Java8 ConcurrentHashMap实现原理，基本和Java8的HashMap相同，不同于他的是前者保证了线程的安全性，和Java7的ConcurrentHashMap区别在于，两者保证线程安全性的机理不同，Java7中采用了“分段”锁的概念，每一个分段都有一把锁，锁内存储的着数据，锁的个数在初始化之后不能扩容，Java7 ConcurrentHashMap原理 传送门
但是Java8摒弃了这种设计理念，和Java8一样采用数组+链表+红黑树的概念来实现，那么要保证是线程安全(synchronized+CAS)的，所以比起Java8的HashMap，代码更加的复杂...
数据结构和Java8HashMap基本雷同
字段和成员
/* ---------------- 部分常量-------------- */
/**
* 最大容量，默认是2的30次方
*/
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默认容量是2的4次方
*/
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
/**
* 最大的数组大小
*/
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
/**
* 并发级别
*/
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
/**
* 负载因子
*/
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 链表达到8个元素时会切换程红黑树结构
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/* ---------------- 部分字段-------------- */
/**
* 默认为null，初始化发生在第一次插入操作，默认大小为16的数组，
* 用来存储Node节点数据，扩容时大小总是2的幂次方
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;
/**
* 默认为null，扩容时新生成的数组，其大小为原数组的两倍
*/
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
/**
* 基计数器值，主要用于无争用时
*/
private transient volatile long baseCount;
/**
* 默认为0，用来控制table的初始化和扩容操作
* -1: table正在初始化
* -N：有N-1个线程正在进行扩容操作
* 0：table没有被初始化
* 正数：表示初始化或者是下一次进行扩容的大小
*/
private transient volatile int sizeCtl;
/**
* 调整大小时要分割的下一个表索引(加1)。
*/
private transient volatile int transferIndex;
/**
* 自旋锁(通过CAS锁定)在调整大小和/或创建反单元格时使用.
*/
private transient volatile int cellsBusy;
/**
* 计数器单元表。当非空时，大小是2的乘方
*/
private transient volatile CounterCell[] counterCells;数据存储结构
结构1、采用是的是Node内部类
每一个类都持有next的引用，实际就是链表的结构
static class Node<K,V> implements <K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;结构2、采用是的TreeNode内部类，继承了Node
这就是红黑树了
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links
TreeNode<K,V> left; //左节点
TreeNode<K,V> right; //右节点
TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next,
TreeNode<K,V> parent) {
super(hash, key, val, next);
= parent;
}结构3、内部类TreeBin 同样继承了Node,在转换成红黑树的时候使用
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> root;
volatile TreeNode<K,V> first;
volatile Thread waiter;
volatile int lockState;
// values for lockState
static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
static final int READER = 4; // increment value for setting read lock
初始化方法
//默认无参构造
public ConcurrentHashMap() {
}
//指定初始化大小
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
= cap;
}
//指定初始化大小和负载因子
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
//指定初始化容量、负载因子、并行级别
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);
= cap;
}
//有初始元素的初始化
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
= DEFAULT_CAPACITY;
putAll(m);
}计算阈值与HashMap中一致
//结果为2的幂次方，大于且最靠近指定的值
private static final int tableSizeFor(int c) {
int n = c - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}复制所有的元素：
putAll()
public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
tryPresize(());//扩容
//循环复制元素
for (<? extends K, ? extends V> e : ())
putVal((), (), false);
}扩容:扩容的容量是原来容量的两倍
tryPresize()
// 首先要说明的是，方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
// c：size 的 1.5 倍，再加 1，再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node<K,V>[] tab = table; int n;
// 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的，在这里，我们可以不用管这块代码
if (tab == null || (n = ) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c;
if ((this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if (table == tab) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
// 我没看懂 rs 的真正含义是什么，不过也关系不大
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] nt;
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1，然后执行 transfer 方法
// 此时 nextTab 不为 null
if ((this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 我是没看懂这个值真正的意义是什么？不过可以计算出来的是，结果是一个比较大的负数
// 调用 transfer 方法，此时 nextTab 参数为 null
else if ((this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);//具体的扩容后面说
}
}
}
put() 过程
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);//实际真正执行的方法
}final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//由此可以得出不支持null键和null值
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 计算hash 值
int hash = spread(());
// 用于记录相应链表的长度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果数组"空"，进行数组初始化
if (tab == null || (n = ) == 0)
// 初始化数组
tab = initTable();
// 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果数组该位置为空，
//用一次CAS操作将这个新值放入其中即可，这个put操作差不多就结束了，可以拉到最后面了
// 如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环就好了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容
else if ((fh = ) == MOVED)
// 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到这里就是说，f 是该位置的头结点，而且不为空
V oldVal = null;
// 数组首节点加锁处理
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0，说明是链表
// 用于累加，记录链表的长度
binCount = 1;
// 遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了
if ( == hash &&
((ek = ) == key ||
(ek != null && (ek)))) {
oldVal = ;
if (!onlyIfAbsent)
= value;
break;
}
// 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = ) == null) {
= new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 调用红黑树的插值方法插入新节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = ;
if (!onlyIfAbsent)
= value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值和 HashMap 一样，也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同，那就是它不是一定会进行红黑树转换，
// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择进行数组扩容，而不是转换为红黑树
// 具体源码我们就不看了，扩容部分后面说
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}初始化数组：
initTable():并发问题是通过CAS操控sizeCtl变量实现的
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || == 0) {
// sizeCtl小于0，说明正在被其他线程初始化，进来的线程都会让出当前CPU执行权
if ((sc = sizeCtl) < 0)
(); // lost initialization race; just spin
// CAS 一下，将 sizeCtl 设置为 -1，代表抢到了锁
else if ((this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || == 0) {
// DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化数组，长度为 16 或初始化时提供的长度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 将这个数组赋值给 table，table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12
// 其实就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 设置 sizeCtl 为 sc，我们就当是 12 吧
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}帮助数据迁移
//将旧的数组中的元素复制到新的数组中
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
//旧数组不为空且nextTable也不空的情况下才能复制
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp();
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
//cas操作保证线程安全
if ((this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);//调用扩容方法
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
具体扩容
transfer()
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = , stride;
// stride 在单核下直接等于 n，多核模式下为 (n>>>3)/NCPU，最小值是 16
// stride 可以理解为”步长“，有 n 个位置是需要进行迁移的，
// 将这 n 个任务分为多个任务包，每个任务包有 stride 个任务
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 如果 nextTab 为 null，先进行一次初始化
// 前面我们说了，外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时，参数 nextTab 为 null
// 之后参与迁移的线程调用此方法时，nextTab 不会为 null
if (nextTab == null) {
try {
// 容量翻倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性，用于控制迁移的位置
transferIndex = n;
}
int nextn = ;
// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
// 这个构造方法会生成一个Node，key、value 和 next 都为 null，关键是 hash 为 MOVED
// 后面我们会看到，原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后，
// 就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode，用来告诉其他线程该位置已经处理过了
// 所以它其实相当于是一个标志。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// advance 指的是做完了一个位置的迁移工作，可以准备做下一个位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
/*
* 下面这个 for 循环，最难理解的在前面，而要看懂它们，应该先看懂后面的，然后再倒回来看
*
*/
// i 是位置索引，bound 是边界，注意是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 下面这个 while 真的是不好理解
// advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
// 简单理解结局：i 指向了 transferIndex，bound 指向了 transferIndex-stride
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
// 这里 transferIndex 一旦小于等于 0，说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
// 看括号中的代码，nextBound 是这次迁移任务的边界，注意，是从后往前
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 所有的迁移操作已经完成
nextTable = null;
// 将新的 nextTab 赋值给 table 属性，完成迁移
table = nextTab;
// 重新计算 sizeCtl：n 是原数组长度，所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 之前我们说过，sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 然后，每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1，
// 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1，代表做完了属于自己的任务
if ((this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 任务结束，方法退出
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到这里，说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，
// 也就是说，所有的迁移任务都做完了，也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果位置 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 该位置处是一个 ForwardingNode，代表该位置已经迁移过了
else if ((fh = ) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 对数组该位置处的结点加锁，开始处理数组该位置处的迁移工作
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 头结点的 hash 大于 0，说明是链表的 Node 节点
if (fh >= 0) {
// 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的，
// 需要将链表一分为二，
// 找到原链表中的 lastRun，然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
// lastRun 之前的节点需要进行克隆，然后分到两个链表中
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = ; p != null; p = ) {
int b = & 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 = ) {
int ph = ; K pk = ; V pv = ;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
// 其中的一个链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 另一个链表放在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树的迁移
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 = ; e != null; e = ) {
int h = ;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, , , null, null);
if ((h & n) == 0) {
if (( = loTail) == null)
lo = p;
else
= p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if (( = hiTail) == null)
hi = p;
else
= p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 如果一分为二后，节点数少于 8，那么将红黑树转换回链表
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;
// 将 ln 放置在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 将 hn 放置在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
}
}
}
}
}链表转红黑树: treeifyBin
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64
// 所以，如果数组长度小于 64 的时候，其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候，会进行数组扩容
if ((n = ) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 后面我们再详细分析这个方法
tryPresize(n << 1);
// b 是头结点
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && >= 0) {
// 加锁
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
// 下面就是遍历链表，建立一颗红黑树
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
for (Node<K,V> e = b; e != null; e = ) {
TreeNode<K,V> p =
new TreeNode<K,V>(, , ,
null, null);
if (( = tl) == null)
hd = p;
else
= p;
tl = p;
}
// 将红黑树设置到数组相应位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}数据加入成功计算数组的大小
addCount()
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
//更新baseCount，table的数量，counterCells表示元素个数的变化
if ((as = counterCells) != null ||
!(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
//如果多个线程都在执行，则CAS失败，执行fullAddCount，全部加入count
if (as == null || (m = - 1) < 0 ||
(a = as[() & m]) == null ||
!(uncontended =
(a, CELLVALUE, v = , v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
//是否需要进行扩容
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = ) < 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 ((this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if ((this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);//具体扩容
s = sumCount();
}
}
}获取数据
get()
- 计算 hash 值
- 根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
- 根据该位置处结点性质进行相应查找
- 如果该位置为 null，那么直接返回 null 就可以了
- 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的，返回该节点的值即可
- 如果该位置节点的 hash 值小于 0，说明正在扩容，或者是红黑树，后面我们再介绍 find 方法
- 如果以上 3 条都不满足，那就是链表，进行遍历比对即可
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(());
if ((tab = table) != null && (n = ) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 判断头结点是否就是我们需要的节点
if ((eh = ) == h) {
if ((ek = ) == key || (ek != null && (ek)))
return ;
}
// 如果头结点的 hash 小于 0，说明 正在扩容，或者该位置是红黑树
else if (eh < 0)
// 参考 (int h, Object k) 和 (int h, Object k)
return (p = (h, key)) != null ? : null;
// 遍历链表
while ((e = ) != null) {
if ( == h &&
((ek = ) == key || (ek != null && (ek))))
return ;
}
}
return null;
}总结：其中扩容的部分还有些不是很烂，还是需要记录并多看几次，看的多了就理解了当时大神的设计理念，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索...