ConcurrentHashMap底层分析

jdk1.8之前，通过segments实现，segments继承ReentrantLock，segments充当锁的角色，每一个table（桶）都有自己的锁，因此jdk1.8之前ConcurrentHashMap采用分段锁的机制来实现并发的更新操作，提高并发效率。
table相当于HashMap中的数组（桶），桶里每一个节点包含键，值，Hash值，称之为HashEntry,用来封装键值对（key,value）;

jdk1.8时，节点依旧存在（Node），不存在segments,不采用分段锁机制实现并发；
1）取消了segments字段，采用volatile修饰table保存数据，采用table数组作为锁（同步锁）；
2）将原先table数组+链表的数据结构变成table数组+链表+红黑树的数据结构；（在使用Hash表查找数据的时候，我们期待时间复杂度为O(1)，如果只使用链表，会产生大量的Hash冲突，key值不能均匀分布，会使时间复杂度变为O(n)，红黑树在最坏情况下，时间复杂度为logN ）

相关概念

• table: 默认为null，初始化发生在第一次插入数据(数组默认长度为16)
• nextTable: 默认为null，扩容时新生成的数组
• sizeCtl: 用来控制table的初始化和扩容
  1）-1 代表正在初始化
  2）-N 代表有N-1个线程都在进行扩容操作
  3）如果table未初始化，代表table需要初始化的容量， 如果table已经初始化，代表table的容量
• Node/ForwaringNode：Node保存key/value/hash值的数据结构，ForwaringNode存储nextTable的引用，作为一个占位符放到table中表示当前节点是否被改变

类的继承关系

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

AbstractMap：一个抽象类，与HashMap一样，会有一些公有方法定义在AbstractMap里，对Map的基本操作；
ConcurrentMap：定义了一系列关于并发的操作
Serializable：表示ConcurrentHashMap能够被序列化

成员变量

private static final long serialVersionUID = 7249069246763182397L;

序列化ID

private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;

桶的默认初始容量

static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

最大数组的大小

private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;

默认并发级别

private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;

默认加载因子

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

阈值，链表转为红黑树

static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

阈值，红黑树转为链表

static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

转换阈值

static final int MOVED     = -1; // hash for forwarding nodes
static final int TREEBIN   = -2; // hash for roots of trees
static final int RESERVED  = -3; // hash for transient reservations
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash

hash值

static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

得到可用CPU个数

transient volatile Node[] table;

桶

private transient volatile Node[] nextTable;

扩容时需要使用的桶

构造函数

    public ConcurrentHashMap() {
    }

无参构造函数

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
        if (initialCapacity < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                   MAXIMUM_CAPACITY :
                   tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
        this.sizeCtl = cap;
    }

创建带有指定容量的Map

    public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
        putAll(m);
    }

表示可以传入一个Map映射，将Map中的所有元素添加到新的对象里面

    public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        this(initialCapacity, loadFactor, 1);
    }

传入指定容量，和指定的加载因子

    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;
    }

给定容量，加载因子，并发级别

• tableSizeFor：返回一个最小的并且大于等于initialCapacity大小的2的幂次方数，比如initialCapacity为15， 这里的cap则为16
• concurrentcyLevel： 只是确定sizeCtl的大小 jdk1.8 并发数实际上是由table去控制

put方法分析

  public V put(K key, V value) {
        return putVal(key, value, false);
    }

put方法中调用了putVal方法 ，putVal方法的实现如下：

 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<K,V>[] tab = table;;) {
            Node<K,V> f; int n, i, fh; K fk; V fv;
            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<K,V>(hash, key, value)))
                    break;                   // no lock when adding to empty bin
            }
            else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);
            else if (onlyIfAbsent // check first node without acquiring lock
                     && fh == hash
                     && ((fk = f.key) == key || (fk != null && key.equals(fk)))
                     && (fv = f.val) != null)
                return fv;
            else {
                V oldVal = null;
                synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        if (fh >= 0) {
                            binCount = 1;
                            for (Node<K,V> 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<K,V> pred = e;
                                if ((e = e.next) == null) {
                                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value);
                                    break;
                                }
                            }
                        }
                        else if (f instanceof TreeBin) {
                            Node<K,V> p;
                            binCount = 2;
                            if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                           value)) != null) {
                                oldVal = p.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    p.val = value;
                            }
                        }
                        else if (f instanceof ReservationNode)
                            throw new IllegalStateException("Recursive update");
                    }
                }
                if (binCount != 0) {
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                        treeifyBin(tab, i);
                    if (oldVal != null)
                        return oldVal;
                    break;
                }
            }
        }
        addCount(1L, binCount);
        return null;
    }

其中：spread（key.hashCode)是用来计算key的hash码值。之后出现了一个大的for循环（由于没有结束判断，所以可以看成是一个死循环）

• 第一个判断

if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                tab = initTable();

这个判断是用来当table为空时做hash数组的初始化工作，调用了initTable方法：

    private final Node<K,V>[] initTable() {
        Node<K,V>[] tab; int sc;
        while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
            if ((sc = sizeCtl) < 0)
                Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                        int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                        table = tab = nt;
                        sc = n - (n >>> 2);
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
                break;
            }
        }
        return tab;
    }

sizeCtl：-1 代表初始化，0代表默认状态，-（1+其他正在进行扩容操作的线程数），初始化过后，代表在此resize时map中的元素个数

在初始化的逻辑中进行如下逻辑判断

1.首先判断sizeCtl是否小于0，如果为true，则代表在多线程条件下，已经有线程在进行初始化工作，则当前线程执行yield方法，让度出自己的资源，直到sizeCtl在其他线程初始化完成后被置成0，则不满足while方法的判断条件，跳出循环.

2.如果为false，代表当前线程可以对table进行初始化，则利用CAS操作将当前的sc（即sizeCtl）置为-1，进入初始化的逻辑操作

3.n代表数组长度，由于sizeCtl为-1，所以n取为DEFAULT_CAPACITY=16, sc=sizeCtl更新为0，初始化完成

• 第二个判断
  当数组已被初始化时，则第一个if条件不满足，证明可以开始添加操作，进入第二个if，第二个if判断要添加的桶中的第一个元素是否存在，不存在的话，直接把当前元素添加到第一个位置
• 第三个判断
  判断是否正在发生扩容操作，如果发生了扩容操作，则当前线程也加入扩容操作中，多线程完成数组扩容。

else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                tab = helpTransfer(tab, f);

最后else：真正执行元素的添加操作，非首节点，采用了synchronized首元素的方法来保证线程安全，并且ConcurrentHashMap的底层采用的还是红黑树这种数据结构，所以当节点过多（桶数量小于64时不会转化成红黑树，而只是继续扩容。当桶的数量大于64且链表结点数超过了8，才会转化成红黑树），会把链表转化成红黑树，提高效率