源码解析
put方法源码
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); //计算hash值
int binCount = 0;//用来记录链表的长度
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {//这里其实就是自旋操做，当出现线程竞争时不断自旋
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)//若是数组为空，则进行数组初始化
tab = initTable();//初始化数组
// 经过hash值对应的数组下标获得第一个节点; 以volatile读的方式来读取table数组中的元素，保证每次拿到的数据都是最新的
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//若是该下标返回的节点为空，则直接经过cas将新的值封装成node插入便可；若是cas失败，说明存在竞争，则进入下一次循环
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);//协助扩容
else {//进入到这个分支，说明f是当前nodes数组对应位置节点的头节点，而且不为空
V oldVal = null;
synchronized (f) {//给对应的头结点加锁
if (tabAt(tab, i) == f) {//再次判断对应下标位置是否为f节点
if (fh >= 0) {//头结点的hash值大于0，说明是链表
binCount = 1;//用来记录链表的长度
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {//遍历链表
K ek;
//若是发现相同的key，则判断是否须要进行值的覆盖
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)//默认状况下，直接覆盖旧的值
e.val = value;
break;
}
//一直遍历到链表的最末端，直接把新的值加入到链表的最后面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//若是当前的f节点是一颗红黑树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//则调用红黑树的插入方法插入新的值
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;//一样，若是值已经存在，则直接替换
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {//说明上面在作链表操做
//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
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)//若是val是被替换的，则返回替换以前的值
return oldVal;
break;
}
}
}
//将当前ConcurrentHashMap的元素数量加1，有可能触发transfer操做(扩容)
addCount(1L, binCount);
return null;
}
spread计算Hash值
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
initTable初始化表格
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0) //被其余线程抢占了初始化的操做,则直接让出本身的CPU时间片
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
//经过cas操做，将sizeCtl替换为-1，标识当前线程抢占到了初始化资格
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;//默认初始容量为16
@SuppressWarnings("unchecked")
//初始化数组，长度为16，或者初始化在构造ConcurrentHashMap的时候传入的长度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;//将这个数组赋值给table
sc = n - (n >>> 2);//计算下次扩容的大小，实际就是当前容量的0.75倍，这里使用了右移来计算
}
} finally {
sizeCtl = sc;//设置sizeCtl为sc, 若是默认是16的话，那么这个时候sc=16*0.75=12
}
break;
}
}
return tab;
}
tabAt计算下标
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
addCount计数
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//判断counterCells是否为空，
// 1. 若是为空，就经过cas操做尝试修改baseCount变量，对这个变量进行原子累加操做(作这个操做的意义是：若是在没有竞争的状况下，仍然采用baseCount来记录元素个数)
// 2. 若是cas失败说明存在竞争，这个时候不能再采用baseCount来累加，而是经过CounterCell来记录
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;//是否冲突标识，默认为没有冲突
//这里有几个判断
// 1. 计数表为空则直接调用fullAddCount
// 2. 从计数表中随机取出一个数组的位置为空，直接调用fullAddCount
// 3. 经过CAS修改CounterCell随机位置的值，若是修改失败说明出现并发状况（这里又用到了一种巧妙的方法），
// 调用fullAndCount Random在线程并发的时候会有性能问题以及可能会产生相同的随机数,ThreadLocalRandom.getProbe能够解决这个问题，而且性能要比Random高
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)//链表长度小于等于1，不须要考虑扩容
return;
s = sumCount();//统计ConcurrentHashMap元素个数
}
if (check >= 0) {//若是binCount>=0，标识须要检查扩容
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
//s标识集合大小，若是集合大小大于或等于扩容阈值（默认值的0.75）
// 而且table不为空而且table的长度小于最大容量
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);//这里是生成一个惟一的扩容戳
if (sc < 0) {
//sc<0，也就是sizeCtl<0，说明已经有别的线程正在扩容了
// 这5个条件只要有一个条件为true，说明当前线程不能帮助进行这次的扩容，直接跳出循环
// sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT!=rs 表示比较高RESIZE_STAMP_BITS位生成戳和rs是否相等，相同
// sc=rs+1 表示扩容结束
// sc==rs+MAX_RESIZERS 表示帮助线程线程已经达到最大值了
// nt=nextTable -> 表示扩容已经结束
// transferIndex<=0 表示全部的transfer任务都被领取完了，没有剩余的hash桶来给本身本身好这个线程来作transfer
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))//当前线程尝试帮助这次扩容，若是成功，则调用transfer
transfer(tab, nt);
}
//若是当前没有在扩容，那么 rs 确定是一个正数，经过 rs <<RESIZE_STAMP_SHIFT 将 sc 设置
// 为一个负数， 2 表示有一个线程在执行扩容
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();// 从新计数，判断是否须要开启下一轮扩容
}
}
}
sumCount计数
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;
}
fullAddCount源码分析
private final void fullAddCount(long x, boolean wasUncontended) {
int h;
//获取当前线程的probe的值，若是值为0，则初始化当前线程的probe的值,probe就是随机数
if ((h = ThreadLocalRandom.getProbe()) == 0) {
ThreadLocalRandom.localInit(); // force initialization
h = ThreadLocalRandom.getProbe();
wasUncontended = true;// 因为从新生成了probe，未冲突标志位设置为true
}
boolean collide = false; // True if last slot nonempty
for (;;) {
CounterCell[] as; CounterCell a; int n; long v;
//说明counterCells已经被初始化过了
if ((as = counterCells) != null && (n = as.length) > 0) {
if ((a = as[(n - 1) & h]) == null) {//经过该值与当前线程probe求与，得到cells的下标元素，和hash 表获取索引是同样的
if (cellsBusy == 0) { // Try to attach new Cell //cellsBusy=0表示counterCells不在初始化或者扩容状态下
CounterCell r = new CounterCell(x); // Optimistic create //构造一个CounterCell的值，传入元素个数
if (cellsBusy == 0 && //经过cas设置cellsBusy标识，防止其余线程来对counterCells并发处理
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean created = false;
try { // Recheck under lock
CounterCell[] rs; int m, j;
//将初始化的r对象的元素个数放在对应下标的位置
if ((rs = counterCells) != null &&
(m = rs.length) > 0 &&
rs[j = (m - 1) & h] == null) {
rs[j] = r;
created = true;
}
} finally {//恢复标志位
cellsBusy = 0;
}
if (created)//建立成功，退出循环
break;
continue; // Slot is now non-empty //说明指定cells下标位置的数据不为空，则进行下一次循环
}
}
collide = false;
}
//说明在addCount方法中cas失败了，而且获取probe的值不为空
else if (!wasUncontended) // CAS already known to fail
wasUncontended = true; // Continue after rehash//设置为未冲突标识，进入下一次自旋
else if (U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))//因为指定下标位置的cell值不为空，则直接经过cas进行原子累加，若是成功，则直接退出
break;
else if (counterCells != as || n >= NCPU)//若是已经有其余线程创建了新的counterCells或者CounterCells大于CPU核心数（很巧妙，线程的并发数不会超过cpu核心数）
collide = false; // At max size or stale //设置当前线程的循环失败不进行扩容
else if (!collide)//恢复collide状态，标识下次循环会进行扩容
collide = true;
else if (cellsBusy == 0 &&//进入这个步骤，说明CounterCell数组容量不够，线程竞争较大，因此先设置一个标识表示为正在扩容 else
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
try {
if (counterCells == as) {// Expand table unless stale
//扩容一倍 2变成4，这个扩容比较简单
CounterCell[] rs = new CounterCell[n << 1];
for (int i = 0; i < n; ++i)
rs[i] = as[i];
counterCells = rs;
}
} finally {
cellsBusy = 0;//恢复标识
}
collide = false;
continue; // Retry with expanded table //继续下一次自旋
}
h = ThreadLocalRandom.advanceProbe(h);//更新随机数的值
}
else if (cellsBusy == 0 && counterCells == as && //cellsBusy=0表示没有在作初始化，经过cas更新cellsbusy的值标注当前线程正在作初始化操做
U.compareAndSwapInt(this, CELLSBUSY, 0, 1)) {
boolean init = false;
try { // Initialize table
if (counterCells == as) {
CounterCell[] rs = new CounterCell[2];//初始化容量为2
rs[h & 1] = new CounterCell(x);//将x也就是元素的个数放在指定的数组下标位置
counterCells = rs;//赋值给counterCells
init = true;//设置初始化完成标识
}
} finally {
cellsBusy = 0;//恢复标识
}
if (init)
break;
}
else if (U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, v = baseCount, v + x))//竞争激烈，其它线程占据cell 数组，直接累加在base变量中
break; // Fall back on using base
}
}
transfer扩容
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//将 (n>>>3至关于 n/8) 而后除以 CPU核心数。若是获得的结果小于 16，那么就使用 16
// 这里的目的是让每一个 CPU 处理的桶同样多，避免出现转移任务不均匀的现象，若是桶较少的话，默认一个 CPU（一个线程）处理 16 个桶，也就是长度为16的时候，扩容的时候只会有一个线程来扩容
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//nextTab未初始化，nextTab是用来扩容的node数组
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//新建一个n<<1原始table大小的nextTab,也就是32
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;//赋值给nextTab
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;//扩容失败，sizeCtl使用int的最大值
return;
}
nextTable = nextTab;//更新成员变量
transferIndex = n;//更新转移下标，表示转移时的下标
}
int nextn = nextTab.length;//新的tab的长度
// 建立一个 fwd 节点，表示一个正在被迁移的Node，而且它的hash值为-1(MOVED)，
// 也就是前面咱们在讲putval方法的时候，会有一个判断MOVED的逻辑。
// 它的做用是用来占位，表示原数组中位置i处的节点完成迁移之后，
// 就会在i位置设置一个fwd来告诉其余线程这个位置已经处理过了，具体后续还会在讲
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 首次推动为 true，若是等于 true，说明须要再次推动一个下标（i--），反之，若是是 false，那么就不能推动下标，须要将当前的下标处理完毕才能继续推动
boolean advance = true;
//判断是否已经扩容完成，完成就return，退出循环
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//经过for自循环处理每一个槽位中的链表元素，默认advace为真，经过CAS设置transferIndex属性值，
// 并初始化i和bound值，i指当前处理的槽位序号，bound指须要处理的槽位边界，先处理槽位15的节点；
for (int i = 0, bound = 0;;) {
// 这个循环使用CAS不断尝试为当前线程分配任务
// 直到分配成功或任务队列已经被所有分配完毕
// 若是当前线程已经被分配过bucket区域
// 那么会经过--i指向下一个待处理bucket而后退出该循环
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
//--i表示下一个待处理的bucket，若是它>=bound,表示当前线程已经分配过bucket区域
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {//表示全部bucket已经被分配完毕
i = -1;
advance = false;
}
//经过cas来修改TRANSFERINDEX,为当前线程分配任务，处理的节点区间为(nextBound,nextIndex)->(0,15)
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//i<0说明已经遍历完旧的数组，也就是当前线程已经处理完全部负责的bucket
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {//若是完成了扩容
nextTable = null;//删除成员变量
table = nextTab;//更新table数组
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//更新阈值(32*0.75=24)
return;
}
// sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 而后，每增长一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1， // 这里使用 CAS 操做对 sizeCtl 的低16位进行减 1，表明作完了属于本身的任务
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//第一个扩容的线程，执行transfer方法以前，会设置 sizeCtl = (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 后续帮其扩容的线程，执行transfer方法以前，会设置 sizeCtl = sizeCtl+1 每个退出transfer的方法的线程，退出以前，
// 会设置 sizeCtl = sizeCtl-1 那么最后一个线程退出时：必然有 sc == (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)，
// 即 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT // 若是 sc - 2 不等于标识符左移 16 位。若是他们相等了，
// 说明没有线程在帮助他们扩容了。也就是说，扩容结束了。
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 若是相等，扩容结束了，更新 finising 变量
finishing = advance = true;
// 再次循环检查一下整张表
i = n; // recheck before commit
}
}
// 若是位置 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//表示该位置已经完成了迁移，也就是若是线程A已经处理过这个节点，那么线程B处理这个节点时，hash值必定为MOVED
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) {//对数组该节点位置加锁，开始处理数组该位置的迁移工做
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;///ln 表示低位， hn 表示高位 接下来这段代码的做用 是把链表拆分红两部分， 0 在低位， 1 在高位
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//遍历当前bucket的链表，目的是尽可能重用Node链表尾部的一部分
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) {//若是最后更新的runBit是0，设置低位节点
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {//不然，设置高位节点
hn = lastRun;
ln = null;
}
//构造高位以及低位的链表
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);//将低位的链表放在 i 位置也就是不动
setTabAt(nextTab, i + n, hn);//将高位链表放在 i+n 位置
setTabAt(tab, i, fwd);// 把旧 table 的 hash 桶中放置转发节点，代表此 hash 桶已经被处理
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) { //红黑 树的扩容部分
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;
}
}
}
}
}
}
resizeStamp
static final int resizeStamp(int n) { return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)); }
helpTransfer
private final void tryPresize(int size) {
//对size进行修复,主要目的是防止传入的值不是一个2次幂的整数，而后经过tableSizeFor来说入参转化为离该整数最近的2次幂
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;
//下面这段代码和initTable是同样的，若是table没有初始化，则开始初始化
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);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) { //这段代码和addCount后部分代码是同样的，作辅助扩容操做
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;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
treeifyBin
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)//tab的长度是否是小于64，若是是，则执行扩容
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {//不然，将当前链表转化为红黑树结构存储
synchronized (b) { // 将链表转换成红黑树
if (tabAt(tab, index) == b) {
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;
}
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
tryPresize
private final void tryPresize(int size) {
//对size进行修复,主要目的是防止传入的值不是一个2次幂的整数，而后经过tableSizeFor来说入参转化为离该整数最近的2次幂
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;
//下面这段代码和initTable是同样的，若是table没有初始化，则开始初始化
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);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) { //这段代码和addCount后部分代码是同样的，作辅助扩容操做
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;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
