ConcurrentHashMap原理分析
HashTable是一个线程安全的类，它使用synchronized来锁住整张Hash表来实现线程安全，即每次锁住整张表让线程独占。ConcurrentHashMap允许多个修改操作并发进行，其关键在于使用了锁分离技术。它使用了多个锁来控制对hash表的不同部分进行的修改。ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个小的Hashtable，它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。
有些方法需要跨段，比如size()和containsValue()，它们可能需要锁定整个表而而不仅仅是某个段，这需要按顺序锁定所有段，操作完毕后，又按顺序释放所有段的锁。这里“按顺序”是很重要的，否则极有可能出现死锁，在ConcurrentHashMap内部，段数组是final的，并且其成员变量实际上也是final的，但是，仅仅是将数组声明为final的并不保证数组成员也是final的，这需要实现上的保证。这可以确保不会出现死锁，因为获得锁的顺序是固定的。
1. 实现原理
ConcurrentHashMap使用分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。如下图是ConcurrentHashMap的内部结构图：
从图中可以看到，ConcurrentHashMap内部分为很多个Segment，每一个Segment拥有一把锁，然后每个Segment（继承ReentrantLock）
static final class Segment<K,V> extends ReentrantLock implements Serializable
Segment继承了ReentrantLock，表明每个segment都可以当做一个锁。（ReentrantLock前文已经提到，不了解的话就把当做synchronized的替代者吧）这样对每个segment中的数据需要同步操作的话都是使用每个segment容器对象自身的锁来实现。只有对全局需要改变时锁定的是所有的segment。
Segment下面包含很多个HashEntry列表数组。对于一个key，需要经过三次（为什么要hash三次下文会详细讲解）hash操作，才能最终定位这个元素的位置，这三次hash分别为：
- 对于一个key，先进行一次hash操作，得到hash值h1，也即h1 = hash1(key)；
- 将得到的h1的高几位进行第二次hash，得到hash值h2，也即h2 = hash2(h1高几位)，通过h2能够确定该元素的放在哪个Segment；
- 将得到的h1进行第三次hash，得到hash值h3，也即h3 = hash3(h1)，通过h3能够确定该元素放置在哪个HashEntry。
ConcurrentHashMap中主要实体类就是三个：ConcurrentHashMap（整个Hash表）,Segment（桶），HashEntry（节点），对应上面的图可以看出之间的关系
/** * The segments, each of which is a specialized hash table */ final Segment<K,V>[] segments;
不变(Immutable)和易变(Volatile)ConcurrentHashMap完全允许多个读操作并发进行，读操作并不需要加锁。如果使用传统的技术，如HashMap中的实现，如果允许可以在hash链的中间添加或删除元素，读操作不加锁将得到不一致的数据。ConcurrentHashMap实现技术是保证HashEntry几乎是不可变的。HashEntry代表每个hash链中的一个节点，其结构如下所示：
1 static final class HashEntry<K,V> {
2 final K key;
3 final int hash;
4 volatile V value;
5 volatile HashEntry<K,V> next;
6 }
在JDK 1.6中，HashEntry中的next指针也定义为final，并且每次插入将新添加节点作为链的头节点（同HashMap实现），而且每次删除一个节点时，会将删除节点之前的所有节点 拷贝一份组成一个新的链，而将当前节点的上一个节点的next指向当前节点的下一个节点，从而在删除以后 有两条链存在，因而可以保证即使在同一条链中，有一个线程在删除，而另一个线程在遍历，它们都能工作良好，因为遍历的线程能继续使用原有的链。因而这种实现是一种更加细粒度的happens-before关系，即如果遍历线程在删除线程结束后开始，则它能看到删除后的变化，如果它发生在删除线程正在执行中间，则它会使用原有的链，而不会等到删除线程结束后再执行，即看不到删除线程的影响。如果这不符合你的需求，还是乖乖的用Hashtable或HashMap的synchronized版本，Collections.synchronizedMap()做的包装。
而HashMap中的Entry只有key是final的
1 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
2 final K key;
3 V value;
4 Entry<K,V> next;
5 int hash;
不变模式（immutable）是多线程安全里最简单的一种保障方式。因为你拿他没有办法，想改变它也没有机会。
不变模式主要通过final关键字来限定的。在JMM中final关键字还有特殊的语义。Final域使得确保初始化安全性（initialization safety）成为可能，初始化安全性让不可变形对象不需要同步就能自由地被访问和共享。
1.1 初始化
先看看ConcurrentHashMap的初始化做了哪些事情，构造函数的源码如下：
1 public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
2 float loadFactor, int concurrencyLevel) {
3 if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
4 throw new IllegalArgumentException();
5 if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
6 concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
7 // Find power-of-two sizes best matching arguments
8 int sshift = 0;
9 int ssize = 1;
10 while (ssize < concurrencyLevel) {
11 ++sshift;
12 ssize <<= 1;
13 }
14 this.segmentShift = 32 - sshift;
15 this.segmentMask = ssize - 1;
16 if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
17 initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
18 int c = initialCapacity / ssize;
19 if (c * ssize < initialCapacity)
20 ++c;
21 int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
22 while (cap < c)
23 cap <<= 1;
24 // create segments and segments[0]
25 Segment<K,V> s0 =
26 new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
27 (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
28 Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
29 UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
30 this.segments = ss;
31 }
传入的参数有initialCapacity，loadFactor，concurrencyLevel这三个。
- initialCapacity表示新创建的这个ConcurrentHashMap的初始容量，也就是上面的结构图中的Entry数量。默认值为static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
- loadFactor表示负载因子，就是当ConcurrentHashMap中的元素个数大于loadFactor * 最大容量时就需要rehash，扩容。默认值为static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
- concurrencyLevel表示并发级别，这个值用来确定Segment的个数，Segment的个数是大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数。比如，如果concurrencyLevel为12，13，14，15，16这些数，则Segment的数目为16(2的4次方)。默认值为static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;。理想情况下ConcurrentHashMap的真正的并发访问量能够达到concurrencyLevel，因为有concurrencyLevel个Segment，假如有concurrencyLevel个线程需要访问Map，并且需要访问的数据都恰好分别落在不同的Segment中，则这些线程能够无竞争地自由访问（因为他们不需要竞争同一把锁），达到同时访问的效果。这也是为什么这个参数起名为“并发级别”的原因。
初始化的一些动作：
- 验证参数的合法性，如果不合法，直接抛出异常。
- concurrencyLevel也就是Segment的个数不能超过规定的最大Segment的个数，默认值为static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;，如果超过这个值，设置为这个值。
- 然后使用循环找到大于等于concurrencyLevel的第一个2的n次方的数ssize，这个数就是Segment数组的大小，并记录一共向左按位移动的次数sshift，并令segmentShift = 32 - sshift，并且segmentMask的值等于ssize - 1，segmentMask的各个二进制位都为1，目的是之后可以通过key的hash值与这个值做&运算确定Segment的索引。
- 检查给的容量值是否大于允许的最大容量值，如果大于该值，设置为该值。最大容量值为static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;。
- 然后计算每个Segment平均应该放置多少个元素，这个值c是向上取整的值。比如初始容量为15，Segment个数为4，则每个Segment平均需要放置4个元素。
- 最后创建一个Segment实例，将其当做Segment数组的第一个元素。
1.2 put操作
put操作的源码如下：
1 public V put(K key, V value) {
2 Segment<K,V> s;
3 if (value == null)
4 throw new NullPointerException();
5 int hash = hash(key);
6 int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
7 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
8 (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
9 s = ensureSegment(j);
10 return s.put(key, hash, value, false);
11 }
操作步骤如下：
- 判断value是否为null，如果为null，直接抛出异常。
- key通过一次hash运算得到一个hash值。(这个hash运算下文详说)
- 将得到hash值向右按位移动segmentShift位，然后再与segmentMask做&运算得到segment的索引j。
在初始化的时候我们说过segmentShift的值等于32-sshift，例如concurrencyLevel等于16，则sshift等于4，则segmentShift为28。hash值是一个32位的整数，将其向右移动28位就变成这个样子：
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 xxxx，然后再用这个值与segmentMask做&运算，也就是取最后四位的值。这个值确定Segment的索引。 - 使用Unsafe的方式从Segment数组中获取该索引对应的Segment对象。
- 向这个Segment对象中put值，这个put操作也基本是一样的步骤（通过&运算获取HashEntry的索引，然后set）。
1 final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
2 HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
3 scanAndLockForPut(key, hash, value);
4 V oldValue;
5 try {
6 HashEntry<K,V>[] tab = table;
7 int index = (tab.length - 1) & hash;
8 HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
9 for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
10 if (e != null) {
11 K k;
12 if ((k = e.key) == key ||
13 (e.hash == hash && key.equals(k))) {
14 oldValue = e.value;
15 if (!onlyIfAbsent) {
16 e.value = value;
17 ++modCount;
18 }
19 break;
20 }
21 e = e.next;
22 }
23 else {
24 if (node != null)
25 node.setNext(first);
26 else
27 node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
28 int c = count + 1;
29 if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
30 rehash(node);
31 else
32 setEntryAt(tab, index, node);
33 ++modCount;
34 count = c;
35 oldValue = null;
36 break;
37 }
38 }
39 } finally {
40 unlock();
41 }
42 return oldValue;
43 }
put操作是要加锁的。
1.3 get操作
get操作的源码如下：
1 public V get(Object key) {
2 Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
3 HashEntry<K,V>[] tab;
4 int h = hash(key);
5 long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
6 if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
7 (tab = s.table) != null) {
8 for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
9 (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
10 e != null; e = e.next) {
11 K k;
12 if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
13 return e.value;
14 }
15 }
16 return null;
17 }
操作步骤为：
- 和put操作一样，先通过key进行两次hash确定应该去哪个Segment中取数据。
- 使用Unsafe获取对应的Segment，然后再进行一次&运算得到HashEntry链表的位置，然后从链表头开始遍历整个链表（因为Hash可能会有碰撞，所以用一个链表保存），如果找到对应的key，则返回对应的value值，如果链表遍历完都没有找到对应的key，则说明Map中不包含该key，返回null。
值得注意的是，get操作是不需要加锁的（如果value为null，会调用readValueUnderLock，只有这个步骤会加锁），通过前面提到的volatile和final来确保数据安全。
1.4 size操作
size操作与put和get操作最大的区别在于，size操作需要遍历所有的Segment才能算出整个Map的大小，而put和get都只关心一个Segment。假设我们当前遍历的Segment为SA，那么在遍历SA过程中其他的Segment比如SB可能会被修改，于是这一次运算出来的size值可能并不是Map当前的真正大小。所以一个比较简单的办法就是计算Map大小的时候所有的Segment都Lock住，不能更新(包含put，remove等等)数据，计算完之后再Unlock。这是普通人能够想到的方案，但是牛逼的作者还有一个更好的Idea：先给3次机会，不lock所有的Segment，遍历所有Segment，累加各个Segment的大小得到整个Map的大小，如果某相邻的两次计算获取的所有Segment的更新的次数（每个Segment都有一个modCount变量，这个变量在Segment中的Entry被修改时会加一，通过这个值可以得到每个Segment的更新操作的次数）是一样的，说明计算过程中没有更新操作，则直接返回这个值。如果这三次不加锁的计算过程中Map的更新次数有变化，则之后的计算先对所有的Segment加锁，再遍历所有Segment计算Map大小，最后再解锁所有Segment。源代码如下：
1 public int size() {
2 // Try a few times to get accurate count. On failure due to
3 // continuous async changes in table, resort to locking.
4 final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
5 int size;
6 boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
7 long sum; // sum of modCounts
8 long last = 0L; // previous sum
9 int retries = -1; // first iteration isn't retry
10 try {
11 for (;;) {
12 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
13 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
14 ensureSegment(j).lock(); // force creation
15 }
16 sum = 0L;
17 size = 0;
18 overflow = false;
19 for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
20 Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
21 if (seg != null) {
22 sum += seg.modCount;
23 int c = seg.count;
24 if (c < 0 || (size += c) < 0)
25 overflow = true;
26 }
27 }
28 if (sum == last)
29 break;
30 last = sum;
31 }
32 } finally {
33 if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
34 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
35 segmentAt(segments, j).unlock();
36 }
37 }
38 return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
39 }
举个例子：
1.5 containsValue操作
containsValue操作采用了和size操作一样的想法:
1 public boolean containsValue(Object value) {
2 // Same idea as size()
3 if (value == null)
4 throw new NullPointerException();
5 final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
6 boolean found = false;
7 long last = 0;
8 int retries = -1;
9 try {
10 outer: for (;;) {
11 if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
12 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
13 ensureSegment(j).lock(); // force creation
14 }
15 long hashSum = 0L;
16 int sum = 0;
17 for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
18 HashEntry<K,V>[] tab;
19 Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
20 if (seg != null && (tab = seg.table) != null) {
21 for (int i = 0 ; i < tab.length; i++) {
22 HashEntry<K,V> e;
23 for (e = entryAt(tab, i); e != null; e = e.next) {
24 V v = e.value;
25 if (v != null && value.equals(v)) {
26 found = true;
27 break outer;
28 }
29 }
30 }
31 sum += seg.modCount;
32 }
33 }
34 if (retries > 0 && sum == last)
35 break;
36 last = sum;
37 }
38 } finally {
39 if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
40 for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
41 segmentAt(segments, j).unlock();
42 }
43 }
44 return found;
45 }
2. 关于hash
看看hash的源代码：
1 private int hash(Object k) {
2 int h = hashSeed;
3
4 if ((0 != h) && (k instanceof String)) {
5 return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
6 }
7
8 h ^= k.hashCode();
9
10 // Spread bits to regularize both segment and index locations,
11 // using variant of single-word Wang/Jenkins hash.
12 h += (h << 15) ^ 0xffffcd7d;
13 h ^= (h >>> 10);
14 h += (h << 3);
15 h ^= (h >>> 6);
16 h += (h << 2) + (h << 14);
17 return h ^ (h >>> 16);
18 }
源码中的注释是这样的：
这里用到了Wang/Jenkins hash算法的变种，主要的目的是为了减少哈希冲突，使元素能够均匀的分布在不同的Segment上，从而提高容器的存取效率。假如哈希的质量差到极点，那么所有的元素都在一个Segment中，不仅存取元素缓慢，分段锁也会失去意义。
举个简单的例子：
1 System.out.println(Integer.parseInt("0001111", 2) & 15);
2 System.out.println(Integer.parseInt("0011111", 2) & 15);
3 System.out.println(Integer.parseInt("0111111", 2) & 15);
4 System.out.println(Integer.parseInt("1111111", 2) & 15);
这些数字得到的hash值都是一样的，全是15，所以如果不进行第一次预hash，发生冲突的几率还是很大的，但是如果我们先把上例中的二进制数字使用hash()函数先进行一次预hash，得到的结果是这样的：
上面这个例子引用自: InfoQ
可以看到每一位的数据都散开了，并且ConcurrentHashMap中是使用预hash值的高位参与运算的。比如之前说的先将hash值向右按位移动28位，再与15做&运算，得到的结果都别为：4，15，7，8，没有冲突！
3. 注意事项
- ConcurrentHashMap中的key和value值都不能为null，HashMap中key可以为null，HashTable中key不能为null。
- ConcurrentHashMap是线程安全的类并不能保证使用了ConcurrentHashMap的操作都是线程安全的！
- ConcurrentHashMap的get操作不需要加锁，put操作需要加锁
参考：
