深入理解Java——ConcurrentHashMap源码的分析(JDK1.8)
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一、前提
在阅读这篇博客之前，希望你对HashMap已经是有所理解的，如果你对java的cas操作也是有一定了解的，因为在这个类中大量使用到了cas相关的操作来保证线程安全的。
二、概述
ConcurrentHashMap这个类在java.lang.current包中，这个包中的类都是线程安全的。ConcurrentHashMap底层存储数据的结构与1.8的HashMap是一样的，都是数组+链表（或红黑树）的结构。在日常的开发中，我们最长用到的键值对存储结构的是HashMap，但是我们知道，这个类是非线程安全的，在高并发的场景下，在进行put操作的时候有可能进入死循环从而使服务器的cpu使用率达到100%；sun公司因此也给出了与之对应的线程安全的类。在jdk1.5以前，使用的是HashTable，这个类为了保证线程安全，在每个类中都添加了synchronized关键字，而想而知在高并发的情景下相率是非常低下的。为了解决HashTable效率低下的问题，官网在jdk1.5后推出了ConcurrentHashMap来替代饱受诟病的HashTable。jdk1.5后ConcurrentHashMap使用了分段锁的技术。在整个数组中被分为多个segment，每次get，put，remove操作时就锁住目标元素所在的segment中，因此segment与segment之前是可以并发操作的，上述就是jdk1.5后实现线程安全的大致思想。但是，从描述中可以看出一个问题，就是如果出现比较机端的情况，所有的数据都集中在一个segment中的话，在并发的情况下相当于锁住了全表，这种情况下其实是和HashTable的效率出不多的，但总体来说相较于HashTable，效率还是有了很大的提升。jdk1.8后，ConcurrentHashMap摒弃了segment的思想，转而使用cas+synchronized组合的方式来实现并发下的线程安全的，这种实现方式比1.5的效率又有了比较大的提升。那么，它是如何整体提升效率的呢？见下文分析吧！
三、重要成员变量
1. ziseCtr：在多个方法中出现过这个变量，该变量主要是用来控制数组的初始化和扩容的，默认值为0，可以概括一下4种状态：
- a、sizeCtr=0：默认值；
- b、sizeCtr=-1：表示Map正在初始化中；
- c、sizeCtr=-N：表示正在有N-1个线程进行扩容操作；
- d、sizeCtr>0: 未初始化则表示初始化Map的大小，已初始化则表示下次进行扩容操作的阈值；
2. table：用于存储链表或红黑数的数组，初始值为null，在第一次进行put操作的时候进行初始化，默认值为16；
3. nextTable：在扩容时新生成的数组，其大小为当前table的2倍，用于存放table转移过来的值；
4. Node：该类存储数据的核心，以key-value形式来存储；
5. ForwardingNode：这是一个特殊Node节点，仅在进行扩容时用作占位符，表示当前位置已被移动或者为null，该node节点的hash值为-1；
四、put操作
先把源码摆上来:
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, Boolean onlyIfAbsent) {
//key和value不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//通过key来计算获得hash值
int hash = spread(key.hashCode());
//用于计算数组位置上存放的node的节点数量
//在put完成后会对这个参数判断是否需要转换成红黑树或链表
int binCount = 0;
//使用自旋的方式放入数据
//这个过程是非阻塞的，放入失败会一直循环尝试，直至成功
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f;
int n, i, fh;
//第一次put操作，对数组进行初始化，实现懒加载
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//初始化
tab = initTable();
//数组已初始化完成后
//使用cas来获取插入元素所在的数组的下标的位置，该位置为空的话就直接放进去 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
}
//hash=-1,表明该位置正在进行扩容操作，让当前线程也帮助该位置上的扩容，并发扩容提高扩容的速度 else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//帮助扩容
tab = helpTransfer(tab, f);
//插入到该位置已有数据的节点上，即用hash冲突
//在这里为保证线程安全，会对当前数组位置上的第一个节点进行加锁，因此其他位置上
//仍然可以进行插入，这里就是jdk1.8相较于之前版本使用segment作为锁性能要高效的地方 else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
//再一次判断f节点是否为第一个节点，防止其他线程已修改f节点
if (tabAt(tab, i) == f) {
//为链表
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//将节点放入链表中
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
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;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//为红黑树 else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//将节点插入红黑树中
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
//插入成功后判断插入数据所在位置上的节点数量，
//如果数量达到了转化红黑树的阈值，则进行转换
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
//由链表转换成红黑树
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//使用cas统计数量增加1，同时判断是否满足扩容需求，进行扩容
addCount(1L, binCount);
return null;
}在代码上写注释可能看得不是很清晰，那么我就使用文字再来描述一下插入数据的整个流程：
- 判断传进来的key和value是否为空，在ConcurrentHashMap中key和value都不允许为空，然而在HashMap中是可以为key和val都可以为空，这一点值得注意一下；
- 对key进行重hash计算，获得hash值；
- 如果当前的数组为空，说明这是第一插入数据，则会对table进行初始化；
- 插入数据，这里分为3中情况：
1). 插入位置为空，直接将数据放入table的第一个位置中；
2). 插入位置不为空，并且改为是一个ForwardingNode节点，说明该位置上的链表或红黑树正在进行扩容，然后让当前线程加进去并发扩容，提高效率；
3). 插入位置不为空，也不是ForwardingNode节点，若为链表则从第一节点开始组个往下遍历，如果有key的hashCode相等并且值也相等，那么就将该节点的数据替换掉，否则将数据加入到链表末段；若为红黑树，则按红黑树的规则放进相应的位置； - 数据插入成功后，判断当前位置上的节点的数量，如果节点数据大于转换红黑树阈值（默认为8），则将链表转换成红黑树，提高get操作的速度；
- 数据量+1，并判断当前table是否需要扩容；
所以，put操作流程可以简单的概括为上面的六个步骤，其中一些具体的操作会在下面进行详细的说明，不过，值得注意的是：
- ConcurrentHashMap不可以存储key或value为null的数据，有别于HashMap；
- ConcurrentHashMap使用了懒加载的方式初始化数据，把table的初始化放在第一次put数据的时候，而不是在new的时候；
- 扩容时是支持并发扩容，这将有助于减少扩容的时间，因为每次扩容都需要对每个节点进行重hash，从一个table转移到新的table中，这个过程会耗费大量的时间和cpu资源。
- 插入数据操作锁住的是表头，这是并发效率高于jdk1.7的地方；
Ⅰ、hash计算的spread方法
/**
* Spreads (XORs) higher bits of hash to lower and also forces top
* bit to 0. Because the table uses power-of-two masking, sets of
* hashes that vary only in bits above the current mask will
* always collide. (Among known examples are sets of Float keys
* holding consecutive whole numbers in small tables.) So we
* apply a transform that spreads the impact of higher bits
* downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
* quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
* are already reasonably distributed (so don't benefit from
* spreading), and because we use trees to handle large sets of
* collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
* cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
* to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
* never be used in index calculations because of table bounds.
*/
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}从源码中可以看到，jdk1.8计算hash的方法是先获取到key的hashCode，然后对hashCode进行高16位和低16位异或运算，然后再与 0x7fffffff 进行与运算。高低位异或运算可以保证haahCode的每一位都可以参与运算，从而使运算的结果更加均匀的分布在不同的区域，在计算table位置时可以减少冲突，提高效率，我们知道Map在put操作时大部分性能都耗费在解决hash冲突上面。得出运算结果后再和 0x7fffffff 与运算，其目的是保证每次运算结果都是一个正数。对于java位运算不了解的同学，建议百度自行了解相关内容。
Ⅱ、java内存模型和cas操作
这里我只是简单的说一下java的内存模型和cas，因为这篇文章的主角的ConcurrentHashMap。
java内存模型：在java中线程之间的通讯是通过共享内存（即我们在变成时声明的成员变量或叫全局变量）的来实现的。Java内存模型中规定了所有的变量都存储在主内存中，每条线程还有自己的工作内存（可以与前面将的处理器的高速缓存类比），线程的工作内存中保存了该线程使用到的变量到主内存副本拷贝，线程对变量的所有操作（读取、赋值）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量。不同线程之间无法直接访问对方工作内存中的变量，线程间变量值的传递均需要在主内存来完成，线程、主内存和工作内存的交互关系如下图所示，和上图很类似。
举一个非常简单的例子，就是我们常用的i++的操作，这个操作看起来只有一行，然而在编译器中这一行代码会被编译成3条指令，分别是读取、更新和写入，所以i++并不是一个原子操作，在多线程环境中是有问题了。其原因在于（我们假设当前 i 的值为1）当一条线程向主内存中读取数据时，还没来得及把更新后的值刷新到主内存中，另一个线程就已经开始向主内存中读取了数据，而此时内存中的值仍然为1，两个线程执行+1操作后得到的结果都为2，然后将结果刷新到主内存中，整个i++操作结果，最终得到的结果为2，但是我们预想的结果应该是3，这就出现了线程安全的问题了。
cas： cas的全名称是Compare And Swap 即比较交换。cas算法在不需要加锁的情况也可以保证多线程安全。核心思想是： cas中有三个变量，要更新的变量V，预期值E和新值N,首先先读取V的值，然后进行相关的操作，操作完成后再向主存中读取一次取值为E，当且仅当V == E时才将N赋值给V，否则再走一遍上诉的流程，直至更新成功为止。就拿上面的i++的操作来做说明，假设当前i=1，两个线程同时对i进行+1的操作，线程A中V = 1，E = 1，N = 2；线程B中 V = 1，E = 1，N = 2；假设线程A先执行完整个操作，此时线程A发现 V = E = 1，所以线程A将N的值赋值给V，那么此时i的值就变成了 2 ；线程B随后也完成了操作，向主存中读取i的值，此时E = 2，V = 1，V ！= E，发现两个并不相等，说明i已经被其他线程修改了，因此不执行更新操作，而是从新读取V的值V = 2 ，执行+1后N = 3，完成后再读取主存中i的值，因为此时没有其他线程修改i的值了，所以E = 2，V = E = 2，两个值相等，因此执行赋值操作，将N的值赋值给i，最终得到的结果为3。在整过过程中始终没有使用到锁，却实现的线程的安全性。
从上面的过程知道，cas会面临着两个问题，一个是当线程一直更新不成功的话，那么这个线程就一直处于死循环中，这样会非常耗费cpu的资源；另一种是ABA的问题，即对i =1进行+1操作后，再-1，那么此时i的值仍为1，而另外一个线程获取的E的值也是1，认为其他线程没有修改过i，然后进行的更新操作，事实上已经有其他线程修改过了这个值了，这个就是 A ---> B ---> A 的问题；
Ⅲ、获取table对应的索引元素的位置
通过（n-1）& hash 的算法来获得对应的table的下标的位置，如果对于这条公式不是很理解的同学可以到： jdk1.8源码分析-hashMap 博客中了解。
tabAt(Node<K,V>[] tab, int i)： 这个方法使用了java提供的原子操作的类来操作的，sun.misc.Unsafe.getObjectVolatile 的方法来保证每次线程都能获取到最新的值；
casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,Node<K,V> c, Node<K,V> v): 这个方法是通过cas的方式来获取i位置的元素；
Ⅳ、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。
/**
* Adds to count, and if table is too small and not already
* resizing, initiates transfer. If already resizing, helps
* perform transfer if work is available. Rechecks occupancy
* after a transfer to see if another resize is already needed
* because resizings are lagging additions.
*
* @param x the count to add
* @param check if <0, don't check resize, if <= 1 only check if uncontended
*/
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as;
long b, s;
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);
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)
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();
}
}
}五、get操作
get操作中没有使用到同步的操作，所以相对来说比较简单一点。通过key的hashCode计算获得相应的位置，然后在遍历该位置上的元素，找到需要的元素，然后返回，如果没有则返回null：
/**
* Returns the value to which the specified key is mapped,
* or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
*
* <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
* {@code k} to a value {@code v} such that {@code key.equals(k)},
* then this method returns {@code v}; otherwise it returns
* {@code null}. (There can be at most one such mapping.)
*
* @throws NullPointerException if the specified key is null
*/
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab;
Node<K,V> e, p;
int n, eh;
K ek;
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
} else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
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