带你走进java集合之ConcurrentHashMap

一、概述

上一篇文章《带你走进java集合之HashMap》分析了HashMap的实现原理，重点分析了HashMap是怎么样的一种数据结构，以及如何去插入，查询，扩容等操作。相信经过上一篇文章的学习，大家应该对HashMap有了一定的了解，但是我们知道HashMap是一个线程不安全的集合，在多线程情况下使用HashMap会有很多问题，那么我们如何使用一个线程安全的HashMap呢，接下来我们就介绍一个线程安全的Map，ConcurrentHashMap，我们来看看这个线程安全的Map道理如何使用，又是如何实现的。

二、HashMap和ConcurrentHashMap的对比

我们用一段代码证明下HashMap的线程不安全，以及ConcurrentHashMap的线程安全性。代码逻辑很简单，开启10000个线程，每个线程做很简单的操作，就是put一个key，然后删除一个key，理论上线程安全的情况下，最后map的size()肯定为0。

Map<Object,Object> myMap=new HashMap<>();
 // ConcurrentHashMap myMap=new ConcurrentHashMap();
 for (int i = 0; i <10000 ; i++) {
 new Thread(new Runnable() {
 @Override
 public void run() {
 double a=Math.random();
 myMap.put(a,a);
 myMap.remove(a);
 }
 }).start();
 }
 Thread.sleep(15000l);//多休眠下，保证上面的线程操作完毕。
 System.out.println(myMap.size());

结果：

这里显示Map的size=13，但是实际上map里还有一个key。 同样的代码我们用ConcurrentHashMap来运行下，结果如下：

这里也就证明了ConcurrentHashMap是线程安全的，我们接下来从源码分析下ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的，本次源码jdk版本为1.8。

三、ConcurrentHashMap源码分析

3.1 ConcurrentHashMap的基础属性

//默认最大的容量 
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//默认初始化的容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
//最大的数组可能长度
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
//默认的并发级别，目前并没有用，只是为了保持兼容性
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
//和hashMap一样，负载因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
//和HashMap一样，链表转换为红黑树的阈值，默认是8
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//红黑树转换链表的阀值，默认是6
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
//进行链表转换最少需要的数组长度，如果没有达到这个数字，只能进行扩容
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//table扩容时, 每个线程最少迁移table的槽位个数
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
//感觉是用来计算偏移量和线程数量的标记
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
//能够调整的最大线程数量
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
//记录偏移量
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
//值为-1, 当Node.hash为MOVED时, 代表着table正在扩容
static final int MOVED = -1;
//TREEBIN, 置为-2, 代表此元素后接红黑树
static final int TREEBIN = -2;
//感觉是占位符，目前没看出来明显的作用
static final int RESERVED = -3;
//主要用来计算Hash值的
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; 
//节点数组
transient volatile Node<K,V>[] table;
//table迁移过程临时变量, 在迁移过程中将元素全部迁移到nextTable上
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
//基础计数器
private transient volatile long baseCount;
//table扩容和初始化的标记，不同的值代表不同的含义，默认为0，表示未初始化
//-1: table正在初始化;小于-1，表示table正在扩容；大于0，表示初始化完成后下次扩容的大小
private transient volatile int sizeCtl;
//table容量从n扩到2n时, 是从索引n->1的元素开始迁移, transferIndex代表当前已经迁移的元素下标
private transient volatile int transferIndex;
//扩容时候，CAS锁标记
private transient volatile int cellsBusy;
//计数器表，大小是2次幂
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

上面就是ConcurrentHashMap的基本属性，我们大部分和HashMap一样，只是增加了部分属性，后面我们来分析增加的部分属性是起到如何的作用的。

3.2 ConcurrentHashMap的常用方法属性

• put方法

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
 //key和value不允许为null
 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
 //计算hash值
 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没有初始化，进行初始化
 if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
 tab = initTable();
 //计算数组的位置 
 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
 //如果该位置为空，构造新节点添加即可
 if (casTabAt(tab, i, null,
 new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
 break; // no lock when adding to empty bin
 }//如果正在扩容
 else if ((fh = f.hash) == MOVED)
 //帮着一起扩容
 tab = helpTransfer(tab, f);
 else {
 //开始真正的插入
 V oldVal = null;
 synchronized (f) {
 if (tabAt(tab, i) == f) {
 //如果已经初始化完成了
 if (fh >= 0) {
 binCount = 1;
 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
 K ek;
 //这里key相同直接覆盖原来的节点
 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;
 //否则添加到节点的最后面
 if ((e = e.next) == null) {
 pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
 break;
 }
 }
 }//如果节点是树节点，就进行树节点添加操作
 else if (f instanceof TreeBin) {
 Node<K,V> p;
 binCount = 2;
 if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,alue)) != null) {
 oldVal = p.val;
 if (!onlyIfAbsent)
 p.val = value;
 }
 }
 }
 }//判断节点是否要转换成红黑树
 if (binCount != 0) {
 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
 treeifyBin(tab, i);//红黑树转换
 if (oldVal != null)
 return oldVal;
 break;
 }
 }
 }
 //计数器，采用CAS计算size大小，并且检查是否需要扩容
 addCount(1L, binCount);
 return null;
 }

我们发现ConcurrentHashMap的put方法和HashMap的逻辑相差不大，主要是新增了线程安全部分，在添加元素时候，采用synchronized来保证线程安全，然后计算size的时候采用CAS操作进行计算。整个put流程比较简单，总结下就是：

1.判断key和vaule是否为空，如果为空，直接抛出异常。

2.判断table数组是否已经初始化完毕，如果没有初始化，进行初始化。

3.计算key的hash值，如果该位置为空，直接构造节点放入。

4.如果table正在扩容，进入帮助扩容方法。

5.最后开启同步锁，进行插入操作，如果开启了覆盖选项，直接覆盖，否则，构造节点添加到尾部，如果节点数超过红黑树阈值，进行红黑树转换。如果当前节点是树节点，进行树插入操作。

6.最后统计size大小，并计算是否需要扩容。

• get方法

public V get(Object key) {
 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
 //计算hash值
 int h = spread(key.hashCode());
 //如果table已经初始化，并且计算hash值的索引位置node不为空
 if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
 (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
 //如果hash相等，key相等，直接返回该节点的value
 if ((eh = e.hash) == h) {
 if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
 return e.val;
 }//如果hash值为负值表示正在扩容，这个时候查的是ForwardingNode的find方法来定位到节点。
 else if (eh < 0)
 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
 //循环遍历链表，查询key和hash值相等的节点。
 while ((e = e.next) != null) {
 if (e.hash == h &&
 ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
 return e.val;
 }
 }
 return null;
 }

get方法比较简单，主要流程如下：

1.直接计算hash值，查找的节点如果key和hash值相等，直接返回该节点的value就行。

2.如果table正在扩容，就调用ForwardingNode的find方法查找节点。

3.如果没有扩容，直接循环遍历链表，查找到key和hash值一样的节点值即可。

• ConcurrentHashMap的扩容

ConcurrentHashMap的扩容相对于HashMap的扩容相对复杂，因为涉及到了多线程操作，这里扩容方法主要是transfer，我们来分析下这个方法的源码，研究下是如何扩容的。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
 int n = tab.length, stride;
 //保证每个线程扩容最少是16,
 if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
 stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
 if (nextTab == null) { // initiating
 try {
 //扩容2倍
 @SuppressWarnings("unchecked")
 Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
 nextTab = nt;
 } catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
 //出现异常情况就不扩容了。
 sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
 return;
 }
 //用新数组对象接收
 nextTable = nextTab;
 //初始化扩容下表为原数组的长度
 transferIndex = n;
 }
 int nextn = nextTab.length;
 //扩容期间的过渡节点
 ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
 boolean advance = true;
 boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
 
 for (int i = 0, bound = 0;;) {
 Node<K,V> f; int fh;
 while (advance) {
 int nextIndex, nextBound;
 //如果该线程已经完成了
 if (--i >= bound || finishing)
 advance = false;
 //设置扩容转移下标，如果下标小于0，说明已经没有区间可以操作了，线程可以退出了
 else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
 i = -1;
 advance = false;
 }CAS操作设置区间
 else if (U.compareAndSwapInt
 (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
 nextBound = (nextIndex > stride ?
 nextIndex - stride : 0))) {
 bound = nextBound;
 i = nextIndex - 1;
 advance = false;
 }
 }
 //如果计算的区间小于0了，说明区间分配已经完成，没有剩余区间分配了
 if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
 int sc;
 if (finishing) {//如果扩容完成了，进行收尾工作
 nextTable = null;//清空临时数组
 table = nextTab;//赋值原数组
 sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//重新赋值sizeCtl
 return;
 }//如果扩容还在进行，自己任务完成就进行sizeCtl-1，这里是因为，扩容是通过helpTransfer()和addCount()方法来调用的，在调用transfer()真正扩容之前，sizeCtl都会+1，所以这里每个线程完成后就进行-1。
 if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
 //这里应该是判断扩容是否结束
 if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
 return;
 //结束，赋值状态
 finishing = advance = true;
 i = n; // recheck before commit
 }
 }//如果在table中没找到，就用过渡节点
 else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
 //成功设置就进入下一个节点
 advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
 else if ((fh = f.hash) == MOVED)
 //如果节点不为空，并且该位置的hash值为-1，表示已经处理了，直接进入下一个循环即可
 advance = true; // already processed
 else {
 //这里说明老table该位置不为null，也没有被处理过，进行真正的处理逻辑。进行同步锁
 synchronized (f) {
 if (tabAt(tab, i) == f) {
 Node<K,V> ln, hn;
 //如果hash值大于0
 if (fh >= 0) {
 //为运算结果
 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;
 //这里的逻辑和hashMap是一样的，都是采用2个链表进行处理，具体分析可以查看我分析HashMap的文章
 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;
 }//如果是树节点，执行树节点的扩容数据转移
 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);
 //也是通过位运算判断两个链表的位置 
 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;
 }
 }
 //这里判断是否进行树转换
 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;
 //这里把新处理的链表赋值到新数组中
 setTabAt(nextTab, i, ln);
 setTabAt(nextTab, i + n, hn);
 setTabAt(tab, i, fwd);
 advance = true;
 }
 }
 }
 }
 }
 }

ConcurrentHashMap的扩容还是比较复杂，复杂主要表现在，控制多线程扩容层面上，扩容的源码我没有解析的很细，一方面是确实比较复杂，本人有某些地方也不是太明白,另一方面是我觉得我们研究主要是弄懂其思想，能搞明白关键代码和关键思路即可,只要不是重新实现一套类似的功能，我想就不用纠结其全部细节了。总结下ConcurrentHashMap的扩容步骤如下：

1.获取线程扩容处理步长，最少是16，也就是单个线程处理扩容的节点个数。

2.新建一个原来容量2倍的数组，构造过渡节点，用于扩容期间的查询操作。

3.进行死循环进行转移节点，主要根据finishing变量判断是否扩容结束，在扩容期间通过给不同的线程设置不同的下表索引进行扩容操作，就是不同的线程，操作的数组分段不一样，同时利用synchronized同步锁锁住操作的节点，保证了线程安全。

4.真正进行节点在新数组的位置是和HashMap扩容逻辑一样的，通过位运算计算出新链表是否位于原位置或者位于原位置+扩容的长度位置，具体分析可以查看我的这篇文章。

四、总结

1.ConcurrentHashMap大部分的逻辑代码和HashMap是一样的，主要通过synchronized和来保证节点插入扩容的线程安全，这里肯定有同学会问，为啥使用synchronized呢？而不用采取乐观锁，或者lock呢？我个人觉得可能原因有2点：

• a.乐观锁比较适用于竞争冲突比较少的场景，如果冲突比较多，那么就会导致不停的重试，这样反而性能更低。
• b.synchronized在经历了优化之后，其实性能已经和lock没啥差异了，某些场景可能还比lock快。所以，我觉得这是采用synchronized来同步的原因。

2.ConcurrentHashMap的扩容核心逻辑主要是给不同的线程分配不同的数组下标，然后每个线程处理各自下表区间的节点。同时处理节点复用了hashMap的逻辑，通过位运行，可以知道节点扩容后的位置，要么在原位置，要么在原位置+oldlength位置,最后直接赋值即可。