注意
想法及时记录，实现可以待做。
Map
Map常用有哪些呢？如图所示：
简介
HashMap是Java中用于映射(键值对)处理的数据类型。但是不能用于多线程的情况下，否则会出现线程安全的问题。那么多线程下用哪个呢？
ConcurrentHashMap便是最好的选择了，由Doug Lea推出来的并发编程包的一员。
HashMap允许键和值为null，但是ConcurrentHashMap不允许键和值为null，否则NPE伺候。
它的复杂度一般来说是常数级，也就是O(1)，但是也不绝对，如果有hash碰撞了，有可能退化为O(n)或者是O(log n)。
如果不熟悉HashMap，可以看Java8之HashMap介绍
分析
ConcurrentHashMap在Java8中的存储结构与HashMap是一样的，也是数组+链表+红黑树。与HashMap很多类似的情况我们就不做太多的分析，就看看是怎么做到保证线程安全的吧。
组成介绍
/**
* 桶数组，第一次插入的时候才会初始化，内存可见性保证值在其他线程中都是最新的
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;
/**
* 初始化和控制扩容。
* -1：表示初始化
* -(1 + n)：n表示活跃的扩容线程的个数。如果有-N，则有N-1个活跃的扩容线程。
* Table initialization and resizing control. When negative, the
* table is being initialized or resized: -1 for initialization,
* else -(1 + the number of active resizing threads). Otherwise,
* when table is null, holds the initial table size to use upon
* creation, or 0 for default. After initialization, holds the
* next element count value upon which to resize the table.
*/
private transient volatile int sizeCtl;
关键的内部类
/**
* 存储的节点
* Key-value entry. This class is never exported out as a
* user-mutable Map.Entry (i.e., one supporting setValue; see
* MapEntry below), but can be used for read-only traversals used
* in bulk tasks. Subclasses of Node with a negative hash field
* are special, and contain null keys and values (but are never
* exported). Otherwise, keys and vals are never null.
*/
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
// 不可变的hash值，一旦Node初始化，该值不在允许改变。
final int hash;
// 不可变键
final K key;
// 这里用volatile修饰值，是因为多线程修改的情况下。保证值的内存可见性，数据一致。
volatile V val;
// 同样，保证Node被修改，其他线程能保证其内存可见性。
volatile Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
}
/**
* 红黑树的组成一部分
* Nodes for use in TreeBins
*/
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left;
TreeNode<K,V> right;
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,
TreeNode<K,V> parent) {
super(hash, key, val, next);
this.parent = parent;
}
}
/**
* 红黑树的结构，封装了TreeNode
* TreeNodes used at the heads of bins. TreeBins do not hold user
* keys or values, but instead point to list of TreeNodes and
* their root. They also maintain a parasitic read-write lock
* forcing writers (who hold bin lock) to wait for readers (who do
* not) to complete before tree restructuring operations.
*/
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> root;
volatile TreeNode<K,V> first;
volatile Thread waiter;
volatile int lockState;
// values for lockState
static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
static final int READER = 4; // increment value for setting read lock
}
/**
* 扩容时候才会出现的节点，从构造函数可以看到，key,value,hash都是null,nextTable引用的是传入的数组
* A node inserted at head of bins during transfer operations.
*/
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
}
查询
/**
* Returns the value to which the specified key is mapped,
* or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
*
* <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
* {@code k} to a value {@code v} such that {@code key.equals(k)},
* then this method returns {@code v}; otherwise it returns
* {@code null}. (There can be at most one such mapping.)
*
* @throws NullPointerException if the specified key is null
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 获取实际分布的hash值
int h = spread(key.hashCode());
// 定位到查找的key对应的头节点
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 头节点的hash值和键都是一致，表名找到了，返回值即可。
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// hash值小于0，说明是在扩容，根据ForwardingNode.find定位数据
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 链表或者红黑树，头节点的下一个不为空，继续遍历查找
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
// 没有查到，返回null
return null;
}
// 键的hash值，高16位与低16位异或运算后，还要跟一个常量与运算。
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
// 计算hash值的一个常量值，可以看到第一位是7，说明最高位是0，其他未全部是1.
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
// 在hash桶的数组里通过下标取值，这里是用了Unsafe的方法
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);
}
插入
流程为：
- 计算键的hash值，由hash确定在桶数组的下标位置
- 还没初始化的桶数组，需要进行初始化
- 定位的hash桶的位置如果是null，说明没冲突，可以直接CAS尝试插入
- 定位的hash桶的位置不为null，说明hash冲突了，如果头节点的hash值是正在扩容，说明正在扩容中
- 如果节点的hash判断得知是链表，则循环遍历，要么尾节点新增，要么相同节点替换
- 如果节点的类型是红黑树，则按照红黑树的方式插入新节点
- 新节点插入完成，需要检查链表的长度，如果超过了阈值，则转为红黑树
- 对当前数组容量做检查，如果超过了阈值，则扩容处理。
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 插入的键值为null，直接抛NPE异常
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 获得键的hash值
int hash = spread(key.hashCode());
// 数组上的bin所表示的长度，如果没有hash冲突，那就是0，如果是链表或者红黑树，那就累计个数，决定这个节点是不是要树化
int binCount = 0;
// 一直循环 + CAS 尝试插入值
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 跟HashMap一个思路，都是第一次插入的时候进行初始化操作
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
// 待插入的位置是空的，可以尝试CAS插入新值
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 直接cas操作插入数据，如果成功了，跳出循环；如果失败，说明有其他线程已经占用了这个位置，重新循环。
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
// hash冲突的处理
else {
V oldVal = null;
// 利用synchronized同步锁住Node头节点
synchronized (f) {
// 再次从数组的下标中获取数据，与之前的取值作比较，检查当前节点是否有变化，有变化进入下一轮自旋
// 因为不能保证，当前线程运行到这里，有没有其他线程对该节点进行修改
if (tabAt(tab, i) == f) {
// 头节点的hash值大于等于0，说明是链表结构
if (fh >= 0) {
// 链表的个数累计，下面的for循环遍历完成后，就知道这个bin所拥有的节点个数了。
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 链表中存在相同的Node，判断是否更新值即可
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;
// 链表的尾节点插入新节点
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 头节点是红黑树结构，这里与HashMap不一样，CHM对TreeNode做了一定的封装
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 是否树化
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 对binCount做校验，如果超过了阈值，就需要扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
初始化
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
// 这里是多线程的情况下，CAS的操作不一定成功，需要一直重试。如果重试成功，那么 table肯定不在为null。
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 通过构造函数可以发现，sizeCtl这个值与cap容量大小一致，是 2的次幂的大小，但是数组一开始没有初始化
// 如果发现 sizeCtl<0，说明有其他线程正在初始化，当前线程就不需要再次初始化。释放当前CPU的调度。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// 没有其他线程初始化，则进行初始化操作，通过CAS保证成功，并且将 sizeCtl 设置为 -1，其他线程通过该变量，不会再次初始化
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 数组的初始化大小，这个值是通过构造函数给进来的
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 重置sc, n >>> 2 也就是 n/4，所以 sc = n - n/4 = n * 3/4 = 0.75n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 重置 sizeCtl这个控制变量
sizeCtl = sc;
}
// 不用再CAS一直自旋了，完成了逻辑，可以跳出了。
break;
}
}
return tab;
}
有可能触发的扩容
/**
* Adds to count, and if table is too small and not already
* resizing, initiates transfer. If already resizing, helps
* perform transfer if work is available. Rechecks occupancy
* after a transfer to see if another resize is already needed
* because resizings are lagging additions.
*
* @param x the count to add
* @param check if <0, don't check resize, if <= 1 only check if uncontended
*/
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// CAS更新 baseCount
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
// CAS 更新 baseCount失败的时候才会执行这些
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();
}
// 是否需要扩容
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
// 数组的节点数量大于等于阈值 sizeCtl，并且数组不为空，数组长度小于最大容量则扩容
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
// 根据数组长度得到一个标识
int rs = resizeStamp(n);
// sc < 0 表示其他线程已经在扩容，尝试帮助扩容
if (sc < 0) {
// 判断扩容是否结束，如果结束则跳出循环
// (sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs 代表 sizeCtl 发送了变化
// sc == rs + 1 代表扩容结束，不再有线程进行扩容
// sc == rs + MAX_RESIZERS 协助线程数已经达到最大
// (nt = nextTable) == null 代表扩容结束
// transferIndex <= 0 代表转移状态发生了变化
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 其他线程正在扩容，sc + 1 表示多了一个线程在帮助扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
// 仅当前线程在扩容
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
/**
* 协助扩容
* Helps transfer if a resize is in progress.
*/
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
// 节点数组不为空，而且 f 节点的类型是 ForwardingNode 表明数组正在扩容
// (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null 表示迁移完成了，详见transfer()
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
// 表示在扩容
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
// sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs 说明扩容完毕或者有其它协助扩容者
// sc == rs + 1 表示只剩下最后一个扩容线程了，其它都扩容完毕了
// transferIndex <= 0 扩容结束了
// sc == rs + MAX_RESIZERS 到达最大值
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
// CAS 更新 sizeCtl=sizeCtl+1,表示新增加一个线程辅助扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
/**
* Tries to presize table to accommodate the given number of elements.
*
* @param size number of elements (doesn't need to be perfectly accurate)
*/
private final void tryPresize(int size) {
// 如果给定的容量>=MAXIMUM_CAPACITY的一半，直接扩容到允许的最大值，否则调用函数计算合适的容量值
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
// 如果 sizeCtl 小于0，说明数组还没有被初始化
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node<K,V>[] tab = table; int n;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c;
// CAS将SIZECTL状态置为-1，表示正在进行初始化
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;
}
}
}
// 扩容值不大于原阀值，或现有容量>=最值，什么都不用做了
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
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);
}
}
}
扩容
/**
* Moves and/or copies the nodes in each bin to new table. See
* above for explanation.
*/
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 计算每个线程需要负责的迁移数量。
// 如果 cpu 数量大于 1，迁移数量为 n >>> 3(也就是除以8) / cpu 个数，否则就数组长度。
// 如果小于 MIN_TRANSFER_STRIDE 就直接设置线程需要负责的迁移数量为MIN_TRANSFER_STRIDE
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 初始化新数组
if (nextTab == null) { // initiating
try {
// 新数组的容量为原数组的两倍
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// 创建一个 ForwardingNode 节点，用于标记
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
//并发扩容的关键属性 如果等于true 说明这个节点已经处理过
boolean advance = true;
// 完成状态,如果为true,就结束方法
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// 通过for自循环处理每个槽位中的链表元素，默认advace为真，
// 通过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指需要处理的槽位边界，先处理槽位15的节点；
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// transferIndex<=0表示已经没有需要迁移的hash桶，将i置为-1，线程准备退出
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
// CAS 操作，为当前线程分配数组索引区间
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
// i < 0 ,表示数据迁移已经完成
// i >= n 和 i + n >= nextn 表示最后一个线程也执行完成了,扩容完成了
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
// 如果 finishing=true，说明扩容所有工作完成，然后跳出循环
if (finishing) {
// 删除成员变量，方便GC
nextTable = null;
// 更新table
table = nextTab;
// 更新阈值
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 表示一个线程退出扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 说明还有其他线程正在扩容
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 当前线程为最后一个线程,负责再检查一个整个队列
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
/ 第一个线程获取i处的数据为null
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
// 设置第i节点为 fwd 节点
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 如果当前节点为 MOVED,说明已经处理过了,直接跳过
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 节点不为空,锁住i位置的头结点
synchronized (f) {
// 再次核对，防止其他线程对该hash值进行修改
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 说明该位置存放的是普通节点，以下的操作类似 HashMap，节点的hash和数组长度与运算
// 如果为0则直接将原先的索引位置插入到新数组，否则重新计算数组索引位置并插入
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
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) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
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);
}
// CAS 操作保证节点插入是原子性的
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
// 节点是红黑树结构
else if (f instanceof TreeBin) {
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;
}
}
}
}
}
}
参考
- 并发容器之ConcurrentHashMap详解(JDK1.8版本)与源码分析
- 图解 Java8 ConcurrentHashMap 常用方法源码
- ConcurrentHashMap源码解析（1.8）
- ConcurrentHashMap源码解析(JDK1.8)
