設置爲 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 然後，每有一個線程參與遷移就會將 sizeCtl 加 1，
// 這裏使用 CAS 操作對 sizeCtl 進行減 1，代表做完了屬於自己的任務
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 任務結束，方法退出
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到這裏，說明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，
// 也就是說，所有的遷移任務都做完了，也就會進入到上面的 if(finishing){} 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果位置 i 處是空的，沒有任何節點，那麼放入剛剛初始化的 ForwardingNode ”空節點“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 該位置處是一個 ForwardingNode，代表該位置已經遷移過了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 對數組該位置處的結點加鎖，開始處理數組該位置處的遷移工作
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 頭結點的 hash 大於 0，說明是鏈表的 Node 節點
if (fh >= 0) {
// 下面這一塊和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 遷移是差不多的，
// 需要將鏈表一分爲二，
// 找到原鏈表中的 lastRun，然後 lastRun 及其之後的節點是一起進行遷移的
// lastRun 之前的節點需要進行克隆，然後分到兩個鏈表中
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);
}
// 其中的一個鏈表放在新數組的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 另一個鏈表放在新數組的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 將原數組該位置處設置爲 fwd，代表該位置已經處理完畢，
// 其他線程一旦看到該位置的 hash 值爲 MOVED，就不會進行遷移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 設置爲 true，代表該位置已經遷移完畢
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 紅黑樹的遷移
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;
}
}
// 如果一分爲二後，節點數少於 8，那麼將紅黑樹轉換回鏈表
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;
// 將 ln 放置在新數組的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 將 hn 放置在新數組的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 將原數組該位置處設置爲 fwd，代表該位置已經處理完畢，
// 其他線程一旦看到該位置的 hash 值爲 MOVED，就不會進行遷移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 設置爲 true，代表該位置已經遷移完畢
advance = true;
}
}
}
}
}
}說到底，transfer 這個方法並沒有實現所有的遷移任務，每次調用這個方法只實現了 transferIndex 往前 stride 個位置的遷移工作，其他的需要由外圍來控制。
這個時候，再回去仔細看 tryPresize 方法可能就會更加清晰一些了。
put過程工作原理：
putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent)方法的工作如下：
1、檢查key/value是否爲空，如果爲空，則拋異常，否則進行2
2、進入for死循環，進行3
3、檢查table是否初始化了，如果沒有，則調用initTable()進行初始化然後進行 2，否則進行4
4、根據key的hash值計算出其應該在table中儲存的位置i，取出table[i]的節點用f表示。
根據f的不同有如下三種情況：1）如果table[i]==null(即該位置的節點爲空，沒有發生碰撞)，
則利用CAS操作直接存儲在該位置，如果CAS操作成功則退出死循環。
2）如果table[i]!=null(即該位置已經有其它節點，發生碰撞)，碰撞處理也有兩種情況
2.1）檢查table[i]的節點的hash是否等於MOVED，如果等於，則檢測到正在擴容，則幫助其擴容
2.2）說明table[i]的節點的hash值不等於MOVED，如果table[i]爲鏈表節點，則將此節點插入鏈表中即可
如果table[i]爲樹節點，則將此節點插入樹中即可。插入成功後，進行 5
5、如果table[i]的節點是鏈表節點，則檢查table的第i個位置的鏈表是否需要轉化爲樹，如果需要則調用treeifyBin函數進行轉化用兩句話總結爲：
1、第一步根據給定的key的hash值找到其在table中的位置index。
2、找到位置index後，存儲進行就好了。
只是這裏的存儲有三種情況罷了，
第一種：table[index]中沒有任何其他元素，即此元素沒有發生碰撞，這種情況直接存儲就好了。
第二種，table[i]存儲的是一個鏈表，如果鏈表不存在key則直接加入到鏈表尾部即可，如果存在key則更新其對應的value。
第三種，table[i]存儲的是一個樹，則按照樹添加節點的方法添加就好。
get過程分析
沒加鎖
- 計算 hash 值
- 根據 hash 值找到數組對應位置: (n – 1) & h
- 根據該位置處結點性質進行相應查找
- 如果該位置爲 null，那麼直接返回 null 就可以了
- 如果該位置處的節點剛好就是我們需要的，返回該節點的值即可
- 如果該位置節點的 hash 值小於 0，說明正在擴容，或者是紅黑樹，則進行樹查詢。
- 如果以上 3 條都不滿足，那就是鏈表，進行遍歷比對即可
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) {
// 判斷頭結點是否就是我們需要的節點
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 如果頭結點的 hash 小於 0，說明 正在擴容，或者該位置是紅黑樹
else if (eh < 0)
// 參考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 遍歷鏈表
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
