Java底层类和源码分析系列-ConcurrentHashMap源码分析

要点

• ConcurrentHashMap是HashMap的线程安全版本;
• 不允许[key,value]为null;
• 比Hashtable锁粒度更细;
• 采用CAS和synchronized来保证并发安全。数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表/红黑二叉树;
• 负载因子0.75;
• 默认初始化容量16;
• put时当前bucket为空时，使用CAS操作，将Node放入对应的bucket中;
• put时出现hash冲突，则采用synchronized;
• 查询操作不加锁，因此ConcurrentHashMap不是强一致性;
• ConcurrentHashMap内部采用的锁有synchronized、CAS、自旋锁、分段锁、volatile;

定义

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;
}

属性

// 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();

构造函数

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

put方法做了以下几点事情：

• 1）如果没有初始化就先调用initTable()方法来进行初始化过程
• 2）如果没有hash冲突就尝试CAS方式插入
• 3）如果还在进行扩容操作就先帮助其它线程进一起行扩容
• 4）如果存在hash冲突，就加锁来保证put操作的线程安全。

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;
    }

hash算法

    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);
    }

定位算法

int index = (n - 1) & hash // n为bucket的个数

扩容

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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

get

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;
    }