概述
ConcurrentHashMap，一个线程安全的高性能集合，存储结构和HashMap一样，都是采用数组进行分桶，之后再每个桶中挂一个链表，当链表长度大于8的时候转为红黑树，其实现线程安全的基本原理是采用CAS + synchronized组合，当数组的桶中没有元素时采用CAS插入，相反，则采用synchronized加锁插入，除此之外在扩容和记录size方面也做了很多的优化，扩容允许多个线程共同协助扩容，而记录size的方式则采用类似LongAddr的方式，提高并发性，本片文章是介绍ConcurrentHashMap的第一篇，主要介绍下其结构，put()、get()方法，后面几篇文章会介绍其他方法。
ConcurrentHashMap存储结构
从上图可以清晰的看到其存储结构是采用数组 + 链表 + 红黑树的结构，下面就介绍一下每一种存储结构在代码中的表现形式。
数组
transient volatile Node<K,V>[] table; private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
可以看到数组中存的是Node，Node就是构成链表的节点。第二个nextTable是扩容之后的数组，在扩容的时候会使用。
链表
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; final K key; volatile V val; 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; } //省略部分代码 }
一个典型的单链表存储结构，里面保存着key,val，以及这个key对应的hash值，next表示指向下一个Node。
红黑树
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; } //省略部分代码 }
TreeNode是构成红黑树的节点，其继承了Node节点，用于保存key,val,hash等值。但是在数组中并不直接保存TreeNode，一开始在没看源码之前，我以为数组中保存的是红黑树的根节点，其实不是，是下面这个东东。
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 //省略部分代码 )
这个类封装了TreeNode,而且提供了链表转红黑树，以及红黑树的增删改查方法。
其他节点
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; } //省略部分代码 }
这个节点正常情况下在ConcurrentHashMap中是不存在的，只有当扩容的时候才会存在，该节点中有一个nextTable字段，用于指向扩容之后的数组，其使用方法是这样的，扩容的时候需要把旧数组的数据拷贝到新数组，当某个桶中的数据被拷贝完成之后，就把旧数组的该桶标记为ForwardingNode，当别的线程访问到这个桶，发现被标记为ForwardingNode就知道该桶已经被copy到了新数组，之后就可以根据这个做相应的处理。
ConcurrentHashMap关键属性分析
这些属性先有个印象，都会在之后的源码中使用，不用现在就搞明白。
//最大容量 private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //默认初始化容量 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; //负载因子 private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; //链表转为红黑树的临界值 static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //红黑树转为链表的临界值 static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //当容量大于64时，链表才会转为红黑树，否则，即便链表长度大于8，也不会转，而是会扩容 static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //以上的几个属性和HashMap一模一样 //扩容相关，每个线程负责最小桶个数 private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16; //扩容相关，为了计算sizeCtl private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16; //最大辅助扩容线程数量 private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1; //扩容相关，为了计算sizeCtl private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; //下面几个是状态值 //MOVED表示正在扩容 static final int MOVED = -1; // hash for forwarding nodes //-2表示红黑树标识 static final int TREEBIN = -2; // hash for roots of trees static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations //计算Hash值使用 static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash //可用CPU核数 static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); //用于记录容器中插入的元素数量 private transient volatile long baseCount; //这个sizeCtl非常重要，基本上在代码中到处可以看到它的身影，后面会单独分析一下 private transient volatile int sizeCtl; //扩容相关 private transient volatile int transferIndex; //计算容器size相关 private transient volatile int cellsBusy; //计算容器size相关，在介绍相关代码的时候详细介绍 private transient volatile CounterCell[] counterCells;
上面的最开始的几个属性应该很好理解，后面的几个属性可能不知道有什么用，没关系，等到介绍相关代码的时候都会介绍的，这里着重介绍下sizeCtl,这个字段控制着扩容和table初始化，在不同的地方有不同的用处，下面列举一下其每个标识的意思：
- 负数代表正在进行初始化或扩容操作
- -1代表正在初始化
- -N 表示，这个高16位表示当前扩容的标志，每次扩容都会生成一个不一样的标志，低16位表示参与扩容的线程数量
- 正数或0，0代表hash表还没有被初始化，正数表示达到这个值需要扩容，其实就等于(容量 * 负载因子)
CAS操作
上面介绍了ConcurrentHashMap是通过CAS + synchronized保证线程安全的，那CAS操作有哪些，如下：
//获取数组中对应索引的值
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); } //修改数组对应索引的值，这个是真正的CAS操作 static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) { return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v); } //设置数组对应索引的值 static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) { U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v); }
上面三个方法，我看很多文章把这三个方法都归类为CAS操作，其实第一个和第三个我觉得并不是，比如第一个方法，只是强制从主内存获取数据，第三个方法是修改完数据之后强制刷新到主内存，同时通知其他线程失效，只是为了保证可见性，而且这两个要求被修改的对象一定要被volatile修饰，这也是上面在介绍table的时候被volatile修饰的原因。
put()方法
put方法实际调用的是putVal()方法，下面分析下putVal方法。
1 final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { 2 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); 3 //这个计算hash值的方法和hashMap不同 4 int hash = spread(key.hashCode()); 5 //记录链表节点个数 6 int binCount = 0; 7 //这个死循环的作用是为了保证CAS一定可以成功，否则就一直重试 8 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { 9 Node<K,V> f; int n, i, fh; 10 //如果table还没有初始化，初始化 11 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) 12 //初始化数组，后面会分析，说明1 13 tab = initTable(); 14 //如果通过hash值定位到桶的位置为null，直接通过CAS插入，上面死循环就是为了这里 15 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { 16 if (casTabAt(tab, i, null, 17 new Node<K,V>(hash, key, value, null))) 18 break; // no lock when adding to empty bin 19 } 20 //如果发现节点的Hash值为MOVED，协助扩容，至于为什么hash值会为MOVEN，后面会说明，说明2 21 else if ((fh = f.hash) == MOVED) 22 //协助扩容，在讲解扩容的时候再讲解 23 tab = helpTransfer(tab, f); 24 else { 25 //到这里说明桶中有值 26 V oldVal = null; 27 //不管是链表还是红黑树都加锁处理，防止别的线程修改 28 synchronized (f) { 29 //这里直接从主内存重新获取，双重检验，防止已经被别的线程修改了 30 if (tabAt(tab, i) == f) { 31 //fh >= 0，说明是链表，为什么fh>=0就是链表，这个就是hash值计算的神奇的地方，所有的key的hash都是大于等于0的， 32 //红黑树的hash值为-2，至于为什么为-2后面会说明，说明3 33 if (fh >= 0) { 34 //这里就开始记录链表中节点个数了，为了转为红黑树做好记录 35 binCount = 1; 36 //for循环遍历链表 37 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { 38 K ek; 39 //如果key相同，就替换value 40 if (e.hash == hash && 41 ((ek = e.key) == key || 42 (ek != null && key.equals(ek)))) { 43 oldVal = e.val; 44 //这个参数传的是false 45 if (!onlyIfAbsent) 46 e.val = value; 47 break; 48 } 49 //遍历没有发现有相同key的，就挂在链表的末尾 50 Node<K,V> pred = e; 51 if ((e = e.next) == null) { 52 pred.next = new Node<K,V>(hash, key, 53 value, null); 54 break; 55 } 56 } 57 } 58 //如果是红黑树，这里就是上面介绍的，数组中存的不是TreeNode,而是TreeBin 59 else if (f instanceof TreeBin) { 60 Node<K,V> p; 61 binCount = 2; 62 //向红黑树插入 63 if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, 64 value)) != null) { 65 oldVal = p.val; 66 if (!onlyIfAbsent) 67 p.val = value; 68 } 69 } 70 } 71 } 72 if (binCount != 0) { 73 //如果链表长度大于等于8，转为红黑树,至于怎么转在介绍红黑树部分的时候再详细说 74 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) 75 treeifyBin(tab, i); 76 if (oldVal != null) 77 return oldVal; 78 break; 79 } 80 } 81 } 82 //计算size++,不过是线程安全的方式，这里这篇文章先不介绍，之后会专门介绍 83 addCount(1L, binCount); 84 return null; 85 }
整个过程梳理如下：
- 数组没有初始化就先初始化数组
- 计算当前插入的key的hash值
- 根据第二步的hash值定位到桶的位置，如果为null，直接CAS自旋插入
- 如果是链表就遍历链表，有相同的key就替换，没有就插入到链表尾部
- 如果是红黑树直接插入
- 判断链表长度是否超过8，超过就转为红黑树
- ConcurrentHashMap元素个数加1
上面代码中标红的地方说明：
说明一：initTable()
private final Node<K,V>[] initTable() { Node<K,V>[] tab; int sc; while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { //如果这个值小于零，说明有别的线程在初始化 if ((sc = sizeCtl) < 0) //让出CPU时间，注意这时线程依然是RUNNABLE状态 //这里使用yield没有风险，因为即便这个线程又竞争到CPU，再次循环到这里它还会让出CPU的 Thread.yield(); // lost initialization race; just spin //初始状态SIZECTL为0，通过CAS修改为-1 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") //初始化 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n]; table = tab = nt; //扩容点，比如n = 16,最后计算出来的sc = 12 sc = n - (n >>> 2); } } finally { sizeCtl = sc; } break; } } return tab; }
说明二：扩容状态为什么hash为MOVEN
//构造方法，里面使用super，也就是他的父类Node的构造方法 ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) { super(MOVED, null, null, null); this.nextTable = tab; }
上面介绍ForwardingNode的时候说过，这个是扩容的时候，如果这个桶处理过了就设置为该节点，这个类的构造方法可以看出，它会把hash值设置为MOVEN状态。
说明三：红黑树TreeBin的hash值为什么为-2
TreeBin(TreeNode<K,V> b) { super(TREEBIN, null, null, null); this.first = b; TreeNode<K,V> r = null; for (TreeNode<K,V> x = b, next; x != null; x = next) { next = (TreeNode<K,V>)x.next; x.left = x.right = null; if (r == null) { x.parent = null; x.red = false; r = x; } //省略部分代码 }
这个是TreeBin的构造方法，这个super同样是Node的构造方法，hash值为TREEBIN = -2
get()方法
public V get(Object key) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
//计算key的hash值 int h = spread(key.hashCode());
//数组不为空，获取对应桶的值 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//获取到，直接返回value if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) return e.val; }
//小于0，就是上面介绍的TREEBIN状态，是红黑树，在红黑树中查找 else if (eh < 0) return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//链表的处理方法，一个一个遍历 while ((e = e.next) != null) { if (e.hash == h && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) return e.val; } } return null; }
get方法很简单，就是去各个数据结构中找，不过红黑树的遍历还是要好好看看的，这里先不分析，红黑树这玩意为了实现自平衡，定义了很多的限制条件，实现起来的复杂度真是爆炸，之后文章会分析，不过代码看的我都快吐了，哈哈哈。
总结
本篇文章就先分析到这，不然就太长了，本文介绍了ConcurrentHashMap的存储结构，节点构成，以及初始化方法，put和get方法，整体来说这部分比较简单，ConcurrentHashMap复杂的部分是扩容和计数，当然我自己觉得红黑树部分是最复杂的，后面再慢慢介绍。