ConcurrentHashMap1.8源码分析
文章简介
想必大家对HashMap数据结构并不陌生，JDK1.7采用的是数组+链表的方式，JDK1.8采用的是数组+链表+红黑树的方式。虽然JDK1.8对于HashMap有了很大的改进，提高了存取效率，但是线程安全的问题不可忽视，所以就有了线程安全的解决方案，比如在方法上加synchronized同步锁的HashTable，或者并发包中的ConcurrentHashMap线程安全类，本文就来和大家一起探讨一下关于ConcurrentHashMap的源码，版本是JDK1.8，下面让我们正式开始吧。
备注：大家需要对HashMap1.8源码有一些了解，在原来HashMap1.8源码中比较常见的知识点本文不会具体展开。
内容导航
- 数组初始化线程安全实现
- put(key,value)线程安全实现
- transfer扩容及不同的扩容场景
01 put(key,value)方法
不妨先以一段大家熟悉的代码开始本文的旅程
ConcurrentHashMap<Integer,String> map=new ConcurrentHashMap<Integer, String>();
map.put(1,"Zhang");当我们在put元素时，点开put方法的源码会发现，这里调用了一个putVal()的方法，同时将key和value作为参数传入
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
继续点击putVal()方法，然后我们看看这里到底实现了什么
//key或者value都不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算hash值，实际上就是得到一个int类型的数，只是需要对这个数进行处理，目的是为了确定key，value组成的Node节点在数组下标中的位置
int hash = spread(key.hashCode());不妨先看下spread(key.hashCode())的实现
key.hashCode()实际上调用的是native的方法，目的是得到一个×××数，为了使得这个×××数尽可能不一样，所以要对高16位和低16位进行异或运算，尽可能利用好每一位的值
static final int spread(int h) {
//对key.hashCode的结果进行高16位和低16位的运算
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}接下来就是要初始化这个数组的大小，因为数组不初始化，代表key,value的每个Node类也不能放到对应的位置
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
//初始化数组的大小
tab = initTable();private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
//只有当数组为空或者大小为0的时候才对数组进行初始化
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//这里其实就是用一个sizeCtl记录是否已经有线程在进行初始化操作，如果有，则让出CPU的资源，也就是保证只有一个线程对数组进行初始化操作，从而保证线程安全。
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//使用CAS乐观锁机制比较SIZECTL和sc是否相等，只有当前值和内存中最新值相等的时候，才会将当前值赋值为-1,一旦被赋值为-1，上面有其他线程进来，就直接执行了Thread.yeild()方法了
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//三元运算符得到数组默认大小，点击DEFAULT_CAPACITY发现是16，这点和HashMap是一样的
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
//创建Node类型的数组，真正初始化的地方
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//计算扩容的标准，采用的是位移运算，因为效率更高，sc最终结果为12
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//不管无论最终将sc赋值为sizeCtl，这时候sizeCtl结果为12
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}当数组初始化完成之后，就需要将key，value创建出来的Node节点放到数组中对应的位置了，分为几种情况，下面这种是原来某个位置就没有元素值，但是为了保证线程安全，放到多个线程同时添加，也使用CAS乐观锁的机制进行添加。
//根据(n-1)&hash的结果确认当前节点所在的位置是否有元素，效果和hash%n是一样的，只是&运算效率更高，这里hashmap也是这样做的，就不做更多赘述了
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//使用CAS乐观锁机制向对应的下标中添加对应的Node
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}//f实际上是当前数组下标的Node节点，这里判断它的hash值是否为MOVED，也就是-1，如果是-1，就调用helpTransfer(tab,f)方法帮助其他线程完成扩容操作，然后再添加元素。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);接下来就要考虑数组具体下标位置有元素的情况，这时候就需要把Node节点向当前节点下进行顺延，形成链表或者红黑树的结构，还有一种情况就是key值相同，value值不能，这时候只需要进行一个value值的替换即可。
V oldVal = null;
//数组初始化和在数组下标中插入Node时，为了保证线程安全使用的是CAS无锁化机制
//那元素继续往下插入时，线程安全的问题怎么保证呢？可以使用synchronized关键字
//发现同步代码块中锁的对象是f，也就是当前数组下标的元素，这样不同的数组下标之间彼此互相不影响。
synchronized (f) {
//再次确认当前头结点是否为f
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//第一种情况，发现是key值相同，只需要替换掉oldValue即可
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
//第二种情况，按照链表的方式进行插入
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//第三种情况，按照红黑树的方式进行插入
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;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
//一般链表转红黑树是节点数>8的时候，但不是一旦某个数组下标的节点数大于8就转成红黑树，也可以通过调整数组的容量来解决，比如treeifyBin中进行的
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
//说明上面有需要替换掉旧值的节点
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}当添加完一个key，value方式的Node之后，就需要检查是否整个数据结构中的节点数超过扩容标准比如12，如果超过了就需要进行数组大小的扩容，先调用addCount()方法，因为第二个参数check大于0，所以直接看里面这段代码。
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
//通过resizeStamp(n)，n是数组大小，得到一个int的结果，赋值给rs保存
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
//因为sc<0不成立，所以会来到这段代码
//这里通过CAS的方式比较SIZECTL和sc的值，当两者相等时，会执行rs<<RESIZE<STAMP_SHIFT+2赋值操作，这个结果值是一个负数，表示当前正在执行扩容操作的线程数量
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
//调用transfer方法进行真正的扩容操作
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
02 扩容操作tranfer()
在concurrenthashmap中的扩容操作可能不止一个线程，所以每个线程就需要分工合作完成扩容，也就是每个线程需要领取自己负责的task，当然前提是得要有一个新的数组，这样才能将老数组中的Node节点搬移到新数组中。
int n = tab.length, stride;
//确定线程负责数组大小的范围
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//判断新的数组是否为null，为空则进行创建，比如数组原来的大小是16,2的N次幂，扩容也需要双倍扩容
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//采用位移运算进行双倍扩容
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
//使用transferIndex变量记录数组的大小，表示线程进行扩容的时候，是从后往前进行的
transferIndex = n;
}接下来就要进行搬移工作了，我们需要用一些标识记录一下搬移的完成状态，同时线程将某个数组下标的节点搬移完成之后也要让别人知道，同时也能知道有线程正在进行扩容操作。
int nextn = nextTab.length;
//某个下标节点完成之后的节点类型，实际上就是继承了Node节点，只不过点进去发现它的hash值为MOVED也就是-1
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTabNode<K,V> f; int fh;
//i指向当前数组的下标，通过while循环遍历--i，从而知道当前线程拿到的一个区间范围
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
//一个数组下标一个数组下标的处理
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//表示已经没有需要搬运的节点了，将advance赋值为false
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//不同的线程搬运的内容，不断地将transferindex的值变小
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
} if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
//finishing等于true就表示所有的线程都搬运完了，做最后的收尾工作
//比如将新数组的内容赋值到table，扩容标准由原来的12变成24
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//这里是每次有一个线程完成搬运工作，就将线程总数量-1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}//如果某个线程的某个数组下标搬运完成，则将该头节点赋值为fwd类型的，其实就是hash值为MOVED
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//表示已经搬运完成
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed接下来就是每个线程真正在搬运代码的过程，其实这块和hashmap1.8中的resize后面的过程很类似
synchronized (f) {
//再次检查当前数组下标的节点是否为f
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
//新节点的位置要么在原来的位置，要么在原来的位置+原来数组的大小，这点和hashmap中一样
//p.hash&n 也就是判断这个结果是否等于0
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
//等于0会走这边
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
//不等于0会走这边
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
for (Node<K,V> 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<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
//将链表整体迁移到nextTable中
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//标识原桶标识位已经处理，头节点标记为fw，hash值为-1
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
//这里是红黑树迁移的情况
else if (f instanceof TreeBin) {
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(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;
}
}
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
03 其他方式引起的扩容
链表转红黑树
前面说到，当链表长度超过8会转成红黑树，但是节点总数如果小于64，会用扩容的方式代替转红黑树，代码如下
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
//tryPresize进行扩容
tryPresize(n << 1);
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
TreeNode<K,V> p =
new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
null, null);
if ((p.prev = tl) == null)
hd = p;
else
tl.next = p;
tl = p;
}
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}点击tryPresize方法，最终也会来到下面这段代码，和前面addCount中的一样
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
//注意这里的第二个参数为null，表示新的数组还没有创建，之前也是null
transfer(tab, null);
当前线程协助其他线程
在之前put的时候，中间跳过了这段话，这段话是当前线程发现有其他线程正在进行扩容操作，协助其他线程扩容完成之后再继续put元素。
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);/**
* Helps transfer if a resize is in progress.
*/
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
//每当来一个线程帮助扩容，此时就会sc+1，表示多了一个线程
//其实这块也能和transfer方法中的sc-1对应上，一个线程完成之后就数量-1
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
//扩容的方法，注意第二个参数有传入nextTab，原因是当前线程只是协助其他线程扩容
//既然其他线程正在扩容，说明这个新数组已经创建好了
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
总结
到目前为止，我们分析了put过程中会遇到线程安全的点，比如数组初始化，数组头元素添加，put完成过程等。同时还分析了transfer扩容每个线程领取的任务，搬运结果的方式，协助扩容等方面的内容。如果对大家有帮助，请帮忙转发。
