图解ConcurrentHashMap

概述

上篇文章介绍了 HashMap 在多线程并发情况下是不安全的,多线程并发推荐使用 ConcurrentHashMap ,那么 ConcurrentHashMap 是什么?它的设计思想是什么,源码是怎么实现的?

ConcurrentHashMap是什么

Concurrent翻译过来是并发的意思,字面理解它的作用是处理并发情况的 HashMap,在介绍它之前先回顾下之前的知识。通过前面两篇学习,我们知道多线程并发下 HashMap 是不安全的(如死循环),更普遍的是多线程并发下,由于堆内存对于各个线程是共享的,而 HashMap 的 put 方法不是原子操作,假设Thread1先 put 值,然后 sleep 2秒(也可以是系统时间片切换失去执行权),在这2秒内值被Thread2改了,Thread1“醒来”再 get 的时候发现已经不是原来的值了,这就容易出问题。

那么如何避免这种多线程“奥迪变奥拓”的情况呢?常规思路就是给 HashMap 的 put 方法加锁(synchronized),保证同一个时刻只允许一个线程拥有对 hashmap 有写的操作权限即可。然而假如线程1中操作耗时,占着茅坑半天不出来,其他需要操作该 hashmap 的线程就需要在门口排队半天,严重影响用户体验(HashTable 就是这么干的)。举个生活中的例子,很多银行除了存取钱,还支持存取贵重物品,贵重物品都放在保险箱里,把 HashMap 和 HashTable 比作银行,结构:

把线程比作人,对应的情况如下:

  • HashMap牌银行:我们的服务宗旨是不用排队,同一时间多人都有机会修改保险柜里的东西,你以为你存的是美元?取出来的其实是日元,破产就在一瞬间,刺不刺激。
  • HashTable牌银行:我们的服务宗旨是要排队,同一时间只有一个人有机会修改保险柜里的东西,其余的人只能看不能动手改,保你存的是美元取得还是美元。什么?你说如果那人在里面睡着了不出来怎么办?不要着急,来,坐下来打会麻将等他出来。

多线程下用 HashMap 不确定性太高,有破产的风险,不能选;用 HashTable 不会破产,但是用户体验不太好,那么怎样才能做到多人存取既不影响他人存值,又不用排队呢?有人提议搞个「银行者联盟」,多开几个像HashTable 这种「带锁」的银行就好了,有多少人办理业务,就开多少个银行,一对一服务,这个区都是大老板,开银行的成本都是小钱,于是「银行者联盟」成立了。

接下来的情况是这样的:比如盖伦和亚索一起去银行存他们的大宝剑,这个「银行者联盟」一顿操作,然后对盖伦说,1号银行现在没人,你可以去那存,不用排队,然后盖伦就去1号银行存他的大宝剑,1号银行把盖伦接进门,马上拉闸,一顿操作,然后把盖伦的大宝剑放在第x行第x个保险箱,等盖伦办妥离开后,再开闸;同样「银行者联盟」对亚索说,2号银行现在没人,你可以去那存,不用排队,然后亚索去2号银行存他的大宝剑,2号银行把亚索接进门,马上拉闸,一顿操作把亚索的大宝剑放在第x行第x号保险箱,等亚索离开后再开闸,此时不管盖伦和亚索在各自银行里面待多久都不会影响到彼此,不用担心自己的大宝剑被人偷换了。这就是ConcurrentHashMap的设计思路,用一个图来理解

从上图可以看出,此时锁的是对应的单个银行,而不是整个「银行者联盟」。分析下这种设计的特点:

  • 多个银行组成的「银行者联盟」
  • 当有人来办理业务时,「银行者联盟」需要确定这个人去哪个银行
  • 当此人去到指定银行办理业务后,该银行上锁,其他人不能同时执行修改操作,直到此人离开后解锁

由这几点基本思想可以引发一些思考,比如:

1.成立「银行者联盟」时初识银行数是多少?怎么设计合理?

上面这张图没有给出是否需要排队的结论,这是因为需要结合实际情况分析,比如初识化有16个银行,只有两个人来办理业务,那自然不需要排队;如果现在16个银行都有人在办理业务,这时候来了第17个人,那么他还是需要排队的。由于「银行者联盟」事先无法得知会有多少人来办理业务,所以在它创立的时候需要制定一个「标准」,即初始银行数量,人多的情况「银行者联盟」应该多开几家银行,避免别人排队;人少的情况应该少开,避免浪费钱(什么,你说不差钱?那也不行)

2.当有人来办理业务的时候,「银行者联盟」怎么确定此人去哪个银行?

正常情况下,如果所有银行都是未上锁状态,那么有人来办理业务去哪都不用排队,当其中有些银行已经上锁,那么后续「银行者联盟」给人推荐的时候就不能把客户往上锁的银行引了,否则分分钟给人锤成麻瓜。因此「银行者联盟」需要时刻保持清醒的头脑,对自己的银行空闲情况了如指掌,每次给用户推荐都应该是最好的选择。

3.「银行者联盟」怎么保证同一时间不会有两个人在同一个银行拥有存权限?

通过对指定银行加锁/解锁的方式实现。

源码分析

Java7 源码分析

通过 Java7 的源码分析下代码实现,先看下一些重要的成员

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
//默认的数组大小16(HashMap里的那个数组)
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
//扩容因子0.75
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//ConcurrentHashMap中的数组
final Segment<K,V>[] segments
//默认并发标准16
static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
//Segment是ReentrantLock子类,因此拥有锁的操作
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable {
//HashMap的那一套,分别是数组、键值对数量、阈值、负载因子
transient volatile HashEntry<K,V>[] table;
transient int count;
transient int threshold;
final float loadFactor;
Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
this.loadFactor = lf;
this.threshold = threshold;
this.table = tab;
}
}
//换了马甲还是认识你!!!HashEntry对象,存key、value、hash值以及下一个节点
static final class HashEntry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
}
//segment中HashEntry[]数组最小长度
static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;
//用于定位在segments数组中的位置,下面介绍
final int segmentMask;
final int segmentShift;

上面这些一下出来有点接受不了没关系,下面都会介绍到。

接下来从最简单的初识化开始分析

1
ConcurrentHashMap concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap();

默认构造函数会调用带三个参数的构造函数

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
public ConcurrentHashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR, DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL);
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// Find power-of-two sizes best matching arguments
//步骤① start
int sshift = 0;
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
//步骤① end
//步骤② start
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
//步骤② end
// create segments and segments[0]
//步骤③ start
Segment<K,V> s0 =
new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
this.segments = ss;
//步骤③ end
}

上面定义了许多临时变量,注释写的又少,第一次看名字根本不知道这鬼东西代表什么意思,不过我们可以把已知的数据代进去,算出这些变量的值,再分析能不能找出一些猫腻。假设这是第一次默认创建:

  • 步骤① concurrencyLevel = 16 ,可以计算出 sshift = 4,ssize = 16,segmentShift = 28,segmentMask = 15;
  • 步骤② c = 16/16 = 1,cap = 2;
  • 步骤③有句注释,创建 Segment 数组 segments 并初始化 segments [0] ,所以 s0 初始化后数组长度为2,负载因子0.75,阈值为1;再看这里的ss的初始化(重点,圈起来要考!!!), ssize 此时为16,所以默认数组长度16,给人一种感觉正好和我们传的 concurrencyLevel 一样?看下下面的例子
例子1 例子2
ssize = 1,concurrencyLevel = 10 ssize = 1,concurrencyLevel = 8
ssize <<= 1 —> 2<10 满足 ssize <<= 1 —> 2<10 满足
ssize <<= 1 —> 4<10 满足 ssize <<= 1 —> 4<10 满足
ssize <<= 1 —> 8<10 满足 ssize <<= 1 —> 8<10 不满足 ssize = 8
ssize <<= 1 —> 16<10 不满足 ssize = 16

所以我们传 concurrencyLevel 不一定就是最后数组的长度,长度的计算公式:

长度 = 2的n次方(2的n次方 >= concurrencyLevel)

到这里只是创建了一个长度为16的Segment 数组,并初始化数组0号位置,segmentShift和segmentMask还没派上用场,画图存档:

接着看 put 方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
//步骤①注意valus不能为空!!!
if (value == null)
throw new NullPointerException();
//根据key计算hash值,key也不能为null,否则hash(key)报空指针
int hash = hash(key);
//步骤②派上用场了,根据hash值计算在segments数组中的位置
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
//步骤③查看当前数组中指定位置Segment是否为空
//若为空,先创建初始化Segment再put值,不为空,直接put值。
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
}

步骤①可以看到和 HashMap 的区别,这里的 key/value 为空会报空指针异常;步骤②先根据 key 值计算 hash 值,再和前面算出来的两个变量计算出这个 key 应该放在哪个Segment中(具体怎么计算的有兴趣可以去研究下,先高位运算再取与),假设我们算出来该键值对应该放在5号,步骤③判断5号为空,看下 ensureSegment() 方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
//获取segments
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
//拷贝一份和segment 0一样的segment
Segment<K,V> proto = ss[0]; // use segment 0 as prototype
//大小和segment 0一致,为2
int cap = proto.table.length;
//负载因子和segment 0一致,为0.75
float lf = proto.loadFactor;
//阈值和segment 0一致,为1
int threshold = (int)(cap * lf);
//根据大小创建HashEntry数组tab
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
//再次检查
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // recheck
根据已有属性创建指定位置的Segment
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}

该方法重点在于拷贝了segments[0],因此新创建的Segment与segment[0]的配置相同,由于多个线程都会有可能执行该方法,因此这里通过UNSAFE的一些原子性操作的方法做了多次的检查,到目前为止画图存档:

现在“舞台”也有了,请开始你的表演,看下 Segment 的put方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//步骤① start
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
//步骤① end
V oldValue;
try {
//步骤② start
//获取Segment中的HashEntry[]
HashEntry<K,V>[] tab = table;
//算出在HashEntry[]中的位置
int index = (tab.length - 1) & hash;
//找到HashEntry[]中的指定位置的第一个节点
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
//如果不为空,遍历这条链
if (e != null) {
K k;
//情况① 之前已存过,则替换原值
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
//情况② 另一个线程的准备工作
if (node != null)
//链表头插入方式
node.setNext(first);
else //情况③ 该位置为空,则新建一个节点(注意这里采用链表头插入方式)
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
//键值对数量+1
int c = count + 1;
//如果键值对数量超过阈值
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
//扩容
rehash(node);
else //未超过阈值,直接放在指定位置
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
//插入成功返回null
oldValue = null;
break;
}
}
//步骤② end
} finally {
//步骤③
//解锁
unlock();
}
//修改成功,返回原值
return oldValue;
}

上面的 put 方法其实和 Java7 HashMap里大致是一样的,只是多了加锁/解锁两步,也正因为这样才保证了同一时刻只有一个线程拥有修改的权限。按步骤分析下上面的流程:

  • 步骤① 执行 tryLock 方法获取锁,拿到锁返回null,没拿到锁执行 scanAndLockForPut 方法;
  • 步骤② 和 HashMap 里的那一套思路是一样的,不理解可以看下之前的文章介绍(情况②下面介绍);
  • 步骤③ 执行 unLock 方法解锁

假设现在Thread1进来存值,前面没人来过,它可以成功拿到锁,根据计算,得出它要存的键值对应该放在HashEntry[] 的0号位置,0号位置为空,于是新建一个 HashEntry,并通过 setEntryAt() 方法,放在0号位置,然而还没等 Thread1 释放锁,系统的时间片切到了 Thread2 ,先画图存档

Thread2 也来存值,通过前面的计算,恰好 Thread2 也被定位到 segments[5],接下来 Thread2 尝试获取锁,没有成功(Thread1 还未释放),执行 scanAndLockForPut() 方法:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
//通过Segment和hash值寻找匹配的HashEntry
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
//重试次数
int retries = -1; // negative while locating node
//循环尝试获取锁
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
//步骤①
if (retries < 0) {
//情况① 没找到,之前表中不存在
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
//新建 HashEntry 备用,retries改成0
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
//情况② 找到,刚好第一个节点就是,retries改成0
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
//情况③ 第一个节点不是,移到下一个,retries还是-1,继续找
else
e = e.next;
}
//步骤②
//尝试了MAX_SCAN_RETRIES次还没拿到锁,简直B了dog!
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
//泉水挂机
lock();
break;
}
//步骤③
//在MAX_SCAN_RETRIES次过程中,key对应的entry发生了变化,则从头开始
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
}

通过上面的注释分析可以看出,Thread2 虽然此刻没有权限修改,但是它也没闲着,利用等锁的这个时间,把自己要放的键值对在数组中哪个位置计算出来了,这样当 Thread2 一拿到锁就可以立马定位到具体位置操作,节省时间。上面的步骤③稍微解释下,比如 Thread2 通过查找得知自己要修改的值在0号位置,但在 Thread1 里面又把该值改到了1号位置,如果它还去0号操作那肯定出问题了,所以需要重新确定。

假设 Thread2 put 值为(“亚索”,“98”),对应1号位置,那么在 scanAndLockForPut 方法中对应情况①,画图存档:

再回到 Segment put 方法中的情况②,当 Thread1 释放锁后,Thread2 持有锁,并准备把亚索放在1号位置,然而此时 Segment[5] 里的键值对数量2 > 阈值1,所以调用 rehash() 方法扩容,

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
/*
* Reclassify nodes in each list to new table. Because we
* are using power-of-two expansion, the elements from
* each bin must either stay at same index, or move with a
* power of two offset. We eliminate unnecessary node
* creation by catching cases where old nodes can be
* reused because their next fields won't change.
* Statistically, at the default threshold, only about
* one-sixth of them need cloning when a table
* doubles. The nodes they replace will be garbage
* collectable as soon as they are no longer referenced by
* any reader thread that may be in the midst of
* concurrently traversing table. Entry accesses use plain
* array indexing because they are followed by volatile
* table write.
*/
//旧数组引用
HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
//旧数组长度
int oldCapacity = oldTable.length;
//新数组长度为旧数组的2倍
int newCapacity = oldCapacity << 1;
//修改新的阈值
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
//创建新表
HashEntry<K,V>[] newTable =
(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
int sizeMask = newCapacity - 1;
//遍历旧表
for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
if (e != null) {
HashEntry<K,V> next = e.next;
//确定在新表中的位置
int idx = e.hash & sizeMask;
//情况① 链表只有一个节点,指定转移到新表指定位置
if (next == null) // Single node on list
newTable[idx] = e;
else { // Reuse consecutive sequence at same slot
HashEntry<K,V> lastRun = e;
int lastIdx = idx;
for (HashEntry<K,V> last = next;
last != null;
last = last.next) {
//情况② 扩容前后位置发生改变
int k = last.hash & sizeMask;
if (k != lastIdx) {
lastIdx = k;
lastRun = last;
}
}
//将改变的键值对放到新表的对应位置
newTable[lastIdx] = lastRun;
// Clone remaining nodes
//情况③ 把链表中剩下的节点拷到新表中
for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
V v = p.value;
int h = p.hash;
int k = h & sizeMask;
HashEntry<K,V> n = newTable[k];
newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
}
}
}
}
//添加新的节点(链表头插入方式)
int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
node.setNext(newTable[nodeIndex]);
newTable[nodeIndex] = node;
table = newTable;
}

同样是扩容转移,这里的代码比 HashMap 中的 transfer 多了一些操作,在上上篇学习 HashMap 扩容可知,扩容后键值对的新位置要么和原位置一样,要么等于原位置+旧数组的长度,所以画个图来理解下上面代码这么写的原因:

前提:当前 HashEntry[] 长度为8,阈值为 8*0.75 = 6,所以 put 第7个键值对需要扩容 ,盖伦和亚索扩容前后位置不变,妖姬和卡特扩容后位置需要加上原数组长度,所以执行上面代码流程:

上面的代码先找出扩容前后需要转移的节点,先执行转移,然后再把该条链上剩下的节点转移,之所以这么写是起到复用的效果,注释中也说了,在使用默认阈值的情况下,只有大约 1/6 的节点需要被 clone 。注意到目前为止,可以看到无论是扩容转移还是新增节点,Java7都是采用的头插入方式,流程图如下:

相比之下,get 方法没有加锁/解锁的操作,代码比较简单就不分析了。

稍微说下Java8

Java8 对比Java7有很大的不同,比如取消了Segments数组,允许并发扩容。

先看下ConcurrentHashMap的初始化

1
2
public ConcurrentHashMap() {
}

和Java7不一样,这里是个空方法,那么它具体的初始化操作呢?直接看下 put 方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// key/value不能为空!!!
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;
//注释① 表为null则初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//CAS方法判断指定位置是否为null,为空则通过创建新节点,通过CAS方法设置在指定位置
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
}
//当前节点正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
//指定位置不为空
else {
V oldVal = null;
//注释② 加锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//节点是链表的情况
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍历整体链
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//如果已存在,替换原值
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;
//如果是新加节点,则以尾部插入实现添加
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//节点是红黑树的情况
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//遍历红黑树
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
else if (f instanceof ReservationNode)
throw new IllegalStateException("Recursive update");
}
}
if (binCount != 0) {
//链表中节点个数超过8转成红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//注释③ 添加节点
addCount(1L, binCount);
return null;
}

代码有点长,第一次看很有可能引起身体不适,主要是因为引入了红黑树的判断和操作,以及线程安全的操作。同样key/value 为空会报空指针异常,这也是和 HashMap 一个明显的区别。

注释①

调用 initTable 初始化数组

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// sizeCtl小于0,当前线程让出执行权
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//CAS 操作将 sizeCtl 值改为-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")
//默认创建大小为16的数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//初始化完再改回来
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}

put方法并没有加锁,那么它是如何保证创建新表的时候并发安全呢?答案就是这里的 sizeCtl ,sizeCtl 默认值为0,当一个线程初始化数组时,会将 sizeCtl 改成 -1,由于被 volatile 修饰,对于其他线程来说这个变化是可见的,上面代码看到后续线程判断 sizeCtl 小于0 就会让出执行权。

注释②

Java8 摒弃了Segment,而是对数组中单个位置加锁。当指定位置节点不为 null 时,情况与 Java8 HashMap 操作类似,新节点的添加还是尾部插入方式。

注释③

不管是链表的还是红黑树,确定之后总的节点数会加1,可能会引起扩容,Java8 ConcunrrentHashMap 支持并发扩容,之前扩容总是由一个线程将旧数组中的键值对转移到新的数组中,支持并发的话,转移所需要的时间就可以缩短了,当然相应的并发处理控制逻辑也就更复杂了,扩容转移通过 transfer 方法完成,Java8中该方法很长,感兴趣的可以看下源码。。。

用一个图来表示 Java8 ConcurrentHashMap的样子

总结

通过分析源码对比了 HashMap 与 ConcurrentHashMap的差别,以及Java7和Java8上 ConcurrentHashMap 设计的不同,当然还有很多坑没有填,比如其中调用了很多UNSAFE的CAS方法,可以减少性能上的消耗,平时很少用,了解的比较少;以及红黑树的具体原理和实现,后续慢慢填。。。

加个鸡腿