【Java并发编程】ConcurrentHashMap原理及源码分析
ConcurrentHashMap通常只被看做并发效率更高的Map，用来替换其他线程安全的Map容器，比如Hashtable和Collections.synchronizedMap。实际上，线程安全的容器，特别是Map，应用场景没有想象中的多，很多情况下一个业务会涉及容器的多个操作，即复合操作，并发执行时，线程安全的容器只能保证自身的数据不被破坏，但无法保证业务的行为是否正确。
而ConcurrentHashMap是提供原子方法 （putIfAbsent、remove、replace） 的 Map。
目录
ConcurrentHashMap实现原理
ConcurrentHashMap源码分析
总结
ConcurrentHashMap实现原理
众所周知，哈希表是中非常高效，复杂度为O(1)的数据结构，在Java开发中，我们最常见到最频繁使用的就是HashMap和HashTable，但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理。
HashMap ：先说HashMap，HashMap是线程不安全的，在并发环境下，可能会形成环状链表（扩容时可能造成，具体原因自行百度google或查看源码分析），导致get操作时，cpu空转，所以，在并发环境中使用HashMap是非常危险的。
HashTable ： HashTable和HashMap的实现原理几乎一样，差别无非是1.HashTable不允许key和value为null；2.HashTable是线程安全的。但是HashTable线程安全的策略实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁，多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
HashTable性能差主要是由于所有操作需要竞争同一把锁，而如果容器中有多把锁，每一把锁锁一段数据，这样在多线程访问时不同段的数据时，就不会存在锁竞争了，这样便可以有效地提高并发效率。这就是ConcurrentHashMap所采用的"分段锁"思想。
ConcurrentHashMap源码分析
ConcurrentMap是Map接口的子接口
public interface ConcurrentMap extends Map 与Map接口相比，ConcurrentMap多了4个方法：
1）putIfAbsent方法：如果不存在key对应的值，则将value以key加入Map，否则返回key对应的旧值。因为连续两个或多个原子操作的序列并不一定是原子操作。比如get和put的组合操作即使在Hashtable中也不是原子操作。而putIfAbsent就是一个线程安全版本的操作的。
2）boolean replace(K key,V oldValue,V newValue)：只有目前将键的条目映射到给定值时，才替换该键的条目。
3）V replace(K key,V value)：只有当前键存在的时候更新此键对于的值。
4）boolean remove(Object key,Object value)：只有目前将键的条目映射到给定值时，才移除该键的条目。
注意：同一个key在同一把锁中，所以是上面四个方法线程安全的。
//如果不存在key对应的值，则将value以key加入Map，否则返回key对应的旧值。
V putIfAbsent(K key, V value);
boolean remove(Object key, Object value);
V remove(Object key);
//只有目前将键的条目映射到给定值时，才替换该键的条目
boolean replace(K key, V oldValue, V newValue);
V replace(K key, V value);ConcurrentHashMap采用了非常精妙的"分段锁"策略，ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。
final Segment[] segments; Segment继承了ReentrantLock，所以它就是一种可重入锁（ReentrantLock)。在ConcurrentHashMap，一个Segment就是一个子哈希表，Segment里维护了一个HashEntry数组，并发环境下，对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。（就按默认的ConcurrentLeve为16来讲，理论上就允许16个线程并发执行，有木有很酷）
所以，对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步，不同的Segment则无需考虑。
Segment类似于HashMap，一个Segment维护着一个HashEntry数组
transient volatile HashEntry[] table; HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组，一个Segment维护一个HashEntry数组。
static final class HashEntry {
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry next;
//其他省略
} 我们说Segment类似哈希表，那么一些属性就跟我们之前提到的HashMap差不离，比如负载因子loadFactor，比如阈值threshold等等，看下Segment的构造方法
Segment(float lf, int threshold, HashEntry[] tab) {
this.loadFactor = lf;//负载因子
this.threshold = threshold;//阈值
this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组
} 我们来看下ConcurrentHashMap的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
//MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536，也就是最大并发数为65536
if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
//2的sshif次方等于ssize，例:ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5
int sshift = 0;
//ssize 为segments数组长度，根据concurrentLevel计算得出
int ssize = 1;
while (ssize < concurrencyLevel) {
++sshift;
ssize <<= 1;
}
//segmentShift和segmentMask这两个变量在定位segment时会用到，后面会详细讲
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize - 1;
if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
//计算cap的大小，即Segment中HashEntry的数组长度，cap也一定为2的n次方.
int c = initialCapacity / ssize;
if (c * ssize < initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while (cap < c)
cap <<= 1;
//创建segments数组并初始化第一个Segment，其余的Segment延迟初始化
Segment s0 =
new Segment(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
(HashEntry[])new HashEntry[cap]);
Segment[] ss = (Segment[])new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0);
this.segments = ss;
} 初始化方法有三个参数，如果用户不指定则会使用默认值，initialCapacity为16，loadFactor为0.75（负载因子，扩容时需要参考），concurrentLevel为16。
从上面的代码可以看出来,Segment数组的大小ssize是由concurrentLevel来决定的，但是却不一定等于concurrentLevel，ssize一定是大于或等于concurrentLevel的最小的2的次幂。比如：默认情况下concurrentLevel是16，则ssize为16；若concurrentLevel为14，ssize为16；若concurrentLevel为17，则ssize为32。为什么Segment的数组大小一定是2的次幂？其实主要是便于通过按位与的散列算法来定位Segment的index。
segmentShift和segmentMask这两个全局变量的主要作用是用来定位Segment，int j =(hash >>> segmentShift) & segmentMask。
segmentMask：段掩码，假如segments数组长度为16，则段掩码为16-1=15；segments长度为32，段掩码为32-1=31。这样得到的所有bit位都为1，可以更好地保证散列的均匀性
segmentShift：2的sshift次方等于ssize，segmentShift=32-sshift。若segments长度为16，segmentShift=32-4=28;若segments长度为32，segmentShift=32-5=27。而计算得出的hash值最大为32位，无符号右移segmentShift，则意味着只保留高几位（其余位是没用的），然后与段掩码segmentMask位运算来定位Segment。
接下来，我们来看看ConcurrentHashMap.put方法
public V put(K key, V value) {
Segment s;
//concurrentHashMap不允许key/value为空
if (value == null)
throw new NullPointerException();
//hash函数对key的hashCode重新散列，避免差劲的不合理的hashcode，保证散列均匀
int hash = hash(key);
//返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算，定位segment
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);
} 从源码看出，put的主要逻辑也就两步：1.定位segment并确保定位的Segment已初始化 2.调用Segment的put方法。
来看下concurrentHashMap代理到Segment上的put方法，Segment中的put方法是要加锁的。只不过是锁粒度细了而已。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);//tryLock不成功时会遍历定位到的HashEnry
//位置的链表（遍历主要是为了使CPU缓存链表），若找不到，则创建HashEntry。tryLock一定次数后
//（MAX_SCAN_RETRIES变量决定），则lock。若遍历过程中，由于其他线程的操作导致链表头结点变化，则
//需要重新遍历。
V oldValue;
try {
HashEntry[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;//定位HashEntry，可以看到，这个hash值在
//定位Segment时和在Segment中定位HashEntry都会用到，只不过定位Segment时只用到高几位。
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;
//若c超出阈值threshold，需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2
//倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列，具体在另一篇文章中有详细分析，不赘述。扩容并
//rehash的这个过程是比较消耗资源的。
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
} 在每个写操作的方法开头都这样的类似代码：
final V remove(Object key, int hash, Object value) {
if (!tryLock())
scanAndLock(key, hash);HashEntry node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value); 也就是，首先尝试获取锁，如果成功则会带锁继续操作，失败则要通过scanAndLock或scanAndLockForPut获取锁，因此这里关注的重点也就转移到这两个方法了。
按照多线程环境的规则，如果尝试获取锁失败的话就会进入阻塞等待状态，那么这两个方法的作用应该是类似的。
private HashEntry scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry first = entryForHash(this, hash);
HashEntry e = first;
HashEntry node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
while (!tryLock()) {
HashEntry f; // to recheck first below
if (retries < 0) {
if (e == null) {
if (node == null) // speculatively create node
node = new HashEntry(hash, key, value, null);
retries = 0;
}
else if (key.equals(e.key))
retries = 0;
else
e = e.next;
}
else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
lock();
break;
}
else if ((retries & 1) == 0 &&
(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
e = first = f; // re-traverse if entry changed
retries = -1;
}
}
return node;
} 这两个方法的逻辑：在等待的时候闲着没事儿干把该做好的准备做好，查找一下目标entry，如果是新建entry就把entry创建好，然后如果一切没问题就用lock()方法把自己给阻塞了，也就是做好准备然后去等着了。
ConcurrentHashMap.get方法：
public V get(Object key) {
Segment s;
HashEntry[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
//先定位Segment，再定位HashEntry
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;
} 虽然每个Segment都包含一个HashEntry数组，且用volatile修饰，但是volatile的数组只针对数组的引用具有volatile的语义，而不是它的元素，所以需要使用UNSAFE.getObjectVolatile获得最新的HashEntry数组中的元素。
从上面的代码可以看出get方法并没有加锁，这是因为HashEntry的value和next都是使用volatile修饰的，这就保证了可见性，get方法也就能得到get之前最新的数据。
总结
并发编程实践中，ConcurrentHashMap是一个经常被使用的数据结构，相比于Hashtable以及Collections.synchronizedMap()，ConcurrentHashMap在线程安全的基础上提供了更好的写并发能力，但同时降低了对读一致性的要求。ConcurrentHashMap的设计与实现非常精巧，大量的利用了volatile，final，CAS等lock-free技术来减少锁竞争对于性能的影响，无论对于Java并发编程的学习还是Java内存模型的理解，ConcurrentHashMap的设计以及源码都值得非常仔细的阅读与揣摩。