标签：inter 说明 adf for 元素 线程安全 move 处理 分析
public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable
其中接口ConcurrentMap<K, V>来自Map<K, V>，添加了一些函数式接口方法，比如：
default void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) default void replaceAll(BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> function)
还有非空值获取等。
default V getOrDefault(Object key, V defaultValue) { V v; return ((v = get(key)) != null) ? v : defaultValue; }
// 数组的最大容量(少使用两次幂，前两位用于32位hash) private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; // 默认初始化容量，必须是2的倍数，最大为MAXIMUM_CAPACITY private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; // 最大数组大小 static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8; // 表的默认并发级别，已经不使用，为了兼容以前的版本 private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16; // 负载因子 private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; // 链表转化为红黑树的阈值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; // 红黑树转化为链表的阈值，扩容时才可能发生 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; // 进行树化的最小容量，防止在调整容量和形态时发生冲突 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; // 作为下界避免遇到过多的内存争用 private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16; // 用于sizeCtl产生标记的bit数量 private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16; // 可帮助调整的最大线程数 private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1; // sizeCtl移位大小标记 private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; // 转移的hash static final int MOVED = -1; // 树根的hash static final int TREEBIN = -2; // ReservationNode的hash static final int RESERVED = -3; // 可用普通节点的hash static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // 当前cpu可用的数量 static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
public ConcurrentHashMap() { } public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException(); int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); this.sizeCtl = cap; } public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY; putAll(m); } public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { this(initialCapacity, loadFactor, 1); } public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) { if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) throw new IllegalArgumentException(); if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor); int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size); this.sizeCtl = cap; }
#1.-1，表示线程正在进行初始化操作。
#2.-(1+nThreads)，表示n个线程正在进行扩容。
#3.0，默认值，后续在真正初始化的时候使用默认容量。
#4.>0，初始化或扩容完成后下一次的扩容门槛。
put方法做了以下几点事情：
public V put(K key, V value) { // 直接调用putVal return putVal(key, value, false); } final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 计算key的hash值 int hash = spread(key.hashCode()); // 用来计算在这个节点总共有多少个元素，用来控制扩容或者转移为树 int binCount = 0; // 进行自旋 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { Node<K,V> f; int n, i, fh; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // table未初始化，则初始化 tab = initTable(); // 如果该位置上的f为null，则说明第一次插入元素，则直接插入新的Node节点 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } // 如果检测到当前某个节点的hash值为MOVED，则表示正在进行数组扩张的数据复制阶段 // 则当前线程与会参与复制，通过允许多线程复制的功能，减少数组的复制来带来的性能损失 else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; /** * 到该分支表明该位置上有元素，采用synchronized方式加锁 * 如果是链表的话，则对链表进行遍历，找到key和key的hash值都一样的节点，进行替换 * 如果没有找到，则添加在链表最后面 * 如果是树的话，则添加到树中去 */ synchronized (f) { // 再次取出要存储的位置元素，跟之前的数据进行比较，看是否进行了更改 if (tabAt(tab, i) == f) { // 链表 if (fh >= 0) { binCount = 1; // 遍历链表 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; // 元素的hash、key都相同，则进行替换和hashMap相同 if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; // 当使用putIfAbsent的时候，只有在这个key没有设置值时的候才设置 if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } Node<K,V> pred = e; // 不同key，hash值相同时，直接添加到链表尾即可 if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null); break; } } } // 当前结点为红黑树 else if (f instanceof TreeBin) { Node<K,V> p; binCount = 2; // 添加元素到树中去，表明树的当前结点存在值，则进行替换 if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } } if (binCount != 0) { // 当在同一个节点的数目大于等于8时，则进行扩容或者将数据转换成红黑树 // 注意，这里并不一定是直接转换成红黑树，有可能先进行扩容 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } // 计数 binCount大于1（链表的长度）表示链表，binCount=2表示红黑树 addCount(1L, binCount); return null; }
static final int spread(int h) { return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS; } static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; //为了key更加的分散，减少冲突，在实际定位槽的位置时，我们会将key.hashCode()再进行spread一下，充分使用key.hashCode()的高16位信息。 //还记得HashMap的hash算法吗？只做了key的hashcode的高低16位异或： static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
int index = (n - 1) & hash // n为bucket的个数
什么时候会触发扩容？
- 如果新增节点之后，所在的链表的元素个数大于等于8，则会调用treeifyBin把链表转换为红黑树。在转换结构时，若tab的长度小于MIN_TREEIFY_CAPACITY，默认值为64，则会将数组长度扩大到原来的两倍，并触发transfer，重新调整节点位置。（只有当tab.length >= 64, ConcurrentHashMap才会使用红黑树。）
- 新增节点后，addCount统计tab中的节点个数大于阈值（sizeCtl），会触发transfer，重新调整节点位置。
这里我们先不考虑并发问题，先说说基本的扩容操作，当put操作完成后，都要统计当前ConcurrentHashMap中结点的个数（显然结点个数不是一个准确值，只能是一个估计值）。如果结点个数大于设定的阀值（表的长度*负载因子），就要进行扩容操作，以提高查询效率。
前面我们说过表的长度是2的整数次幂，扩容时我们让表的长度翻倍，所以扩容后的新表长度也必然是2的整数次幂。我们这里假设旧表的长度是8（实际上代码中表的最小长度也是16，这样假设是为了画图方便），图中的数字表示结点的hash值。
从图中我们可以看出，扩容后表的长度变成了16。我们现在要对比观察扩容前后每个结点的位置，显然可以得到一个有意思的结论：每个结点在扩容后要么留在了新表原来的位置上，要么去了新表 “原位置+8”的位置上，而8就是旧表的长度。比如扩容前3号槽有[3，11,19]结点，扩容后[3,19]结点依然留在了原3号位置，而节点[11]去了“原位置3 + 8 = 11”的位置。
在put操作后会判断是否需要扩容，如果达到扩容门槛，则进行扩容或协助扩容
private final void addCount(long x, int check) { CounterCell[] as; long b, s; // 利用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; 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); // 多线程修改baseCount时，竞争失败的线程会执行fullAddCount(x, uncontended),把x的值插入到counterCell类中 return; } if (check <= 1) return; s = sumCount(); } if (check >= 0) { Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc; while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null && (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) { int rs = resizeStamp(n); if (sc < 0) { if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 || sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null || transferIndex <= 0) // 其他线程在初始化，break； break; if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) // 其他线程正在扩容，协助扩容 transfer(tab, nt); } else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)) transfer(tab, null); // 仅当前线程在扩容 s = sumCount(); } } } //当挂在链表上的元素大于等于8时，会通过treeifyBin方法来判断是否扩容或转换为一棵树 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)//如果table.length<64 就扩大一倍 返回 tryPresize(n << 1); else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) { synchronized (b) { if (tabAt(tab, index) == b) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; //构造了一个TreeBin对象 把所有Node节点包装成TreeNode放进去 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);//这里只是利用了TreeNode封装 而没有利用TreeNode的next域和parent域 if ((p.prev = tl) == null) hd = p; else tl.next = p; tl = p; } //在原来index的位置 用TreeBin替换掉原来的Node对象 setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd)); } } } } } private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) { int n = tab.length, stride; if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE) stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range if (nextTab == null) { // initiating try { @SuppressWarnings("unchecked") Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; // 构建一个nextTable，大小为table两倍 nextTab = nt; } catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME sizeCtl = Integer.MAX_VALUE; return; } nextTable = nextTab; transferIndex = n; } int nextn = nextTab.length; ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab); boolean advance = true; 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) { // 遍历table中的每一个节点 int nextIndex, nextBound; if (--i >= bound || finishing) advance = false; else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } else if (U.compareAndSwapInt (this, TRANSFERINDEX, nextIndex, nextBound = (nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0))) { bound = nextBound; i = nextIndex - 1; advance = false; } } if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { int sc; if (finishing) { // //如果所有的节点都已经完成复制工作 就把nextTable赋值给table 清空临时对象nextTable nextTable = null; table = nextTab; sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //扩容阈值设置为原来容量的1.5倍 依然相当于现在容量的0.75倍 return; } // 利用CAS方法更新这个扩容阈值，在这里面sizectl值减一，说明新加入一个线程参与到扩容操作 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) { if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) return; finishing = advance = true; i = n; // recheck before commit } } //如果遍历到的节点为空 则放入ForwardingNode指针 else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); //如果遍历到ForwardingNode节点 说明这个点已经被处理过了 直接跳过 这里是控制并发扩容的核心 else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // already processed else { synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { Node<K,V> ln, hn; if (fh >= 0) { // 链表节点 int runBit = fh & n; // resize后的元素要么在原地，要么移动n位（n为原capacity） Node<K,V> lastRun = f; //以下的部分在完成的工作是构造两个链表 一个是原链表 另一个是原链表的反序排列 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); } //在nextTable的i位置上插入一个链表 setTabAt(nextTab, i, ln); //在nextTable的i+n的位置上插入另一个链表 setTabAt(nextTab, i + n, hn); setTabAt(tab, i, fwd); //设置advance为true 返回到上面的while循环中 就可以执行i--操作 advance = true; } //对TreeBin对象进行处理 与上面的过程类似 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; //构造正序和反序两个链表 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; } } // （1）如果lo链表的元素个数小于等于UNTREEIFY_THRESHOLD，默认为6，则通过untreeify方法把树节点链表转化成普通节点链表；（2）否则判断hi链表中的元素个数是否等于0：如果等于0，表示lo链表中包含了所有原始节点，则设置原始红黑树给ln，否则根据lo链表重新构造红黑树。 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); // tab[i]已经处理完了 advance = true; } } } } } }
与HashMap类似，但是要注意hash值小于0的时候，其寻找元素的方式有所不同，并且整个获取元素的过程是没有加锁的。
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek; // 计算hash int h = spread(key.hashCode()); // 如果对应位置上有元素 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 如果第一个元素就是要找的元素，则直接返回 if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; } // 如果hash小于0，则说明是树或正在扩容，则使用find寻找元素，find根据Node的不同子类实现方式不同 else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null; // 遍历整个链表寻找元素 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
Java底层类和源码分析系列-ConcurrentHashMap源码分析
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原文地址：https://www.cnblogs.com/starcrm/p/12714898.html
