Java ConcurrentMap 源码分析

HashTable对整个数组使用一把锁进行同步,只允许一个线程进入数组进行操作
ConcurrentMap默认对数组分成16个段，每个段使用一把互斥锁，相当于可允许同时16个线程进行操作
和hashmap

Put方法（value不能为空）

/** 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)
                tab = initTable();
            //根据hash选定f，然后进行同步
            else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                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)
                //是否正在resizing
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else {
                //存在自旋锁
                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);
    }

继承于Map

public interface ConcurrentMap<K, V> extends Map<K, V> 

public class ConcurrentHashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
        implements ConcurrentMap<K, V>, Serializable

静态变量（默认值）

    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;

    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

    static final int MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY = 2;

    static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16; // slightly conservative

    static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;

Segments

Java的serialization提供了一种持久化对象实例的机制。当持久化对象时，可能有一个特殊的对象数据成员，我们不想用serialization机制来保存它。为了在一个特定对象的一个域上关闭serialization，可以在这个域前加上关键字transient。当一个对象被序列化的时候，transient型变量的值不包括在序列化的表示中，然而非transient型的变量是被包括进去的。

    /**
     * Segments are specialized versions of hash tables.  This
     * subclasses from ReentrantLock opportunistically, just to
     * simplify some locking and avoid separate construction.
     */
    static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable 

左边便是Hashtable的实现方式—锁整个hash表；而右边则是ConcurrentHashMap的实现方式—锁桶（或段）。ConcurrentHashMap将hash表分为16个桶（默认值），诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶。试想，原来只能一个线程进入，现在却能同时16个写线程进入（写线程才需要锁定，而读线程几乎不受限制，之后会提到），并发性的提升是显而易见的。
更令人惊讶的是ConcurrentHashMap的读取并发，因为在读取的大多数时候都没有用到锁定，所以读取操作几乎是完全的并发操作，而写操作锁定的粒度又非常细，比起之前又更加快速（这一点在桶更多时表现得更明显些）。只有在求size等操作时才需要锁定整个表。而在迭代时，ConcurrentHashMap使用了不同于传统集合的快速失败迭代器（见之前的文章《JAVA API备忘—集合》）的另一种迭代方式，我们称为弱一致迭代器。在这种迭代方式中，当iterator被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException，取而代之的是在改变时new新的数据从而不影响原有的数据，iterator完成后再将头指针替换为新的数据，这样iterator线程可以使用原来老的数据，而写线程也可以并发的完成改变，更重要的，这保证了多个线程并发执行的连续性和扩展性，是性能提升的关键。

核心思想

1、锁分离技术：ConcurrentHashMap首先将数据分成一段一段（segment）的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。

2、 final 关键字保证HashEntery 对象的不变性，来降低执行读操作的线程在遍历链表期间对加锁的需求：ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁。HashEntry 中的 key，hash，next 都声明为 final 型。这意味着，不能把节点添加到链接的中间和尾部，也不能在链接的中间和尾部删除节点。这个特性可以保证：在访问某个节点时，这个节点之后的链接不会被改变。这个特性可以大大降低处理链表时的复杂性。同时，HashEntry 类的 value 域被声明为 Volatile 型， 保证其内存可见性。在 ConcurrentHashMap 中，不允许用 unll 作为键和值，当读线程读到某个 HashEntry 的 value 域的值为 null 时，便知道产生了冲突——发生了重排序现象，需要加锁后重新读入这个 value 值。这些特性互相配合，使得读线程即使在不加锁状态下，也能正确访问 ConcurrentHashMap。

3、 Volatile 保证内存可见性：由于内存可见性问题，未正确同步的情况下，写线程写入的值可能并不为后续的读线程可见，通过Volatile 变量可以保证其内存可见性问题。

是否需要扩容

在插入元素前会先判断Segment里的HashEntry数组是否超过容量（threshold），如果超过阀值，数组进行扩容。值得一提的是，Segment的扩容判断比HashMap更恰当，因为HashMap是在插入元素后判断元素是否已经到达容量的，如果到达了就进行扩容，但是很有可能扩容之后没有新元素插入，这时HashMap就进行了一次无效的扩容。

如何扩容

扩容的时候首先会创建一个两倍于原容量的数组，然后将原数组里的元素进行再hash后插入到新的数组里。为了高效ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。