深入了解ConcurrentHashMap

在上一篇文章【简单了解系列】从基础的使用来深挖HashMap里，我从最基础的使用中介绍了HashMap，大致是JDK1.7和1.8中底层实现的变化，和介绍了为什么在多线程下可能会造成死循环，扩容机制是什么样的。感兴趣的可以先看看。

我们知道，HashMap是非线程安全的容器，那么为什么ConcurrentHashMap能够做到线程安全呢？

底层结构

首先看一下ConcurrentHashMap的底层数据结构，在Java8中，其底层的实现方式与HashMap一样的，同样是数组、链表再加红黑树，具体的可以参考上面的HashMap的文章，下面所有的讨论都是基于Java 1.8。

transient volatile Node<K,V>[] table;

volatile关键字

对比HashMap的底层结构可以发现，table的定义中多了一个volatile关键字。这个关键字是做什么的呢？我们知道所有的共享变量都存在主内存中，就像table。

而线程对变量的所有操作都必须在线程自己的工作内存中完成，而不能直接读取主存中的变量，这是JMM的规定。所以每个线程都会有自己的工作内存，工作内存中存放了共享变量的副本。而正是因为这样，才造成了可见性的问题。

ABCD四个线程同时在操作一个共享变量X，此时如果A从主存中读取了X，改变了值，并且写回了内存。那么BCD线程所得到的X副本就已经失效了。此时如果没有被volatile修饰，那么BCD线程是不知道自己的变量副本已经失效了。继续使用这个变量就会造成数据不一致的问题。

内存可见性

而如果加上了volatile关键字，BCD线程就会立马看到最新的值，这就是内存可见性。你可能想问，凭什么加了volatile的关键字就可以保证共享变量的内存可见性？

那是因为如果变量被volatile修饰，在线程进行写操作时，会直接将新的值写入到主存中，而不是线程的工作内存中；而在读操作时，会直接从主存中读取，而不是线程的工作内存。

基础使用

首先这个使用与HashMap没有任何区别，只是实现改成了ConcurrentHashMap。

Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("微信搜索", "SH的全栈笔记");
map.get("微信搜索"); // SH的全栈笔记

取值

首先我们来看一下get方法的使用，源码如下。

public V get(Object key) {
  Node<K,V>[] tab; Node<K,V> 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) {
    if ((eh = e.hash) == h) {
      if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
        return e.val;
    }
    else if (eh < 0)
      return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
    while ((e = e.next) != null) {
      if (e.hash == h &&
          ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
        return e.val;
    }
  }
  return null;
}

大概解释一下这个过程发生了什么，首先根据key计算出哈希值，如果找到了就直接返回值。如果是红黑树的话，就在红黑树中查找值，否则就按照链表的查找方式查找。

这与HashMap也差不多的，元素会首先以链表的方式进行存储，如果该桶中的元素数量大于TREEIFY_THRESHOLD的值，就会触发树化。将当前的链表转换为红黑树。因为如果数量太多的话，链表的查询效率就会变得非常低，时间复杂度为O(n)，而红黑树的查询时间复杂度则为O(logn)，这个阈值在Java 1.8中的默认值为8，定义如下。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

赋值

put的源码就不放出来了，放在这大家估计也不会一行一行的去看。所以我就简单的解释一下put的过程发生了什么事，并贴上关键代码就好了。

整个过程，除开并发的一些细节，大致的流程和1.8中的HashMap是差不多的。

• 首先会根据传入的key计算出hashcode，如果是第一次被赋值，那自然需要进行初始化table
• 如果这个key没有存在过，直接用CAS在当前槽位的头节点创建一个Node，会用自旋来保证成功
• 如果当前的Node的hashcode是否等于-1，如果是则证明有其它的线程正在执行扩容操作，当前线程就加入到扩容的操作中去
• 且如果该槽位（也就是桶）上的数据结构如果是链表，则按照链表的插入方式，直接接在当前的链表的后面。如果数量大于了树化的阈值就会转为红黑树。
• 如果这个key存在，就会直接覆盖。
• 判断是否需要扩容

看到这你可能会有一堆的疑问。

例如在多线程的情况下，几个线程同时来执行put操作时，怎么保证只执行一次初始化，或者怎么保证只执行一次扩容呢？万一我已经写入了数据，另一个线程又初始化了一遍，岂不是造成了数据不一致的问题。同样是多线程的情况下， 怎么保证put值的时候不会被其他线程覆盖。CAS又是什么？

接下来我们就来看一下在多线程的情况下，ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的。

初始化的线程安全

首先我们来看初始化的源码。

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;
}

可以看到有一个关键的变量，sizeCtl，其定义如下。

private transient volatile int sizeCtl;

sizeCtl使用了关键字volatile修饰，说明这是一个多线程的共享变量，可以看到如果是首次初始化，第一个判断条件if ((sc = sizeCtl) < 0)是不会满足的，正常初始化的话sizeCtl的值为0，初始化设定了size的话sizeCtl的值会等于传入的size，而这两个值始终是大于0的。

CAS

然后就会进入下面的U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)方法，这就是上面提到的CAS，Compare and Swap（Set），比较并交换，Unsafe是位于sun.misc下的一个类，在Java底层用的比较多，它让Java拥有了类似C语言一样直接操作内存空间的能力。

例如可以操作内存、CAS、内存屏障、线程调度等等，但是如果Unsafe类不能被正确使用，就会使程序变的不安全，所以不建议程序直接使用它。

compareAndSwapInt的四个参数分别是，实例、偏移地址、预期值、新值。偏移地址可以快速帮我们在实例中定位到我们要修改的字段，此例中便是sizeCtl。如果内存当中的sizeCtl是传入的预期值，则将其更新为新的值。这个Unsafe类的方法可以保证这个操作的原子性。当你在使用parallelStream进行并发的foreach遍历时，如果涉及到修改一个整型的共享变量时，你肯定不能直接用i++，因为在多线程下，i++每次操作不能保证原子性。所以你可能会用到如下的方式。

AtomicInteger num = new AtomicInteger();
arr.parallelStream().forEach(item -> num.getAndIncrement());

你可能会好奇，为什么使用了AtomicInteger就可以保证原子性，跟Unsafe类和CAS又有什么关系，让我们接着往下，看getAndIncrement方法的底层实现。

public final int getAndIncrement() {
  return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}

可以看到，底层调用的是Unsafe类的方法，这不就联系上了吗，而getAndIncrement的实现又长这样。

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
  int var5;
  do {
    var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
  } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
  return var5;
}

没错，这里底层调用了compareAndSwapInt方法。可以看到这里加了while，如果该方法返回false就一直循环，直到成功为止。这个过程有个🐂🍺的名字，叫自旋。特别高端啊，说人话就是无限循环。

什么情况会返回false呢？那就是var5变量存储的值，和现在内存中实际var5的值不同，说明这个变量已经被其他线程修改过了，此时通过自旋来重新获取，直到成功为止，然后自旋结束。

结论

聊的稍微有点多，这小节的问题是如何保证不重复初始化。那就是执行首次扩容时，会将变量sizeCtl设置为-1，因为其被volatile修饰，所以其值的修改对其他线程可见。

其它线程再调用初始化时，就会发现sizeCtl的值为-1，说明已经有线程正在执行初始化的操作了，就会执行Thread.yield()，然后退出。

yield相信大家都不陌生，和sleep不同，sleep可以让线程进入阻塞状态，且可以指定阻塞的时间，同时释放CPU资源。而yield不会让线程进入阻塞状态，而且也不能指定时间，它让线程重新进入可执行状态，让出CPU调度，让CPU资源被同优先级或者高优先级的线程使用，稍后再进行尝试，这个时间依赖于当前CPU的时间片划分。

如何保证值不被覆盖

我们在上一节举了在并发下i++的例子，说在并发下i++并不是一个具有原子性的操作，假设此时i=1，线程A和线程B同时取了i的值，同时+1，然后此时又同时的写回。那么此时i++的值会是2而不是3，在并发下1+1+1=2是可能出现的。

让我们来看一下ConcurrentHashMap在目标key已经存在时的赋值操作，因为如果不存在会直接调用Unsafe的方法创建一个Node，所以后续的线程就会进入到下面的逻辑中来，由于太长，我省略了一些代码。

......
V oldVal = null;
synchronized (f) {
  if (tabAt(tab, i) == f) {
    if (fh >= 0) {
      binCount = 1;
      for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
        ......
      }
    }
    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) {
  if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
    treeifyBin(tab, i);
  if (oldVal != null)
    return oldVal;
  break;
}

上述代码在赋值的逻辑外层包了一个synchronized，这个有什么用呢？

synchronized关键字

这个地方也可以换一个方式来理解，那就是synchronized如何保证线程安全的。线程安全，我认为更多的是描述一种风险。在堆内存中的数据由于可以被任何线程访问到，在没有任何限制的情况下存在被意外修改的风险。

而synchronized是通过对共享资源加锁的方式，使同一时间只能有一个线程能够访问到临界区（也就是共享资源），共享资源包括了方法、锁代码块和对象。

那是不是使用了synchronized就一定能保证线程安全呢？不是的，如果不能正确的使用，很可能就会引发死锁，所以，保证线程安全的前提是正确的使用synchronized。

自动扩容的线程安全

除了初始化、并发的写入值，还有一个问题值得关注，那就是在多线程下，ConcurrentHashMap是如何保证自动扩容是线程安全的。

扩容的关键方案是transfer，但是由于代码太多了，贴在这个地方可能会影响大家的理解，感兴趣的可以自己的看一下。

还是大概说一下自动扩容的过程，我们以一个线程来举例子。在putVal的最后一步，会调用addCount方法，然后在方法里判读是否需要扩容，如果容量超过了实际容量 * 负载因子（也就是sizeCtl的值）就会调用transfer方法。

计算分区的范围

因为ConcurrentHashMap是支持多线程同时扩容的，所以为了避免每个线程处理的数量不均匀，也为了提高效率，其对当前的所有桶按数量（也就是上面提到的槽位）进行分区，每个线程只处理自己分到的区域内的桶的数据即可。

当前线程计算当前stride的代码如下。

stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n);

如果计算出来的值小于设定的最小范围，也就是private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;，就把当前分区范围设置为16。

初始化nextTable

nextTable也是一个共享变量，定义如下，用于存放在正在扩容之后的ConcurrentHashMap的数据，当且仅当正在扩容时才不为空。

private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

如果当前transfer方法传入的nextTab（这是个局部变量，比上面提到的nextTable少了几个字母，不要搞混了）是null，说明是当前线程是第一个调用扩容操作的线程，就需要初始化一个size为原来容量2被的nextTable，核心代码如下。

Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; // 可以看到传入的初始化容量是n << 1。

初始化成功之后就更新共享变量nextTable的值，并设置transferIndex的值为扩容前的length，这也是一个共享的变量，表示扩容使还未处理的桶的下标。

设置分区边界

一个新的线程加入扩容操作，在完成上述步骤后，就会开始从现在正在扩容的Map中找到自己的分区。例如，如果是第一个线程，那么其取到的分区就会如下。

start = nextIndex - 1;
end = nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0;
// 实际上就是当还有足够的桶可以分的时候，线程分到的分区为 [n-stride, n - 1]

可以看到，分区是从尾到首进行的。而如果是首次进入的线程，nextIndex 的值会被初始化为共享变量transferIndex 的值。

Copy分区内的值

当前线程在自己划分到的分区内开始遍历，如果当前桶是null，那么就生成一个 ForwardingNode，代码如下。

ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);

并把当前槽位赋值为fwd，你可以把ForwardingNode理解为一个标志位，如果有线程遍历到了这个桶， 发现已经是ForwardingNode了，就代表这个桶已经被处理过了，就会跳过这个桶。

如果这个桶没有被处理过，就会开始给当前的桶加锁，我们知道ConcurrentHashMap会在多线程的场景下使用，所以当有线程正在扩容的时候，可能还会有线程正在执行put操作，所以如果当前Map正在执行扩容操作，如果此时再写入数据，很可能会造成的数据丢失，所以要对桶进行加锁。

总结

对比在1.7中采用的Segment分段锁的臃肿设计，1.8中直接使用了CAS和Synchronized来保证并发下的线程安全。总的来说，在1.8中，ConcurrentHashMap和HashMap的底层实现都差不多，都是数组、链表和红黑树的方式。其主要区别就在于应用场景，非并发的情况可以使用HashMap，而如果要处理并发的情况，就需要使用ConcurrentHashMap。关于ConcurrentHashMap就先聊到这里。

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