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HashMap是非线程安全的，HashTable是线程安全的。
那个时候没怎么写Java代码，所以根本就没有听说过ConcurrentHashMap，只知道面试的时候就记住这句话就行了…至于为什么是线程安全的，内部怎么实现的，通通不了解。
今天我们将深入剖析一个比HashTable性能更优的线程安全的Map类，它就是ConcurrentHashMap，本文基于Java 7的源码做剖析。
多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。虽然已经有一个线程安全的HashTable，但是HashTable容器使用synchronized（他的get和put方法的实现代码如下）来保证线程安全，在线程竞争激烈的情况下HashTable的效率非常低下。因为当一个线程访问HashTable的同步方法时，访问其他同步方法的线程就可能会进入阻塞或者轮训状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
/** * 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) { 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; 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) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e.value; } } return null; }
在这么恶劣的环境下，ConcurrentHashMap应运而生。
ConcurrentHashMap使用分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。如下图是ConcurrentHashMap的内部结构图：
从图中可以看到，ConcurrentHashMap内部分为很多个Segment，每一个Segment拥有一把锁，然后每个Segment（继承ReentrantLock）下面包含很多个HashEntry列表数组。对于一个key，需要经过三次（为什么要hash三次下文会详细讲解）hash操作，才能最终定位这个元素的位置，这三次hash分别为：
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
我们通过ConcurrentHashMap的类图来分析ConcurrentHashMap的结构。
ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一种可重入锁ReentrantLock，在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色，HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组，Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构， 一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素， 每个Segment守护者一个HashEntry数组里的元素,当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得它对应的Segment锁。
先看看ConcurrentHashMap的初始化做了哪些事情，构造函数的源码如下：
/** * Creates a new, empty map with the specified initial * capacity, load factor and concurrency level. * * @param initialCapacity the initial capacity. The implementation * performs internal sizing to accommodate this many elements. * @param loadFactor the load factor threshold, used to control resizing. * Resizing may be performed when the average number of elements per * bin exceeds this threshold. * @param concurrencyLevel the estimated number of concurrently * updating threads. The implementation performs internal sizing * to try to accommodate this many threads. * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is * negative or the load factor or concurrencyLevel are * nonpositive. */ @SuppressWarnings("unchecked") public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { 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 int sshift = 0; int ssize = 1; while (ssize < concurrencyLevel) { ++sshift; ssize <<= 1; } this.segmentShift = 32 - sshift; this.segmentMask = ssize - 1; 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; }
传入的参数有initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel这三个。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想情况下ConcurrentHashMap的真正的并发访问量能够达到concurrencyLevel，因为有concurrencyLevel个Segment，假如有concurrencyLevel个线程需要访问Map，并且需要访问的数据都恰好分别落在不同的Segment中，则这些线程能够无竞争地自由访问（因为他们不需要竞争同一把锁），达到同时访问的效果。这也是为什么这个参数起名为“并发级别”的原因。初始化的一些动作：
static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;，如果超过这个值，设置为这个值。segmentShift = 32 - sshift，并且segmentMask的值等于ssize - 1，segmentMask的各个二进制位都为1，目的是之后可以通过key的hash值与这个值做&运算确定Segment的索引。static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。put操作的源码如下：
/** * Maps the specified key to the specified value in this table. * Neither the key nor the value can be null. * * <p> The value can be retrieved by calling the <tt>get</tt> method * with a key that is equal to the original key. * * @param key key with which the specified value is to be associated * @param value value to be associated with the specified key * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or * <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt> * @throws NullPointerException if the specified key or value is null */ @SuppressWarnings("unchecked") public V put(K key, V value) { Segment<K,V> s; if (value == null) throw new NullPointerException(); int hash = hash(key); int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask; if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment s = ensureSegment(j); return s.put(key, hash, value, false); }
操作步骤如下：
get操作的源码如下：
/** * 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) { 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; 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) { K k; if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k))) return e.value; } } return null; }
操作步骤为：
size操作与put和get操作最大的区别在于，size操作需要遍历所有的Segment才能算出整个Map的大小，而put和get都只关心一个Segment。假设我们当前遍历的Segment为SA，那么在遍历SA过程中其他的Segment比如SB可能会被修改，于是这一次运算出来的size值可能并不是Map当前的真正大小。所以一个比较简单的办法就是计算Map大小的时候所有的Segment都Lock住，不能更新(包含put，remove等等)数据，计算完之后再Unlock。这是普通人能够想到的方案，但是牛逼的作者还有一个更好的Idea：先给3次机会，不lock所有的Segment，遍历所有Segment，累加各个Segment的大小得到整个Map的大小，如果某相邻的两次计算获取的所有Segment的更新的次数（每个Segment都有一个modCount变量，这个变量在Segment中的Entry被修改时会加一，通过这个值可以得到每个Segment的更新操作的次数）是一样的，说明计算过程中没有更新操作，则直接返回这个值。如果这三次不加锁的计算过程中Map的更新次数有变化，则之后的计算先对所有的Segment加锁，再遍历所有Segment计算Map大小，最后再解锁所有Segment。源代码如下：
/** * Returns the number of key-value mappings in this map. If the * map contains more than <tt>Integer.MAX_VALUE</tt> elements, returns * <tt>Integer.MAX_VALUE</tt>. * * @return the number of key-value mappings in this map */ public int size() { // Try a few times to get accurate count. On failure due to // continuous async changes in table, resort to locking. final Segment<K,V>[] segments = this.segments; int size; boolean overflow; // true if size overflows 32 bits long sum; // sum of modCounts long last = 0L; // previous sum int retries = -1; // first iteration isn‘t retry 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(); } } return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size; }
举个例子：
一个Map有4个Segment，标记为S1，S2，S3，S4，现在我们要获取Map的size。计算过程是这样的：第一次计算，不对S1，S2，S3，S4加锁，遍历所有的Segment，假设每个Segment的大小分别为1，2，3，4，更新操作次数分别为：2，2，3，1，则这次计算可以得到Map的总大小为1+2+3+4=10，总共更新操作次数为2+2+3+1=8；第二次计算，不对S1,S2,S3,S4加锁，遍历所有Segment，假设这次每个Segment的大小变成了2，2，3，4，更新次数分别为3，2，3，1，因为两次计算得到的Map更新次数不一致(第一次是8，第二次是9)则可以断定这段时间Map数据被更新，则此时应该再试一次；第三次计算，不对S1，S2，S3，S4加锁，遍历所有Segment，假设每个Segment的更新操作次数还是为3，2，3，1，则因为第二次计算和第三次计算得到的Map的更新操作的次数是一致的，就能说明第二次计算和第三次计算这段时间内Map数据没有被更新，此时可以直接返回第三次计算得到的Map的大小。最坏的情况：第三次计算得到的数据更新次数和第二次也不一样，则只能先对所有Segment加锁再计算最后解锁。
containsValue操作采用了和size操作一样的想法:
/** * Returns <tt>true</tt> if this map maps one or more keys to the * specified value. Note: This method requires a full internal * traversal of the hash table, and so is much slower than * method <tt>containsKey</tt>. * * @param value value whose presence in this map is to be tested * @return <tt>true</tt> if this map maps one or more keys to the * specified value * @throws NullPointerException if the specified value is null */ public boolean containsValue(Object value) { // Same idea as size() if (value == null) throw new NullPointerException(); final Segment<K,V>[] segments = this.segments; boolean found = false; long last = 0; int retries = -1; try { outer: for (;;) { if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) ensureSegment(j).lock(); // force creation } long hashSum = 0L; int sum = 0; for (int j = 0; j < segments.length; ++j) { HashEntry<K,V>[] tab; Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j); if (seg != null && (tab = seg.table) != null) { for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) { HashEntry<K,V> e; for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) { V v = e.value; if (v != null && value.equals(v)) { found = true; break outer; } } } sum += seg.modCount; } } if (retries > 0 && sum == last) break; last = sum; } } finally { if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) { for (int j = 0; j < segments.length; ++j) segmentAt(segments, j).unlock(); } } return found; }
大家一定还记得使用一个key定位Segment之前进行过一次hash操作吧？这次hash的作用是什么呢？看看hash的源代码：
/** * Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which * defends against poor quality hash functions. This is critical * because ConcurrentHashMap uses power-of-two length hash tables, * that otherwise encounter collisions for hashCodes that do not * differ in lower or upper bits. */ private int hash(Object k) { int h = hashSeed; if ((0 != h) && (k instanceof String)) { return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k); } h ^= k.hashCode(); // Spread bits to regularize both segment and index locations, // using variant of single-word Wang/Jenkins hash. h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d; h ^= (h >>> 10); h += (h << 3); h ^= (h >>> 6); h += (h << 2) + (h << 14); return h ^ (h >>> 16); }
源码中的注释是这样的：
Applies a supplemental hash function to a given hashCode, which defends against poor quality hash functions. This is critical because ConcurrentHashMap uses power-of-two length hash tables, that otherwise encounter collisions for hashCodes that do not differ in lower or upper bits.
这里用到了Wang/Jenkins hash算法的变种，主要的目的是为了减少哈希冲突，使元素能够均匀的分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点，那么所有的元素都在一个Segment中，不仅存取元素缓慢，分段锁也会失去意义。
举个简单的例子：
System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);//0001111
System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);//0001111
System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);//0001111
System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);//0001111
这些数字得到的hash值都是一样的，全是15，所以如果不进行第一次预hash，发生冲突的几率还是很大的，但是如果我们先把上例中的二进制数字使用hash()函数先进行一次预hash，得到的结果是这样的：
0100｜0111｜0110｜0111｜1101｜1010｜0100｜1110
1111｜0111｜0100｜0011｜0000｜0001｜1011｜1000
0111｜0111｜0110｜1001｜0100｜0110｜0011｜1110
1000｜0011｜0000｜0000｜1100｜1000｜0001｜1010
上面这个例子引用自: InfoQ
可以看到每一位的数据都散开了，并且ConcurrentHashMap中是使用预hash值的高位参与运算的。比如之前说的先将hash值向右按位移动28位，再与15做&运算，得到的结果都别为：4，15，7，8，没有冲突！
http://qifuguang.me/2015/09/10/[Java并发包学习八]深度剖析ConcurrentHashMap/
http://www.infoq.com/cn/articles/ConcurrentHashMap/ -- 参考info
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原文地址：http://www.cnblogs.com/200911/p/5305949.html
