谈谈ConcurrentHashMap1.7和1.8的不一样实现

前言

在写本篇以前，JDK10已经出来了，好像吐槽我连8都没看完呢。奔跑不停的程序猿，努力的前进吧！

在多线程环境下，使用HashMap进行put操做时存在丢失数据的状况，为了不这种bug的隐患，强烈建议使用ConcurrentHashMap代替HashMap，为了对ConcurrentHashMap有更深刻的了解，本文将对ConcurrentHashMap1.7和1.8的不一样实现进行分析。

1.7实现

数据结构

jdk1.7中采用Segment + HashEntry的方式进行实现，结构以下：

ConcurrentHashMap初始化时，计算出Segment数组的大小ssize和每一个Segment中HashEntry数组的大小cap，并初始化Segment数组的第一个元素；其中ssize大小为2的幂次方，默认为16，cap大小也是2的幂次方，最小值为2，最终结果根据根据初始化容量initialCapacity进行计算，计算过程以下：

if (c * ssize < initialCapacity)
    ++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
    cap <<= 1;

其中Segment在实现上继承了ReentrantLock，这样就自带了锁的功能。

put实现

当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Segment数组中找到相应的位置，若是相应位置的Segment还未初始化，则经过CAS进行赋值，接着执行Segment对象的put方法经过加锁机制插入数据，实现以下：

场景：线程A和线程B同时执行相同Segment对象的put方法

• 一、线程A执行tryLock()方法成功获取锁，则把HashEntry对象插入到相应的位置；
• 二、线程B获取锁失败，则执行scanAndLockForPut()方法，在scanAndLockForPut方法中，会经过重复执行tryLock()方法尝试获取锁，在多处理器环境下，重复次数为64，单处理器重复次数为1，当执行tryLock()方法的次数超过上限时，则执行lock()方法挂起线程B；
• 三、当线程A执行完插入操做时，会经过unlock()方法释放锁，接着唤醒线程B继续执行；

size实现

由于ConcurrentHashMap是能够并发插入数据的，因此在准确计算元素时存在必定的难度，通常的思路是统计每一个Segment对象中的元素个数，而后进行累加，可是这种方式计算出来的结果并不同的准确的，由于在计算后面几个Segment的元素个数时，已经计算过的Segment同时可能有数据的插入或则删除，在1.7的实现中，采用了以下方式：

try {
    for (;;) {
        if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
            for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                ensureSegment(j).lock(); // force creation
        }
        sum = 0L;
        size = 0;
        overflow = false;
        for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
            Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
            if (seg != null) {
                sum += seg.modCount;
                int c = seg.count;
                if (c < 0 || (size += c) < 0)
                    overflow = true;
            }
        }
        if (sum == last)
            break;
        last = sum;
    }
} finally {
    if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
        for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
            segmentAt(segments, j).unlock();
    }
}

先采用不加锁的方式，连续计算元素的个数，最多计算3次：

• 一、若是先后两次计算结果相同，则说明计算出来的元素个数是准确的；
• 二、若是先后两次计算结果都不一样，则给每一个Segment进行加锁，再计算一次元素的个数；

1.8实现

数据结构

1.8中放弃了Segment臃肿的设计，取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现，结构以下：

只有在执行第一次put方法时才会调用initTable()初始化Node数组，实现以下：

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
        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")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

put实现

当执行put方法插入数据时，根据key的hash值，在Node数组中找到相应的位置，实现以下：

一、若是相应位置的Node还未初始化，则经过CAS插入相应的数据；

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
}

二、若是相应位置的Node不为空，且当前该节点不处于移动状态，则对该节点加synchronized锁，若是该节点的hash不小于0，则遍历链表更新节点或插入新节点；

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;
        }
    }
}

三、若是该节点是TreeBin类型的节点，说明是红黑树结构，则经过putTreeVal方法往红黑树中插入节点；

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;
    }
}

四、若是binCount不为0，说明put操做对数据产生了影响，若是当前链表的个数达到8个，则经过treeifyBin方法转化为红黑树，若是oldVal不为空，说明是一次更新操做，没有对元素个数产生影响，则直接返回旧值；

if (binCount != 0) {
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
        treeifyBin(tab, i);
    if (oldVal != null)
        return oldVal;
    break;
}

五、若是插入的是一个新节点，则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount；

size实现

1.8中使用一个volatile类型的变量baseCount记录元素的个数，当插入新数据或则删除数据时，会经过addCount()方法更新baseCount，实现以下：

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();
}

一、初始化时counterCells为空，在并发量很高时，若是存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值，则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑，使用CounterCell记录元素个数的变化；

二、若是CounterCell数组counterCells为空，调用fullAddCount()方法进行初始化，并插入对应的记录数，经过CAS设置cellsBusy字段，只有设置成功的线程才能初始化CounterCell数组，实现以下：

else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as &&
         U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
    boolean init = false;
    try {                           // Initialize table
        if (counterCells == as) {
            CounterCell[] rs = new CounterCell[2];
            rs[h & 1] = new CounterCell(x);
            counterCells = rs;
            init = true;
        }
    } finally {
        cellsBusy = 0;
    }
    if (init)
        break;
}

三、若是经过CAS设置cellsBusy字段失败的话，则继续尝试经过CAS修改baseCount字段，若是修改baseCount字段成功的话，就退出循环，不然继续循环插入CounterCell对象；

else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))
    break;

因此在1.8中的size实现比1.7简单多，由于元素个数保存baseCount中，部分元素的变化个数保存在CounterCell数组中，实现以下：

public int size() {
    long n = sumCount();
    return ((n < 0L) ? 0 :
            (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
            (int)n);
}
 
final long sumCount() {
    CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
    long sum = baseCount;
    if (as != null) {
        for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
            if ((a = as[i]) != null)
                sum += a.value;
        }
    }
    return sum;
}

经过累加baseCount和CounterCell数组中的数量，便可获得元素的总个数；