引言
思考：HashTable是线程安全的，为什么不推荐使用？
HashTable是一个线程安全的类，它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全，即每次锁住整张表让线程独占，相当于所有线程进行读写时都去竞争一把锁，导致效率非常低下。
1 ConcurrentHashMap 1.7
在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+分段锁的方式实现。
Segment(分段锁)-减少锁的粒度
ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock（Segment继承了ReentrantLock）。
1.存储结构
Java 7 版本 ConcurrentHashMap 的存储结构如图：
ConcurrnetHashMap 由很多个 Segment 组合，而每一个 Segment 是一个类似于 HashMap 的结构，所以每一个 HashMap 的内部可以进行扩容。但是 Segment 的个数一旦初始化就不能改变，默认 Segment 的个数是 16 个，所以可以认为 ConcurrentHashMap 默认支持最多 16 个线程并发。
2. 初始化
通过 ConcurrentHashMap 的无参构造探寻 ConcurrentHashMap 的初始化流程。
public ConcurrentHashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}
无参构造中调用了有参构造，传入了三个参数的默认值，他们的值是。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
Segment下面entryset数组的大小是用DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL求出来的。
Segment下面entryset数组的大小是用DEFAULT_INITIAL_CAPACITY/DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL求出来的。
接着看下这个有参构造函数的内部实现逻辑。
@SuppressWarnings("unchecked")
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {
// 参数校验
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
// 校验并发级别大小，大于 1<<16，重置为 65536
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
// 2的多少次方
int sshift = 0;//控制segment数组的大小
int ssize = 1;
// 这个循环可以找到 concurrencyLevel 之上最近的 2的次方值
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;//代表ssize左移的次数
ssize <<= 1;
}
// 记录段偏移量
this.segmentShift = 32 - sshift;
// 记录段掩码
this.segmentMask = ssize - 1;
// 设置容量 判断初始容量是否超过允许的最大容量
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// c = 容量 / ssize ，默认 16 / 16 = 1，这里是计算每个 Segment 中的类似于 HashMap 的容量
//求entrySet数组的大小，这个地方需要保证entrySet数组的大小至少可以存储下initialCapacity的容量，假设initialCapacity为33，ssize为16，那么c=2,所以if语句是true，那么c=3,MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY初始值是2，所以if语句成立，那么cap=4，所以每一个segment的容量初始为4，segment为16，16*4>33成立，entrySet数组的大小也需要是2的幂次方
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
//Segment 中的类似于 HashMap 的容量至少是2或者2的倍数
while (cap < c)
cap <<= 1;
// create segments and segments[0]
// 创建 Segment 数组，设置 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;
}
总结一下在 Java 7 中 ConcurrnetHashMap 的初始化逻辑。
- 必要参数校验。
- 校验并发级别 concurrencyLevel 大小，如果大于最大值，重置为最大值。无参构造默认值是 16.
- 寻找并发级别 concurrencyLevel 之上最近的 2 的幂次方值，作为初始化容量大小，默认是 16。
- 记录 segmentShift 偏移量，这个值为【容量 = 2 的N次方】中的 N，在后面 Put 时计算位置时会用到。默认是 32 - sshift = 28.
- 记录 segmentMask，默认是 ssize - 1 = 16 -1 = 15.
- 初始化 segments[0]，默认大小为 2，负载因子 0.75，扩容阀值是 2*0.75=1.5，插入第二个值时才会进行扩容。
计算segment数组容量的大小。
计算entrySet数组的大小。
初始化segment数组，其中生成一个s0对象放在数组的第0个位置
为什么首先需要一个s0存储到数组的第一个位置？
因为初始化数组完成后数组元素都还是null值，以后每一次添加一个元素的话，需要封装为entrySet对象，还需要对entrySet数组的大小重新计算，如果把第一次的计算结果全部存储到S0中，那么以后的话只需要直接拿来使用即可，不需要重新计算。虽然Segment对象不同，但是对象中属性内容其实是一样的。
Segment数组的长度第一次已经确定，以后不会在改变，扩容是局部扩容，只对setrySet数组的容量进行扩容。
3. put
接着上面的初始化参数继续查看 put 方法源码。
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
// hash 值无符号右移 28位（初始化时获得），然后与 segmentMask=15 做与运算
// 其实也就是把高4位与segmentMask（1111）做与运算
// this.segmentMask = ssize - 1;
//对hash值进行右移segmentShift位，计算元素对应segment中数组下表的位置
//把hash右移segmentShift，相当于只要hash值的高32-segmentShift位，右移的目的是保留了hash值的高位。然后和segmentMask与操作计算元素在segment数组中的下表
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
//使用unsafe对象获取数组中第j个位置的值，后面加上的是偏移量
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
// 如果查找到的 Segment 为空，初始化
s = ensureSegment(j);
//插入segment对象
return s.put(key, hash, value, false);
}
@SuppressWarnings("unchecked")
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;
// 判断 u 位置的 Segment 是否为null
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
// 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度
int cap = proto.table.length;
// 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是相同的
float lf = proto.loadFactor;
// 计算扩容阀值
int threshold = (int)(cap * lf);
// 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
// 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null，因为这时可能有其他线程进行了操作
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// 使用CAS 赋值，只会成功一次
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
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;
// 判断 u 位置的 Segment 是否为null
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
// 获取0号 segment 里的 HashEntry<K,V> 初始化长度
int cap = proto.table.length;
// 获取0号 segment 里的 hash 表里的扩容负载因子，所有的 segment 的 loadFactor 是相同的
float lf = proto.loadFactor;
// 计算扩容阀值
int threshold = (int)(cap * lf);
// 创建一个 cap 容量的 HashEntry 数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) { // recheck
// 再次检查 u 位置的 Segment 是否为null，因为这时可能有其他线程进行了操作
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 自旋检查 u 位置的 Segment 是否为null
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
// 使用CAS 赋值，只会成功一次
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}上面的源码分析了 ConcurrentHashMap 在 put 一个数据时的处理流程，下面梳理下具体流程。
计算要 put 的 key 的位置，获取指定位置的 Segment。
- 如果指定位置的 Segment 为空，则初始化这个 Segment.
- 初始化 Segment 流程：
- 检查计算得到的位置的 Segment 是否为null.
- 为 null 继续初始化，使用 Segment[0] 的容量和负载因子创建一个 HashEntry 数组。
- 再次检查计算得到的指定位置的 Segment 是否为null.
- 使用创建的 HashEntry 数组初始化这个 Segment.
- 自旋判断计算得到的指定位置的 Segment 是否为null，使用 CAS 在这个位置赋值为 Segment.
Segment.put 插入 key,value 值。
上面探究了获取 Segment 段和初始化 Segment 段的操作。最后一行的 Segment 的 put 方法还没有查看，继续分析。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 获取 ReentrantLock 独占锁，获取不到，scanAndLockForPut 获取。
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 计算要put的数据位置
int index = (tab.length - 1) & hash;
// CAS 获取 index 坐标的值
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
// 检查是否 key 已经存在，如果存在，则遍历链表寻找位置，找到后替换 value
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 {
// first 有值没说明 index 位置已经有值了，有冲突，链表头插法。
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
// index 位置赋值 node，node 可能是一个元素，也可能是一个链表的表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
由于 Segment 继承了 ReentrantLock，所以 Segment 内部可以很方便的获取锁，put 流程就用到了这个功能。
- tryLock() 获取锁，获取不到使用
scanAndLockForPut方法继续获取。 - 计算 put 的数据要放入的 index 位置，然后获取这个位置上的 HashEntry 。
- 遍历 put 新元素，为什么要遍历？因为这里获取的 HashEntry 可能是一个空元素，也可能是链表已存在，所以要区别对待。
如果这个位置上的 HashEntry 不存在：
如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
直接头插法插入。
如果这个位置上的 HashEntry 存在：
判断链表当前元素 Key 和 hash 值是否和要 put 的 key 和 hash 值一致。一致则替换值
不一致，获取链表下一个节点，直到发现相同进行值替换，或者链表表里完毕没有相同的。
如果当前容量大于扩容阀值，小于最大容量，进行扩容。
直接链表头插法插入。
如果要插入的位置之前已经存在，替换后返回旧值，否则返回 null.
这里面的第一步中的 scanAndLockForPut 操作这里没有介绍，这个方法做的操作就是不断的自旋 tryLock() 获取锁。当自旋次数大于指定次数时，使用 lock() 阻塞获取锁。在自旋时顺表获取下 hash 位置的 HashEntry。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 自旋获取锁
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) {
// 自旋达到指定次数后，阻塞等到只到获取到锁
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}
4. 扩容 rehash
ConcurrentHashMap 的扩容只会扩容到原来的两倍。老数组里的数据移动到新的数组时，位置要么不变，要么变为 index+ oldSize，参数里的 node 会在扩容之后使用链表头插法插入到指定位置。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
// 老容量
int oldCapacity = oldTable.length;
// 新容量，扩大两倍
int newCapacity = oldCapacity << 1;
// 新的扩容阀值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
// 创建新的数组
HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
// 新的掩码，默认2扩容后是4，-1是3，二进制就是11。
int sizeMask = newCapacity - 1;
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
// 遍历老数组
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
// 计算新的位置，新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
int idx = e.hash & sizeMask;
if (next == null) // Single node on list
// 如果当前位置还不是链表，只是一个元素，直接赋值
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
// 如果是链表了
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
// 新的位置只可能是不便或者是老的位置+老的容量。
// 遍历结束后，lastRun 后面的元素位置都是相同的
for (HashEntry<K,V> last = next; last != null; last = last.next) {
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
// ，lastRun 后面的元素位置都是相同的，直接作为链表赋值到新位置。
newTable[lastIdx] = lastRun;
// Clone remaining nodes
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
// 遍历剩余元素，头插法到指定 k 位置。
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);
}
}
}
}
// 头插法插入新的节点
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}
有些同学可能会对最后的两个 for 循环有疑惑，这里第一个 for 是为了寻找这样一个节点，这个节点后面的所有 next 节点的新位置都是相同的。然后把这个作为一个链表赋值到新位置。第二个 for 循环是为了把剩余的元素通过头插法插入到指定位置链表。这样实现的原因可能是基于概率统计，有深入研究的同学可以发表下意见。
5. get
到这里就很简单了，get 方法只需要两步即可。
- 计算得到 key 的存放位置。
- 遍历指定位置查找相同 key 的 value 值。
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;
// 计算得到 key 的存放位置
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) {
// 如果是链表，遍历查找到相同 key 的 value。
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
}
2 ConcurrentHashMap 1.8
1. 存储结构
可以发现 Java8 的 ConcurrentHashMap 相对于 Java7 来说变化比较大，不再是之前的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表，而是 Node 数组 + 链表 / 红黑树。当冲突链表达到一定长度时，链表会转换成红黑树。
补充：CAS
CAS（Compare-and-Swap/Exchange），即比较并替换，是一种实现并发常用到的技术。
CAS核心算法：执行函数：CAS(V，E，N)
V表示准备要被更新的变量 （内存的值）
E表示我们提供的 期望的值 （期望的原值）
N表示新值 ，准备更新V的值 （新值）
算法思路：V是共享变量，我们拿着自己准备的这个E，去跟V去比较，如果E == V ，说明当前没有其它线程在操作，所以，我们把N 这个值 写入对象的 V 变量中。如果 E ！= V ，说明我们准备的这个E，已经过时了，所以我们要重新准备一个最新的E ，去跟V 比较，比较成功后才能更新 V的值为N。
如果多个线程同时使用CAS操作一个变量的时候，只有一个线程能够修改成功。其余的线程提供的期望值已经与共享变量的值不一样了，所以均会失败。
由于CAS操作属于乐观派，它总是认为自己能够操作成功，所以操作失败的线程将会再次发起操作，而不是被OS挂起。所以说，即使CAS操作没有使用同步锁，其它线程也能够知道对共享变量的影响。
因为其它线程没有被挂起，并且将会再次发起修改尝试，所以无锁操作即CAS操作天生免疫死锁。
另外一点需要知道的是，CAS是系统原语，CAS操作是一条CPU的原子指令，所以不会有线程安全问题。
ABA问题：E和E2对比相同是不能保证百分百保证，其他线程没有在自己线程执行计算的过程里抢锁成功过。有可能其他线程操作后新E值和旧E值一样！
ABA问题解决：在E对象里加个操作次数变量就行，每次判断时对比两个，E和操作次数就OK了，因为ABA问题中就算E相同操作次数也绝不相同
2. 初始化 initTable
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//如果 sizeCtl < 0 ,说明另外的线程执行CAS 成功，正在进行初始化。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
// 让出 CPU 使用权
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;
}
从源码中可以发现 ConcurrentHashMap 的初始化是通过自旋和 CAS 操作完成的。里面需要注意的是变量 sizeCtl ，它的值决定着当前的初始化状态。
- -1 说明正在初始化
- -N 说明有N-1个线程正在进行扩容
- 表示 table 初始化大小，如果 table 没有初始化
- 表示 table 容量，如果 table 已经初始化。
3. put
直接过一遍 put 源码。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS 放入，不加锁，成功了就直接 break 跳出
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);
else {
V oldVal = null;
// 使用 synchronized 加锁加入节点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 说明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环加入新的或者覆盖节点
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;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树
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) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key 和 value 不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
// f = 目标位置元素
Node<K,V> f; int n, i, fh;// fh 后面存放目标位置的元素 hash 值
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 数组桶为空，初始化数组桶（自旋+CAS)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 桶内为空，CAS 放入，不加锁，成功了就直接 break 跳出
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);
else {
V oldVal = null;
// 使用 synchronized 加锁加入节点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 说明是链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
// 循环加入新的或者覆盖节点
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;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树
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) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}- 根据 key 计算出 hashcode 。
- 判断是否需要进行初始化。
- 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。
- 如果当前位置的
hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。 - 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
- 如果数量大于
TREEIFY_THRESHOLD则要转换为红黑树。
4. get
get 流程比较简单，直接过一遍源码。
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// key 所在的 hash 位置
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 如果指定位置元素存在，头结点hash值相同
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
// key hash 值相等，key值相同，直接返回元素 value
return e.val;
}
else if (eh < 0)
// 头结点hash值小于0，说明正在扩容或者是红黑树，find查找
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
// 是链表，遍历查找
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
总结一下 get 过程：
- 根据 hash 值计算位置。
- 查找到指定位置，如果头节点就是要找的，直接返回它的 value.
- 如果头节点 hash 值小于 0 ，说明正在扩容或者是红黑树，查找之。
- 如果是链表，遍历查找之。
3 总结
Java7 中 ConcurrentHashMap 使用的分段锁，也就是每一个 Segment 上同时只有一个线程可以操作，每一个 Segment 都是一个类似 HashMap 数组的结构，它可以扩容，它的冲突会转化为链表。但是 Segment 的个数一但初始化就不能改变。
Java8 中的 ConcurrentHashMap 使用的 Synchronized 锁加 CAS 的机制。结构也由 Java7 中的 Segment 数组 + HashEntry 数组 + 链表 进化成了 Node 数组 + 链表 / 红黑树，Node 是类似于一个 HashEntry 的结构。它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树，在冲突小于一定数量时又退回链表。
以上就是ConcurrentHashMap 存储结构源码解析的详细内容，更多关于ConcurrentHashMap 存储结构的资料请关注编程网其它相关文章！
