前言
ConcurrentHashMap 是并发中的重中之重，也是最常用的数据结果，之前的文章中，我们介绍了 putVal 方法。并发编程之 ConcurrentHashMap（JDK 1.8） putVal 源码分析。其中分析了 initTable 方法和 putVal 方法，但也留下了一句话：
这篇文章仅仅是 ConcurrentHashMap 的开头，关于 ConcurrentHashMap 里面的精华太多，值得我们好好学习。
说道精华，他的扩容方法绝对是精华，要知道，ConcurrentHashMap 扩容是高度并发的。
今天来逐行分析源码。
先说结论
首先说结论。源码加注释我会放在后面。该方法的执行逻辑如下：
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通过计算 CPU 核心数和 Map 数组的长度得到每个线程（CPU）要帮助处理多少个桶，并且这里每个线程处理都是平均的。默认每个线程处理 16 个桶。因此，如果长度是 16 的时候，扩容的时候只会有一个线程扩容。
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初始化临时变量 nextTable。将其在原有基础上扩容两倍。
-
死循环开始转移。多线程并发转移就是在这个死循环中，根据一个 finishing 变量来判断，该变量为 true 表示扩容结束，否则继续扩容。
3.1 进入一个 while 循环，分配数组中一个桶的区间给线程，默认是 16. 从大到小进行分配。当拿到分配值后，进行 i-- 递减。这个 i 就是数组下标。（
其中有一个 bound 参数，这个参数指的是该线程此次可以处理的区间的最小下标，超过这个下标，就需要重新领取区间或者结束扩容，还有一个 advance 参数，该参数指的是是否继续递减转移下一个桶，如果为 true，表示可以继续向后推进，反之，说明还没有处理好当前桶，不能推进)
3.2 出 while 循环，进 if 判断，判断扩容是否结束，如果扩容结束，清空临死变量，更新 table 变量，更新库容阈值。如果没完成，但已经无法领取区间（没了），该线程退出该方法，并将 sizeCtl 减一，表示扩容的线程少一个了。如果减完这个数以后，sizeCtl 回归了初始状态，表示没有线程再扩容了，该方法所有的线程扩容结束了。（这里主要是判断扩容任务是否结束，如果结束了就让线程退出该方法，并更新相关变量）。然后检查所有的桶，防止遗漏。
3.3 如果没有完成任务，且 i 对应的槽位是空，尝试 CAS 插入占位符，让 putVal 方法的线程感知。
3.4 如果 i 对应的槽位不是空，且有了占位符，那么该线程跳过这个槽位，处理下一个槽位。
3.5 如果以上都是不是，说明这个槽位有一个实际的值。开始同步处理这个桶。
3.6 到这里，都还没有对桶内数据进行转移，只是计算了下标和处理区间，然后一些完成状态判断。同时，如果对应下标内没有数据或已经被占位了，就跳过了。 -
处理每个桶的行为都是同步的。防止 putVal 的时候向链表插入数据。
4.1 如果这个桶是链表，那么就将这个链表根据 length 取于拆成两份，取于结果是 0 的放在新表的低位，取于结果是 1 放在新表的高位。
4.2 如果这个桶是红黑数，那么也拆成 2 份，方式和链表的方式一样，然后，判断拆分过的树的节点数量，如果数量小于等于 6，改造成链表。反之，继续使用红黑树结构。
4.3 到这里，就完成了一个桶从旧表转移到新表的过程。
好，以上，就是 transfer 方法的总体逻辑。还是挺复杂的。再进行精简，分成 3 步骤：
- 计算每个线程可以处理的桶区间。默认 16.
- 初始化临时变量 nextTable，扩容 2 倍。
- 死循环，计算下标。完成总体判断。
- 1 如果桶内有数据，同步转移数据。通常会像链表拆成 2 份。
大体就是上的的 3 个步骤。
再来看看源码和注释。
再看源码分析
源码加注释：
/**
* Moves and/or copies the nodes in each bin to new table. See
* above for explanation.
*
* transferIndex 表示转移时的下标，初始为扩容前的 length。
*
* 我们假设长度是 32
*/
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 将 length / 8 然后除以 CPU核心数。如果得到的结果小于 16，那么就使用 16。
// 这里的目的是让每个 CPU 处理的桶一样多，避免出现转移任务不均匀的现象，如果桶较少的话，默认一个 CPU（一个线程）处理 16 个桶
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range 细分范围 stridea：TODO
// 新的 table 尚未初始化
if (nextTab == null) { // initiating
try {
// 扩容 2 倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
// 更新
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
// 扩容失败， sizeCtl 使用 int 最大值。
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;// 结束
}
// 更新成员变量
nextTable = nextTab;
// 更新转移下标，就是 老的 tab 的 length
transferIndex = n;
}
// 新 tab 的 length
int nextn = nextTab.length;
// 创建一个 fwd 节点，用于占位。当别的线程发现这个槽位中是 fwd 类型的节点，则跳过这个节点。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// 首次推进为 true，如果等于 true，说明需要再次推进一个下标（i--），反之，如果是 false，那么就不能推进下标，需要将当前的下标处理完毕才能继续推进
boolean advance = true;
// 完成状态，如果是 true，就结束此方法。
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
// 死循环,i 表示下标，bound 表示当前线程可以处理的当前桶区间最小下标
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 如果当前线程可以向后推进；这个循环就是控制 i 递减。同时，每个线程都会进入这里取得自己需要转移的桶的区间
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
// 对 i 减一，判断是否大于等于 bound （正常情况下，如果大于 bound 不成立，说明该线程上次领取的任务已经完成了。那么，需要在下面继续领取任务）
// 如果对 i 减一大于等于 bound（还需要继续做任务），或者完成了，修改推进状态为 false，不能推进了。任务成功后修改推进状态为 true。
// 通常，第一次进入循环，i-- 这个判断会无法通过，从而走下面的 nextIndex 赋值操作（获取最新的转移下标）。其余情况都是：如果可以推进，将 i 减一，然后修改成不可推进。如果 i 对应的桶处理成功了，改成可以推进。
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;// 这里设置 false，是为了防止在没有成功处理一个桶的情况下却进行了推进
// 这里的目的是：1. 当一个线程进入时，会选取最新的转移下标。2. 当一个线程处理完自己的区间时，如果还有剩余区间的没有别的线程处理。再次获取区间。
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
// 如果小于等于0，说明没有区间了 ，i 改成 -1，推进状态变成 false，不再推进，表示，扩容结束了，当前线程可以退出了
// 这个 -1 会在下面的 if 块里判断，从而进入完成状态判断
i = -1;
advance = false;// 这里设置 false，是为了防止在没有成功处理一个桶的情况下却进行了推进
}// CAS 修改 transferIndex，即 length - 区间值，留下剩余的区间值供后面的线程使用
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;// 这个值就是当前线程可以处理的最小当前区间最小下标
i = nextIndex - 1; // 初次对i 赋值，这个就是当前线程可以处理的当前区间的最大下标
advance = false; // 这里设置 false，是为了防止在没有成功处理一个桶的情况下却进行了推进，这样对导致漏掉某个桶。下面的 if (tabAt(tab, i) == f) 判断会出现这样的情况。
}
}// 如果 i 小于0 （不在 tab 下标内，按照上面的判断，领取最后一段区间的线程扩容结束）
// 如果 i >= tab.length(不知道为什么这么判断)
// 如果 i + tab.length >= nextTable.length （不知道为什么这么判断）
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) { // 如果完成了扩容
nextTable = null;// 删除成员变量
table = nextTab;// 更新 table
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); // 更新阈值
return;// 结束方法。
}// 如果没完成
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {// 尝试将 sc -1. 表示这个线程结束帮助扩容了，将 sc 的低 16 位减一。
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)// 如果 sc - 2 不等于标识符左移 16 位。如果他们相等了，说明没有线程在帮助他们扩容了。也就是说，扩容结束了。
return;// 不相等，说明没结束，当前线程结束方法。
finishing = advance = true;// 如果相等，扩容结束了，更新 finising 变量
i = n; // 再次循环检查一下整张表
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) // 获取老 tab i 下标位置的变量，如果是 null，就使用 fwd 占位。
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);// 如果成功写入 fwd 占位，再次推进一个下标
else if ((fh = f.hash) == MOVED)// 如果不是 null 且 hash 值是 MOVED。
advance = true; // already processed // 说明别的线程已经处理过了，再次推进一个下标
else {// 到这里，说明这个位置有实际值了，且不是占位符。对这个节点上锁。为什么上锁，防止 putVal 的时候向链表插入数据
synchronized (f) {
// 判断 i 下标处的桶节点是否和 f 相同
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;// low, height 高位桶，低位桶
// 如果 f 的 hash 值大于 0 。TreeBin 的 hash 是 -2
if (fh >= 0) {
// 对老长度进行与运算（第一个操作数的的第n位于第二个操作数的第n位如果都是1，那么结果的第n为也为1，否则为0）
// 由于 Map 的长度都是 2 的次方（000001000 这类的数字），那么取于 length 只有 2 种结果，一种是 0，一种是1
// 如果是结果是0 ，Doug Lea 将其放在低位，反之放在高位，目的是将链表重新 hash，放到对应的位置上，让新的取于算法能够击中他。
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f; // 尾节点，且和头节点的 hash 值取于不相等
// 遍历这个桶
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
// 取于桶中每个节点的 hash 值
int b = p.hash & n;
// 如果节点的 hash 值和首节点的 hash 值取于结果不同
if (b != runBit) {
runBit = b; // 更新 runBit，用于下面判断 lastRun 该赋值给 ln 还是 hn。
lastRun = p; // 这个 lastRun 保证后面的节点与自己的取于值相同，避免后面没有必要的循环
}
}
if (runBit == 0) {// 如果最后更新的 runBit 是 0 ，设置低位节点
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun; // 如果最后更新的 runBit 是 1， 设置高位节点
ln = null;
}// 再次循环，生成两个链表，lastRun 作为停止条件，这样就是避免无谓的循环（lastRun 后面都是相同的取于结果）
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
// 如果与运算结果是 0，那么就还在低位
if ((ph & n) == 0) // 如果是0 ，那么创建低位节点
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else // 1 则创建高位
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
// 其实这里类似 hashMap
// 设置低位链表放在新链表的 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 设置高位链表，在原有长度上加 n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将旧的链表设置成占位符
setTabAt(tab, i, fwd);
// 继续向后推进
advance = true;
}// 如果是红黑树
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;
// 遍历
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);
// 和链表相同的判断，与运算 == 0 的放在低位
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
} // 不是 0 的放在高位
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 如果树的节点数小于等于 6，那么转成链表，反之，创建一个新的树
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;
// 低位树
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 高位数
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 旧的设置成占位符
setTabAt(tab, i, fwd);
// 继续向后推进
advance = true;
}
}
}
}
}
}
代码加注释比较长，有兴趣可以逐行对照，有 2 个判断楼主看不懂为什么这么判断，知道的同学可以提醒一下。
然后，说说精华的部分。
- Cmap 支持并发扩容，实现方式是，将表拆分，让每个线程处理自己的区间。如下图：
假设总长度是 64 ，每个线程可以分到 16 个桶，各自处理，不会互相影响。
- 而每个线程在处理自己桶中的数据的时候，是下图这样的：
扩容前的状态。
当对 4 号桶或者 10 号桶进行转移的时候，会将链表拆成两份，规则是根据节点的 hash 值取于 length，如果结果是 0，放在低位，否则放在高位。
因此，10 号桶的数据，黑色节点会放在新表的 10 号位置，白色节点会放在新桶的 26 号位置。
下图是循环处理桶中数据的逻辑：
处理完之后，新桶的数据是这样的：
总结
transfer 方法可以说很牛逼，很精华，内部多线程扩容性能很高，
通过给每个线程分配桶区间，避免线程间的争用，通过为每个桶节点加锁，避免 putVal 方法导致数据不一致。同时，在扩容的时候，也会将链表拆成两份，这点和 HashMap 的 resize 方法类似。
而如果有新的线程想 put 数据时，也会帮助其扩容。鬼斧神工，令人赞叹。