1.JDK1.7
数据结构：
- 分为两级数组，外面有一个Segment数组，大小与并发级别有关
- 每个Segment管理一个HashEntry数组
Segment锁机制：
- 比如put，在Segment里面put时，先要加锁tryLock()
- Segment继承了ReentrantLock
- tryLock()失败后，进入while(!tryLock)循环，创建HashEntry，自旋达到阈值后（64/1），直接lock()阻塞
哈希寻址：
- 第一步用来定位Segment位置，这里取的是高位
- 第二步用来定位Segment里面小数组的位置
扩容rehash()：
- 是Segment里面的数组进行扩容
- lastRun机制
末尾放到同一个位置的连续链表；
直接插入到新数组位置；
移动：只用移动链表头到lastRun的元素。
get()：
- 首先定位Segment
- 其次定位HashEntry
- 最后遍历链表
size()：
- 第一次不加锁
- 第二次也不加锁，如果与第一次相等，则返回统计数值
- 第三次加锁统计（对所有segment都加锁）
2.JDK1.8
2.1 数据结构
基本数据结构是数组，发送哈希冲突时采用链表解决，如果数组大小达到64并且链表长度达到8，则转换为红黑树。
通过节点的hash值区分不同节点：
- ForwardingNode，扩容时被转移的节点，hash值是-1
- TreeBin，红黑树，hash值是-2
- 正常链表Node节点，会通过spread()后的，会跟0x7fffffff相与，是个大于0的数
2.1.1 数组大小
数组的大小为2的幂次方：返回>=c的最小的2的次方数
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;
}
2.1.2 sizeCtl
- sizeCtl < 0
1） -1 表示当前table正在初始化（有线程在创建table数组），当前线程需要自旋等待..
2）表示当前table数组正在进行扩容 ,高16位表示：扩容的标识戳 低16位表示：（1 + nThread） 当前参与并发扩容的线程数量 - sizeCtl = 0，表示创建table数组时 使用DEFAULT_CAPACITY为大小
- sizeCtl > 0
1）如果table未初始化，表示初始化大小
2）如果table已经初始化，表示下次扩容时的 触发条件（阈值）
/**
* sizeCtl < 0
* 1. -1 表示当前table正在初始化（有线程在创建table数组），当前线程需要自旋等待..
* 2.表示当前table数组正在进行扩容 ,高16位表示：扩容的标识戳 低16位表示：（1 + nThread） 当前参与并发扩容的线程数量
*
* sizeCtl = 0，表示创建table数组时 使用DEFAULT_CAPACITY为大小
*
* sizeCtl > 0
*
* 1. 如果table未初始化，表示初始化大小
* 2. 如果table已经初始化，表示下次扩容时的 触发条件（阈值）
*/
private transient volatile int sizeCtl;
2.1.3 数组初始化
在put()中进行延迟初始化
/**
* Initializes table, using the size recorded in sizeCtl.
* * sizeCtl < 0
* * 1. -1 表示当前table正在初始化（有线程在创建table数组），当前线程需要自旋等待..
* * 2.表示当前table数组正在进行扩容 ,高16位表示：扩容的标识戳 低16位表示：（1 + nThread） 当前参与并发扩容的线程数量
* *
* * sizeCtl = 0，表示创建table数组时 使用DEFAULT_CAPACITY为大小
* *
* * sizeCtl > 0
* *
* * 1. 如果table未初始化，表示初始化大小
* * 2. 如果table已经初始化，表示下次扩容时的 触发条件（阈值）
*/
private final Node[] initTable() {
//tab 引用map.table
//sc sizeCtl的临时值
Node[] tab; int sc;
//自旋 条件：map.table 尚未初始化
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0)
//大概率就是-1，表示其它线程正在进行创建table的过程，当前线程没有竞争到初始化table的锁。
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//1.sizeCtl = 0，表示创建table数组时 使用DEFAULT_CAPACITY为大小
//2.如果table未初始化，表示初始化大小
//3.如果table已经初始化，表示下次扩容时的 触发条件（阈值）
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
//这里为什么又要判断呢？ 防止其它线程已经初始化完毕了，然后当前线程再次初始化..导致丢失数据。
//条件成立，说明其它线程都没有进入过这个if块，当前线程就是具备初始化table权利了。
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sc大于0 创建table时 使用 sc为指定大小，否则使用 16 默认值.
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node[] nt = (Node[])new Node[n];
//最终赋值给 map.table
table = tab = nt;
//n >>> 2 => 等于 1/4 n n - (1/4)n = 3/4 n => 0.75 * n
//sc 0.75 n 表示下一次扩容时的触发条件。
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//1.如果当前线程是第一次创建map.table的线程话，sc表示的是 下一次扩容的阈值
//2.表示当前线程 并不是第一次创建map.table的线程，当前线程进入到else if 块 时，将
//sizeCtl 设置为了-1 ，那么这时需要将其修改为 进入时的值。
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
2.1.4 TreeBin锁状态
1.写锁状态 写是独占状态，以散列表来看，真正进入到TreeBin中的写线程 同一时刻 只有一个线程。 1
2.读锁状态 读锁是共享，同一时刻可以有多个线程 同时进入到 TreeBin对象中获取数据。 每一个线程 都会给 lockStat + 4
3.等待者状态（写线程在等待），当TreeBin中有读线程目前正在读取数据时，写线程无法修改数据，那么就将lockState的最低2位 设置为 0b 10
/**
* 1.写锁状态 写是独占状态，以散列表来看，真正进入到TreeBin中的写线程 同一时刻 只有一个线程。 1
* 2.读锁状态 读锁是共享，同一时刻可以有多个线程 同时进入到 TreeBin对象中获取数据。 每一个线程 都会给 lockStat + 4
* 3.等待者状态（写线程在等待），当TreeBin中有读线程目前正在读取数据时，写线程无法修改数据，那么就将lockState的最低2位 设置为 0b 10
*/
volatile int lockState;
2.2 get()
public V get(Object key) {
//tab 引用map.table
//e 当前元素
//p 目标节点
//n table数组长度
//eh 当前元素hash
//ek 当前元素key
Node[] tab; Node e, p; int n, eh; K ek;
//扰动运算后得到 更散列的hash值
int h = spread(key.hashCode());
//条件一：(tab = table) != null
//true->表示已经put过数据，并且map内部的table也已经初始化完毕
//false->表示创建完map后，并没有put过数据，map内部的table是延迟初始化的，只有第一次写数据时会触发创建逻辑。
//条件二：(n = tab.length) > 0 true->表示table已经初始化
//条件三：(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null
//true->当前key寻址的桶位 有值
//false->当前key寻址的桶位中是null，是null直接返回null
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
//前置条件：当前桶位有数据
//对比头结点hash与查询key的hash是否一致
//条件成立：说明头结点与查询Key的hash值 完全一致
if ((eh = e.hash) == h) {
//完全比对 查询key 和 头结点的key
//条件成立：说明头结点就是查询数据
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//条件成立：
//1.-1 fwd 说明当前table正在扩容，且当前查询的这个桶位的数据 已经被迁移走了
//2.-2 TreeBin节点，需要使用TreeBin 提供的find 方法查询。
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//当前桶位已经形成链表的这种情况
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
这里对hash值进行了处理，使高位向低位融合，是为了得到更散列的hash值。
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
上面eh < 0，有两种情况：
- ForwardingNode，此时回去nextTable里面查找
- TreeBin，此时获取红黑树查找（这里尝试加读锁进行树查找，如果没加成功，则进行链表查找）
ForwardingNode#find
Node find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
//tab 一定不为空
Node[] tab = nextTable;
outer: for (;;) {
//n 表示为扩容而创建的 新表的长度
//e 表示在扩容而创建新表使用 寻址算法 得到的 桶位头结点
Node e; int n;
//条件一：永远不成立
//条件二：永远不成立
//条件三：永远不成立
//条件四：在新扩容表中 重新定位 hash 对应的头结点
//true -> 1.在oldTable中 对应的桶位在迁移之前就是null
// 2.扩容完成后，有其它写线程，将此桶位设置为了null
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
return null;
//前置条件：扩容后的表 对应hash的桶位一定不是null，e为此桶位的头结点
//e可能为哪些node类型？
//1.node 类型
//2.TreeBin 类型
//3.FWD 类型
for (;;) {
//eh 新扩容后表指定桶位的当前节点的hash
//ek 新扩容后表指定桶位的当前节点的key
int eh; K ek;
//条件成立：说明新扩容 后的表，当前命中桶位中的数据，即为 查询想要数据。
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
//eh<0
//1.TreeBin 类型 2.FWD类型（新扩容的表，在并发很大的情况下，可能在此方法 再次拿到FWD类型..）
if (eh < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode)e).nextTable;
continue outer;
}
else
//说明此桶位 为 TreeBin 节点，使用TreeBin.find 查找红黑树中相应节点。
return e.find(h, k);
}
//前置条件：当前桶位头结点 并没有命中查询，说明此桶位是 链表
//1.将当前元素 指向链表的下一个元素
//2.判断当前元素的下一个位置 是否为空
// true->说明迭代到链表末尾，未找到对应的数据，返回Null
if ((e = e.next) == null)
return null;
}
}
}
}
/**
* Returns matching node or null if none. Tries to search
* using tree comparisons from root, but continues linear
* search when lock not available.
*/
final Node find(int h, Object k) {
if (k != null) {
//e 表示循环迭代的当前节点 迭代的是first引用的链表
for (Node e = first; e != null; ) {
//s 保存的是lock临时状态
//ek 链表当前节点 的key
int s; K ek;
//(WAITER|WRITER) => 0010 | 0001 => 0011
//lockState & 0011 != 0 条件成立：说明当前TreeBin 有等待者线程 或者 目前有写操作线程正在加锁
if (((s = lockState) & (WAITER|WRITER)) != 0) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
e = e.next;
}
//前置条件：当前TreeBin中 等待者线程 或者 写线程 都没有
//条件成立：说明添加读锁成功
else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s,
s + READER)) {
TreeNode r, p;
try {
//查询操作
p = ((r = root) == null ? null :
r.findTreeNode(h, k, null));
} finally {
//w 表示等待者线程
Thread w;
//U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) == (READER|WAITER)
//1.当前线程查询红黑树结束，释放当前线程的读锁 就是让 lockstate 值 - 4
//(READER|WAITER) = 0110 => 表示当前只有一个线程在读，且“有一个线程在等待”
//当前读线程为 TreeBin中的最后一个读线程。
//2.(w = waiter) != null 说明有一个写线程在等待读操作全部结束。
if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
(READER|WAITER) && (w = waiter) != null)
//使用unpark 让 写线程 恢复运行状态。
LockSupport.unpark(w);
}
return p;
}
}
}
return null;
}
2.3 put()
binCount的含义：
- binCount表示当前k-v 封装成node后插入到指定桶位后，在桶位中的所属链表的下标位置（两种情况：1.当前插入key与链表当中所有元素的key都不一致时，当前的插入操作是追加到链表的末尾，binCount表示链表长度；2.当前插入key与链表当中的某个元素的key一致时，当前插入操作可能就是替换了。binCount表示冲突位置（binCount - 1））
- 0表示当前桶位为null，node可以直接放着
- 2表示当前桶位已经可能是红黑树
总体来说分为几种情况：
- CASE1：当前map中的table尚未初始化
- CASE2：定位的桶位（槽位）为null。i 表示key使用路由寻址算法得到 key对应 table数组的下标位置，tabAt 获取指定桶位的头结点 f
- CASE3：前置条件，桶位的头结点一定不是null。当前桶位的头结点 为 FWD结点，表示目前map正处于扩容过程中..
- CASE4：当前桶位 可能是 链表 也可能是 红黑树代理结点TreeBin
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//控制k 和 v 不能为null
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//通过spread方法，可以让高位也能参与进寻址运算。
int hash = spread(key.hashCode());
//binCount表示当前k-v 封装成node后插入到指定桶位后，在桶位中的所属链表的下标位置
//0 表示当前桶位为null，node可以直接放着
//2 表示当前桶位已经可能是红黑树
int binCount = 0;
//tab 引用map对象的table
//自旋
for (Node[] tab = table;;) {
//f 表示桶位的头结点
//n 表示散列表数组的长度
//i 表示key通过寻址计算后，得到的桶位下标
//fh 表示桶位头结点的hash值
Node f; int n, i, fh;
//CASE1：成立，表示当前map中的table尚未初始化..
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//最终当前线程都会获取到最新的map.table引用。
tab = initTable();
//CASE2：i 表示key使用路由寻址算法得到 key对应 table数组的下标位置，tabAt 获取指定桶位的头结点 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//进入到CASE2代码块 前置条件 当前table数组i桶位是Null时。
//使用CAS方式 设置 指定数组i桶位 为 new Node(hash, key, value, null),并且期望值是null
//cas操作成功 表示ok，直接break for循环即可
//cas操作失败，表示在当前线程之前，有其它线程先你一步向指定i桶位设置值了。
//当前线程只能再次自旋，去走其它逻辑。
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//CASE3：前置条件，桶位的头结点一定不是null。
//条件成立表示当前桶位的头结点 为 FWD结点，表示目前map正处于扩容过程中..
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
//看到fwd节点后，当前节点有义务帮助当前map对象完成迁移数据的工作
//学完扩容后再来看。
tab = helpTransfer(tab, f);
//CASE4：当前桶位 可能是 链表 也可能是 红黑树代理结点TreeBin
else {
//当插入key存在时，会将旧值赋值给oldVal，返回给put方法调用处..
V oldVal = null;
//使用sync 加锁“头节点”，理论上是“头结点”
synchronized (f) {
//为什么又要对比一下，看看当前桶位的头节点 是否为 之前获取的头结点？
//为了避免其它线程将该桶位的头结点修改掉，导致当前线程从sync 加锁 就有问题了。之后所有操作都不用在做了。
if (tabAt(tab, i) == f) {//条件成立，说明咱们 加锁 的对象没有问题，可以进来造了！
//条件成立，说明当前桶位就是普通链表桶位。
if (fh >= 0) {
//1.当前插入key与链表当中所有元素的key都不一致时，当前的插入操作是追加到链表的末尾，binCount表示链表长度
//2.当前插入key与链表当中的某个元素的key一致时，当前插入操作可能就是替换了。binCount表示冲突位置（binCount - 1）
binCount = 1;
//迭代循环当前桶位的链表，e是每次循环处理节点。
for (Node e = f;; ++binCount) {
//当前循环节点 key
K ek;
//条件一：e.hash == hash 成立 表示循环的当前元素的hash值与插入节点的hash值一致，需要进一步判断
//条件二：((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))
// 成立：说明循环的当前节点与插入节点的key一致，发生冲突了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
//将当前循环的元素的 值 赋值给oldVal
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
//当前元素 与 插入元素的key不一致 时，会走下面程序。
//1.更新循环处理节点为 当前节点的下一个节点
//2.判断下一个节点是否为null，如果是null，说明当前节点已经是队尾了，插入数据需要追加到队尾节点的后面。
Node pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//前置条件，该桶位一定不是链表
//条件成立，表示当前桶位是 红黑树代理结点TreeBin
else if (f instanceof TreeBin) {
//p 表示红黑树中如果与你插入节点的key 有冲突节点的话 ，则putTreeVal 方法 会返回冲突节点的引用。
Node p;
//强制设置binCount为2，因为binCount <= 1 时有其它含义，所以这里设置为了2 回头讲 addCount。
binCount = 2;
//条件一：成立，说明当前插入节点的key与红黑树中的某个节点的key一致，冲突了
if ((p = ((TreeBin)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
//将冲突节点的值 赋值给 oldVal
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
//说明当前桶位不为null，可能是红黑树 也可能是链表
if (binCount != 0) {
//如果binCount>=8 表示处理的桶位一定是链表
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
//调用转化链表为红黑树的方法
treeifyBin(tab, i);
//说明当前线程插入的数据key，与原有k-v发生冲突，需要将原数据v返回给调用者。
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//1.统计当前table一共有多少数据
//2.判断是否达到扩容阈值标准，触发扩容。
addCount(1L, binCount);
return null;
}
2.4 addCount()
这里的核心是sizeCtl：表示当前table数组正在进行扩容 ,高16位表示：扩容的标识戳 低16位表示：（1 + nThread） 当前参与并发扩容的线程数量
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
上面这个条件代码有一个bug：
- 条件二： JDK1.8 中有bug jira已经提出来了 其实想表达的是 = sc == (rs << 16 ) + 1
true-> 表示扩容完毕，当前线程不需要再参与进来了
false->扩容还在进行中，当前线程可以参与 - 条件三：JDK1.8 中有bug jira已经提出来了 其实想表达的是 = sc == (rs<<16) + MAX_RESIZERS
true-> 表示当前参与并发扩容的线程达到了最大值 65535 - 1
false->表示当前线程可以参与进来
private final void addCount(long x, int check) {
//as 表示 LongAdder.cells
//b 表示LongAdder.base
//s 表示当前map.table中元素的数量
CounterCell[] as; long b, s;
//条件一：true->表示cells已经初始化了，当前线程应该去使用hash寻址找到合适的cell 去累加数据
// false->表示当前线程应该将数据累加到 base
//条件二：false->表示写base成功，数据累加到base中了，当前竞争不激烈，不需要创建cells
// true->表示写base失败，与其他线程在base上发生了竞争，当前线程应该去尝试创建cells。
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
//有几种情况进入到if块中？
//1.true->表示cells已经初始化了，当前线程应该去使用hash寻址找到合适的cell 去累加数据
//2.true->表示写base失败，与其他线程在base上发生了竞争，当前线程应该去尝试创建cells。
//a 表示当前线程hash寻址命中的cell
CounterCell a;
//v 表示当前线程写cell时的期望值
long v;
//m 表示当前cells数组的长度
int m;
//true -> 未竞争 false->发生竞争
boolean uncontended = true;
//条件一：as == null || (m = as.length - 1) < 0
//true-> 表示当前线程是通过 写base竞争失败 然后进入的if块，就需要调用fullAddCount方法去扩容 或者 重试.. LongAdder.longAccumulate
//条件二：a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null 前置条件：cells已经初始化了
//true->表示当前线程命中的cell表格是个空，需要当前线程进入fullAddCount方法去初始化 cell，放入当前位置.
//条件三：!(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x)
// false->取反得到false，表示当前线程使用cas方式更新当前命中的cell成功
// true->取反得到true,表示当前线程使用cas方式更新当前命中的cell失败，需要进入fullAddCount进行重试 或者 扩容 cells。
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);
//考虑到fullAddCount里面的事情比较累，就让当前线程 不参与到 扩容相关的逻辑了，直接返回到调用点。
return;
}
if (check <= 1)
return;
//获取当前散列表元素个数，这是一个期望值
s = sumCount();
}
//表示一定是一个put操作调用的addCount
if (check >= 0) {
//tab 表示map.table
//nt 表示map.nextTable
//n 表示map.table数组的长度
//sc 表示sizeCtl的临时值
Node[] tab, nt; int n, sc;
/**
* sizeCtl < 0
* 1. -1 表示当前table正在初始化（有线程在创建table数组），当前线程需要自旋等待..
* 2.表示当前table数组正在进行扩容 ,高16位表示：扩容的标识戳 低16位表示：（1 + nThread） 当前参与并发扩容的线程数量
*
* sizeCtl = 0，表示创建table数组时 使用DEFAULT_CAPACITY为大小
*
* sizeCtl > 0
*
* 1. 如果table未初始化，表示初始化大小
* 2. 如果table已经初始化，表示下次扩容时的 触发条件（阈值）
*/
//自旋
//条件一：s >= (long)(sc = sizeCtl)
// true-> 1.当前sizeCtl为一个负数 表示正在扩容中..
// 2.当前sizeCtl是一个正数，表示扩容阈值
// false-> 表示当前table尚未达到扩容条件
//条件二：(tab = table) != null
// 恒成立 true
//条件三：(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY
// true->当前table长度小于最大值限制，则可以进行扩容。
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
//扩容批次唯一标识戳
//16 -> 32 扩容 标识为：1000 0000 0001 1011
int rs = resizeStamp(n);
//条件成立：表示当前table正在扩容
// 当前线程理论上应该协助table完成扩容
if (sc < 0) {
//条件一：(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs
// true->说明当前线程获取到的扩容唯一标识戳 非 本批次扩容
// false->说明当前线程获取到的扩容唯一标识戳 是 本批次扩容
//条件二： JDK1.8 中有bug jira已经提出来了 其实想表达的是 = sc == (rs << 16 ) + 1
// true-> 表示扩容完毕，当前线程不需要再参与进来了
// false->扩容还在进行中，当前线程可以参与
//条件三：JDK1.8 中有bug jira已经提出来了 其实想表达的是 = sc == (rs<<16) + MAX_RESIZERS
// true-> 表示当前参与并发扩容的线程达到了最大值 65535 - 1
// false->表示当前线程可以参与进来
//条件四：(nt = nextTable) == null
// true->表示本次扩容结束
// false->扩容正在进行中
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
//前置条件：当前table正在执行扩容中.. 当前线程有机会参与进扩容。
//条件成立：说明当前线程成功参与到扩容任务中，并且将sc低16位值加1，表示多了一个线程参与工作
//条件失败：1.当前有很多线程都在此处尝试修改sizeCtl，有其它一个线程修改成功了，导致你的sc期望值与内存中的值不一致 修改失败
// 2.transfer 任务内部的线程也修改了sizeCtl。
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
//协助扩容线程，持有nextTable参数
transfer(tab, nt);
}
//1000 0000 0001 1011 0000 0000 0000 0000 +2 => 1000 0000 0001 1011 0000 0000 0000 0010
//条件成立，说明当前线程是触发扩容的第一个线程，在transfer方法需要做一些扩容准备工作
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
//触发扩容条件的线程 不持有nextTable
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}
2.5 扩容
final Node[] helpTransfer(Node[] tab, Node f) {
//nextTab 引用的是 fwd.nextTable == map.nextTable 理论上是这样。
//sc 保存map.sizeCtl
Node[] nextTab; int sc;
//条件一：tab != null 恒成立 true
//条件二：(f instanceof ForwardingNode) 恒成立 true
//条件三：((ForwardingNode)f).nextTable) != null 恒成立 true
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode)f).nextTable) != null) {
//拿当前标的长度 获取 扩容标识戳 假设 16 -> 32 扩容：1000 0000 0001 1011
int rs = resizeStamp(tab.length);
//条件一：nextTab == nextTable
//成立：表示当前扩容正在进行中
//不成立：1.nextTable被设置为Null 了，扩容完毕后，会被设为Null
// 2.再次出发扩容了...咱们拿到的nextTab 也已经过期了...
//条件二：table == tab
//成立：说明 扩容正在进行中，还未完成
//不成立：说明扩容已经结束了，扩容结束之后，最后退出的线程 会设置 nextTable 为 table
//条件三：(sc = sizeCtl) < 0
//成立：说明扩容正在进行中
//不成立：说明sizeCtl当前是一个大于0的数，此时代表下次扩容的阈值，当前扩容已经结束。
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
//条件一：(sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs
// true->说明当前线程获取到的扩容唯一标识戳 非 本批次扩容
// false->说明当前线程获取到的扩容唯一标识戳 是 本批次扩容
//条件二： JDK1.8 中有bug jira已经提出来了 其实想表达的是 = sc == (rs << 16 ) + 1
// true-> 表示扩容完毕，当前线程不需要再参与进来了
// false->扩容还在进行中，当前线程可以参与
//条件三：JDK1.8 中有bug jira已经提出来了 其实想表达的是 = sc == (rs<<16) + MAX_RESIZERS
// true-> 表示当前参与并发扩容的线程达到了最大值 65535 - 1
// false->表示当前线程可以参与进来
//条件四：transferIndex <= 0
// true->说明map对象全局范围内的任务已经分配完了，当前线程进去也没活干..
// false->还有任务可以分配。
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;
}
核心扩容方法，核心分为两大步骤：
- 1）给当前线程分配任务区间；维护当前线程任务进度（i 表示当前处理的桶位）；维护map对象全局范围内的进度transferIndex
- 2）迁移自己负责的任务区间：链表和红黑树
private final void transfer(Node[] tab, Node[] nextTab) {
//n 表示扩容之前table数组的长度
//stride 表示分配给线程任务的步长
int n = tab.length, stride;
//方便讲解源码 stride 固定为 16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//条件成立：表示当前线程为触发本次扩容的线程，需要做一些扩容准备工作
//条件不成立：表示当前线程是协助扩容的线程..
if (nextTab == null) { // initiating
try {
//创建了一个比扩容之前大一倍的table
@SuppressWarnings("unchecked")
Node[] nt = (Node[])new Node[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
//赋值给对象属性 nextTable ，方便协助扩容线程 拿到新表
nextTable = nextTab;
//记录迁移数据整体位置的一个标记。index计数是从1开始计算的。
transferIndex = n;
}
//表示新数组的长度
int nextn = nextTab.length;
//fwd 节点，当某个桶位数据处理完毕后，将此桶位设置为fwd节点，其它写线程 或读线程看到后，会有不同逻辑。
ForwardingNode fwd = new ForwardingNode(nextTab);
//推进标记
boolean advance = true;
//完成标记
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//i 表示分配给当前线程任务，执行到的桶位
//bound 表示分配给当前线程任务的下界限制
int i = 0, bound = 0;
//自旋
for (;;) {
//f 桶位的头结点
//fh 头结点的hash
Node f; int fh;
/**
* 1.给当前线程分配任务区间
* 2.维护当前线程任务进度（i 表示当前处理的桶位）
* 3.维护map对象全局范围内的进度
*/
while (advance) {
//分配任务的开始下标
//分配任务的结束下标
int nextIndex, nextBound;
//CASE1:
//条件一：--i >= bound
//成立：表示当前线程的任务尚未完成，还有相应的区间的桶位要处理，--i 就让当前线程处理下一个 桶位.
//不成立：表示当前线程任务已完成 或 者未分配
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//CASE2:
//前置条件：当前线程任务已完成 或 者未分配
//条件成立：表示对象全局范围内的桶位都分配完毕了，没有区间可分配了，设置当前线程的i变量为-1 跳出循环后，执行退出迁移任务相关的程序
//条件不成立：表示对象全局范围内的桶位尚未分配完毕，还有区间可分配
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//CASE3:
//前置条件：1、当前线程需要分配任务区间 2.全局范围内还有桶位尚未迁移
//条件成立：说明给当前线程分配任务成功
//条件失败：说明分配给当前线程失败，应该是和其它线程发生了竞争吧
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//CASE1：
//条件一：i < 0
//成立：表示当前线程未分配到任务
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
//保存sizeCtl 的变量
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//条件成立：说明设置sizeCtl 低16位 -1 成功，当前线程可以正常退出
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
//1000 0000 0001 1011 0000 0000 0000 0000
//条件成立：说明当前线程不是最后一个退出transfer任务的线程
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
//正常退出
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
//前置条件：【CASE2~CASE4】 当前线程任务尚未处理完，正在进行中
//CASE2:
//条件成立：说明当前桶位未存放数据，只需要将此处设置为fwd节点即可。
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//CASE3:
//条件成立：说明当前桶位已经迁移过了，当前线程不用再处理了，直接再次更新当前线程任务索引，再次处理下一个桶位 或者 其它操作
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
//CASE4:
//前置条件：当前桶位有数据，而且node节点 不是 fwd节点，说明这些数据需要迁移。
else {
//sync 加锁当前桶位的头结点
synchronized (f) {
//防止在你加锁头对象之前，当前桶位的头对象被其它写线程修改过，导致你目前加锁对象错误...
if (tabAt(tab, i) == f) {
//ln 表示低位链表引用
//hn 表示高位链表引用
Node ln, hn;
//条件成立：表示当前桶位是链表桶位
if (fh >= 0) {
//lastRun
//可以获取出 当前链表 末尾连续高位不变的 node
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;
}
}
//条件成立：说明lastRun引用的链表为 低位链表，那么就让 ln 指向 低位链表
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
//否则，说明lastRun引用的链表为 高位链表，就让 hn 指向 高位链表
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;
}
//条件成立：表示当前桶位是 红黑树 代理结点TreeBin
else if (f instanceof TreeBin) {
//转换头结点为 treeBin引用 t
TreeBin t = (TreeBin)f;
//低位双向链表 lo 指向低位链表的头 loTail 指向低位链表的尾巴
TreeNode lo = null, loTail = null;
//高位双向链表 lo 指向高位链表的头 loTail 指向高位链表的尾巴
TreeNode hi = null, hiTail = null;
//lc 表示低位链表元素数量
//hc 表示高位链表元素数量
int lc = 0, hc = 0;
//迭代TreeBin中的双向链表，从头结点 至 尾节点
for (Node e = t.first; e != null; e = e.next) {
// h 表示循环处理当前元素的 hash
int h = e.hash;
//使用当前节点 构建出来的 新的 TreeNode
TreeNode p = new TreeNode
(h, e.key, e.val, null, null);
//条件成立：表示当前循环节点 属于低位链 节点
if ((h & n) == 0) {
//条件成立：说明当前低位链表 还没有数据
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
//说明 低位链表已经有数据了，此时当前元素 追加到 低位链表的末尾就行了
else
loTail.next = p;
//将低位链表尾指针指向 p 节点
loTail = p;
++lc;
}
//当前节点 属于 高位链 节点
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;
}
}
}
}
}
}
2.6 remove()
这里最后有一个红黑树删除节点，然后调用untreeify操作
else if (t.removeTreeNode(p))
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
可以从removeTreeNode方法中看到，一般情况下，其返回的false，只有当树节点很少时，才会返回true。
if (first == null) {
root = null;
return true;
}
if ((r = root) == null || r.right == null || // too small
(rl = r.left) == null || rl.left == null)
return true;
这里红黑树的删除，首先是从双向链表中删除，然后才是从红黑树中删除。如果节点较少，直接从双向链表删除就返回，然后红黑树节点也不删除。然后untreeify操作直接遍历的就是双向链表，自然而然就是删除节点后的样子，这里代码设计的操作非常精简。
public V remove(Object key) {
return replaceNode(key, null, null);
}
final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
//计算key经过扰动运算后的hash
int hash = spread(key.hashCode());
//自旋
for (Node[] tab = table;;) {
//f表示桶位头结点
//n表示当前table数组长度
//i表示hash命中桶位下标
//fh表示桶位头结点 hash
Node f; int n, i, fh;
//CASE1：
//条件一：tab == null true->表示当前map.table尚未初始化.. false->已经初始化
//条件二：(n = tab.length) == 0 true->表示当前map.table尚未初始化.. false->已经初始化
//条件三：(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null true -> 表示命中桶位中为null，直接break， 会返回
if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
break;
//CASE2：
//前置条件CASE2 ~ CASE3：当前桶位不是null
//条件成立：说明当前table正在扩容中，当前是个写操作，所以当前线程需要协助table完成扩容。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
//CASE3:
//前置条件CASE2 ~ CASE3：当前桶位不是null
//当前桶位 可能是 "链表" 也可能 是 "红黑树" TreeBin
else {
//保留替换之前的数据引用
V oldVal = null;
//校验标记
boolean validated = false;
//加锁当前桶位 头结点，加锁成功之后会进入 代码块。
synchronized (f) {
//判断sync加锁是否为当前桶位 头节点，防止其它线程，在当前线程加锁成功之前，修改过 桶位 的头结点。
//条件成立：当前桶位头结点 仍然为f，其它线程没修改过。
if (tabAt(tab, i) == f) {
//条件成立：说明桶位 为 链表 或者 单个 node
if (fh >= 0) {
validated = true;
//e 表示当前循环处理元素
//pred 表示当前循环节点的上一个节点
Node e = f, pred = null;
for (;;) {
//当前节点key
K ek;
//条件一：e.hash == hash true->说明当前节点的hash与查找节点hash一致
//条件二：((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
//if 条件成立，说明key 与查询的key完全一致。
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
//当前节点的value
V ev = e.val;
//条件一：cv == null true->替换的值为null 那么就是一个删除操作
//条件二：cv == ev || (ev != null && cv.equals(ev)) 那么是一个替换操作
if (cv == null || cv == ev ||
(ev != null && cv.equals(ev))) {
//删除 或者 替换
//将当前节点的值 赋值给 oldVal 后续返回会用到
oldVal = ev;
//条件成立：说明当前是一个替换操作
if (value != null)
//直接替换
e.val = value;
//条件成立：说明当前节点非头结点
else if (pred != null)
//当前节点的上一个节点，指向当前节点的下一个节点。
pred.next = e.next;
else
//说明当前节点即为 头结点，只需要将 桶位设置为头结点的下一个节点。
setTabAt(tab, i, e.next);
}
break;
}
pred = e;
if ((e = e.next) == null)
break;
}
}
//条件成立：TreeBin节点。
else if (f instanceof TreeBin) {
validated = true;
//转换为实际类型 TreeBin t
TreeBin t = (TreeBin)f;
//r 表示 红黑树 根节点
//p 表示 红黑树中查找到对应key 一致的node
TreeNode r, p;
//条件一：(r = t.root) != null 理论上是成立
//条件二：TreeNode.findTreeNode 以当前节点为入口，向下查找key（包括本身节点）
// true->说明查找到相应key 对应的node节点。会赋值给p
if ((r = t.root) != null &&
(p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
//保存p.val 到pv
V pv = p.val;
//条件一：cv == null 成立：不必对value，就做替换或者删除操作
//条件二：cv == pv ||(pv != null && cv.equals(pv)) 成立：说明“对比值”与当前p节点的值 一致
if (cv == null || cv == pv ||
(pv != null && cv.equals(pv))) {
//替换或者删除操作
oldVal = pv;
//条件成立：替换操作
if (value != null)
p.val = value;
//删除操作
else if (t.removeTreeNode(p))
//这里没做判断，直接搞了...很疑惑
setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
}
}
}
}
}
//当其他线程修改过桶位 头结点时，当前线程 sync 头结点 锁错对象时，validated 为false，会进入下次for 自旋
if (validated) {
if (oldVal != null) {
//替换的值 为null，说明当前是一次删除操作，oldVal ！=null 成立，说明删除成功，更新当前元素个数计数器。
if (value == null)
addCount(-1L, -1);
return oldVal;
}
break;
}
}
}
return null;
}