JUC详解(二)并发集合(1)ConcurrentHashMap

JUC包含几个部分?

1)Lock框架

2)并发集合

3) 原子类
4) 线程池
5)工具类、ThreadLocal

二、并发集合

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ConcurrentHashMap

为什么HashTable慢

Hashtable之所以效率低下主要是因为其实现使用了synchronized关键字对put等操作进行加锁,而synchronized关键字加锁是对整个对象进行加锁,也就是说在进行put等修改Hash表的操作时,锁住了整个Hash表,从而使得其表现的效率低下。

ConcurrentHashMap - JDK 1.7

在JDK1.5~1.7版本,Java使用了分段锁机制实现ConcurrentHashMap(无红黑树).

1)简而言之,ConcurrentHashMap在对象中保存了一个Segment数组,即将整个Hash表划分为多个分段;
2)而每个Segment元素,即每个分段则类似于一个Hashtable;这样,在执行put操作时首先根据hash算法定位到元素属于哪个Segment,然后对该Segment加锁即可。
3)因此,ConcurrentHashMap在多线程并发编程中可是实现多线程put操作。接下来分析JDK1.7版本中ConcurrentHashMap的实现原理。
4)ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组,Segment 通过继承 ReentrantLock 来进行加锁,所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 segment,这样只要保证每个 Segment 是线程安全的,也就实现了全局的线程安全。
6)concurrencyLevel`: 并行级别、并发数、Segment 数,怎么翻译不重要,理解它。默认是 16,也就是说 ConcurrentHashMap 有 16 个 Segments,所以理论上,这个时候,最多可以同时支持 16 个线程并发写,只要它们的操作分别分布在不同的 Segment 上。这个值可以在初始化的时候设置为其他值,但是一旦初始化以后,它是不可以扩容的。

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Java7 ConcurrentHashMap源码分析

初始化

  • initialCapacity: 初始容量,这个值指的是整个 ConcurrentHashMap 的初始容量,实际操作的时候需要平均分给每个 Segment。
  • loadFactor: 负载因子,之前我们说了,Segment 数组不可以扩容,所以这个负载因子是给每个 Segment 内部使用的。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
        concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
    // Find power-of-two sizes best matching arguments
    int sshift = 0;
    int ssize = 1;
    // 计算并行级别 ssize,因为要保持并行级别是 2 的 n 次方
    while (ssize < concurrencyLevel) {
        ++sshift;
        ssize <<= 1;
    }
    // 我们这里先不要那么烧脑,用默认值,concurrencyLevel 为 16,sshift 为 4
    // 那么计算出 segmentShift 为 28,segmentMask 为 15,后面会用到这两个值
    this.segmentShift = 32 - sshift;
    this.segmentMask = ssize - 1;

    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;

    // initialCapacity 是设置整个 map 初始的大小,
    // 这里根据 initialCapacity 计算 Segment 数组中每个位置可以分到的大小
    // 如 initialCapacity 为 64,那么每个 Segment 或称之为"槽"可以分到 4 个
    int c = initialCapacity / ssize;
    if (c * ssize < initialCapacity)
        ++c;
    // 默认 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2,这个值也是有讲究的,因为这样的话,对于具体的槽上,
    // 插入一个元素不至于扩容,插入第二个的时候才会扩容
    int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; 
    while (cap < c)
        cap <<= 1;

    // 创建 Segment 数组,
    // 并创建数组的第一个元素 segment[0]
    Segment s0 =
        new Segment(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                         (HashEntry[])new HashEntry[cap]);
    Segment[] ss = (Segment[])new Segment[ssize];
    // 往数组写入 segment[0]
    UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
    this.segments = ss;
}

初始化完成,我们得到了一个 Segment 数组。

我们就当是用 new ConcurrentHashMap() 无参构造函数进行初始化的,那么初始化完成后:

  • Segment 数组长度为 16,不可以扩容
  • Segment[i] 的默认大小为 2,负载因子是 0.75,得出初始阈值为 1.5,也就是以后插入第一个元素不会触发扩容,插入第二个会进行第一次扩容
  • 这里初始化了 segment[0],其他位置还是 null,至于为什么要初始化 segment[0],后面的代码会介绍
  • 当前 segmentShift 的值为 32 - 4 = 28,segmentMask 为 16 - 1 = 15,姑且把它们简单翻译为移位数和掩码,这两个值马上就会用到
    put 过程分析
    我们先看 put 的主流程,对于其中的一些关键细节操作,后面会进行详细介绍。
public V put(K key, V value) {
    Segment s;
    if (value == null)
        throw new NullPointerException();
    // 1. 计算 key 的 hash 值
    int hash = hash(key);
    // 2. 根据 hash 值找到 Segment 数组中的位置 j
    //    hash 是 32 位,无符号右移 segmentShift(28) 位,剩下高 4 位,
    //    然后和 segmentMask(15) 做一次与操作,也就是说 j 是 hash 值的高 4 位,也就是槽的数组下标
    int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
    // 刚刚说了,初始化的时候初始化了 segment[0],但是其他位置还是 null,
    // ensureSegment(j) 对 segment[j] 进行初始化
    if ((s = (Segment)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
         (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
        s = ensureSegment(j);
    // 3. 插入新值到 槽 s 中
    return s.put(key, hash, value, false);
}

第一层皮很简单,根据 hash 值很快就能找到相应的 Segment,之后就是 Segment 内部的 put 操作了。
Segment 内部是由 数组+链表 组成的。

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    // 在往该 segment 写入前,需要先获取该 segment 的独占锁
    //    先看主流程,后面还会具体介绍这部分内容
    HashEntry node = tryLock() ? null :
        scanAndLockForPut(key, hash, value);
    V oldValue;
    try {
        // 这个是 segment 内部的数组
        HashEntry[] tab = table;
        // 再利用 hash 值,求应该放置的数组下标
        int index = (tab.length - 1) & hash;
        // first 是数组该位置处的链表的表头
        HashEntry first = entryAt(tab, index);

        // 下面这串 for 循环虽然很长,不过也很好理解,想想该位置没有任何元素和已经存在一个链表这两种情况
        for (HashEntry e = first;;) {
            if (e != null) {
                K k;
                if ((k = e.key) == key ||
                    (e.hash == hash && key.equals(k))) {
                    oldValue = e.value;
                    if (!onlyIfAbsent) {
                        // 覆盖旧值
                        e.value = value;
                        ++modCount;
                    }
                    break;
                }
                // 继续顺着链表走
                e = e.next;
            }
            else {
                // node 到底是不是 null,这个要看获取锁的过程,不过和这里都没有关系。
                // 如果不为 null,那就直接将它设置为链表表头;如果是null,初始化并设置为链表表头。
                if (node != null)
                    node.setNext(first);
                else
                    node = new HashEntry(hash, key, value, first);

                int c = count + 1;
                // 如果超过了该 segment 的阈值,这个 segment 需要扩容
                if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
                    rehash(node); // 扩容后面也会具体分析
                else
                    // 没有达到阈值,将 node 放到数组 tab 的 index 位置,
                    // 其实就是将新的节点设置成原链表的表头
                    setEntryAt(tab, index, node);
                ++modCount;
                count = c;
                oldValue = null;
                break;
            }
        }
    } finally {
        // 解锁
        unlock();
    }
    return oldValue;
}

初始化槽: ensureSegment

ConcurrentHashMap 初始化的时候会初始化第一个槽 segment[0],对于其他槽来说,在插入第一个值的时候进行初始化。

这里需要考虑并发,因为很可能会有多个线程同时进来初始化同一个槽 segment[k],不过只要有一个成功了就可以。

private Segment ensureSegment(int k) {
    final Segment[] ss = this.segments;
    long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
    Segment seg;
    if ((seg = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
        // 这里看到为什么之前要初始化 segment[0] 了,
        // 使用当前 segment[0] 处的数组长度和负载因子来初始化 segment[k]
        // 为什么要用“当前”,因为 segment[0] 可能早就扩容过了
        Segment proto = ss[0];
        int cap = proto.table.length;
        float lf = proto.loadFactor;
        int threshold = (int)(cap * lf);

        // 初始化 segment[k] 内部的数组
        HashEntry[] tab = (HashEntry[])new HashEntry[cap];
        if ((seg = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
            == null) { // 再次检查一遍该槽是否被其他线程初始化了。

            Segment s = new Segment(lf, threshold, tab);
            // 使用 while 循环,内部用 CAS,当前线程成功设值或其他线程成功设值后,退出
            while ((seg = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
                   == null) {
                if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
                    break;
            }
        }
    }
    return seg;
}

总的来说,ensureSegment(int k) 比较简单,对于并发操作使用 CAS 进行控制。

获取写入锁: scanAndLockForPut

前面我们看到,在往某个 segment 中 put 的时候,首先会调用 node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value),也就是说先进行一次 tryLock() 快速获取该 segment 的独占锁,如果失败,那么进入到 scanAndLockForPut 这个方法来获取锁。

下面我们来具体分析这个方法中是怎么控制加锁的。

private HashEntry scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
    HashEntry first = entryForHash(this, hash);
    HashEntry e = first;
    HashEntry node = null;
    int retries = -1; // negative while locating node

    // 循环获取锁
    while (!tryLock()) {
        HashEntry f; // to recheck first below
        if (retries < 0) {
            if (e == null) {
                if (node == null) // speculatively create node
                    // 进到这里说明数组该位置的链表是空的,没有任何元素
                    // 当然,进到这里的另一个原因是 tryLock() 失败,所以该槽存在并发,不一定是该位置
                    node = new HashEntry(hash, key, value, null);
                retries = 0;
            }
            else if (key.equals(e.key))
                retries = 0;
            else
                // 顺着链表往下走
                e = e.next;
        }
        // 重试次数如果超过 MAX_SCAN_RETRIES(单核1多核64),那么不抢了,进入到阻塞队列等待锁
        //    lock() 是阻塞方法,直到获取锁后返回
        else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
            lock();
            break;
        }
        else if ((retries & 1) == 0 &&
                 // 这个时候是有大问题了,那就是有新的元素进到了链表,成为了新的表头
                 //     所以这边的策略是,相当于重新走一遍这个 scanAndLockForPut 方法
                 (f = entryForHash(this, hash)) != first) {
            e = first = f; // re-traverse if entry changed
            retries = -1;
        }
    }
    return node;
}

这个方法有两个出口,一个是 tryLock() 成功了,循环终止,另一个就是重试次数超过了 MAX_SCAN_RETRIES,进到 lock() 方法,此方法会阻塞等待,直到成功拿到独占锁。

这个方法就是看似复杂,但是其实就是做了一件事,那就是获取该 segment 的独占锁,如果需要的话顺便实例化了一下 node。

扩容: rehash

重复一下,segment 数组不能扩容,扩容是 segment 数组某个位置内部的数组 HashEntry[] 进行扩容,扩容后,容量为原来的 2 倍。

首先,我们要回顾一下触发扩容的地方,put 的时候,如果判断该值的插入会导致该 segment 的元素个数超过阈值,那么先进行扩容,再插值,读者这个时候可以回去 put 方法看一眼。

该方法不需要考虑并发,因为到这里的时候,是持有该 segment 的独占锁的。

// 方法参数上的 node 是这次扩容后,需要添加到新的数组中的数据。
private void rehash(HashEntry node) {
    HashEntry[] oldTable = table;
    int oldCapacity = oldTable.length;
    // 2 倍
    int newCapacity = oldCapacity << 1;
    threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
    // 创建新数组
    HashEntry[] newTable =
        (HashEntry[]) new HashEntry[newCapacity];
    // 新的掩码,如从 16 扩容到 32,那么 sizeMask 为 31,对应二进制 ‘000...00011111’
    int sizeMask = newCapacity - 1;

    // 遍历原数组,老套路,将原数组位置 i 处的链表拆分到 新数组位置 i 和 i+oldCap 两个位置
    for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
        // e 是链表的第一个元素
        HashEntry e = oldTable[i];
        if (e != null) {
            HashEntry next = e.next;
            // 计算应该放置在新数组中的位置,
            // 假设原数组长度为 16,e 在 oldTable[3] 处,那么 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19
            int idx = e.hash & sizeMask;
            if (next == null)   // 该位置处只有一个元素,那比较好办
                newTable[idx] = e;
            else { // Reuse consecutive sequence at same slot
                // e 是链表表头
                HashEntry lastRun = e;
                // idx 是当前链表的头结点 e 的新位置
                int lastIdx = idx;

                // 下面这个 for 循环会找到一个 lastRun 节点,这个节点之后的所有元素是将要放到一起的
                for (HashEntry last = next;
                     last != null;
                     last = last.next) {
                    int k = last.hash & sizeMask;
                    if (k != lastIdx) {
                        lastIdx = k;
                        lastRun = last;
                    }
                }
                // 将 lastRun 及其之后的所有节点组成的这个链表放到 lastIdx 这个位置
                newTable[lastIdx] = lastRun;
                // 下面的操作是处理 lastRun 之前的节点,
                //    这些节点可能分配在另一个链表中,也可能分配到上面的那个链表中
                for (HashEntry p = e; p != lastRun; p = p.next) {
                    V v = p.value;
                    int h = p.hash;
                    int k = h & sizeMask;
                    HashEntry n = newTable[k];
                    newTable[k] = new HashEntry(h, p.key, v, n);
                }
            }
        }
    }
    // 将新来的 node 放到新数组中刚刚的 两个链表之一 的 头部
    int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
    node.setNext(newTable[nodeIndex]);
    newTable[nodeIndex] = node;
    table = newTable;
}

get 过程分析

相对于 put 来说,get 就很简单了。

  • 计算 hash 值,找到 segment 数组中的具体位置,或我们前面用的“槽”
  • 槽中也是一个数组,根据 hash 找到数组中具体的位置
  • 到这里是链表了,顺着链表进行查找即可
public V get(Object key) {
    Segment s; // manually integrate access methods to reduce overhead
    HashEntry[] tab;
    // 1. hash 值
    int h = hash(key);
    long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
    // 2. 根据 hash 找到对应的 segment
    if ((s = (Segment)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
        (tab = s.table) != null) {
        // 3. 找到segment 内部数组相应位置的链表,遍历
        for (HashEntry e = (HashEntry) UNSAFE.getObjectVolatile
                 (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
             e != null; e = e.next) {
            K k;
            if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                return e.value;
        }
    }
    return null;
}

ConcurrentHashMap - JDK 1.8

在JDK1.7之前,ConcurrentHashMap是通过分段锁机制来实现的,所以其最大并发度受Segment的个数限制。因此,在JDK1.8中,ConcurrentHashMap的实现原理摒弃了这种设计,而是选择了与HashMap类似的数组+链表+红黑树的方式实现,而加锁则采用CAS和synchronized实现。


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初始化

// 这构造函数里,什么都不干
public ConcurrentHashMap() {
}
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;
}

put 过程分析

仔细地一行一行代码看下去:

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();
    // 得到 hash 值
    int hash = spread(key.hashCode());
    // 用于记录相应链表的长度
    int binCount = 0;
    for (Node[] tab = table;;) {
        Node f; int n, i, fh;
        // 如果数组"空",进行数组初始化
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
            // 初始化数组,后面会详细介绍
            tab = initTable();

        // 找该 hash 值对应的数组下标,得到第一个节点 f
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
            // 如果数组该位置为空,
            //    用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可,这个 put 操作差不多就结束了,可以拉到最后面了
            //          如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node(hash, key, value, null)))
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        // hash 居然可以等于 MOVED,这个需要到后面才能看明白,不过从名字上也能猜到,肯定是因为在扩容
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            // 帮助数据迁移,这个等到看完数据迁移部分的介绍后,再理解这个就很简单了
            tab = helpTransfer(tab, f);

        else { // 到这里就是说,f 是该位置的头结点,而且不为空

            V oldVal = null;
            // 获取数组该位置的头结点的监视器锁
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0,说明是链表
                        // 用于累加,记录链表的长度
                        binCount = 1;
                        // 遍历链表
                        for (Node e = f;; ++binCount) {
                            K ek;
                            // 如果发现了"相等"的 key,判断是否要进行值覆盖,然后也就可以 break 了
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent)
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 到了链表的最末端,将这个新值放到链表的最后面
                            Node pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) {
                                pred.next = new Node(hash, key,
                                                          value, null);
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树
                        Node p;
                        binCount = 2;
                        // 调用红黑树的插值方法插入新节点
                        if ((p = ((TreeBin)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) {
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent)
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }

            if (binCount != 0) {
                // 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                    // 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,
                    // 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树
                    //    具体源码我们就不看了,扩容部分后面说
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null)
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

初始化数组: initTable

这个比较简单,主要就是初始化一个合适大小的数组,然后会设置 sizeCtl。

初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。

private final Node[] initTable() {
    Node[] tab; int sc;
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        // 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        // CAS 一下,将 sizeCtl 设置为 -1,代表抢到了锁
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    // DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    // 初始化数组,长度为 16 或初始化时提供的长度
                    Node[] nt = (Node[])new Node[n];
                    // 将这个数组赋值给 table,table 是 volatile 的
                    table = tab = nt;
                    // 如果 n 为 16 的话,那么这里 sc = 12
                    // 其实就是 0.75 * n
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                // 设置 sizeCtl 为 sc,我们就当是 12 吧
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

链表转红黑树: treeifyBin
前面我们在 put 源码分析也说过,treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换,也可能是仅仅做数组扩容。我们还是进行源码分析吧。

private final void treeifyBin(Node[] tab, int index) {
    Node b; int n, sc;
    if (tab != null) {
        // MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64
        // 所以,如果数组长度小于 64 的时候,其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候,会进行数组扩容
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            // 后面我们再详细分析这个方法
            tryPresize(n << 1);
        // b 是头结点
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
            // 加锁
            synchronized (b) {

                if (tabAt(tab, index) == b) {
                    // 下面就是遍历链表,建立一颗红黑树
                    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;
                    }
                    // 将红黑树设置到数组相应位置中
                    setTabAt(tab, index, new TreeBin(hd));
                }
            }
        }
    }
}

扩容: tryPresize

如果说 Java8 ConcurrentHashMap 的源码不简单,那么说的就是扩容操作和迁移操作。

这个方法要完完全全看懂还需要看之后的 transfer 方法,读者应该提前知道这点。

这里的扩容也是做翻倍扩容的,扩容后数组容量为原来的 2 倍。

// 首先要说明的是,方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
    // c: size 的 1.5 倍,再加 1,再往上取最近的 2 的 n 次方。
    int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
        tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
    int sc;
    while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
        Node[] tab = table; int n;

        // 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的,在这里,我们可以不用管这块代码
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
            n = (sc > c) ? sc : c;
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
                try {
                    if (table == tab) {
                        @SuppressWarnings("unchecked")
                        Node[] nt = (Node[])new Node[n];
                        table = nt;
                        sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
                    }
                } finally {
                    sizeCtl = sc;
                }
            }
        }
        else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
            break;
        else if (tab == table) {
            // 我没看懂 rs 的真正含义是什么,不过也关系不大
            int rs = resizeStamp(n);

            if (sc < 0) {
                Node[] nt;
                if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                    sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                    transferIndex <= 0)
                    break;
                // 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1,然后执行 transfer 方法
                //    此时 nextTab 不为 null
                if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                    transfer(tab, nt);
            }
            // 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
            //     我是没看懂这个值真正的意义是什么? 不过可以计算出来的是,结果是一个比较大的负数
            //  调用 transfer 方法,此时 nextTab 参数为 null
            else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                         (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                transfer(tab, null);
        }
    }
}

这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作,首先将其设置为一个负数,然后执行 transfer(tab, null),再下一个循环将 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt),之后可能是继续 sizeCtl 加 1,并执行 transfer(tab, nt)。

所以,可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt),这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。

数据迁移: transfer

下面这个方法有点长,将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。

虽然我们之前说的 tryPresize 方法中多次调用 transfer 不涉及多线程,但是这个 transfer 方法可以在其他地方被调用,典型地,我们之前在说 put 方法的时候就说过了,请往上看 put 方法,是不是有个地方调用了 helpTransfer 方法,helpTransfer 方法会调用 transfer 方法的。

此方法支持多线程执行,外围调用此方法的时候,会保证第一个发起数据迁移的线程,nextTab 参数为 null,之后再调用此方法的时候,nextTab 不会为 null。

阅读源码之前,先要理解并发操作的机制。原数组长度为 n,所以我们有 n 个迁移任务,让每个线程每次负责一个小任务是最简单的,每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务,帮助迁移就可以了,而 Doug Lea 使用了一个 stride,简单理解就是步长,每个线程每次负责迁移其中的一部分,如每次迁移 16 个小任务。所以,我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务,这个就是属性 transferIndex 的作用。

第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置,然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程,然后将 transferIndex 指向新的位置,再往前的 stride 个任务属于第二个线程,依此类推。当然,这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程,也可以是同一个线程,这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。

private final void transfer(Node[] tab, Node[] nextTab) {
    int n = tab.length, stride;

    // stride 在单核下直接等于 n,多核模式下为 (n>>>3)/NCPU,最小值是 16
    // stride 可以理解为”步长“,有 n 个位置是需要进行迁移的,
    //   将这 n 个任务分为多个任务包,每个任务包有 stride 个任务
    if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
        stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range

    // 如果 nextTab 为 null,先进行一次初始化
    //    前面我们说了,外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时,参数 nextTab 为 null
    //       之后参与迁移的线程调用此方法时,nextTab 不会为 null
    if (nextTab == null) {
        try {
            // 容量翻倍
            Node[] nt = (Node[])new Node[n << 1];
            nextTab = nt;
        } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
            sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
            return;
        }
        // nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性
        nextTable = nextTab;
        // transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性,用于控制迁移的位置
        transferIndex = n;
    }

    int nextn = nextTab.length;

    // ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
    // 这个构造方法会生成一个Node,key、value 和 next 都为 null,关键是 hash 为 MOVED
    // 后面我们会看到,原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后,
    //    就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode,用来告诉其他线程该位置已经处理过了
    //    所以它其实相当于是一个标志。
    ForwardingNode fwd = new ForwardingNode(nextTab);


    // advance 指的是做完了一个位置的迁移工作,可以准备做下一个位置的了
    boolean advance = true;
    boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab

    /*
     * 下面这个 for 循环,最难理解的在前面,而要看懂它们,应该先看懂后面的,然后再倒回来看
     * 
     */

    // i 是位置索引,bound 是边界,注意是从后往前
    for (int i = 0, bound = 0;;) {
        Node f; int fh;

        // 下面这个 while 真的是不好理解
        // advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
        //   简单理解结局: i 指向了 transferIndex,bound 指向了 transferIndex-stride
        while (advance) {
            int nextIndex, nextBound;
            if (--i >= bound || finishing)
                advance = false;

            // 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
            // 这里 transferIndex 一旦小于等于 0,说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
            else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                i = -1;
                advance = false;
            }
            else if (U.compareAndSwapInt
                     (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                      nextBound = (nextIndex > stride ?
                                   nextIndex - stride : 0))) {
                // 看括号中的代码,nextBound 是这次迁移任务的边界,注意,是从后往前
                bound = nextBound;
                i = nextIndex - 1;
                advance = false;
            }
        }
        if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
            int sc;
            if (finishing) {
                // 所有的迁移操作已经完成
                nextTable = null;
                // 将新的 nextTab 赋值给 table 属性,完成迁移
                table = nextTab;
                // 重新计算 sizeCtl: n 是原数组长度,所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
                sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                return;
            }

            // 之前我们说过,sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
            // 然后,每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1,
            // 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1,代表做完了属于自己的任务
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                // 任务结束,方法退出
                if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                    return;

                // 到这里,说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT,
                // 也就是说,所有的迁移任务都做完了,也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了
                finishing = advance = true;
                i = n; // recheck before commit
            }
        }
        // 如果位置 i 处是空的,没有任何节点,那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
        else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
            advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
        // 该位置处是一个 ForwardingNode,代表该位置已经迁移过了
        else if ((fh = f.hash) == MOVED)
            advance = true; // already processed
        else {
            // 对数组该位置处的结点加锁,开始处理数组该位置处的迁移工作
            synchronized (f) {
                if (tabAt(tab, i) == f) {
                    Node ln, hn;
                    // 头结点的 hash 大于 0,说明是链表的 Node 节点
                    if (fh >= 0) {
                        // 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的,
                        // 需要将链表一分为二,
                        //   找到原链表中的 lastRun,然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
                        //   lastRun 之前的节点需要进行克隆,然后分到两个链表中
                        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);
                        }
                        // 其中的一个链表放在新数组的位置 i
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        // 另一个链表放在新数组的位置 i+n
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
                        //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
                        advance = true;
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) {
                        // 红黑树的迁移
                        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;
                            }
                        }
                        // 如果一分为二后,节点数少于 8,那么将红黑树转换回链表
                        ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                            (hc != 0) ? new TreeBin(lo) : t;
                        hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
                            (lc != 0) ? new TreeBin(hi) : t;

                        // 将 ln 放置在新数组的位置 i
                        setTabAt(nextTab, i, ln);
                        // 将 hn 放置在新数组的位置 i+n
                        setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                        // 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
                        //    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
                        setTabAt(tab, i, fwd);
                        // advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
                        advance = true;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

get 过程分析

get 方法从来都是最简单的,这里也不例外:

  • 计算 hash 值
  • 根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
  • 根据该位置处结点性质进行相应查找
    • 如果该位置为 null,那么直接返回 null 就可以了
    • 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的,返回该节点的值即可
    • 如果该位置节点的 hash 值小于 0,说明正在扩容,或者是红黑树,后面我们再介绍 find 方法
    • 如果以上 3 条都不满足,那就是链表,进行遍历比对即可
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) {
        // 判断头结点是否就是我们需要的节点
        if ((eh = e.hash) == h) {
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                return e.val;
        }
        // 如果头结点的 hash 小于 0,说明 正在扩容,或者该位置是红黑树
        else if (eh < 0)
            // 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;

        // 遍历链表
        while ((e = e.next) != null) {
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

对比总结

  • HashTable : 使用了synchronized关键字对put等操作进行加锁;
  • ConcurrentHashMap JDK1.7: 数组(segment)+数组(桶)+链表,使用分段锁机制实现;
  • ConcurrentHashMap JDK1.8: 则使用数组+链表/红黑树数据结构和CAS原子操作实现

为什么使用红黑树不使用平衡查找树和B树

这是平衡二叉树


image.png

极端情况会变成链表


image.png

这是b树


image.png

用B+树的话,在数据量不是很多的情况下,数据都会“挤在”一个结点里面。这个时候遍历效率就退化成了链表。

红黑树最坏情况为何不是退变为链表的情况?

红黑树性质:
1、每个节点或为红色或为黑色
2、根节点为黑色
3、叶子节点为黑色
4、如果一个节点为红色,则其子节点为黑色
5、对每个节点,从该节点到其所有后代叶节点的简单路径上,均包含相同数目的黑色节点
所以下图中的这个链表应该符合红黑树的这五个性质。如果红黑树经过插入,删除等一系列操作之后,退变为下图,那不就意义不大了?还是说下图这个不属于红黑树(为了让图更清楚,叶子节点nil省略)

图片说明

ConcurrentSkipListMap


CopyOnWriteArrayList


ConcurrentSkipListSet

CopyOnWriteArraySet


ConcurrentLinkedQueue

BlockingQueue

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