jdk源码（二）：你知道ConcurrentHashMap的具体实现细节吗？
一、首先抛出几个问题（文章最后有答案）：java
a、ConcurrentHashMap在put的时候，key通过几回hash计算？node
b、segment 会增大吗？数组
c、新的值是放在链表的表头仍是表尾？安全
二、ConcurrentHashMap是如何存储数据的？数据结构
先看图：并发
从图中咱们能够看出ConcurrentHashMap有两个种数据结构：数组和单向链表ssh
那ConcurrentHashMap和如何存放一对key和value呢？高并发
put的具体过程：性能
a、根据key计算hash值优化
b、根据hash值找到segment数组的下标
c、根据上面的下标获取tab数组，
d、根据hash值，获取tab数组的下标
c、若是tab当前下标位置上没有值，就直接把存储有key和value的HashEntry存放在tab的当前下标下，不然就是造成一个链表（解决了Hash值冲突）
这就是整个put的大概过程。
是否是有小伙伴说，裤子都脱了，你给我看这个？哈哈哈哈哈，好，上代码
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key); // 根据key获取hash值
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; // 定位segment数组的下标j
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // 根据下标j获取数组该下标的元素s
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
看代码，你们是否是也有些不太明白呢？那我就一行一行的解释吧
解释以前咱们得先了解几个参数：（注:涉及到unsafe的相关用法参考：https://my.oschina.net/huangy/blog/1620321）
segmentShift、segmentMask、SSHIFT，SBASE，segments
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
// 默认值initialCapacity=16 loadFactor=0.75 concurrencyLevel=16
// initialCapacity 决定tab数组的初始化长度，concurrencyLevel决定segment数组的长度
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
// 找到一个ssize不小于concurrencyLevel且必须是2的n次幂,为何呢？下面解释
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
this.segmentShift = 32 - sshift; // sshift=4,segmentShift=28
this.segmentMask = ssize - 1; // segment数组的长度=ssize=16,segmentMask=15
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
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];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss; // segments长度=16
}
static {
int ss, ts;
try {
UNSAFE = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
Class tc = HashEntry[].class;
Class sc = Segment[].class;
TBASE = UNSAFE.arrayBaseOffset(tc);// 获取HashEntry[]的基本偏移量=6
SBASE = UNSAFE.arrayBaseOffset(sc);// 获取Segment[]的基本偏移量=6
ts = UNSAFE.arrayIndexScale(tc);// 获取HashEntry[]单位偏移量=4
ss = UNSAFE.arrayIndexScale(sc);//获取Segment[]单位偏移量=4
HASHSEED_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("hashSeed"));
SEGSHIFT_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("segmentShift"));
SEGMASK_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("segmentMask"));
SEGMENTS_OFFSET = UNSAFE.objectFieldOffset(
ConcurrentHashMap.class.getDeclaredField("segments"));
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
if ((ss & (ss-1)) != 0 || (ts & (ts-1)) != 0)
throw new Error("data type scale not a power of two");
SSHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(ss);//把Segment[]单位偏移量转成移位的次数=2
TSHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(ts);//把HashEntry[]单位偏移量转成移位的次数=2
}
开始解释代码：
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key); // 根据key获取hash值
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; // 定位segment数组的下标j
// 上面知道segmentShift=28,segmentMask=15（二进制：00000000000000000000000000001111）
// 假设hash=994162679 二进制：00111011010000011011011111110111
// (hash >>> segmentShift)
// 这句话的意思就是hash右移28 结果=3 (二级制：00000000000000000000000000000011)
// int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 就变成
// int j = 3 & segmentMask;
// 00000000000000000000000000000011 & 00000000000000000000000000001111
// 的结果=00000000000000000000000000000011
// 因此 j = 3
// 这就根据hash值定位segments的数组下标 j=3
// 咱们回想一下：segments数组长度ssize=16
// segmentMask = ssize-1 = 15
// 而后每一个通过右移28位的hash值和segmentMask进行与操做，
// 就能保证j必定落在数组内，保证了不越界，同时效率也很是高
// 这就是要找到一个ssize不小于concurrencyLevel且必须是2的n次幂的缘由
// HashMap 也是这么干的，能够关注我查看个人相关文章。
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // 根据下标j获取数组该下标的元素s
// UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE))
// 根据上面知道：SSHIFT=2 SBASE=6
// 同时刚刚求出 j=3
// (j << SSHIFT) + SBASE 的结果是12+6=20
// UNSAFE.getObject()会根据segments和偏移量获得数组下标=3的元素
// UNSAFE.getObject(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) 能够简单认为是 segments[3]
// 只不过这是直接内存操做很是高效而已，这样的操做ConcurrentHashMap用的很是多
// 不明白能够查看个人相关文章
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
// 这里一系列的unsafe操做请查看个人相关文章
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; //仍是获取偏移量
Segment<K,V> seg;
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; // cap=16
float lf = proto.loadFactor; // lf =0.75
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) {
// UNSAFE.compareAndSwapObject 保证了原子性，能够思考一下没有原子保证，会有什么后果
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
分析：s.put(key, hash, value, false);
分析以前咱们了解Segment，它继承了ReentrantLock,咱们知道ConcurrentHashMap 是线程安全的，这就是关键点了
s.put()执行过程
a、尝试获取锁
b、根据hash值获取tab数组下标
c、tab数组当前下标，是否有HashEntry，有则遍历，没有则建立一个HashEntry
d、释放锁
大概就是这么一个过程
看代码
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 尝试获取锁
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
// tab.length=16 16-1=15（二进制00000000000000000000000000001111）
// 看到这个是否是很熟悉，不解释了
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);// 根据数组和下标获取元素,仍是unsafe操做
//遍历一次就搞定了全部事情，若是是你写，你会怎么写？
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
// e,若是不为空,则表示tab数组当前这个下标，已经有值，极可能造成一个链表，
//
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
// 若是key和hash都相同，表示同一个，按要求看是否要更新value
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);// 从这里能够看出新进来的，会作链表头
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
其实最让人膜拜的代码是：
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :scanAndLockForPut(key, hash, value);
tryLock()尝试获取锁，获取不到就执行scanAndLockForPut，咱们看看scanAndLockForPut都干吗了
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
// entryForHash根据hash值获取tab中对应的元素，看不懂能够参考以前的分析
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 不断的在尝试获取锁
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
// 为了防止无限次尝试，作了个限制，通常MAX_SCAN_RETRIES=64
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
// 这段代码主要作两件事：
// 一、获取锁，执行完这个方法确定能获得锁
// 二、在获取锁等待的过程当中，有必要的建立新HashEntry
// 这段代码主要优化的是：
// 利用在获取锁等待的时间，若是发现tab当前这个下标的值为空
// 那么建立HashEntry，而后继续获取锁，知道超过MAX_SCAN_RETRIES的次数
// 执行到lock()，而后整个线程就会进入等待
// 若是不是使用tryLock(),而是上来就是lock()，那么整个线程就会进入等待，什么都干不了
// 这是一个很是小的优化，可是绝大部分应用场景都是新建立HashEntry这样的状况的，
// 因此这个优化仍是很是值得确定的
// 大神写的代码，是否是有种眼界提升的感受，哈哈哈哈哈哈
到此，ConcurrentHashMap的最关键的代码就是这些了，只要你能看懂这些，其余的都不在话下。
Unsafe的相关操做参考：
https://my.oschina.net/huangy/blog/1620321
三、总结
开头的问题有答案了吗？
好，揭晓答案
a、ConcurrentHashMap在put的时候，key通过几回hash计算？一次
b、segment 会增大吗？不会
c、新的值是放在链表的表头仍是表尾？表头
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel)
initialCapacity：控制tab数组的大小（默认16）
loadFactor：tab进行rehash阈值百分数（默认0.75）
concurrencyLevel:控制segment的大小 （默认16）
因此，一旦concurrencyLevel指定了就不能改变了
那么ConcurrentHashMap里为何分segment呢？
这就是ConcurrentHashMap高明之处，经过以前的分析咱们都知道锁只在segment中存在，这样就把锁的粒度变小，提升并发，同时仍是线程安全的，
因此，若是咱们使用ConcurrentHashMap存放数据的时候，数据很是大的时候，concurrencyLevel的指定就尤其重要了，合适concurrencyLevel的可让ConcurrentHashMap性能最佳。
最后留个问题：
hash值相同的两个对象是同一个吗？欢迎你们评论里留言
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