前言
看标题就知道本篇文章主角是ConcurrentHashMap，在讲解它之前有几个问题有必要弄清楚。(本文都是基于jdk1.8进行分析)
什么是ConcurrentHashMap?
如果看过我之前写的关于HashMap的文章，应该知道它是基于key-value形式存储数据的一种hash存储表，ConcurrentHashMap的存储结构和HashMap是一样的。
ConcurrentHashMap和HashMap的不同点
虽然都可以用来进行key-value对存储，但是HashMap是线程不安全的，但是ConcurrentHashMap是线程安全的。这也意味着前者在多线程环境可能会出现数据丢失的情况，后者则可以保证读取数据的安全性。
ConcurrentHashMap继承图
为了方便简洁，之后ConcurrentHashMap都简称为CHM
案例
在分析具体的代码之前，让我们先看一个CHM的使用案例
public class Bootstrap {
private static ConcurrentHashMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
// private static HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
public static void main(String[] args) {
Thread thread1 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 400; i++) {
map.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 200; i++) {
map.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}
});
Thread thread3 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 400; i++) {
map.remove(String.valueOf(i));
}
});
thread1.start();
thread2.start();
thread3.start();
}
}
这个案例很简单，定义了三个线程同时对CHM进行数据的增加和删除操作，对于CHM来说可以保证数据不会丢失，确保多线程下数据安全性问题。同样如果用HashMap来代替的话是可能出现数据被覆盖的风险的（关于HashMap可以看我之前的文章），本文就通过案例来进入具体源码的讲解
源码解析
对于CHM源码的解析，我主要通过三个方向进行阐述：分别是CHM的初始化、添加元素的操作（put）、扩容机制。通过这三个方面就可以比较清楚CHM是进行数据保存已经如何确保线程安全的。
初始化
首先从初始化开始，先从我们案例的初始化开始：
public ConcurrentHashMap() {
}
可以看见，如果你没有指定任何参数，初始化的时候CHM是不会做任何操作，当然你也可以提前指定好一些参数：
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;
}
//涉及到的常量:
//MAXIMUM_CAPACITY是给定的可能的最大容量值
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
private static final int tableSizeFor(int c) {
int n = c - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
上面的代码是指定了initialCapacity，通过initialCapacity可以计算出对应的容量:判断它是否比MAXIMUM_CAPACITY的一半还大，如果是的话直接将容量设置为MAXIMUM_CAPACITY,否则通过tableSizeFor函数将它设置为离c最近的2的幂次方的数（此函数我在HashMap源码解析中有具体的说明），最后将计算好的值赋值给sizeCtl（这个变量是CHM的关键变量，之后会有详细讲解）。到这边CHM的初始化就结束了。
put方法
初始化完成后，就可以调用put方法来存放值了，具体的代码如下：
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//需要注意的是CHM的key和value都是不能为空的
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
#1 int hash = spread(key.hashCode());
//该值用来计算链表的节点数
int binCount = 0;
//进入自旋操作
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
#2 if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//如果数组不为空则需要去查找对应的节点，通过CAS的方式去定
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
#3 if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
#4 else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//通过synchronized将节点进行锁定
#5 synchronized (f) {
//判断在锁定之前节点有没有被修改，防止其他线程的操作
if (tabAt(tab, i) == f) {
//判断节点hash是否大于0，大于0则表示是链表
if (fh >= 0) {
//binCount的值设置为1，binCount用来计算链表结点的个数
binCount = 1;
//进行循环遍历，如果key和hash都是相等的，更新值
//注意binCount的值计算的是新节点添加的之前的链表的个数，后面会在新节点到来的时候去判断，如果加入新的节点，链表长度已经达到了8，就会进行树的转换，
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;
//这边判断是否只在不存在的时候更新
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
//如果更新值失败表示节点不存在，那么继续遍历链表，直到下一个是空节点的时候，创建新节点,此时数据就添加完成了
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//否则节点属于树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//需要在树中添加节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
#6 if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
#7 addCount(1L, binCount);
return null;
}
涉及到的常量：
//CHM存放数据的表
transient volatile Node<K,V>[] table;
//转换成树的临界点
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
这一块我主要是针对数据存放来讲解，涉及到扩容会放到下一节统一分析。首先我们可以思考一个问题：CHM存放数据和HashMap比有什么挑战？很显然，是需要考虑在多线程环境如何让数据安全的存放到指定的节点，我对put的主要步骤会进行编号，下面我们来一一分析：
#1：第一步很显然，我们需要对key进行hash值的计算，但是它的计算方法和HashMap有点诧异我们看一下代码：
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
//涉及常量:
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff;
可以看见总体上是和HashMap类似，但是多了一个HASH_BITS,它是一个16进制的数，转换成二进制数的话除了最高位是0其余都是1，通过和它取余，那么获取到的hash值永远是大于0的。至于为何要确保hash值大于0，是因为CHM存在hash的负数的其他节点用来标识一些特别的功能。
#2：这一步是在table为空情况下，需要进行初始化操作，这边先用一张图来解释多线程下如何确保安全初始化：
具体代码如下:
private final Node<K,V>[] initTable() {
//定义一个临时节点变量和一个int类型变量sc
Node<K,V>[] tab; int sc;
//当table为空或者长度等于0的情况下进行循环
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//这里判断sizeCtl的值是否小于0，这个值在初始化的时候提到过，这边用它来判断是否需要进行初始化
//小于0是因为已经有别的线程正在初始化table数组，需要暂停线程
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//否则通过CAS的方式直接操作内存将sizeCtl设置为-1，表示当前线程正在初始化
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
//此时第二次判断table是否为空，来防止其他线程已经初始化了
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//设置sizeCtl的值，如果>0直接用否则设置成默认值16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
//初始化节点数组赋值给table
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//设置新的sizeCtl用来判断下一次扩容的临界点
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
//涉及常量:
//默认的表容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
#3：这一步是数组存在，但是定位到的节点不存在，那么直接通过CAS的方式操作内存，来对节点进行创建
#4：这一步定位到的节点的hash值是MOVED，表示别的线程正在对该节点进行扩容操作，那么就需要去加入扩容。这边不详细讲扩容
#5: 这步是真正的添加新的数据，主要步骤我在代码中进行注释说明。
#6：在数据添加完成后，通过binCount判断链表的长度是否大于了8，如果是的话需要将链表转换成红黑树
#7：最后一步是发生在添加数据完成之后，主要有两个功能：添加计数以及判断是否需要扩容，具体代码如下:
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//如果counterCells数组不为空或者CAS方式设置baseCount失败的话，表示多个线程修改了table
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
//...省略扩容相关
}
CHM中计数涉及到baseCount和CounterCell两个概念，一种情况是没有竞争关系，那么直接通过CAS的方式添加baseCount即可,如果是有竞争的话，就用CounterCell数组去计数，因为没有线程都有唯一的Probe值通过该值每一个线程都会对应到CounterCell数组的一个位置然后进行数的叠加。如果在叠加过程还是有冲突，则需要对CounterCell数组的操作也进行自旋操作直到数添加成功。
CHM通过这种方式来提高多线程环境下累加count的效率，类似分而治之的思想。
扩容
对于扩容，主要有两处地方涉及到：
新增元素后
这是在put完成后会判断当前元素容量时候需要进行扩容，相关代码如下：
private final void addCount(long x, int check) {
.....
//如果链表之前的节点数大于等于0，就要去判断一次，添加了新元素后情况如何
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
//首先是要满足条件:
//1. 当前元素个数比sizeCtl大,达到扩容的阈值
//2. table表不能为空并且table的容量小于MAXIMUM_CAPACITY
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
//
int rs = resizeStamp(n);
//如果sc小于0表示有线程正在进行扩容
if (sc < 0) {
//如果满足以下几个条件的任意一种，那么就不在需要扩容
//1. (sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs 当sizeCtl无符号右移16位后不等rs
//2. sc==rs+1
//3. sc==rs+MAX_RESIZERS
//4. (nt = nextTable) == null
//5. transferIndex<=0
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
//如果上面的条件都不满足，那么通过CAS的方式去设置sc，将它+1，如果成功的话表示当前线程需要进行扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
//进行扩容操作
transfer(tab, nt);
}
//如果sc>0,表示还没有线程正在进行扩容，将sc设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2，它是一个负数
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
//进行扩容
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
resizeStamp方法:计算出扩容的标志位
static final int resizeStamp(int n) {
return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
}
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000
0000 0000 0000 0000 1000 0000 0000 0000
---------------------------------------
0000 0000 0000 0000 1000 0000 0000 1000
具体扩容方法:
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
//定义两个变量，n表示tab的长度，stride(步的意思)变量
int n = tab.length, stride;
//这边去计算cpu核数，如果大于1那么就将stride赋值为(n >>> 3) / NCPU，否则就赋值为tab的长度
//然后判断stride是否比MIN_TRANSFER_STRIDE（16）小，如果比它小则将stride赋值为16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//如果nextTab等于空，需要做如下操作
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//去初始化新的节点数组，该数组用来存放扩容后的数据，并且length是原来的两倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
//然后将nt辅助给nextTable
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
//如果操作错误，则将sizeCtl设置为Integer.MAX_VALUE，并且停止扩容
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//做完后此时的nextTable就是初始化的新的数组
nextTable = nextTab;
//transferIndex设置为16，表示转移数据从原来的最后一个槽开始
transferIndex = n;
}
//如果nextTable已经初始化过了，那么获取新数组的长度
int nextn = nextTab.length;
//并且将nextTab封装为ForwardingNode节点
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
//定义两个标志位，advance和finishing
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//进入循环，并且初始化i和bound为0
for (int i = 0, bound = 0;;) {
//定义一个节点变量f和一个int变量fh
Node<K,V> f; int fh;
//进入循环，当advance为true的时候
while (advance) {
//这边又定义了两个变量nextIndex和nextBound
int nextIndex, nextBound;
//如果满足将i减1后大于bound或者finishing的值为true的时候，就把advance设置为false
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//如果nextIndex也就是transefer<=0的时候将i-1并且把advance设置为false
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//除此之外，将transfer设置为nextbound，也就是判断nextIndex是否>16,如果是的话设置为 nextIndex - stride
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
//将区间下标设置为nextBound
bound = nextBound;
//如果是16则i=15,这是对i的第一次赋值
i = nextIndex - 1;
//然后将推进标识设置为false
advance = false;
}
}
//在循环结束后，就有如下几种情况
//如果i<0或者i>=数组长度或者i+n的值大于新数组的长度
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
//就去判断finishing是否为true，第一次进来肯定为false
if (finishing) {
//是的话将nextTable设置为null
//nextTab设置为talbe的值
//设置新的sizeCtl的值
//最后返回标识扩容结束
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//如果finishing不为true，第一次会进入这个条件
//将sizeCtl的值-1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
如果sc-2不等于那么表示没有结束帮助扩容
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
//如果表示帮助扩容结束那么就将finishing和advance都设置为true
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
//第二种情况是根据i，这边i是15获取对应的节点，如果为空
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
//那么就去将fwd的节点设置进去，用去占位表示正在扩容
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//如果节点不是空的并且已经是fwd节点了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//那么就继续推进，区别的节点进行扩容
advance = true; // already processed
else {
//如果是正常的节点，那么就要进行扩容操作
//通过synchronized将节点进行同步
synchronized (f) {
//在此之前，再次判断节点是否变化，没变的话正式进行扩容
if (tabAt(tab, i) == f) {
定义ln和hn两个节点变量
Node<K,V> ln, hn;
如果hash>=0,表示是正常的节点
if (fh >= 0) {
//通过fh & n去计算节点在扩容后是否在原来的位置
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
遍历链表，判断是否和runBit相等，如果不是则将runBit设置为新的值，并且将lastRun设置为当前节点
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
//0代表还在原来的位置
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
//代表在n+原来的位置
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
//去遍历链表，然后创建新的节点，根据时候在原来的位置分别进行赋值，这个HashMap扩容机制类似
//需要注意的是新数组中的链表数据的顺序可能和原来的是不一样的
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
...由于代码过长，这边省略对树的扩容
}
}
}
}
}
}
新增元素时
在添加新的元素时，可能会遇到节点正在进行扩容的情况，那么当前线程就要去协助扩容，具体代码如下：
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
//如果当前节点属于FowWardingNode并且table不为空，并且nextTable也不为空
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
//去进行扩容操作，将sc+1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
总结
本文主要讲了CHM如何进行数据的存放已经如何进行扩容，并且解析了它是如何在多线程环境保证数据的安全性的
转载请注明出处！链接