一、HashMap源码解读
1、put操作
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对key的hashCode进行hash，然后再计算index；
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如果没有碰撞直接放到桶bucket里
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如果碰撞里了，以链表的形式存在bucket里
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如果碰撞导致链表长度过长(大于等于TREEIFY_THRESHOLD)，就把链表转换为红黑树
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如果节点已经存在就替换old value(保证key的唯一性)
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如果bucket满了(超过load factor*current capacity)，就要resize.
public V put(K key, V value) {
//对key的hashCode进行hash
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node[] tab; Node p; int n, i;
// table未初始化或者长度为0，进行扩容
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
// (n - 1) & hash 确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成结点放入桶中(此时，这个结点是放在数组中)
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
// 桶中已经存在元素
else {
Node e; K k;
// 比较桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 将第一个元素赋值给e，用e来记录
e = p;
// hash值不相等，即key不相等；为红黑树结点
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
//该链为链表
else {
// 在链表最末插入结点
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
// 在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 结点数量达到阈值，转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
// 跳出循环
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
// 相等，跳出循环
break;
// 用于遍历桶中的链表，与前面的e = p.next组合，可以遍历链表
p = e;
}
}
// 表示在桶中找到key值、hash值与插入元素相等的结点
if (e != null) { // existing mapping for key
// 记录e的value
V oldValue = e.value;
// onlyIfAbsent为false或者旧值为null
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
//用新值替换旧值
e.value = value;
// 访问后回调
afterNodeAccess(e);
// 返回旧值
return oldValue;
}
}
// 结构性修改
++modCount;
// 实际大小大于阈值则扩容
if (++size > threshold)
resize();
// 插入后回调
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
复制代码 2、get操作
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a.bucket里的第一个节点直接命中
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b.如果由冲突，则通过key.equals(k)去查找对应的entry
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如果为树，则在树中通过key.equals(k)查找，时间复杂度为o(logn);
-
如果为链表，则在链表中通过key.equals(k查找)，时间复杂度为o(n);
public V get(Object key) {
Node e;
return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}
/**
* Implements Map.get and related methods
*
* @param hash hash for key
* @param key the key
* @return the node, or null if none
*/
final Node getNode(int hash, Object key) {
Node[] tab; Node first, e; int n; K k;
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
// 直接命中
(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;
// 未命中
if ((e = first.next) != null) {
//在树中get
if (first instanceof TreeNode)
return ((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);
// 在链表中get
do {
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
return e;
} while ((e = e.next) != null);
}
}
return null;
}
复制代码 3、hash函数的实现
在get和put的过程中，计算下标时，先对hashCode进行hash操作，然后再通过hash值进一步计算下标，如下图所示
static final int hash(Object key) {
int h;
// ^ ：按位异或
// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
//其中n是数组的长度，即Map的数组部分初始化长度
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
复制代码我们可以看到，在 hashmap 中要找到某个元素，需要根据 key 的 hash 值来求得对应数组中的位置。如何计算这个位置就是 hash 算法。
前面说过，hashmap 的数据结构是数组和链表的结合，所以我们当然希望这个 hashmap 里面的元素位置尽量的分布均匀些，尽量使得每个位置上的元素数量只有一个。那么当我们用 hash 算法求得这个位置的时候，马上就可以知道对应位置的元素就是我们要的，而不用再去遍历链表。 所以，我们首先想到的就是把 hashcode 对数组长度取模运算。这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。
但是“模”运算的消耗还是比较大的，能不能找一种更快速、消耗更小的方式？我们来看看 JDK1.8 源码是怎么做的
简单来说就是：
*高16 bit 不变，低16 bit 和高16 bit 做了一个异或（得到的 hashcode 转化为32位二进制，前16位和后16位低16 bit和高16 bit做了一个异或）
*(n·1) & hash = -> 得到下标
4、拉链法导致的链表过深，为什么不用二叉查找树代替而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树？
之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷：二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成层次很深的问题），遍历查找会非常慢。而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋、右旋、变色这些操作来保持平衡。引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题。我们知道红黑树属于平衡二叉树，为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少。所以当长度大于8的时候，会使用红黑树；如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。
5、对红黑树的见解
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1、每个节点非红即黑
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2、根节点总是黑色的
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3、如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）
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4、每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）
-
5、从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）
6、如果 HashMap 的大小超过了负载因子（load factor）定义的容量怎么办？
HashMap 默认的负载因子大小为0.75。也就是说，当一个 Map 填满了75%的 bucket 时候，和其它集合类一样（如 ArrayList 等），将会创建原来 HashMap 大小的两倍的 bucket 数组来重新调整 Map 大小，并将原来的对象放入新的 bucket 数组中。这个过程叫作 rehashing。
7、重新调整 HashMap 大小存在什么问题吗？
重新调整 HashMap 大小的时候，确实存在条件竞争。
因为如果两个线程都发现 HashMap 需要重新调整大小了，它们会同时试着调整大小。在调整大小的过程中，存储在链表中的元素的次序会反过来。因为移动到新的 bucket 位置的时候，HashMap 并不会将元素放在链表的尾部，而是放在头部。这是为了避免尾部遍历（tail traversing）。如果条件竞争发生了，那么就死循环了。多线程的环境下不使用 HashMap。
8、多线程会导致死循环，它是怎么发生的？
HashMap 的容量是有限的。当经过多次元素插入，使得 HashMap 达到一定饱和度时，Key 映射位置发生冲突的几率会逐渐提高。这时候， HashMap 需要扩展它的长度，也就是进行Resize。
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扩容：创建一个新的 Entry 空数组，长度是原数组的2倍
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rehash：遍历原 Entry 数组，把所有的 Entry 重新 Hash 到新数组
9、RESIZE的实现
当put时，如果发现目前的bucket占用程度已经超过了Load Factor所希望的比例，那么就会发生resize。在resize的过程，简单的说就是把bucket扩充为2倍，之后重新计算index，把节点再放到新的bucket中。当超过限制的时候会resize，然而又因为我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。
final Node[] resize() {
Node[] oldTab = table;
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
if (oldCap > 0) {
// 超过最大值就不再扩充了，就只好随你碰撞去吧
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 没超过最大值，就扩充为原来的2倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
// 计算新的resize上限
if (newThr == 0) {
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];
table = newTab;
if (oldTab != null) {
// 把每个bucket都移动到新的buckets中
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // preserve order
Node loHead = null, loTail = null;
Node hiHead = null, hiTail = null;
Node next;
do {
next = e.next;
// 原索引
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
// 原索引+oldCap
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 原索引放到bucket里
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
// 原索引+oldCap放到bucket里
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
复制代码 resize过程中对Hash表数组大小的修改使用的是2次幂的扩展（指长度为原来的2倍），这样有两个好处
- 1、在hashmap的源码中。put方法会调用indexFor(int h, int length)方法，这个方法主要是根据key的hash值找到这个entry在Hash表数组中的位置，源码如下：
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
复制代码上述代码也相当于对length求模。 注意最后return的是h&(length-1)。如果length不为2的幂，比如15。那么length-1的2进制就会变成1110。在h为随机数的情况下，和1110做&操作。尾数永远为0。那么0001、1001、1101等尾数为1的位置就永远不可能被entry占用。这样会造成浪费，不随机等问题。 length-1 二进制中为1的位数越多，那么分布就平均。
- 2、以下图为例，其中图（a）表示扩容前的key1和key2两种key确定索引位置的示例，图（b）表示扩容后key1和key2两种key确定索引位置的示例，n代表length。
resize过程中不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”，可以看看下图为16扩充为32的resize示意图（一方面位运算更快，另一方面抗碰撞的Hash函数其实挺耗时的):
二、ConcurrentHashMap源码解读
1、ConcurrentHashMap的key和value不能为null值
ConcurrentHashmap和Hashtable都是支持并发的，这样会有一个问题，当你通过get(k)获取对应的value时，如果获取到的是null时，你无法判断，它是put（k,v）的时候value为null，还是这个key从来没有做过映射。 HashMap是非并发的，可以通过contains(key)来做这个判断。 而ConcurrentHashMap在调用m.containsKey(key)和m.get(key)，这两个方法都是没有加锁的，调用时候m可能被其他线程改变了。 假如一个线程m.containsKey(k)为真，在还没执行m.get(k)的时候，k被另外一个线程给删除了，那么m.get(k)会返回null。如果允许null值的话，就会错误的判断为k还存在；因此不允许null值的话就可以正常的表示出当前的k是不存在的。所以在ConcurrentHashMap不应该有如下的写法，Key和Value不允许null值。 其实Value不允许null值就可以，Key为null似乎没什么影响。
if (m.containsKey(k)) {
return m.get(k);
} else {
throw new KeyNotPresentException();
}
复制代码2、ConcurrentHashMap的关键属性
ConcurrentHashMap在1.8中的实现,相比较1.7基本上全部都变掉了.而是启用了一种全新的CAS算法的方式实现，Node + CAS + Synchronized。数据结构沿用了与它同时期的HashMap版本的思想，底层依然由数组+链表+红黑树的方式思想。对于锁的粒度,调整为对每个数组元素加锁(Node),然后是定位节点的hash算法被简化了，这样带来的弊端是Hash冲突会加剧。因此在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。这样一来，查询的时间复杂度就会由原先的O(n)变为O(logN)。下面是其基本结构：
相关属性:
/**
*表初始化和调整控件大小。当为负时，
正在初始化或调整表的大小：初始化为-1，
否则-（1+活动调整大小线程的数目）。否则，
当表为空时，保留要在其上使用的初始表大小
创建，或默认为0。初始化后，保持
下一个要调整表大小的元素计数值
*/
private transient volatile int sizeCtl;
复制代码sizeCtl用于table[]的初始化和扩容操作，不同值的代表状态如下：
- -1：table[]正在初始化。
- -N：表示有N-1个线程正在进行扩容操作。
非负情况：
- 如果table[]未初始化，则表示table需要初始化的大小。
- 如果初始化完成，则表示table[]扩容的阀值，默认是table[]容量的0.75 倍。
private static finalint DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
- DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL：表示默认的并发级别，也就是table[]的默认大小。
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
- LOAD_FACTOR:默认加载因子
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
- TREEIFY_THRESHOLD：链表转红黑树的阀值，当table[i]下面的链表长度大于8时就转化为红黑树结构。
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
- UNTREEIFY_THRESHOLD：红黑树转链表的阀值，当链表长度<=6时转为链表（扩容时）。
构造函数:
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);
this.sizeCtl = cap;
}
复制代码从上面代码可以看出，在创建ConcurrentHashMap时，并没有初始化table[]数组，只对Map容量，并发级别等做了赋值操作。相关节点:
- Node：该类用于构造table[]，只读节点（不提供修改方法）。
- TreeBin：红黑树结构。
- TreeNode：红黑树节点。
- ForwardingNode：临时节点（扩容时使用）。
table
transient volatile Node 装载Node的数组，作为ConcurrentHashMap的数据容器，采用懒加载的方式，直到第一次插入数据的时候才会进行初始化操作，数组的大小总是为2的幂次方。
nextTable
private transient volatile Nodevolatile Node
sizeCtl
private transient volatile int sizeCtl;该属性用来控制table数组的大小，根据是否初始化和是否正在扩容有几种情况： 当值为负数时：如果为-1表示正在初始化，如果为-N则表示当前正有N-1个线程进行扩容操作； 当值为正数时：如果当前数组为null的话表示table在初始化过程中，sizeCtl表示为需要新建数组的长度； 若已经初始化了，表示当前数据容器（table数组）可用容量也可以理解成临界值（插入节点数超过了该临界值就需要扩容），具体指为数组的长度n 乘以 加载因子loadFactor； 当值为0时，即数组长度为默认初始值。
sun.misc.Unsafe U
private static final sun.misc.Unsafe U;在ConcurrentHashMapde的实现中可以看到大量的U.compareAndSwapXXXX的方法去修改ConcurrentHashMap的一些属性。这些方法实际上是利用了CAS算法保证了线程安全性，这是一种乐观策略，假设每一次操作都不会产生冲突，当且仅当冲突发生的时候再去尝试。而CAS操作依赖于现代处理器指令集，通过底层CMPXCHG指令实现。CAS(V,O,N)核心思想为：若当前变量实际值V与期望的旧值O相同，则表明该变量没被其他线程进行修改，因此可以安全的将新值N赋值给变量；若当前变量实际值V与期望的旧值O不相同，则表明该变量已经被其他线程做了处理，此时将新值N赋给变量操作就是不安全的，在进行重试。而在大量的同步组件和并发容器的实现中使用CAS是通过sun.misc.Unsafe类实现的，该类提供了一些可以直接操控内存和线程的底层操作，可以理解为java中的“指针”。该成员变量的获取是在静态代码块中：
static {
try {
U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
.......
} catch (Exception e) {
throw new Error(e);
}
}
复制代码3、ConcurrentHashMap中关键内部类
Node
Node类实现了Map.Entry接口，主要存放key-value对，并且具有next域
static class Node implements Map.Entry {
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;
}
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; }
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)));
}
/**
* Virtualized support for map.get(); overridden in subclasses.
*/
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;
}
}
复制代码 另外可以看出很多属性都是用volatile进行修饰的，也就是为了保证内存可见性。
TreeNode
树节点，继承于承载数据的Node类。而红黑树的操作是针对TreeBin类的，从该类的注释也可以看出，也就是TreeBin会将TreeNode进行再一次封装
static final class TreeNode extends Node {
TreeNode parent; // red-black tree links
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode prev; // needed to unlink next upon deletion
boolean red;
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);
}
/**
* Returns the TreeNode (or null if not found) for the given key
* starting at given root.
*/
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;
}
}
复制代码 TreeBin
这个类并不负责包装用户的key、value信息，而是包装的很多TreeNode节点。实际的ConcurrentHashMap“数组”中，存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象。
static final class TreeBin extends Node {
TreeNode root;
volatile TreeNode 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
......
}
复制代码 ForwardingNode
在扩容时才会出现的特殊节点，其key,value,hash全部为null。并拥有nextTable指针引用新的table数组。
static final class ForwardingNode extends Node {
final Node[] nextTable;
ForwardingNode(Node[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
Node find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
outer: for (Node[] tab = nextTable;;) {
Node e; int n;
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
return null;
for (;;) {
int eh; K ek;
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
if (eh < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode)e).nextTable;
continue outer;
}
else
return e.find(h, k);
}
if ((e = e.next) == null)
return null;
}
}
}
}
复制代码 4、CAS关键操作
在上面我们提及到在ConcurrentHashMap中会大量使用CAS修改它的属性和一些操作。因此，在理解ConcurrentHashMap的方法前我们需要了解下面几个常用的利用CAS算法来保障线程安全的操作。
tabAt
static final Node tabAt(Node[] tab, int i) {
return (Node)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}
复制代码 该方法用来获取table数组中索引为i的Node元素。
casTabAt
static final boolean casTabAt(Node[] tab, int i,
Node c, Node v) {
return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}
复制代码 利用CAS操作设置table数组中索引为i的元素
setTabAt
static final void setTabAt(Node[] tab, int i, Node v) {
U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}
复制代码 该方法用来设置table数组中索引为i的元素
5、重点方法讲解
put操作:
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());
int binCount = 0;
for (Node[] tab = table;;) {
Node f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//若table未创建,则初始化
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//table[i]后面无节点时，直接创建Node（无锁操作）
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 如果当前正在扩容，则帮助扩容并返回最新table[]
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
//在链表或者红黑树中追加节点
V oldVal = null;
//这里并没有使用ReentrantLock，说明synchronized已经足够优化了(1.7使用的ReentrantLock)
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//如果为链表结构
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node e = f;; ++binCount) {
K ek;
//找到key，替换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;
//在尾部插入Node
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//如果为红黑树
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) {
//到达阀值，变为红黑树结构
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
复制代码 从上面代码可以看出，put的步骤大致如下：
- 参数校验。
- 若table[]未创建，则初始化。
- 当table[i]后面无节点时，直接创建Node（无锁操作）。
- 如果当前正在扩容，则帮助扩容并返回最新table[]。
- 然后在链表或者红黑树中追加节点。
- 最后还回去判断是否到达阀值，如到达变为红黑树结构。
get操作:
public V get(Object key) {
Node[] tab; Node e, p; int n, eh; K ek;
//定位到table[]中的i
int h = spread(key.hashCode());
//若table[i]存在
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//比较链表头部
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//若为红黑树，查找树
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//循环链表查找
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
复制代码 get方法的流程相对简单一点，从上面代码可以看出以下步骤：
- 首先定位到table[]中的i。
- 若table[i]存在，则继续查找。
- 首先比较链表头部，如果是则返回。
- 然后如果为红黑树，查找树。
- 最后再循环链表查找。
ConcurrentHashMap的get操作上面并没有加锁。所以在多线程操作的过程中，并不能完全的保证一致性。这里和1.7当中类似，是弱一致性的体现。
size操作:
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
public long mappingCount() {
long n = sumCount();
return (n < 0L) ? 0L : n; // ignore transient negative values
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
复制代码JDK1.8中新增了一个mappingCount()的API。这个API与size()不同的就是返回值是Long类型，这样就不受Integer.MAX_VALUE的大小限制了。
两个方法都同时调用了，sumCount()方法。对于每个table[i]都有一个CounterCell与之对应，上面方法做了求和之后就返回了。从而可以看出，size()和mappingCount()返回的都是一个估计值。（这一点与JDK1.7里面的实现不同，1.7里面使用了加锁的方式实现。这里面也可以看出JDK1.8牺牲了精度，来换取更高的效率。）