前言
本文转自如下链接，由于原文的排版不是很清晰，这里进行了重新排版以及部分修改：
HashMap? ConcurrentHashMap? 相信看完这篇没人能难住你！
Map 这样的 Key Value 在软件开发中是非常经典的结构，常用于在内存中存放数据。
本篇主要想讨论 ConcurrentHashMap 这样一个并发容器，在正式开始之前我觉得有必要谈谈 HashMap，没有它就不会有后面的 ConcurrentHashMap。
JDK1.7中的HashMap
众所周知 HashMap 底层是基于 数组 + 链表 组成的，不过在 jdk1.7 和 1.8 中具体实现稍有不同。在 1.7 中HashMap的数据结构图如下：
我们先来看看 1.7 中HashMap的实现，源码如下：
这是 HashMap 中比较核心的几个成员变量；看看分别是什么意思？
- 初始化桶大小，因为底层是数组，所以这是数组默认的大小。
- 桶最大值。
- 默认的负载因子（0.75）
- table 真正存放数据的数组。
- Map 存放数量的大小。
- 桶大小，可在初始化时显式指定。
- 负载因子，可在初始化时显式指定。
这里重点解释一下负载因子，HashMap中共有四个构造函数，我们来看一下HashMap中较为重要的两个构造函数，源码如下：
public HashMap() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " + initialCapacity);
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " + loadFactor);
this.loadFactor = loadFactor;
threshold = initialCapacity;
init();
}由于给定的 HashMap 的容量大小是固定的，而从源码中可以看到默认初始化时给定的默认容量为 16，负载因子为 0.75。Map 在使用过程中不断的往里面存放数据，当数量达到了 16 * 0.75 = 12 就需要将当前 16 的容量进行扩容，而扩容这个过程涉及到 rehash、复制数据等操作，所以非常消耗性能。
因此通常建议能提前预估 HashMap 的大小最好，尽量的减少扩容带来的性能损耗。根据代码可以看到其实真正存放数据的数组是：
transient Entry[] table = (Entry[]) EMPTY_TABLE; 那么这个数组，它又是如何定义的呢？如下：
Entry 是 HashMap 中的一个内部类，从他的成员变量很容易看出：
- key 就是写入时的键。
- value 自然就是值。
- 开始的时候就提到 HashMap 是由数组和链表组成，所以这个 next 就是用于实现链表结构。
- hash 存放的是当前 key 的 hashcode。
知晓了基本结构后，那我们来看看其中最为重要的写入以及获取函数。
1、put 方法：
public V put(K key, V value) {
if (table == EMPTY_TABLE) {
inflateTable(threshold);
}
if (key == null)
return putForNullKey(value);
int hash = hash(key);
int i = indexFor(hash, table.length);
for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
V oldValue = e.value;
e.value = value;
e.recordAccess(this);
return oldValue;
}
}
modCount++;
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
} 源码说明：
- 判断当前数组是否需要初始化。
- 如果 key 为空，则 put 一个空值进去。
- 根据 key 计算出 hashcode。
- 根据计算出的 hashcode 定位出所在桶。
- 如果桶是一个链表则需要遍历判断里面的 hashcode、key 是否和传入 key 相等，如果相等则进行覆盖，并返回原来的值。
- 如果桶是空的，说明当前位置没有数据存入；新增一个 Entry 对象写入当前位置。
2、addEntry与createEntry方法：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
size++;
} 源码说明：
- 当调用 addEntry 写入 Entry 时需要判断是否需要扩容。
- 如果需要就进行两倍扩充，并将当前的 key 重新 hash 并定位。
- 而在 createEntry 中会将当前位置的桶传入到新建的桶中，如果当前桶有值就会在位置形成链表。
3、get 方法：
再来看看 get 方法，以及该方法内调用的 getEntry 方法：
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
Entry entry = getEntry(key);
return null == entry ? null : entry.getValue();
}
final Entry getEntry(Object key) {
if (size == 0) {
return null;
}
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
}
return null;
} 源码说明：
- 首先也是根据 key 计算出 hashcode，然后定位到具体的桶中。
- 判断该位置是否为链表。
- 不是链表就根据 key、key 的 hashcode 是否相等来返回值。
- 为链表则需要遍历直到 key 及 hashcode 相等时候就返回值。
- 啥都没取到就直接返回 null 。
JDK1.8中的HashMap
不知道从 1.7 的实现大家看出需要优化的点没有？其实一个很明显需要优化的地方就是：
当 Hash 冲突严重时，在桶上形成的链表会变的越来越长，这样在查询时的效率就会越来越低；时间复杂度为 O(N)。
因此在 1.8 中重点优化了这个查询效率。在 1.8 中 HashMap 的结构图：
我们先来看看在1.8中HashMap几个核心的成员变量：
/**
* The default initial capacity - MUST be a power of two.
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
* by either of the constructors with arguments.
* MUST be a power of two <= 1<<30.
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* The load factor used when none specified in constructor.
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* The bin count threshold for using a tree rather than list for a
* bin. Bins are converted to trees when adding an element to a
* bin with at least this many nodes. The value must be greater
* than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
* tree removal about conversion back to plain bins upon
* shrinkage.
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* The table, initialized on first use, and resized as
* necessary. When allocated, length is always a power of two.
* (We also tolerate length zero in some operations to allow
* bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
*/
transient Node[] table;
/**
* Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
* for keySet() and values().
*/
transient Set> entrySet;
/**
* The number of key-value mappings contained in this map.
*/
transient int size; 可以看到，和 1.7 大体上都差不多，还是有几个重要的区别：
- TREEIFY_THRESHOLD 用于判断是否需要将链表转换为红黑树的阈值。
- HashEntry 修改为 Node。
Node 的核心组成其实也是和 1.7 中的 HashEntry 一样，存放的都是 key value hashcode next 等数据。
然后我们再来看看核心方法。
1、put 方法（put里调用的是putVal）：
看似要比 1.7 的复杂，我们一步步进行拆解：
- 判断当前桶是否为空，空的就需要初始化（resize 中会判断是否进行初始化）。
- 根据当前 key 的 hashcode 定位到具体的桶中并判断是否为空，为空表明没有 Hash 冲突就直接在当前位置创建一个新桶即可。
- 如果当前桶有值（ Hash 冲突），那么就要比较当前桶中的 key、key 的 hashcode 与写入的 key 是否相等，相等就赋值给 e,在第 8 步的时候会统一进行赋值及返回。
- 如果当前桶为红黑树，那就要按照红黑树的方式写入数据。
- 如果是个链表，就需要将当前的 key、value 封装成一个新节点写入到当前桶的后面（形成链表）。
- 接着判断当前链表的大小是否大于预设的阈值，大于时就要转换为红黑树。
- 如果在遍历过程中找到 key 相同时直接退出遍历。
- 如果 e != null 就相当于存在相同的 key,那就需要将值覆盖。
- 最后判断是否需要进行扩容。
2、get 方法（get 里调用的是getNode）：
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
if (first.hash == hash && // always check first node
((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return first;
if ((e = first.next) != null) {
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
} get 方法看起来就要简单许多了：
- 首先将 key hash 之后取得所定位的桶。
- 如果桶为空则直接返回 null 。
- 否则判断桶的第一个位置(有可能是链表、红黑树)的 key 是否为查询的 key，是就直接返回 value。
- 如果第一个不匹配，则判断它的下一个是红黑树还是链表。
- 红黑树就按照树的查找方式返回值。
- 不然就按照链表的方式遍历匹配返回值。
从这两个核心方法（get/put）可以看出 1.8 中对大链表做了优化，修改为红黑树之后查询效率直接提高到了 O(logn)。
但是 HashMap 原有的问题也都存在，比如在并发场景下使用时容易出现死循环，如下示例：
final HashMap map = new HashMap();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
map.put(UUID.randomUUID().toString(), "");
}
}).start();
} 但是为什么呢？我们来简单分析一下。上文中提到在 HashMap 扩容的时候会调用 resize() 方法，就是这里的并发操作容易在一个桶上形成环形链表；这样当获取一个不存在的 key 时，计算出的 index 正好是环形链表的下标就会出现死循环。
我们先来看单线程下的rehash过程，如下图：
多线程并发下的rehash过程，如下图：
HashMap的遍历方式
还有一个值得注意的是 HashMap 的遍历方式，通常有以下几种：
public static void main(String[] args) {
Map map = new HashMap<>();
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);
Iterator> entryIterator = map.entrySet().iterator();
while (entryIterator.hasNext()) {
Map.Entry next = entryIterator.next();
System.out.println("key=" + next.getKey() + " value=" + next.getValue());
}
Iterator iterator = map.keySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
String key = iterator.next();
System.out.println("key=" + key + " value=" + map.get(key));
}
// 等同于第一种方式
for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
System.out.println("key=" + entry.getKey() + " value=" + entry.getValue());
}
} 强烈建议使用 EntrySet 进行遍历。第一种和第三种遍历方式都可以把 key value 同时取出，而第二种还得需要通过 key 取一次 value，效率较低。
简单总结下 HashMap：
无论是 1.7 还是 1.8 其实都能看出 JDK 没有对它做任何的同步操作，所以并发会出问题，甚至出现死循环导致系统不可用。
因此 JDK 推出了专项专用的 ConcurrentHashMap ，该类位于 java.util.concurrent 包下，专门用于解决并发问题。坚持看到这里的朋友算是已经把 ConcurrentHashMap 的基础已经打牢了，下面正式开始分析。
JDK1.7中的ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap 同样也分为 1.7 、1.8 版，所以两者在实现上略有不同。同样的，我们先来看看 1.7 的实现，下面是它的结构图：
如图所示，是由 Segment 数组、HashEntry 组成，和 HashMap 一样，仍然是数组加链表。
它的核心成员变量：
/**
* Segment 数组，存放数据时首先需要定位到具体的 Segment 中。
*/
final Segment[] segments;
transient Set keySet;
transient Set> entrySet; 其中Segment 是 ConcurrentHashMap 的一个内部类，主要的组成如下：
static final class Segment extends ReentrantLock implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 2249069246763182397L;
// 和 HashMap 中的 HashEntry 作用一样，真正存放数据的桶
transient volatile HashEntry[] table;
transient int count;
transient int modCount;
transient int threshold;
final float loadFactor;
} 看看其中 HashEntry 的组成：
和 HashMap 非常类似，唯一的区别就是其中的核心数据如 value ，以及链表都是 volatile 修饰的，保证了获取时的可见性。
原理上来说：
ConcurrentHashMap 采用了分段锁技术，其中 Segment 继承于 ReentrantLock。不会像 HashTable 那样不管是 put 还是 get 操作都需要做同步处理，理论上 ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 数组数量)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时，不会影响到其他的 Segment。
下面也来看看核心的 put get 方法。
put 方法：
public V put(K key, V value) {
Segment s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
int hash = hash(key);
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
if ((s = (Segment)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
return s.put(key, hash, value, false);
} 首先是通过 key 定位到 Segment，之后在对应的 Segment 中进行具体的 put：
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
HashEntry[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;
HashEntry first = entryAt(tab, index);
for (HashEntry e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
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 {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
} 虽然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 关键词修饰的，但是并不能保证并发的原子性，所以 put 操作时仍然需要加锁处理。
首先第一步的时候会尝试获取锁，如果获取失败肯定就有其他线程存在竞争，则利用 scanAndLockForPut() 自旋获取锁。
源码说明：
- 尝试自旋获取锁。
- 如果重试的次数达到了 MAX_SCAN_RETRIES 则改为阻塞锁获取，保证能获取成功。
再结合图看看 put 的流程：
- 将当前 Segment 中的 table 通过 key 的 hashcode 定位到 HashEntry。
- 遍历该 HashEntry，如果不为空则判断传入的 key 和当前遍历的 key 是否相等，相等则覆盖旧的 value。
- 不为空则需要新建一个 HashEntry 并加入到 Segment 中，同时会先判断是否需要扩容。
- 最后会解除在 1 中所获取当前 Segment 的锁。
get 方法：
public V get(Object key) {
Segment s; // manually integrate access methods to reduce overhead
HashEntry[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
if ((s = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
(tab = s.table) != null) {
for (HashEntry e = (HashEntry) UNSAFE.getObjectVolatile
(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
e != null; e = e.next) {
K k;
if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
return e.value;
}
}
return null;
} get 逻辑比较简单：
- 只需要将 Key 通过 Hash 之后定位到具体的 Segment ，再通过一次 Hash 定位到具体的元素上。
- 由于 HashEntry 中的 value 属性是用 volatile 关键词修饰的，保证了内存可见性，所以每次获取时都是最新值。
- ConcurrentHashMap 的 get 方法是非常高效的，因为整个过程都不需要加锁。
JDK1.8中的ConcurrentHashMap
1.7 已经解决了并发问题，并且能支持 N 个 Segment 这么多次数的并发，但依然存在 HashMap 在 1.7 版本中的问题。那就是查询遍历链表效率太低。因此 1.8 做了一些数据结构上的调整。
首先来看下底层的组成结构：
看起来是不是和 1.8 HashMap 结构类似？其中抛弃了原有的 Segment 分段锁，而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性：
也将 1.7 中存放数据的 HashEntry 改为 Node，但作用都是相同的。其中的 val next 都用了 volatile 修饰，保证了可见性。
重点来看看 put 方法：
源码说明：
- 根据 key 计算出 hashcode 。
- 判断是否需要进行初始化。
- f 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。
- 如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。
- 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
- 如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树。
get 方法：
源码说明：
- 根据计算出来的 hashcode 寻址，如果就在桶上那么直接返回值。
- 如果是红黑树那就按照树的方式获取值。
- 就不满足那就按照链表的方式遍历获取值。
1.8 在 1.7 的数据结构上做了大的改动，采用红黑树之后可以保证查询效率（O(logn)），甚至取消了 ReentrantLock 改为了 synchronized，这样可以看出在新版的 JDK 中对 synchronized 优化是很到位的。
总结
看完了整个 HashMap 和 ConcurrentHashMap 在JDK 1.7 和 1.8 中不同的实现方式相信大家对他们的理解应该会更加到位。其实这块也是面试的重点内容，通常的套路是：
- 谈谈你理解的 HashMap，讲讲其中的 get/put 过程。
- 1.8 中对HashMap做了什么优化？
- HashMap是线程安全的嘛？
- 不安全会导致哪些问题？
- 如何解决？有没有线程安全的并发容器？
- ConcurrentHashMap 是如何实现的？ 1.7、1.8 实现有何不同？为什么这么做？
这一串问题相信大家仔细看完都能怼回面试官。除了面试会问到之外平时的应用其实也蛮多，像之前谈到的 Guava 中 Cache 的实现就是利用 ConcurrentHashMap 的思想。同时也能学习 JDK 作者大牛们的优化思路以及并发解决方案。