并发环境下为什么使用ConcurrentHashMap
1. HashMap在高并发的环境下，执行put操作会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构，从而导致Entry的next节点始终不为空，因此产生死循环获取Entry
2. HashTable虽然是线程安全的，但是效率低下，当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程如果也访问HashTable的同步方法，那么会进入阻塞或者轮训状态。
3. 在jdk1.6中ConcurrentHashMap使用锁分段技术提高并发访问效率。首先将数据分成一段一段地存储，然后给每一段数据配一个锁，当一个线程占用锁访问其中一段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问。然而在jdk1.8中的实现已经抛弃了Segment分段锁机制，利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层依然采用数组+链表+红黑树的存储结构。
JDK1.6分析
ConcurrentHashMap采用 分段锁的机制，实现并发的更新操作，底层由Segment数组和HashEntry数组组成。Segment继承ReentrantLock用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护每个散列映射表的若干个桶。HashEntry 用来封装映射表的键 / 值对；每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。一个 ConcurrentHashMap 实例中包含由若干个 Segment 对象组成的数组，下面我们通过一个图来演示一下 ConcurrentHashMap 的结构：
JDK1.8分析
改进一：取消segments字段，直接采用transient volatile HashEntry table保存数据，采用table数组元素作为锁，从而实现了对每一行数据进行加锁，进一步减少并发冲突的概率。
改进二：将原先table数组＋单向链表的数据结构，变更为table数组＋单向链表＋红黑树的结构。对于hash表来说，最核心的能力在于将key hash之后能均匀的分布在数组中。如果hash之后散列的很均匀，那么table数组中的每个队列长度主要为0或者1。但实际情况并非总是如此理想，虽然ConcurrentHashMap类默认的加载因子为0.75，但是在数据量过大或者运气不佳的情况下，还是会存在一些队列长度过长的情况，如果还是采用单向列表方式，那么查询某个节点的时间复杂度为O(n)；因此，对于个数超过8(默认值)的列表，jdk1.8中采用了红黑树的结构，那么查询的时间复杂度可以降低到O(logN)，可以改进性能。
ConcurrentHashMap的重要属性
/**
* races. Updated via CAS.
* 记录容器的容量大小，通过CAS更新
*/
private static final long BASECOUNT;
/**
* 这个sizeCtl是volatile的，那么他是线程可见的，一个思考:它是所有修改都在CAS中进行，但是sizeCtl为什么不设计成LongAdder(jdk8出现的)类型呢？
* 或者设计成AtomicLong(在高并发的情况下比LongAdder低效)，这样就能减少自己操作CAS了。
*
* 默认为0，用来控制table的初始化和扩容操作，具体应用在后续会体现出来。
* -1 代表table正在初始化
* -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作
* 其余情况：
*1、如果table未初始化，表示table需要初始化的大小。
*2、如果table初始化完成，表示table的容量，默认是table大小的0.75 倍，居然用这个公式算0.75（n - (n >>> 2)）。
**/
private static final long SIZECTL;
/**
* 自旋锁 （锁定通过 CAS） 在调整大小和/或创建 CounterCells 时使用。 在CounterCell类更新value中会使用，功能类似显示锁和内置锁，性能更好
* 在Striped64类也有应用
*/
private static final long CELLSBUSY;
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Node：保存key，value及key的hash值的数据结构。其中value和next都用volatile修饰，保证并发的可见性。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
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;
}
}
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ForwardingNode：一个特殊的Node节点，hash值为-1，其中存储nextTable的引用。
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node[] nextTable;
ForwardingNode(Node[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
}
ConcurrentHashMap的构造函数
public ConcurrentHashMap(){}
/**
*initialCapacity 初始化容量
**/
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {}
/**
*
*创建与给定map具有相同映射的新map
**/
public ConcurrentHashMap(Map m){}
/**
*initialCapacity 初始容量
*loadFactor 负载因子,当容量达到initialCapacity*loadFactor时，执行扩容
*concurrencyLevel 预估的并发更新线程数
**/
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {}
/**
*initialCapacity 初始容量
*loadFactor 负载因子
*concurrencyLevel 预估的并发更新线程数
**/
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {}
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接下来具体看看第四个构造函数的具体实现：
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor, int concurrencyLevel) {
if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (initialCapacity < concurrencyLevel)
initialCapacity = concurrencyLevel;
long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
this.sizeCtl = cap;
}
/**
*返回给定所需容量，table的大小总是2的幂次方
**/
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;
}
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ConcurrentHashMap在构造函数中只会初始化sizeCtl值，并不会直接初始化table，而是延缓到第一次put操作
put()方法的实现
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node[] tab = table;;) {
Node f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node(hash, key, value, null)))
break;
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node e = f;; ++binCount) {
K ek;
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) {
pred.next = new Node(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
Node p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
static final Node tabAt(Node[] tab, int i) {
return (Node)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
static final boolean casTabAt(Node[] tab, int i,
Node c, Node v) {
return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}
static final void setTabAt(Node[] tab, int i, Node v) {
U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}
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我们还是继续一步步看代码，看inputVal的注释a，这个方法helpTransfer，如果线程进入到这边说明已经有其他线程正在做扩容操作，这个是一个辅助方法
/**
* Helps transfer if a resize is in progress.
*/
final Node[] helpTransfer(Node[] tab, Node f) {
Node[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
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当我们的putVal执行到addCount的时候
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
if (check >= 0) {
Node[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < 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 (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
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看上面注释1，每次都会对baseCount 加1，如果并发竞争太大，那么可能导致U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x) 失败，那么为了提高高并发的时候baseCount可见性失败的问题，又避免一直重试，这样性能会有很大的影响，那么在jdk8的时候是有引入一个类Striped64，其中LongAdder和DoubleAdder就是对这个类的实现。这两个方法都是为解决高并发场景而生的，是AtomicLong的加强版，AtomicLong在高并发场景性能会比LongAdder差。但是LongAdder的空间复杂度会高点。
我们每次进来都对baseCount进行加1当达到一定的容量时，就需要对table进行扩容。扩容方法就是transfer，这个方法稍微复杂一点，大部分的代码我都做了注释
private final void transfer(Node[] tab, Node[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;
if (nextTab == null) {
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node[] nt = (Node[])new Node[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) {
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode fwd = new ForwardingNode(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false;
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
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;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n;
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true;
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node ln, hn;
if (fh >= 0) {
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
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;
}
}
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;
}
}
}
}
}
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值得细细品味的是，transfer的for循环是倒叙的，说明对table的遍历是从table.length-1开始到0的。我觉得这段代码写得太牛逼了，特别是
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n;
}
注意：如果链表结构中元素超过TREEIFY_THRESHOLD阈值，默认为8个，则把链表转化为红黑树，提高遍历查询效率.接下来我们看看如何构造树结构，代码如下：
private final void treeifyBin(Node[] tab, int index) {
Node b; int n, sc;
if (tab != null) {
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
TreeNode hd = null, tl = null;
for (Node e = b; e != null; e = e.next) {
TreeNode p =
new TreeNode(e.hash, e.key, e.val,
null, null);
if ((p.prev = tl) == null)
hd = p;
else
tl.next = p;
tl = p;
}
setTabAt(tab, index, new TreeBin(hd));
}
}
}
}
}
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可以看出，生成树节点的代码块是同步的，进入同步代码块之后，再次验证table中index位置元素是否被修改过。
1、根据table中index位置Node链表，重新生成一个hd为头结点的TreeNode链表。
2、根据hd头结点，生成TreeBin树结构，并把树结构的root节点写到table的index位置的内存中，具体实现如下：
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);
}
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get()方法
public V get(Object key) {
Node[] tab; Node e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) { if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
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这个get请求，我们需要cas来保证变量的原子性。如果tab[i]正被锁住，那么CAS就会失败，失败之后就会不断的重试。这也保证了get在高并发情况下不会出错。
我们来分析下到底有多少种情况会导致get在并发的情况下可能取不到值。1、一个线程在get的时候，另一个线程在对同一个key的node进行remove操作；2、一个线程在get的时候，另一个线程正则重排table。可能导致旧table取不到值。
那么本质是，我在get的时候，有其他线程在对同一桶的链表或树进行修改。那么get是怎么保证同步性的呢？我们看到e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null，在看下tablAt到底是干嘛的：
static final Node tabAt(Node[] tab, int i) {
return (Node)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
它是对tab[i]进行原子性的读取，因为我们知道putVal等对table的桶操作是有加锁的，那么一般情况下我们对桶的读也是要加锁的，但是我们这边为什么不需要加锁呢？因为我们用了Unsafe的getObjectVolatile，因为table是volatile类型，所以对tab[i]的原子请求也是可见的。因为如果同步正确的情况下，根据happens-before原则，对volatile域的写入操作happens-before于每一个后续对同一域的读操作。所以不管其他线程对table链表或树的修改，都对get读取可见。
参考
深入浅出ConcurrentHashMap（1.8） 作者 占小狼
探索jdk8之ConcurrentHashMap 的实现机制 作者 淮左
Java并发编程总结4——ConcurrentHashMap在jdk1.8中的改进 作者 everSeeker
