java并发系列五（并发集合，原子类）
1，并发集合
一，concurrentHashMap!!!(超重点)
这里对concurrentHashMap的讲解分为jdk7和jdk8。
两个版本有了很大的变化
java7中着重讲解分段锁，java8中concurrentHashMap是基于数组加链表加红黑树实现的
1，java7中concurrentHashMap的实现
锁的粒度的减少有2钟方式，锁分解和锁分段。java7中concurrentHashMap就是基于锁分段实现的。它的实现使用了一个包含16个锁的数组，即Segment数组。默认每个锁具有散列桶的1/16.其中第N个桶由，其中，第N个散列桶由第（N mod 16）来保护。Segment数组长度即为并发数。
每个Segment元素存储的是HashEntry数组+链表。
put操作
会进行两次hash去定位Segment下的HashEntry的位置。然后接下来，我们注意一哈。。。首先我们看一下这个，如下
static class Segment extends ReentrantLock implements Serializable {
它继承了锁的特性，当定位到位置时，会通过tryLock()尝试获取锁，如果获得就插入。否则自旋获取锁，超过指定次数就挂起，等待唤醒。
2，java8中concurrentHashMap的实现
上面讲过，java8中，concurrentHashMap是由红黑树+链表+数组实现的。
首先，来讲一下concurrentHashMap中的几个重要内部类
Node,TreeNode,TreeBin
Node
Node是存储结构的基本单元，实现了Map.Entry接口。
源码如下。
static class Node implements Map.Entry {
//链表的数据结构
final int hash;
final K key;
//val和next都会在扩容时发生变化，所以加上volatile来保持可见性和禁止重排序
volatile V val;
volatile Node next;
Node(int hash, K key, V val, Node next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
public final K getKey() { return key; }
public final V getValue() { return val; }
public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); }
public final String toString(){ return key + "=" + val; }
//不允许更新value
public final V setValue(V value) {
throw new UnsupportedOperationException();
}
public final boolean equals(Object o) {
Object k, v, u; Map.Entry e;
return ((o instanceof Map.Entry) &&
(k = (e = (Map.Entry)o).getKey()) != null &&
(v = e.getValue()) != null &&
(k == key || k.equals(key)) &&
(v == (u = val) || v.equals(u)));
}
//用于map中的get（）方法，子类重写
Node find(int h, Object k) {
Node e = this;
if (k != null) {
do {
K ek;
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
return null;
}
}
很容易看出Node就是一个存储的链表，但只允许进行查找。其中有点需要注意：它对value和next属性设置了volatile同步锁。
TreeNode
TreeNode继承于Node，不同的是它是二叉树的存储结构，并非链表。
用于在红黑树中存储数据。
conCurrentHashMap中链表节点数大于8时会转换成红黑树结构。此时，TreeNode就会代替Node来存储数据，源码如下
static final class TreeNode extends Node {
//树形结构的属性定义
TreeNode parent; // red-black tree links
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red; //标志红黑树的红节点
TreeNode(int hash, K key, V val, Node next,
TreeNode parent) {
super(hash, key, val, next);
this.parent = parent;
}
Node find(int h, Object k) {
return findTreeNode(h, k, null);
}
//根据key查找 从根节点开始找出相应的TreeNode，
final TreeNode findTreeNode(int h, Object k, Class kc) {
if (k != null) {
TreeNode p = this;
do {
int ph, dir; K pk; TreeNode q;
TreeNode pl = p.left, pr = p.right;
if ((ph = p.hash) > h)
p = pl;
else if (ph < h)
p = pr;
else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
return p;
else if (pl == null)
p = pr;
else if (pr == null)
p = pl;
else if ((kc != null ||
(kc = comparableClassFor(k)) != null) &&
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) != 0)
p = (dir < 0) ? pl : pr;
else if ((q = pr.findTreeNode(h, k, kc)) != null)
return q;
else
p = pl;
} while (p != null);
}
return null;
}
}
TreeBin
上面说过，TreeBin用来包装TreeNode。它提供了转换红黑树的一些条件和锁的控制。它还带了读写锁。部分源码如下
static final class TreeBin extends Node {
//指向TreeNode列表和根节点
TreeNode root;
volatile TreeNode first;
volatile Thread waiter;
volatile int lockState;
// 读写锁状态
static final int WRITER = 1; // 获取写锁的状态
static final int WAITER = 2; // 等待写锁的状态
static final int READER = 4; // 增加数据时读锁的状态
/**
* 初始化红黑树
*/
TreeBin(TreeNode b) {
super(TREEBIN, null, null, null);
this.first = b;
TreeNode r = null;
for (TreeNode x = b, next; x != null; x = next) {
next = (TreeNode)x.next;
x.left = x.right = null;
if (r == null) {
x.parent = null;
x.red = false;
r = x;
}
else {
K k = x.key;
int h = x.hash;
Class kc = null;
for (TreeNode p = r;;) {
int dir, ph;
K pk = p.key;
if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0)
dir = tieBreakOrder(k, pk);
TreeNode xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
x.parent = xp;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
r = balanceInsertion(r, x);
break;
}
}
}
}
this.root = r;
assert checkInvariants(root);
}
......
}
三个核心方法，主要是对一些结点进行原子操作
//获得在i位置上的Node节点
static final Node tabAt(Node[] tab, int i) {
return (Node)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
//利用CAS算法设置i位置上的Node节点。之所以能实现并发是因为他指定了原来这个节点的值是多少
//在CAS算法中，会比较内存中的值与你指定的这个值是否相等，如果相等才接受你的修改，否则拒绝你的修改
//因此当前线程中的值并不是最新的值，这种修改可能会覆盖掉其他线程的修改结果 有点类似于SVN
static final boolean casTabAt(Node[] tab, int i,
Node c, Node v) {
return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}
//利用volatile方法设置节点位置的值
static final void setTabAt(Node[] tab, int i, Node v) {
U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}
put操作！！！重中之重
源码如下
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) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); //两次hash，减少hash冲突，可以均匀分布
int binCount = 0;
for (Node[] tab = table;;) { //对这个table进行迭代
Node f; int n, i, fh;
//这里就是上面构造方法没有进行初始化，在这里进行判断，为null就调用initTable进行初始化，属于懒汉模式初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {//如果i位置没有数据，就直接无锁插入
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)//如果在进行扩容，则先进行扩容操作
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//如果以上条件都不满足，那就要进行加锁操作，也就是存在hash冲突，锁住链表或者红黑树的头结点
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { //表示该节点是链表结构
binCount = 1;
for (Node e = f;; ++binCount) {
K ek;
//这里涉及到相同的key进行put就会覆盖原先的value
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node pred = e;
if ((e = e.next) == null) { //插入链表尾部
pred.next = new Node(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {//红黑树结构
Node p;
binCount = 2;
//红黑树结构旋转插入
if ((p = ((TreeBin)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) { //如果链表的长度大于8时就会进行红黑树的转换
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);//统计size，并且检查是否需要扩容
return null;
}
下面开始讲concurrentHashMap中的方法
## 1，,Put方法(重点！！超重点！！！)
源码如下
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node[] initTable() {
Node[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {//空的table才能进入初始化操作
if ((sc = sizeCtl) < 0) //sizeCtl<0表示其他线程已经在初始化了或者扩容了，挂起当前线程
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {//CAS操作SIZECTL为-1，表示初始化状态
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node[] nt = (Node[])new Node[n];//初始化
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);//记录下次扩容的大小
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
整个流程还是比较清晰的，流程如下
如果没有初始化就先调用initTable（）方法来进行初始化过程
如果没有hash冲突就直接CAS插入
如果还在进行扩容操作就先进行扩容
如果存在hash冲突，就加锁来保证线程安全，这里有两种情况，一种是链表形式就直接遍历到尾端插入，一种是红黑树就按照红黑树结构插入，
最后一个如果该链表的数量大于阈值8，就要先转换成黑红树的结构，break再一次进入循环
如果添加成功就调用addCount（）方法统计size，并且检查是否需要扩容
2， 初始化方法initTable
首先这里需要重点说一下sizeCtl这个属性，它时控制标识符，不同的值代表不同的含义，如下
-1代表正在初始化
-N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
所以看出concurrentHashMap的初始化只能由一个线程来完成。如果获得初始化权，CAS将sizeCtl设为-1，防止其他线程进入。初始化数组后，将sizeCtl的值改为0.75*n。源码如下
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
*/
private final Node[] initTable() {
Node[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sizeCtl表示有其他线程正在进行初始化操作，把线程挂起。对于table的初始化工作，只能有一个线程在进行。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {//利用CAS方法把sizectl的值置为-1 表示本线程正在进行初始化
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node[] nt = (Node[])new Node[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);//相当于0.75*n 设置一个扩容的阈值
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
3，transfer
当检测到其他线程有扩容操作时，就帮助它一起扩容，而不是等待它扩容完成。源码如下。扩容操作是concurrentHashMap最精华的部分！！在下还是看的头大。大家可以参考本篇博文，比较细致的讲了扩容
https://www.jianshu.com/p/2829fe36a8dd
private final void transfer(Node[] tab, Node[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 每核处理的量小于16，则强制赋值16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node[] nt = (Node[])new Node[n << 1]; //构建一个nextTable对象，其容量为原来容量的两倍
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// 连接点指针，用于标志位（fwd的hash值为-1，fwd.nextTable=nextTab）
ForwardingNode fwd = new ForwardingNode(nextTab);
// 当advance == true时，表明该节点已经处理过了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node f; int fh;
// 控制 --i ,遍历原hash表中的节点
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
// 用CAS计算得到的transferIndex
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
// 已经完成所有节点复制了
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab; // table 指向nextTable
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); // sizeCtl阈值为原来的1.5倍
return; // 跳出死循环，
}
// CAS 更扩容阈值，在这里面sizectl值减一，说明新加入一个线程参与到扩容操作
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 遍历的节点为null，则放入到ForwardingNode 指针节点
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// f.hash == -1 表示遍历到了ForwardingNode节点，意味着该节点已经处理过了
// 这里是控制并发扩容的核心
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 节点加锁
synchronized (f) {
// 节点复制工作
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node ln, hn;
// fh >= 0 ,表示为链表节点
if (fh >= 0) {
// 构造两个链表 一个是原链表 另一个是原链表的反序排列
int runBit = fh & n;
Node lastRun = f;
for (Node 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 p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node(ph, pk, pv, hn);
}
// 在nextTable i 位置处插上链表
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 在nextTable i + n 位置处插上链表
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 在table i 位置处插上ForwardingNode 表示该节点已经处理过了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance = true 可以执行--i动作，遍历节点
advance = true;
}
// 如果是TreeBin，则按照红黑树进行处理，处理逻辑与上面一致
else if (f instanceof TreeBin) {
TreeBin t = (TreeBin)f;
TreeNode lo = null, loTail = null;
TreeNode hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode p = new TreeNode
(h, e.key, e.val, null, null);
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;
}
}
// 扩容后树节点个数若<=6，将树转链表
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}
并发操作中的原子类
原子类是基于CAS实现的，这里只讲一下AtomicInteger
tomicInteger 中主要实现了整型的原子操作，防止并发情况下出现异常结果，其内部主要依靠JDK 中的unsafe 类操作内存中的数据来实现的。volatile 修饰符保证了value在内存中其他线程可以看到其值得改变。CAS操作保证了AtomicInteger 可以安全的修改value 的值。
package java.util.concurrent.atomic;
import sun.misc.Unsafe;
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;
// setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
private static final long valueOffset;
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
private volatile int value;
public AtomicInteger(int initialValue) {
value = initialValue;
}
public AtomicInteger() {
}
public final int get() {
return value;
}
public final void set(int newValue) {
value = newValue;
}
public final void lazySet(int newValue) {
unsafe.putOrderedInt(this, valueOffset, newValue);
}
public final int getAndSet(int newValue) {
for (;;) {
int current = get();
if (compareAndSet(current, newValue))
return current;
}
}
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
public final boolean weakCompareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
public final int getAndIncrement() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
public final int getAndDecrement() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current - 1;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
public final int getAndAdd(int delta) {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + delta;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
public final int decrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current - 1;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
public final int addAndGet(int delta) {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + delta;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
public String toString() {
return Integer.toString(get());
}
public int intValue() {
return get();
}
public long longValue() {
return (long)get();
}
public float floatValue() {
return (float)get();
}
public double doubleValue() {
return (double)get();
}
}