关于ConcurrentHashMap1.8的我的理解
ConcurrenHashMap 。下面分享一下我对ConcurrentHashMap 的理解，主要用于我的备忘。若是有不对，请批评。html
HashMap“严重”的勾起了我对HashMap家族的好奇心，下面分享一下我对ConcurrentHashMap 的理解，主要用于我的备忘。若是有不对，请批评。java
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总起
HashMap是咱们平时开发过程当中用的比较多的集合，但它是非线程安全的，在涉及到多线程并发的状况，进行get操做有可能会引发死循环，致使CPU利用率接近100%。 算法
所以须要支持线程安全的并发容器 ConcurrentHashMap 。segmentfault
数据结构
重要成员变量
/**
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;
table表明整个哈希表。 默认为null，初始化发生在第一次插入操做，默认大小为16的数组，用来存储Node节点数据，扩容时大小老是2的幂次方。数组
/**
* The next table to use; non-null only while resizing.
*/
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
nextTable是一个链接表，用于哈希表扩容，默认为null，扩容时新生成的数组，其大小为原数组的两倍。安全
/**
* Base counter value, used mainly when there is no contention,
* but also as a fallback during table initialization
* races. Updated via CAS.
*/
private transient volatile long baseCount;
baseCount保存着整个哈希表中存储的全部的结点的个数总和，有点相似于 HashMap 的 size 属性。 这个数经过CAS算法更新数据结构
/**
* Table initialization and resizing control. When negative, the
* table is being initialized or resized: -1 for initialization,
* else -(1 + the number of active resizing threads). Otherwise,
* when table is null, holds the initial table size to use upon
* creation, or 0 for default. After initialization, holds the
* next element count value upon which to resize the table.
*/
private transient volatile int sizeCtl;
初始化哈希表和扩容 rehash 的过程，都须要依赖sizeCtl。该属性有如下几种取值：多线程
- 0：默认值
- -1：表明哈希表正在进行初始化
- 大于0：至关于 HashMap 中的 threshold，表示阈值
- 小于-1：表明有多个线程正在进行扩容。（譬如：-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操做 ）
构造方法
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));//MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
this.sizeCtl = cap;//ConcurrentHashMap在构造函数中只会初始化sizeCtl值，并不会直接初始化table，而是延缓到第一次put操做。
}
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;//DEFAULT_CAPACITY = 16
putAll(m);
}
构造方法是三个。重点是第二个，带参的构造方法。这个带参的构造方法会调用tableSizeFor()方法，确保table的大小老是2的幂次方（假设参数为100，最终会调整成256）。算法以下：并发
/**
* Returns a power of two table size for the given desired capacity.
* See Hackers Delight, sec 3.2
*/
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;
}
PUT()方法
put()调用putVal()方法，让咱们看看：
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//对传入的参数进行合法性判断
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());//计算键所对应的 hash 值
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//若是哈希表还未初始化，那么初始化它
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//根据hash值计算出在table里面的位置
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//若是这个位置没有值 ，那么以CAS无锁式向该位置添加一个节点
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//检测到桶结点是 ForwardingNode 类型，协助扩容（MOVED = -1; // hash for forwarding nodes）
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
//桶结点是普通的结点，锁住该桶头结点并试图在该链表的尾部添加一个节点
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//向普通的链表中添加元素
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍历链表全部的结点
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//若是hash值和key值相同，则修改对应结点的value值
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;
//若是遍历到了最后一个结点，那么就证实新的节点须要插入链表尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//若是这个节点是树节点，就按照树的方式插入值
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) {
//若是链表长度已经达到临界值8，就须要把链表转换为树结构（TREEIFY_THRESHOLD = 8）
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//CAS 式更新baseCount，并判断是否须要扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
其实putVal()也多多少少掉用了其余方法，让咱们继续探究一下。
CAS（compare and swap）
科普compare and swap，解决多线程并行状况下使用锁形成性能损耗的一种机制，CAS操做包含三个操做数——内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。若是内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。不然，处理器不作任何操做。不管哪一种状况，它都会在CAS指令以前返回该位置的值。CAS有效地说明了“我认为位置V应该包含值A；若是包含该值，则将B放到这个位置；不然，不要更改该位置，只告诉我这个位置如今的值便可。
spread
首先，第四行出现的int hash = spread(key.hashCode());这是传统的计算hash的方法。key的hash值高16位不变，低16位与高16位异或做为key的最终hash值。（h >>> 16，表示无符号右移16位，高位补0，任何数跟0异或都是其自己，所以key的hash值高16位不变。）
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
initTable
第十行， tab = initTable();这个方法的亮点是，可让put并发执行，实现table只初始化一次 。
initTable()核心思想就是，只容许一个线程对表进行初始化，若是有其余线程进来了，那么会让其余线程交出 CPU 等待下次系统调度。这样，保证了表同时只会被一个线程初始化。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
//若是表为空才进行初始化操做
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//若是一个线程发现sizeCtl<0，意味着另外的线程执行CAS操做成功，当前线程只须要让出cpu时间片（放弃 CPU 的使用）
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//不然说明还未有线程对表进行初始化，那么本线程就来作这个工做
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sc 大于零说明容量已经初始化了，不然使用默认容量
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//计算阈值，等效于 n*0.75
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//设置阈值
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
接下来，第19行。 tab = helpTransfer(tab, f);这句话。要了解这个，首先须要知道ForwardingNode 这个节点类型。它一个用于链接两个table的节点类。它包含一个nextTable指针，用于指向下一张hash表。并且这个节点的key、value、next指针所有为null，它的hash值为MOVED（static final int MOVED = -1）。
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
//find的方法是从nextTable里进行查询节点，而不是以自身为头节点进行查找
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
Node<K,V> e; int n;
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
return null;
for (;;) {
int eh; K ek;
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
if (eh < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
continue outer;
}
else
return e.find(h, k);
}
if ((e = e.next) == null)
return null;
}
}
}
}
helpTransfer
在扩容操做中，咱们须要对每一个桶中的结点进行分离和转移。若是某个桶结点中全部节点都已经迁移完成了（已经被转移到新表 nextTable 中了），那么会在原 table 表的该位置挂上一个 ForwardingNode 结点，说明此桶已经完成迁移。
helpTransfer什么做用呢？是检测到当前哈希表正在扩容，而后让当前线程去协助扩容 ！
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {//新的table，nextTab已经存在前提下才能帮助扩容
int rs = resizeStamp(tab.length);//返回一个 16 位长度的扩容校验标识
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {//sizeCtl 若是处于扩容状态的话
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
//前 16 位是数据校验标识，后 16 位是当前正在扩容的线程总数
//这里判断校验标识是否相等，若是校验符不等或者扩容操做已经完成了，直接退出循环，不用协助它们扩容了
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {//sc + 1 标识增长了一个线程进行扩容
transfer(tab, nextTab);//调用扩容方法
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
helpTransfer精髓的是能够调用多个工做线程一块儿帮助进行扩容，这样的效率就会更高，而不是只有检查到要扩容的那个线程进行扩容操做，其余线程就要等待扩容操做完成才能工做。
transfer
既然这里涉及到扩容的操做，咱们也一块儿来看看扩容方法transfer（） ：
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//计算单个线程容许处理的最少table桶首节点个数，不能小于 16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//刚开始扩容，初始化 nextTab
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
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 = nextTab;
//transferIndex 指向最后一个桶，方便从后向前遍历
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
//定义 ForwardingNode 用于标记迁移完成的桶
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//i 指向当前桶，bound 指向当前线程须要处理的桶结点的区间下限
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//遍历当前线程所分配到的桶结点
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//transferIndex <= 0 说明已经没有须要迁移的桶了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//更新 transferIndex
//为当前线程分配任务，处理的桶结点区间为（nextBound,nextIndex）
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//当前线程全部任务完成
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
//待迁移桶为空，那么在此位置 CAS 添加 ForwardingNode 结点标识该桶已经被处理过了
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//若是扫描到 ForwardingNode，说明此桶已经被处理过了，跳过便可
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
//链表的迁移操做
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//整个 for 循环为了找到整个桶中最后连续的 fh & n 不变的结点
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
//红黑树的复制算法，
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;
}
}
}
}
}
}
至此，put方法讲完了
参考资料~
感谢
结束
此片完了~
想要了解更多精彩新姿式？请访问个人我的博客本篇为原创内容，已经于07-06在我的博客率先发表，随后CSDN，segmentfault，juejin同步发出。若有雷同，
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