ConcurrentHashMap顾名思义就是同步的HashMap，也就是线程安全的HashMap，所以本篇介绍的ConcurrentHashMap和HashMap有着很重要的关系，本篇以JDK1.8版本的源码进行分析，最后在介绍完ConcurrentHashMap之后会对ConcurrentHashMap、Hashtable和HashMap做一个比较和总结。
ConcurrentHashMap
我们先看一下ConcurrentHashMap实现了哪些接口、继承了哪些类，对ConcurrentHashMap有一个整体认知。
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ConcurrentHashMap继承AbstractMap接口，这个和HashMap一样，然后实现了ConcurrentMap接口，这个和HashMap不一样，HashMap是直接实现的Map接口。 再细看ConcurrentHashMap的结构，这里列举几个重要的成员变量table、nextTable、baseCount、sizeCtl、transferIndex、cellsBusy
-
table：数据类型是Node数组，这里的Node和HashMap的Node一样都是内部类且实现了
Map.Entry接口 - nextTable：哈希表扩容时生成的数据，数组为扩容前的2倍
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sizeCtl：多个线程的共享变量，是操作的控制标识符，它的作用不仅包括
threshold的作用，在不同的地方有不同的值也有不同的用途-
-1代表正在初始化 -
-N代表有N-1个线程正在进行扩容操作 -
0代表hash表还没有被初始化 - 正数表示下一次进行扩容的容量大小
-
- ForwardingNode：一个特殊的Node节点，Hash地址为-1，存储着nextTable的引用，只有table发生扩用的时候，ForwardingNode才会发挥作用，作为一个占位符放在table中表示当前节点为null或者已被移动
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ConcurrentHashMap和HashMap一样都是采用拉链法处理哈希冲突，且都为了防止单链表过长影响查询效率，所以当链表长度超过某一个值时候将用红黑树代替链表进行存储，采用了数组+链表+红黑树的结构
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所以从结构上看HashMap和ConcurrentHashMap还是很相似的，只是ConcurrentHashMap在某些操作上采用了CAS + synchronized来保证并发情况下的安全。 说到ConcurrentHashMap处理并发情况下的线程安全问题，这不得不提到Hashtable，因为Hashtable也是线程安全的，那ConcurrentHashMap和Hashtable有什么区别或者有什么高明之处嘛？以至于官方都推荐使用ConcurrentHashMap来代替Hashtable
-
线程安全的实现：
Hashtable采用对象锁(synchronized修饰对象方法)来保证线程安全，也就是一个Hashtable对象只有一把锁，如果线程1拿了对象A的锁进行有synchronized修饰的put方法，其他线程是无法操作对象A中有synchronized修饰的方法的(如get方法、remove方法等)，竞争激烈所以效率低下。而ConcurrentHashMap采用CAS+synchronized来保证并发安全性，且synchronized关键字不是用在方法上而是用在了具体的对象上，实现了更小粒度的锁，等会源码分析的时候在细说这个SUN大师们的鬼斧神工 - 数据结构的实现：
Hashtable采用的是数组 + 链表，当链表过长会影响查询效率，而ConcurrentHashMap采用数组 + 链表 + 红黑树，当链表长度超过某一个值，则将链表转成红黑树，提高查询效率。
构造函数
ConcurrentHashMap的构造函数有5个，从数量上看就和HashMap、Hashtable(4个)的不同，多出的那个构造函数是public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel)，即除了传入容量大小、负载因子之外还多传入了一个整型的concurrencyLevel，这个整型是我们预先估计的并发量，比如我们估计并发是30，那么就可以传入30。
其他的4个构造函数的参数和HashMap的一样，而具体的初始化过程却又不相同，HashMap和Hashtable传入的容量大小和负载因子都是为了计算出初始阈值(threshold)，而ConcurrentHashMap传入的容量大小和负载因子是为了计算出sizeCtl用于初始化table，这个sizeCtl即table数组的大小，不同的构造函数计算sizeCtl方法都不一样。
6和HashMap的一样，默认sizeCtl为0
//无参构造函数，什么也不做，table的初始化放在了第一次插入数据时，默认容量大小是1
public ConcurrentHashMap() {
}
//传入容量大小的构造函数。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
//如果传入的容量大小小于0 则抛出异常。
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
//如果传入的容量大小大于允许的最大容量值 则cap取允许的容量最大值 否则cap =
//((传入的容量大小 + 传入的容量大小无符号右移1位 + 1)的结果向上取最近的2幂次方)，
//即如果传入的容量大小是12 则 cap = 32(12 + (12 >>> 1) + 1=19
//向上取2的幂次方即32)，这里为啥一定要是2的幂次方，原因和HashMap的threshold一样，都是为
//了让位运算和取模运算的结果一样。
//MAXIMUM_CAPACITY即允许的最大容量值 为2^30。
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
//tableSizeFor这个函数即实现了将一个整数取2的幂次方。
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
//将上面计算出的cap 赋值给sizeCtl，注意此时sizeCtl为正数，代表进行扩容的容量大小。
this.sizeCtl = cap;
}
//包含指定Map的构造函数。
//置sizeCtl为默认容量大小 即16。
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
putAll(m);
}
//传入容量大小和负载因子的构造函数。
//默认并发数大小是1。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
//传入容量大小、负载因子和并发数大小的构造函数
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
//如果传入的容量大小 小于 传入的并发数大小，
//则容量大小取并发数大小，这样做的原因是确保每一个Node只会分配给一个线程，而一个线程则
//可以分配到多个Node，比如当容量大小为64，并发数大
//小为16时，则每个线程分配到4个Node。
if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
//size = 1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor 这里计算方法和上面的构造函数不一样。
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
//如果size大于允许的最大容量值则 sizeCtl = 允许的最大容量值 否则 sizeCtl =
//size取2的幂次方。
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}
put方法
- 判断键值是否为
null，为null抛出异常。 - 调用
spread()方法计算key的hashCode()获得哈希地址，这个HashMap相似。 - 如果当前table为空，则初始化table，需要注意的是这里并没有加
synchronized，也就是允许多个线程去尝试初始化table，但是在初始化函数里面使用了CAS保证只有一个线程去执行初始化过程。 - 使用 容量大小-1 & 哈希地址 计算出待插入键值的下标，如果该下标上的bucket为
null，则直接调用实现CAS原子性操作的casTabAt()方法将节点插入到table中，如果插入成功则完成put操作，结束返回。插入失败(被别的线程抢先插入了)则继续往下执行。 - 如果该下标上的节点(头节点)的哈希地址为-1，代表需要扩容，该线程执行
helpTransfer()方法协助扩容。 - 如果该下标上的bucket不为空，且又不需要扩容，则进入到bucket中，同时锁住这个bucket，注意只是锁住该下标上的bucket而已，其他的bucket并未加锁，其他线程仍然可以操作其他未上锁的bucket，这个就是ConcurrentHashMap为什么高效的原因之一。
- 进入到bucket里面，首先判断这个bucket存储的是红黑树(哈希地址小于0，原因后面分析)还是链表。
- 如果是链表，则遍历链表看看是否有哈希地址和键key相同的节点，有的话则根据传入的参数进行覆盖或者不覆盖，没有找到相同的节点的话则将新增的节点插入到链表尾部。如果是红黑树，则将节点插入。到这里结束加锁。
- 最后判断该bucket上的链表长度是否大于链表转红黑树的阈值(8)，大于则调用
treeifyBin()方法将链表转成红黑树，以免链表过长影响效率。 - 调用
addCount()方法，作用是将ConcurrentHashMap的键值对数量+1，还有另一个作用是检查ConcurrentHashMap是否需要扩容。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//不允许键值为null，这点与线程安全的Hashtable保持一致，和HashMap不同。
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//取键key的hashCode()和HashMap、Hashtable都一样，然后再执行spread()方法计算得到哈希地
//址，这个spread()方法和HashMap的hash()方法一样，都是将hashCode()做无符号右移16位，只不
//过spread()加多了 &0x7fffffff，让结果为正数。
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//如果table数组为空或者长度为0(未初始化)，则调用initTable()初始化table，初始化函数
//下面介绍。
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//调用实现了CAS原子性操作的tabAt方法
//tabAt方法的第一个参数是Node数组的引用，第二个参数在Node数组的下标，实现的是在Nod
//e数组中查找指定下标的Node，如果找到则返回该Node节点(链表头节点)，否则返回null，
//这里的i = (n - 1)&hash即是计算待插入的节点在table的下标，即table容量-1的结果和哈
//希地址做与运算，和HashMap的算法一样。
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//如果该下标上并没有节点(即链表为空)，则直接调用实现了CAS原子性操作的
//casTable()方法，
//casTable()方法的第一个参数是Node数组的引用，第二个参数是待操作的下标，第三
//个参数是期望值，第四个参数是待操作的Node节点，实现的是将Node数组下标为参数二
//的节点替换成参数四的节点，如果期望值和实际值不符返回false，否则参数四的节点成
//功替换上去，返回ture，即插入成功。注意这里：如果插入成功了则跳出for循环，插入
//失败的话(其他线程抢先插入了)，那么会执行到下面的代码。
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//如果该下标上的节点的哈希地址为-1(即链表的头节点为ForwardingNode节点)，则表示
//table需要扩容，值得注意的是ConcurrentHashMap初始化和扩容不是用同一个方法，而
//HashMap和Hashtable都是用同一个方法，当前线程会去协助扩容，扩容过程后面介绍。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
//如果该下标上的节点既不是空也不是需要扩容，则表示这个链表可以插入值，将进入到链表
//中，将新节点插入或者覆盖旧值。
else {
V oldVal = null;
//通过关键字synchroized对该下标上的节点加锁(相当于锁住锁住
//该下标上的链表)，其他下标上的节点并没有加锁，所以其他线程
//可以安全的获得其他下标上的链表进行操作，也正是因为这个所
//以提高了ConcurrentHashMap的效率，提高了并发度。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//如果该下标上的节点的哈希地址大于等于0，则表示这是
//个链表。
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍历链表。
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果哈希地址、键key相同 或者 键key不为空
//且键key相同，则表示存在键key和待插入的键
//key相同，则执行更新值value的操作。
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;
//如果找到了链表的最后一个节点都没有找到相
//同键Key的，则是插入操作，将插入的键值新建
//个节点并且添加到链表尾部，这个和HashMap一
//样都是插入到尾部。
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//如果该下标上的节点的哈希地址小于0 且为树节点
//则将带插入键值新增到红黑树
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//如果插入的结果不为null，则表示为替换
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash,
key,value)) != null){
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
//判断链表的长度是否大于等于链表的阈值(8)，大于则将链表转成
//红黑树，提高效率。这点和HashMap一样。
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
get方法
- 调用
spread()方法计算key的hashCode()获得哈希地址。 - 计算出键key所在的下标，算法是(n - 1) & h，如果table不为空，且下标上的bucket不为空，则到bucket中查找。
- 如果bucket的头节点的哈希地址小于0，则代表这个bucket存储的是红黑树，否则是链表。
- 到红黑树或者链表中查找，找到则返回该键key的值，找不到则返回null。
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//运用键key的hashCode()计算出哈希地址
int h = spread(key.hashCode());
//如果table不为空 且 table长度大于0 且 计算出的下标上bucket不为空，
//则代表这个bucket存在，进入到bucket中查找，
//其中(n - 1) & h为计算出键key相对应的数组下标的算法。
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//如果哈希地址、键key相同则表示查找到，返回value，这里查找到的是头节点。
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//如果bucket头节点的哈希地址小于0，则代表bucket为红黑树，在红黑树中查找。
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//如果bucket头节点的哈希地址不小于0，则代表bucket为链表，遍历链表，在链表中查找。
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
remove方法
- 调用
spread()方法计算出键key的哈希地址。 - 计算出键key所在的数组下标，如果table为空或者bucket为空，则返回
null。 - 判断当前table是否正在扩容，如果在扩容则调用helpTransfer方法协助扩容。
- 如果table和bucket都不为空，table也不处于在扩容状态，则锁住当前bucket，对bucket进行操作。
- 根据bucket的头结点判断bucket是链表还是红黑树。
- 在链表或者红黑树中移除哈希地址、键key相同的节点。
- 调用
addCount方法，将当前table存储的键值对数量-1。
public V remove(Object key) {
return replaceNode(key, null, null);
}
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
//计算需要移除的键key的哈希地址。
int hash = spread(key.hashCode());
//遍历table。
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//table为空，或者键key所在的bucket为空，则跳出循环返回。
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
break;
//如果当前table正在扩容，则调用helpTransfer方法，去协助扩容。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
boolean validated = false;
//将键key所在的bucket加锁。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//bucket头节点的哈希地址大于等于0，为链表。
if (fh >= 0) {
validated = true;
//遍历链表。
for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
K ek;
//找到哈希地址、键key相同的节点，进行移除。
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
V ev = e.val;
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
oldVal = ev;
if (value != null)
e.val = value;
else if (pred != null)
pred.next = e.next;
else
setTabAt(tab, i, e.next);
}
break;
}
pred = e;
if ((e = e.next) == null)
break;
}
}
//如果bucket的头节点小于0，即为红黑树。
else if (f instanceof TreeBin) {
validated = true;
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> r, p;
//找到节点，并且移除。
if ((r = t.root) != null &&
(p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
V pv = p.val;
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
oldVal = pv;
if (value != null)
p.val = value;
else if (t.removeTreeNode(p))
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
//调用addCount方法，将当前ConcurrentHashMap存储的键值对数量-1。
if (validated) {
if (oldVal != null) {
if (value == null)
addCount(-1L, -1);
return oldVal;
}
break;
}
}
}
return null;
}
initTable初始化方法
table的初始化主要由initTable()方法实现的，initTable()方法初始化一个合适大小的数组，然后设置sizeCtl。
我们知道ConcurrentHashMap是线程安全的，即支持多线程的，那么一开始很多个线程同时执行put()方法，而table又没初始化，那么就会很多个线程会去执行initTable()方法尝试初始化table，而put方法和initTable方法都是没有加锁的(synchronize)，那SUN的大师们是怎么保证线程安全的呢？
通过源码可以看得出，table的初始化只能由一个线程完成，但是每个线程都可以争抢去初始化table。
- 判断table是否为
null，即需不需要首次初始化，如果某个线程进到这个方法后，其他线程已经将table初始化好了，那么该线程结束该方法返回。 - 如果table为
null，进入到while循环，如果sizeCtl小于0(其他线程正在对table初始化)，那么该线程调用Thread.yield()挂起该线程，让出CPU时间，该线程也从运行态转成就绪态，等该线程从就绪态转成运行态的时候，别的线程已经table初始化好了，那么该线程结束while循环，结束初始化方法返回。如果从就绪态转成运行态后，table仍然为null，则继续while循环。 - 如果table为
null且sizeCtl不小于0，则调用实现CAS原子性操作的compareAndSwap()方法将sizeCtl设置成-1，告诉别的线程我正在初始化table，这样别的线程无法对table进行初始化。如果设置成功，则再次判断table是否为空，不为空则初始化table，容量大小为默认的容量大小(16)，或者为sizeCtl。其中sizeCtl的初始化是在构造函数中进行的，sizeCtl = ((传入的容量大小 + 传入的容量大小无符号右移1位 + 1)的结果向上取最近的2幂次方)
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
//如果table为null或者长度为0， //则一直循环试图初始化table(如果某一时刻别的线程将table初始化好了，那table不为null，该//线程就结束while循环)。
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//如果sizeCtl小于0，
//即有其他线程正在初始化或者扩容，执行Thread.yield()将当前线程挂起，让出CPU时间，
//该线程从运行态转成就绪态。
//如果该线程从就绪态转成运行态了，此时table可能已被别的线程初始化完成，table不为
//null，该线程结束while循环。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//如果此时sizeCtl不小于0，即没有别的线程在做table初始化和扩容操作，
//那么该线程就会调用Unsafe的CAS操作compareAndSwapInt尝试将sizeCtl的值修改成
//-1(sizeCtl=-1表示table正在初始化，别的线程如果也进入了initTable方法则会执行
//Thread.yield()将它的线程挂起 让出CPU时间)，
//如果compareAndSwapInt将sizeCtl=-1设置成功 则进入if里面，否则继续while循环。
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
//再次确认当前table为null即还未初始化，这个判断不能少。
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//如果sc(sizeCtl)大于0，则n=sc，否则n=默认的容量大
小16，
//这里的sc=sizeCtl=0，即如果在构造函数没有指定容量
大小，
//否则使用了有参数的构造函数，sc=sizeCtl=指定的容量大小。
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
//创建指定容量的Node数组(table)。
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//计算阈值，n - (n >>> 2) = 0.75n当ConcurrentHashMap储存的键值对数量
//大于这个阈值，就会发生扩容。
//这里的0.75相当于HashMap的默认负载因子，可以发现HashMap、Hashtable如果
//使用传入了负载因子的构造函数初始化的话，那么每次扩容，新阈值都是=新容
//量 * 负载因子，而ConcurrentHashMap不管使用的哪一种构造函数初始化，
//新阈值都是=新容量 * 0.75。
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
transfer扩容方法
transfer()方法为ConcurrentHashMap扩容操作的核心方法。由于ConcurrentHashMap支持多线程扩容，而且也没有进行加锁，所以实现会变得有点儿复杂。整个扩容操作分为两步：
- 构建一个nextTable，其大小为原来大小的两倍，这个步骤是在单线程环境下完成的
- 将原来table里面的内容复制到nextTable中，这个步骤是允许多线程操作的，所以性能得到提升，减少了扩容的时间消耗。
//协助扩容方法
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
//如果当前table不为null 且 f为ForwardingNode节点 且 //新的table即nextTable存在的情况下才能协助扩容，该方法的作用是让线程参与扩容的复制。
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
//更新sizeCtl的值，+1，代表新增一个线程参与扩容
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
//扩容的方法
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//根据服务器CPU数量来决定每个线程负责的bucket数量，避免因为扩容的线程过多反而影响性能。
//如果CPU数量为1，则stride=1，否则将需要迁移的bucket数量(table大小)除以CPU数量，平分给
//各个线程，但是如果每个线程负责的bucket数量小于限制的最小是(16)的话，则强制给每个线程
//分配16个bucket数。
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//如果nextTable还未初始化，则初始化nextTable，这个初始化和iniTable初始化一样，只能由
//一个线程完成。
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@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;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//分配任务和控制当前线程的任务进度，这部分是transfer()的核心逻辑，描述了如何与其他线
//程协同工作。
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
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) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
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
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
//迁移过程（对当前指向的bucket），这部分的逻辑与HashMap类似，拿旧数组的容量当做一
//个掩码，然后与节点的hash进行与操作，可以得出该节点的新增有效位，如果新增有效位为
//0就放入一个链表A，如果为1就放入另一个链表B，链表A在新数组中的位置不变（跟在旧数
//组的索引一致），链表B在新数组中的位置为原索引加上旧数组容量。
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
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;
}
}
}
}
}
}
addCount、sumCount方法
addCount()做的工作是更新table的size，也就是table存储的键值对数量，在使用put()和remove()方法的时候都会在执行成功之后调用addCount()来更新table的size。对于ConcurrentHashMap来说，它到底有储存有多少个键值对，谁也不知道，因为他是支持并发的，储存的数量无时无刻都在变化着，所以说ConcurrentHashMap也只是统计一个大概的值，为了统计出这个值也是大费周章才统计出来的。
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private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//如果计算盒子不是空，或者修改baseCount的值+x失败,则放弃对baseCount的修改。
//这里的大概意思就是首先尝试直接修改baseCount，达到计数的目的，如果修改baseCount失败(
//多个线程同时修改，则失败)
//则使用CounterCell数组来达到计数的目的。
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
//如果计数盒子是空的 或者随机取余一个数组为空 或者修改这个槽位的变量失败，
//即表示出现了并发，则执行fullAddCount()方法进行死循环插入，同时返回，
//否则代表修改这个槽位的变量成功了，继续往下执行，不进入if。
//每个线程都会通过ThreadLocalRandom.getProbe() & m寻址找到属于它的CounterCell，
//然后进行计数。ThreadLocalRandom是一个线程私有的伪随机数生成器，
//每个线程的probe都是不同的。CounterCell数组的大小永远是一个2的n次方，初始容量
//为2，每次扩容的新容量都是之前容量乘以二，处于性能考虑，它的最大容量上限是机器
//的CPU数量，所以说CounterCell数组的碰撞冲突是很严重的。
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
//并发过大，使用CAS修改CounterCell失败时候执行fullAddCount，
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
//如果上面对盒子的赋值成功，且check<=1，则直接返回，否则调用sumConut()方法计算
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
//如果check>=0，则检查是否需要扩容。
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)
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);
s = sumCount();
}
}
}
@sun.misc.Contended static final class CounterCell {
volatile long value;
CounterCell(long x) { value = x; }
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
size、mappingCount方法
size和mappingCount方法都是用来统计table的size的，这两者不同的地方在size返回的是一个int类型，即可以表示size的范围是[-231，231-1]，超过这个范围就返回int能表示的最大值，mappingCount返回的是一个long类型，即可以表示size的范围是[-263，263-1]。
这两个方法都是调用的sumCount()方法实现统计。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
public long mappingCount() {
long n = sumCount();
return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap三者对比
| \ | HashMap | Hashtable | ConcurrentHashMap |
|---|---|---|---|
| 是否线程安全 | 否 | 是 | 是 |
| 线程安全采用的方式 | 采用synchronized类锁，效率低 | 采用CAS + synchronized，锁住的只有当前操作的bucket，不影响其他线程对其他bucket的操作，效率高 | |
| 数据结构 | 数组+链表+红黑树(链表长度超过8则转红黑树) | 数组+链表 | 数组+链表+红黑树(链表长度超过8则转红黑树) |
| 是否允许null键值 | 是 | 否 | 否 |
| 哈希地址算法 | (key的hashCode)^(key的hashCode无符号右移16位) | key的hashCode | ( (key的hashCode)^(key的hashCode无符号右移16位) )&0x7fffffff |
| 定位算法 | 哈希地址&(容量大小-1) | (哈希地址&0x7fffffff)%容量大小 | 哈希地址&(容量大小-1) |
| 扩容算法 | 当键值对数量大于阈值，则容量扩容到原来的2倍 | 当键值对数量大于等于阈值，则容量扩容到原来的2倍+1 | 当键值对数量大于等于sizeCtl，单线程创建新哈希表，多线程复制bucket到新哈希表，容量扩容到原来的2倍 |
| 链表插入 | 将新节点插入到链表尾部 | 将新节点插入到链表头部 | 将新节点插入到链表尾部 |
| 继承的类 | 继承abstractMap抽象类 | 继承Dictionary抽象类 | 继承abstractMap抽象类 |
| 实现的接口 | 实现Map接口 | 实现Map接口 | 实现ConcurrentMap接口 |
| 默认容量大小 | 16 | 11 | 16 |
| 默认负载因子 | 0.75 | 0.75 | 0.75 |
| 统计size方式 | 直接返回成员变量size | 直接返回成员变量count | 遍历CounterCell数组的值进行累加，最后加上baseCount的值即为size |
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