JDK源码（二）ConcurrentHashMap-JDK1.7
1.背景
并发编程中，ConcurrentHashMap是一个使用度很是高的数据结构。node
优势:编程
- 线程安全
- 相比于HashTable和Collections.synchronizedMap()效率高，使用了分段锁技术。
2.ConcurrentHashMap数据结构
- Segment
Segment继承了ReentrantLock，因此它自己是个容器同时也是一个锁。因此segment中可使用tryLock()，lock()，unLock()方法完成锁相关操做。数组
- HashEntry
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
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单向链表，其中持有了键值对和key的hash值。安全
3.关键方法和实现原理
3.1初始化方法
/**
* @param initialCapacity 初始容量
* @param loadFactor 加载因子,扩容时机
* @param concurrencyLevel 并发级别
*/
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
// 相关参数校验
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
int sshift = 0;
// segments[]数组大小,假设并发度为17,ssize为32.
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// segment偏移量
this.segmentShift = 32 - sshift;
// segmentMask:二进制表示111111,用于定位segments[]下标.
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 计算每一个sgment中HashEntry[]数组的大小
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
// create segments and segments[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];
// 使用UNSAFE给ss数组的第0个元素赋值
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
}
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3.2put()方法
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
// 计算key的hash值
int hash = hash(key);
// 将hash值右移偏移量位,并与上31(11111),因此j为0-31之间的数
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 获取下标为j的segment的对象,若是未建立则用UNSAFE提供的CAS操做建立segment对象。并保证多个线程同时建立的正确性。
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
/**
* 并发状况下的ensureSegment()方法也是线程安全的
**/
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;
// 使用轻量级同步volatile原语,保证读到的对象是最新的.
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // recheck
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// CAS操做
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
/**
* segment中的put()方法
*/
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 尝试获取锁,获取不到时,调用scan..预先建立节点并返回(有点自旋锁的意味)。
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 计算此key在HashEntry[]数组的下标
int index = (tab.length - 1) & hash;
// 获取该下标下链表的头节点
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
// 遍历链表
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) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
// 超过阈值,扩容
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
/**
* 扩容方法,由于扩容事后,每一个节点的下标只会(不变)或者变为(现有下标+原数组长度),因此它遍历链表时将最后一小段要变化的链一块儿移动。
*/
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
// 原数组长度
int oldCapacity = oldTable.length;
// 扩容后长度*2
int newCapacity = oldCapacity << 1;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
newTable[lastIdx] = lastRun;
// Clone remaining nodes
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);
}
}
}
}
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
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3.3 get(Object key)方法
// get方法无需加锁，因为其中涉及到的共享变量都使用volatile修饰，volatile能够保证内存可见性，因此不会读取到过时数据。
public V get(Object key) {
Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
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;
}
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3.4 remove(Object key)方法
remove()的目的就是删除key-value键值对。
在删除以前，它会获取到Segment的互斥锁，在删除以后，再释放锁。 它的删除过程也比较简单，它会先根据hash值，找到“Segment的HashEntry数组”中对应的“HashEntry”节点。根据Segment的数据结构，咱们知道Segment中包含一个HashEntry数组对象，而每个HashEntry本质上是一个单向链表。 在找到“HashEntry”节点以后，就遍历该“HashEntry”节点对应的链表，找到key-value键值对对应的节点，而后删除。bash
3.5 size()方法
若是咱们要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计全部Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，那么在多线程场景下，咱们是否是直接把全部Segment的count相加就能够获得整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时能够获取每一个Segment的count的最新值，可是拿到以后可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不许了。因此最安全的作法，是在统计size的时候把全部Segment的put，remove和clean方法所有锁住，可是这种作法显然很是低效。数据结构
由于在累加count操做过程当中，以前累加过的count发生变化的概率很是小，因此ConcurrentHashMap的作法是先尝试2次经过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，若是统计的过程当中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计全部Segment的大小。多线程
那么ConcurrentHashMap是如何判断在统计的时候容器是否发生了变化呢？使用modCount变量，在put , remove和clean方法里操做元素前都会将变量modCount进行加1，那么在统计size先后比较modCount是否发生变化，从而得知容器的大小是否发生变化。并发
4.总结
ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表，它是经过分段锁来实现的。put和remove时都要先获取互斥锁。而对于读取操做，它是经过volatile去实现的，HashEntry数组是volatile类型的，HashEntry中的value,next属性也是volatile类型的。而volatile能保证可见性和有序性。以上这些方式，就是ConcurrentHashMap线程安全的实现原理。ssh
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