线程安全集合类概述

线程安全集合类可以分为三大类：

遗留的线程安全集合如 Hashtable ， Vector
使用 Collections 装饰的线程安全集合（每个方法都加上了 sychronized，性能不是很高），如：
- Collections.synchronizedCollection
- Collections.synchronizedList
- Collections.synchronizedMap
- Collections.synchronizedSet
- ....
java.util.concurrent.*

重点介绍 java.util.concurrent.* 下的线程安全集合类，可以发现它们有规律，里面包含三类关键词： Blocking、CopyOnWrite、Concurrent

Blocking 大部分实现基于锁（ReentrantLock），并提供用来阻塞的方法（例如阻塞队列：put 时队列满则阻塞，get 时队列空则阻塞）
CopyOnWrite 之类容器修改开销相对较重（适用于读多写少）
Concurrent 类型的容器
- 内部很多操作使用 cas 优化，一般可以提供较高吞吐量
- 弱一致性
  - 遍历时弱一致性，例如，当利用迭代器遍历时，如果容器发生修改，迭代器仍然可以继续进行遍历，这时内容是旧的
  - 求 size 弱一致性，size 操作未必是 100% 准确
  - 读取弱一致性

遍历时如果发生了修改，对于非安全容器来讲，使用 fail-fast 机制也就是让遍历立刻失败，抛出 ConcurrentModificationException，不再继续遍历

对于安全容器，使用 fail-safe 机制，遍历还可以继续

用 ConcurrentHashMap 进行计数

多个方法（get put），有线程安全问题

map = new HashMap<String, Integer>();
for (String word : words) {
     Integer counter = map.get(word);
     int newValue = counter == null ? 1 : counter + 1;
     map.put(word, newValue);
}

改为：

computeIfAbsent 传入 key 和一个关于 key 的 lambda 表达式。如果 key 不存在，根据 key 和 lambda 表达式计算得到 value，返回 value 的最新值。

LongAdder 累加

map = new ConcurrentHashMap<String, LongAdder>();
for (String word : words) {
 　　// 注意不能使用 putIfAbsent，此方法返回的是上一次的 value，首次调用返回 null
 　　LongAdder longAdder = map.computeIfAbsent(word, (key) -> new LongAdder());
　　 longAdder.increment()
}

注意 computeIfAbsent 和 putIfAbsent 的区别

它们俩都是不存在才会放入

computeIfAbsent 返回的是操作后的值，putIfAbsent 返回的是操作前的值

　　　　　Map<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
        Integer v = map.computeIfAbsent("a3", (key) -> (key.length()+2));
        System.out.println(v);//4
        v = map.computeIfAbsent("a3", (key) -> (key.length()+8));
        System.out.println(v); //4
        Integer b = map.putIfAbsent("a5", 5);
        System.out.println(b);//null
        b = map.putIfAbsent("a5", 10);
        System.out.println(b);//5

HashMap

扩容

达到负载因子后扩容，冲突链表缩短，查找性能提升

jdk7 每次加元素，加到链表头，多线程扩容时有死链问题
而 jdk8 每次加元素，加到链表尾，多线程扩容时，避免了 jdk7 中的死链问题，但是有丢数据问题

JDK7 扩容问题：并发死链（头插法）

在两个线程同时对 HashMap 进行扩容时，可能会产生死链。

关键是，每次哈希冲突链表，会把新元素加到链表头。

public static void main(String[] args) {
 　　// 测试 java 7 中哪些数字的 hash 结果相等
 　　System.out.println("长度为16时，桶下标为1的key");
 　　for (int i = 0; i < 64; i++) {
 　　　　if (hash(i) % 16 == 1) {
 　　　　　　　　System.out.println(i);
　　　　 }
 　　}
 　　System.out.println("长度为32时，桶下标为1的key");
 　　for (int i = 0; i < 64; i++) {
 　　　　if (hash(i) % 32 == 1) {
 　　　　　　System.out.println(i);
 　　　　}
 　　}
 　　// 1, 35, 16, 50 当大小为16时，它们在一个桶内
 　　final HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
 　　// 放 12 个元素
 　　map.put(2, null);
 　　map.put(3, null);
 　　map.put(4, null);
 　　map.put(5, null);
 　　map.put(6, null);
 　　map.put(7, null);
 　　map.put(8, null);
 　　map.put(9, null);
 　　map.put(10, null);
 　　map.put(16, null);
 　　map.put(35, null);
 　　map.put(1, null);
 　　System.out.println("扩容前大小[main]:"+map.size());
 
　　new Thread() {
 　　　　@Override
 　　　　public void run() {
 　　　　　　// 放第 13 个元素, 发生扩容。16 扩到 32
 　　　　　　map.put(50, null);
 　　　　　　System.out.println("扩容后大小[Thread-0]:"+map.size());
 　　　　}
 　　}.start();

 　　new Thread() {
 　　　　@Override
 　　　　public void run() {
 　　　　　　// 放第 13 个元素, 发生扩容。16 扩到 32
 　　　　　　map.put(50, null);
 　　　　　　System.out.println("扩容后大小[Thread-1]:"+map.size());
 　　　　}
　　 }.start();
}

final static int hash(Object k) {
 　　int h = 0;
 　　if (0 != h && k instanceof String) {
 　　　　return sun.misc.Hashing.stringHash32((String) k);
 　　}
 　　h ^= k.hashCode();
 　　h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
 　　return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

扩容源码

// 将 table 迁移至 newTable
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) { 
 　　int newCapacity = newTable.length;
 　　for (Entry<K,V> e : table) {
 　　　　while(null != e) {
 　　　　　　Entry<K,V> next = e.next;
 　　　　　　// 1 处
 　　　　　　if (rehash) {
 　　　　　　　　e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
 　　　　　　}
 　　　　　　int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
 　　　　　　// 2 处
 　　　　　　// 将新元素加入 newTable[i], 原 newTable[i] 作为新元素的 next
 　　　　　　e.next = newTable[i];
 　　　　　　newTable[i] = e;
 　　　　　　e = next;
 　　　}
 　　}
}

产生死链的过程

原始链表，格式：[下标] (key,next)
[1] (1,35)->(35,16)->(16,null)
线程 a 执行到 1 处 ，此时局部变量 e 为 (1,35)，而局部变量 next 为 (35,16) 线程 a 挂起
线程 b 开始执行
第一次循环
[1] (1,null)
第二次循环
[1] (35,1)->(1,null)
第三次循环
[1] (35,1)->(1,null)
[17] (16,null)
切换回线程 a，此时局部变量 e 和 next 被恢复，引用没变但内容变了：e 的内容被改为 (1,null)，而 next 的内
容被改为 (35,1) 并链向 (1,null)
第一次循环
[1] (1,null)
第二次循环，注意这时 e 是 (35,1) 并链向 (1,null) 所以 next 又是 (1,null)
[1] (35,1)->(1,null)
第三次循环，e 是 (1,null)，而 next 是 null，但 e 被放入链表头，这样 e.next 变成了 35 （2 处）
[1] (1,35)->(35,1)->(1,35)
已经是死链了

JDK8 ConcurrentHashMap

重要属性和内部类

// 默认为0。如果显示指定了初始容量，则为这个初始容量。如果没有显示指定，第一次 initTable 时判断 <=0 就会默认16
// 当正在初始化时, 为 -1
// 当扩容时, 为 -(1 + 扩容线程数)
// 当初始化或扩容完成后，为 下一次的扩容的阈值大小（容量的 3/4）
private transient volatile int sizeCtl;
// 整个 ConcurrentHashMap 就是一个 Node[]
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {}
// hash 表，是一个 Node 数字，存放每个 bin 链表的头节点
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 扩容时的 新 hash 表
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
// 扩容时如果某个 bin 迁移完毕, 用 ForwardingNode 作为旧 table bin 的头结点
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 用在 compute 以及 computeIfAbsent 时, 用来占位, 计算完成后替换为普通 Node
static final class ReservationNode<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin （红黑树）的头节点, 存储 root 和 first（链表长度超过 8 时转为红黑树。长度小于 64 ，会先扩容）
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {}
// 作为 treebin （红黑树）的节点, 存储 parent, left, right
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {}

某个 bin 已经扩容完毕，搬到新的 hashTable，加一个 ForwardingNode 作为标志。这样来 get 的时候就知道要去新的表查

容量小于 64 时，有 bin 链表长度超过 8 时，会先扩容

如果容量大于 64 时，有 bin 链表长度超过 8 时，会转换为红黑树

重要方法

// 获取 Node[] 中第 i 个 Node
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i)
 
// cas 修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, c 为旧值, v 为新值
static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v)
 
// 直接修改 Node[] 中第 i 个 Node 的值, v 为新值
static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v)

构造器分析

可以看到实现了懒惰初始化，在构造方法中仅仅计算了 table 的大小，以后在第一次使用时才会真正创建

初始容量，负载因子，并发度

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) {
　　if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
　　　　throw new IllegalArgumentException();
　　// 如果初始容量小于并发度。令初始容量 = 并发度。也就是说容量至少要达到并发度
　　if (initialCapacity < concurrencyLevel) // Use at least as many bins
 　　　 initialCapacity = concurrencyLevel; // as estimated threads
　　// 1+初始容量/负载因子
　　long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
 　 // tableSizeFor 仍然是保证计算的大小是 2^n, 即 16,32,64 ... 
 　 int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
 　 MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
 　 this.sizeCtl = cap;
}

tabAt / setTabAt / casTabAt

虽然上面的table变量加了volatile，但也只能保证其引用的可见性，并不能确保其数组中的对象是否是最新的，所以需要Unsafe类volatile式地拿到最新的Node。

/**
 * The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
 * Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
 */
transient volatile Node<K,V>[] table;

/**
 * The next table to use; non-null only while resizing.
 */
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash;
    final K key;
    volatile V val;
    volatile Node<K,V> next;
　　//......
}

private static final sun.misc.Unsafe U;

@SuppressWarnings("unchecked")
static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
　　return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
}

static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i,
                                        Node<K,V> c, Node<K,V> v) {
　　return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v);
}

static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
　　U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
}

get 流程（全程无锁）

某个 bin 已经扩容完毕，搬到新的 hashTable，加一个 ForwardingNode 作为标志。这样来 get 的时候就知道要去新的表查。

ForwardingNode：hash 是 -1，ForwardingNode 实现了 find 方法。
treebin：红黑树的头节点，hash 是负数（-2）。treebin 节点也实现了 find 方法

所以，当头节点的 hash 小于0 时，get 是调用头节点的 find 方法去查找。

注意想一下，get 全程无锁，为什么可以保证扩容时的正确性？

搬移时，给bin链表头节点加了sychronized，put时也给bin链表头节点加了sychronized，保证了【put和扩容】不会同时修改一个链表
搬移每个链表的时候，原 table 的链表并没有改变，所以正在搬移这个bin链表的时候，get是从原table的链表中取的
链表搬移完成后，把链表头节点赋值为 ForwardingNode，赋值操作是原子且 volatile 的。所以这个链表搬移完但其它链表还没搬完整体扩容还没完成时，get 时是通过 ForwardingNode 从 nextTab 取到的
全部扩容完成后，table = nextTab，赋值操作是原子的且 table 是 volatie 的。get 就直接从新 table 中获取。老 table 等待被 gc 掉即可。

public V get(Object key) {
　　Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
 　// spread 方法能确保返回结果是正数（.hashCode() 方法可能返回负数。而负数在后面有另外的含义）。h 就是后面要用到的真正的哈希码
 　int h = spread(key.hashCode());
　　// table 不为空，并且 table 里面有元素（长度大于0），才继续去寻找
 　if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
　　　　　// (n-1)&h 哈希码与长度按位与，就相当于取模运算（前提时长度是2的n次方）。然后获得到所在bin链表的头节点。头节点不为空
　　　　 (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
 　　// 如果头结点已经是要查找的 key（先比较头节点key的哈希码和当前get值的哈希码）
 　　if ((eh = e.hash) == h) {
　　　　 // 比较完哈希码了，进一步比较头节点 key 值和当前 get 值是否相等。 == 比较为同一对象 || equals比较值相同 都可以认为是相等的
 　　　　if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
 　　　　　　return e.val;
 　　}
 　　// 所在 bin 的头节点的 hash 为负数表示该 bin 在【扩容完毕-1】或是 【treebin-2】, 这时调用 ForwardingNode 或 Treebin 的 find 方法来查找
　　 // 1.扩容完毕：原 table 头节点会变成 ForwardingNode，它的 hash 就是负数（-1）。同时 ForwardingNode 节点实现了 find 方法。
　　 // 2.treebin：红黑树的头节点，hash 是负数（-2）。treebin 节点也实现了 find 方法
 　　else if (eh < 0)
　　　　 return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;

 　　// 正常遍历链表, 用 == 或 equals 比较
 　　while ((e = e.next) != null) {
 　　　　if (e.hash == h &&
 　　　　　　((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
 　　　　　　return e.val;
 　　}
 }
 // 没有查找到的情况：1.table为null 2.table 的长度为0 3.元素所在位置bin的头节点为null
 return null;
}

put 流程（sychronized锁bin链表头，扩容时帮忙扩容，等扩容完才真正 put（key已有替换否则新增尾插））

以下数组简称（table），链表简称（bin）

public V put(K key, V value) {
　　return putVal(key, value, false);
}

// onlyIfAbsent 为 true：key只有第一次放才会放进去，后面都不放进去。put 方法默认是 fasle ，也就是每次都会放进去
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
　　 // key 和 value 都不能为 null (普通 HashMap 可以为 null)
 　　if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
 　　　　// 其中 spread 方法会综合高位低位, 具有更好的 hash 性。保证是正整数（hash 负数有特殊含义：-1 ForwardingNode 正在扩容；-2 treebin 红黑树）
 　　　　int hash = spread(key.hashCode());
　　　　 // bin 所在链表长度
　　　　 int binCount = 0;
　　　　 // 一个死循环，无递增和结束条件
 　　　　for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
 　　　　　　// f 是链表头节点
 　　　　　　// fh 是链表头结点的 hash
 　　　　　　// i 是链表在 table 中的下标
 　　　　　　Node<K,V> f; int n, i, fh;
 　　　　　　// 因为是懒创建。所以判断 table 为 null 或长度为0，要创建 table
 　　　　　　if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
 　　　　　　　　// 初始化 table 使用了 cas, 无需 synchronized 创建成功, 进入下一轮循环
 　　　　　　　　tab = initTable();
 　　　　　　// 链表头节点为 null（自己这个下标没有冲突），cas null->当前节点 作为头节点
 　　　　　　else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
 　　　　　　　　// 添加链表头使用了 cas（前值为null，改为当前要）, 无需 synchronized
　　　　　　 　　if (casTabAt(tab, i, null,
 　　　　　　　　　　new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
　　　　　　　　　　 // cas 成功，break。如果 cas 失败，会进行下一次循环
　　　　　　　　 　　break;
　　　　　　　　 }
 　　　　　　// 如果头节点是 ForwardingNode(hash是MOVED-1)，帮忙扩容。直到扩容完毕，才会 put
　　　　　　 else if ((fh = f.hash) == MOVED)
 　　　　　　　　// 帮忙之后, 进入下一轮循环
　　　　　　　　 tab = helpTransfer(tab, f);
　　　　　　 // 更新链表中相同的key，或把新key添加到链表尾
 　　　　　　else {
 　　　　　　　　V oldVal = null;
 　　　　　　　　// 锁住当前bin所在链表头节点即可
              synchronized (f) {
 　　　　　　　　　　// 再次确认链表头节点没有被移动
 　　　　　　　　　　if (tabAt(tab, i) == f) {
 　　　　　　　　　　　　// hash >= 0是链表普通节点。小于0：-1正在扩容；-2红黑树Treebin
 　　　　　　　　　　　　if (fh >= 0)  {
 　　　　　　　　　　　　　　binCount = 1;
 　　　　　　　　　　　　　　// 遍历同一 hash 所在的链表
　　　　　　　　　　　　　　 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
 　　　　　　　　　　　　　　　　K ek;
　　　　　　　　　　　　　　　　 // 如果这个 Key 之前已经有了，则更新val
　　　　　　　　　　　　　　　　 // 所以说为什么重写了 equals 后一定要重写 hashCode
　　　　　　　　　　　　　　　　 // 1.维持原则：值相等的对象hashCode一定是相等的（反之不一定）
　　　　　　　　　　　　　　　　 // 2.HashMap等比较的时候，hashCode和equals是&&要同时满足，如果equals相同，而hashCode不等。那么就会当作不相等，放入两个equals的对象。
　　　　　　　　　　　　　　　　 if (e.hash == hash &&
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　((ek = e.key) == key ||
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　(ek != null && key.equals(ek)))) {
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　oldVal = e.val;
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　// 更新
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　if (!onlyIfAbsent)
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　e.val = value;
　　　　　　　　　　 　　　　　　　　 break;
 　　　　　　　　　　　　　　　　}
 　　　　　　　　　　　　　　　　Node<K,V> pred = e;
　　　　　　　　　　　　　　　　 // 已经是最后的节点了还没退出循环, 说明之前没有这个key，新增 Node, 追加至链表尾（尾插法）
 　　　　　　　　　　　　　　　　if ((e = e.next) == null) {
　　　　　　　　　　　　　　　　 　　pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null);
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　break;
 　　　　　　　　　　　　　　　　}
 　　　　　　　　　　　　　  }
 　　　　　　　　　　　　}
 　　　　　　　　　　　　// hash 小于0。判断是否红黑树
 　　　　　　　　　　　　else if (f instanceof TreeBin) {
 　　　　　　　　　　　　　　Node<K,V> p;
 　　　　　　　　　　　　　　binCount = 2;
 　　　　　　　　　　　　　　// putTreeVal 会看 key 是否已经在树中, 是, 则返回对应的 TreeNode
 　　　　　　　　　　　　　　if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
 　　　　　　　　　　　　　　　　oldVal = p.val;
 　　　　　　　　　　　　　　　　if (!onlyIfAbsent)
 　　　　　　　　　　　　　　　　　　p.val = value;
 　　　　　　　　　　　　　　　　}
 　　　　　　　　　　　　　　}
 　　　　　　　　　　　　}
              // 释放链表头节点的锁
              }
 
 　　　　　　　　if (binCount != 0) { 
 　　　　　　　　　　if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
 　　　　　　　　　　　　// 如果链表长度 >= 树化阈值(8), 进行链表转为红黑树
 　　　　　　　　　　　　treeifyBin(tab, i);
 　　　　　　　　　　if (oldVal != null)
 　　　　　　　　　　　　return oldVal;
 　　　　　　　　　　break;
 　　　　　　　　 }
　　　　　  }
　　　}
 　　 // 增加 size 计数
 　　 addCount(1L, binCount);
 　　 return null;
　}

initTable 方法（CAS 设置 sizeCtl 从 null 到 -1 保证只有一个线程初始化）

懒惰初始化，得保证只有一个线程能把 table 创建出来（CAS）

private final Node<K,V>[] initTable() {
 　　Node<K,V>[] tab; int sc;
 　　// 如果没有被创建，进入循环不断尝试
　　while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
　　　　 // cas 设置 sizeCtl 从 初始容量->-1 失败的，会在下一次循环来到这里满足这个条件
 　　　　if ((sc = sizeCtl) < 0)
　　　　　　 // 让出CPU使用权
 　　　　　　Thread.yield();
 　　　　// cas 尝试将 sizeCtl 从 sc即初始容量 设置为 -1（sizeCtl 如果没有显示指定，默认是0。-1表示正在初始化table）
 　　　　else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
 　　　　　　// 获得锁, 创建 table, 这时其它线程会在 while() 循环中 yield 直至 table 创建
 　　　　　　try {
 　　　　　　　　if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
　　　　　　　　　　 // 初始容量取 sc，sc没有显示指定，默认是0。那么容量取默认的 16
 　　　　　　　　　　int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
　　　　　　　　　　 // 其实就是创建了一个 node 数组，容量为 n
 　　　　　　　　　　Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
 　　　　　　　　　　table = tab = nt;
　　　　　　　　　　 // init 完成。重新计算 sc, 代表下次扩容时的阈值
 　　　　　　　　　　sc = n - (n >>> 2);
 　　　　　　　　}
 　　　　　　} finally {
　　　　　　　　// 将计算出的下次扩容阈值(正数)赋值给 sizeCtl（本来是-1）。
　　　　　　　　// 其它在死循环等待的线程终于又进入了 else if 然后 cas
　　　　　　　　// sizeCtl 不一样了，cas 会失败，然后再次 while 循环，判断 table 已经不为 null 了，就会退出 while 循环
　　　　　　　　sizeCtl = sc;
 　　　　　　}
 　　　　　　break;
　　　　 }
　　 }
 　　return tab;
}

addCount 增加计数（累加单元，达阈值触发扩容）

put 成功后要增加计数。采取了 LongAdder 类似的累加单元方法，提高性能 addCount 时，如果链表长度大于阈值，还会去进行扩容

addCount(1L, binCount);
addCount 时，如果元素个数大于下次扩容的阈值（sizeCtl），还会在这里触发扩容

// check 是之前 binCount 的个数
private final void addCount(long x, int check) {
 　　CounterCell[] as; long b, s;

 　　if (
 　　　　// 已经有了 counterCells, 向 cell 累加
 　　　　(as = counterCells) != null ||
 　　　　// 还没有, 向 baseCount 累加
 　　　　!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)
 　　) {

 　　　　CounterCell a; long v; int m;
 　　　　boolean uncontended = true;

 　　　　if (
 　　　　　　// 还没有 counterCells 累加单元数组，进入 fullAddCount 创建
 　　　　　　as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
 　　　　　　// 还没有 cell 累加单元，进入 fullAddCount 创建
 　　　　　　(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
 　　　　　　// 前两个条件都不满足，也就是说累加单元数组和累加单元都有了。进行 cas 累加，从前值到+x
　　　　　　 // cell cas 增加计数失败。也会进入 fullAddCount 进行累加重试（循环）
 　　　　　　!(uncontended = U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))
 　　　　) {
 　　　　　　// 创建累加单元数组和cell 或 进行累加重试
 　　　　　　fullAddCount(x, uncontended);
　　　　　　 return;
　　　　 }
　　　　 
　　　　　// bin 链表长度大于1，可能会进行扩容，要往下走
 　　　　if (check <= 1)
 　　　　　　return;

 　　　　// 获取元素个数
 　　　　s = sumCount();
　　 }

 　　if (check >= 0) {
 　　　　Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
　　　　 // sizeCtl 下次扩容的阈值。大于这个阈值
 　　　　while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
 　　　　　　(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {

 　　　　　　int rs = resizeStamp(n);
　　　　　　 // sc < 0 说明正在扩容
 　　　　　　if (sc < 0) {
 　　　　　　　　if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
　　　　　　　　　　 sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
 　　　　　　　　　　transferIndex <= 0)
 　　　　　　　　　　break;

 　　　　　　　　// 正在扩容 且 newtable 已经创建了，去帮忙扩容（可能就是进入下个 else if 且 cas 成功的线程在扩容）
 　　　　　　　　if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
 　　　　　　　　　　transfer(tab, nt);
 　　　　　　}
 　　　　　　// 大于阈值sizeCtl，需要扩容，这时没有正在扩容，且 newtable 未创建。那么去扩容：先把 sc 改为 -1, 再 transfer
 　　　　　　else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
 　　　　　　　　(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
　　　　　　　　　transfer(tab, null);
 　　　　　　　　s = sumCount();
　　　　　　 }
 　　}
}

Size 计算流程（计数不是完全准确）

size 计算实际发生在 put，remove 改变集合元素的操作之中，以及 size() 方法

没有竞争发生，向 baseCount 累加计数
有竞争发生，新建 counterCells，向其中的一个 cell 累加计数
- counterCells 初始有两个 cell
- 如果计数竞争比较激烈，会创建新的 cell 来累加计数

public int size() {
 　　long n = sumCount();
　　 return ((n < 0L) ? 0 :
　　 (n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
 　　(int)n);
}
final long sumCount() {
 　　CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
 　　// 将 baseCount 计数与所有 cell 计数累加
 　　long sum = baseCount;
 　　if (as != null) {
　　　　 for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
 　　　　　　if ((a = as[i]) != null)
 　　　　　　　　sum += a.value;
 　　　　}
 　　}
 　　return sum;
}

transfer 流程（发生在put的addCount内。sychronized锁bin链表头）

扩容时以每个 bin 链表为粒度加锁，处理完这个链表后，释放锁

高位链表和低位链表是什么？

比如容量是 16，扩容到 32

hash 是 9 的原来放在下标 9，到新 table 中还是在下标 9
hash 是 20 的原来放在下标 4，到新 table 中要放到下标 20（+16）
hash 是 65 的原来放在下标 1，到新 table 中要放到下标 1

总结：

ln 低位链表，就是那些搬到新 table 后，下标不变的
hn 高位链表，就是那些搬到新 table 后，下标加n（原本的）的

那怎么区分哪些节点在低位链表哪些节点在高位链表中呢？

我们知道，当 n 为 2 的 n 次时

hash & (n-1) 相当于取模运算（位运算比 % 效率高，这也是为什么容量要为 2 的 n 次的原因），即求出把元素放在哪个 bin
hash & n 为0表明是搬移后下标不变的低位链表节点。不为0表明是需要下标 +n 的高位链表节点。

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4&15= 4 4&31 = 4

4&16=0 （=0，低位链表节点，搬移后下标不变）

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20&15=4 20&31=20

20&16=16 （!=0，高位链表节点，搬移后下标+16）

————————————————————————

65&15=1 65&31=1

65&16=0 （=0，低位链表节点，搬移后下标不变）

————————————————————————

注意想一下，get 全程无锁，为什么可以保证扩容时的正确性？

搬移时，给bin链表头节点加了sychronized，put时也给bin链表头节点加了sychronized，保证了【put和扩容】不会同时修改一个链表
搬移每个链表的时候，原 table 的链表并没有改变，所以正在搬移这个bin链表的时候，get是从原table的链表中取的
链表搬移完成后，把链表头节点赋值为 ForwardingNode，赋值操作是原子且 volatile 的。所以这个链表搬移完但其它链表还没搬完整体扩容还没完成时，get 时是通过 ForwardingNode 从 nextTab 取到的
全部扩容完成后，table = nextTab，赋值操作是原子的且 table 是 volatie 的。get 就直接从新 table 中获取。老 table 等待被 gc 掉即可。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
        int n = tab.length, stride;
        if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
            stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
　　　　　// 创建 nextTable
        if (nextTab == null) {            // initiating
            try {
                @SuppressWarnings("unchecked")
　　　　　　　　　 // 大小乘以2，即左移一位
                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;
            transferIndex = n;
        }
        int nextn = nextTab.length;
        ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
        boolean advance = true;
        boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
        for (int i = 0, bound = 0;;) {
            Node<K,V> f; int fh;
　　　　　　　//advance是遍历的确认标志，是否再往前进行遍历。
            while (advance) {
                int nextIndex, nextBound;
                if (--i >= bound || finishing)
                    advance = false;
                else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                    i = -1;
                    advance = false;
                }
                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;
　　　　　　　　　 // 完成拷贝后，再整个赋值，原 table 等待 gc 即可
                if (finishing) {
　　　　　　　　　　　　// nextTable 只是在扩容中时短暂存在了一下
                    nextTable = null;
                    table = nextTab;
　　　　　　　　　　　　// sizeCtl 为下次扩容的阈值：n*2*0.75(=n*2-n*0.5)
                    sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
                    return;
                }
　　　　　　　　　　// cas 修改 sizeCtl
                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
                }
            }
　　　　　　　 // 头节点为 null ，不用搬，直接 cas 置为 ForwardingNode
            else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
                advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
　　　　　　　// 已经加上 ForwardingNode（可能是被其它线程加的），就会进入下一个 while(advance) 循环，处理下一个 bin 链表
           else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                advance = true; // already processed
            else {
　　　　　　　　　　// 扩容时以每个 bin链表 为粒度加锁
               synchronized (f) {
                    if (tabAt(tab, i) == f) {
                        Node<K,V> ln, hn;
　　　　　　　　　　　　　　// 普通链表 hash 大于0(treebin是-2)
                        if (fh >= 0) {
                            int runBit = fh & n;
                            Node<K,V> lastRun = f;
                            for (Node<K,V> 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<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);
                            }
　　　　　　　　　　　　　　　　　// 低位链表仍然放到 nextTab 的 i 处
                            setTabAt(nextTab, i, ln);
　　　　　　　　　　　　　　　　　// 高位链表放到 nextTab 的 i+n 处
                            setTabAt(nextTab, i + n, hn);
　　　　　　　　　　　　　　　　　// 这个链表完全放完 nextTab 了。头节点设为 fwd ，表示正在扩容中，get 时去 nextTab 找
                            setTabAt(tab, i, fwd);
                            advance = true;
                        }
　　　　　　　　　　　　　　// treebin hash 是 -2
                        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;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

put 和 transfer 两个改数据的，都是sychronized bin 链表头节点，避免同时修改

JDK7 ConcurrentHashMap

它维护了一个 segment 数组，每个 segment 对应一把锁（继承自 ReentrantLock）

优点：如果多个线程访问不同的 segment，实际是没有冲突的，这与 jdk8 中是类似的
缺点：Segments 数组默认大小为16（可由构造方法入参 concurrencyLevel 显式指定），这个容量初始化指定后就不能改变了，并且不是懒惰初始化

使用的是 segments+table+链表的结构:

如何确定放入哪个 Segment 中？

初始化 Segments

几个重要参数：

concurrencyLevel：用于指定 segments 数组的长度。
ssize：segments 数组的长度。是大于等于构造方法入参 concurrencyLeval 的最小【2^N】。默认 2^4=16，最大值 2^16=65536。
sshift：是 ssize 从1 到现在的移位次数，即【N】。默认 4，最大值 16。
segmentShift: = 32 - sshife。
segmentMask: = ssize - 1 低 N 位全为 1。如 ssize=2^4=16，它就是 0000 0000 0000 1111

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;
 　　// ssize 必须是 2^n, 即 2, 4, 8, 16 ... 表示了 segments 数组的大小
 　　int sshift = 0;
 　　int ssize = 1;
　　 // ssize: segments 数组的长度，是大于等于 concurrencyLeval 的最小 【2^N】。默认 16
    // sshift：是 ssize 从 1 到现在的移位次数，即 【N】。默认 4
 　　while (ssize < concurrencyLevel) {
 　　　　++sshift;
 　　　　ssize <<= 1;
 　　}
 　　// segmentShift 默认是 32 - 4 = 28
 　　this.segmentShift = 32 - sshift;
 　　// segmentMask 默认是 15 即 0000 0000 0000 1111
 　　this.segmentMask = ssize - 1;
 　　if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
 　　　　initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
 　　int c = initialCapacity / ssize;
 　　if (c * ssize < initialCapacity)
 　　　　++c;
 　　int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
 　　while (cap < c)
 　　　　cap <<= 1;
 　　// 非懒惰初始化。创建 segments and segments[0]
　　 // 创建 segments[0]
 　　Segment<K,V> s0 =
 　　new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
 　　(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
　　 // 创建 segments 数组
 　　Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
 　　UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]
 　　this.segments = ss;
}

定位 Segment

// 计算出 segment 下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;

相当于取 hash 码的高 N 位

例如，根据某一 hash 值求 segment 位置，先向右位移 this.segmentShift 位

结果再与 this.segmentMask 做位与运算，最终得到 1010 即下标为 10 的 segment

put 流程（进入相应segment的put流程，获取segment的锁，更新或头插新增）

public V put(K key, V value) {
 　　Segment<K,V> s;
 　　if (value == null)
 　　　　throw new NullPointerException();
 　　int hash = hash(key);
 　　// 计算出 segment 下标
 　　int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
 
 　　// 获得 segment 对象, 判断是否为 null, 是则创建该 segment（CAS）
 　　if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject 
 　　(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) {
 　　　　// 这时不能确定是否真的为 null, 因为其它线程也发现该 segment 为 null,
 　　　　// 因此在 ensureSegment 里用 cas 方式保证创建该 segment 的安全性
 　　　　s = ensureSegment(j);
 　　}
 　　// 进入 segment 的put 流程
 　　return s.put(key, hash, value, false);
}

segment 继承了可重入锁（ReentrantLock），可以直接使用 ReentrentLock 的一些加锁解锁方法。

它的 put 方法为

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
 　　// 尝试加锁
 　　HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
 　　// tryLock() 如果不成功, 进入 scanAndLockForPut 流程
 　　// 如果是多核 cpu 最多 tryLock 64 次, 进入 lock 流程（阻塞住）
 　　// 在尝试期间, 还可以顺便看该节点在链表中有没有, 如果没有顺便创建出来
 　　scanAndLockForPut(key, hash, value);
 
 　　// 执行到这里 segment 已经被成功加锁, 可以安全执行
 　　V oldValue;
 　　try {
 　　　　HashEntry<K,V>[] tab = table;
　　　　 // 通过 hash 对 hashTable 大小取模（因为2^N是位与运算） 求得 bin 下标
 　　　　int index = (tab.length - 1) & hash;
　　　　 // 找到 bin 所在链表头节点
 　　　　HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
 　　　　for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
 　　　　　　if (e != null) {
 　　　　　　　　K k;
　　　　　　　　 // 更新。【地址相等】 或 【hash码相等&&值相等】，直接替换
 　　　　　　　　if ((k = e.key) == key ||
　　　　　　　　  // 所以说为什么 重写了 equals 必须也要重写 hashCode。
　　　　　　　　  // 1.维持约定：值相同的对象必须有相同的hashCode (反之则不一定)
　　　　　　　　　// 2.HashMap等，hash相等和值是&&的，两个条件必须同时满足，equals 相等而 hashCode 不等，那么就会放入两个 equals 了的对象
 　　　　　　　　(e.hash == hash && key.equals(k))) { 
 　　　　　　　　　　oldValue = e.value;
 　　　　　　　　　　if (!onlyIfAbsent) {
 　　　　　　　　　　　　e.value = value;
 　　　　　　　　　　　　++modCount;
 　　　　　　　　　　}
　　　　　　　　　　 break;
 　　　　　　　　}
 　　　　　　　　e = e.next;
 　　　　　　}
 　　　　　　else {
 　　　　　　　　// 到最后一个了没找到相等的。新增（头插法）
 　　　　　　　　// 1) 之前等待锁时, node 已经被创建, next 指向链表头
 　　　　　　　　if (node != null)
 　　　　　　　　　　node.setNext(first);
 　　　　　　　　else
 　　　　　　　　　　// 2) 创建新 node
 　　　　　　　　　　node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
 　　　　　　　　int c = count + 1; 
 　　　　　　　　// 3) 扩容
 　　　　　　　　if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
 　　　　　　　　　　rehash(node);
 　　　　　　　　else
 　　　　　　　　　　// 将新 node 作为 bin 链表头(tab的index位)
 　　　　　　　　　　setEntryAt(tab, index, node);
 　　　　　　　　++modCount;
 　　　　　　　　count = c;
 　　　　　　　　oldValue = null;
 　　　　　　　　break;
　　　　　　 }
 　　　　}
 　　} finally {
 　　　　unlock();
 　　}
 　　return oldValue;
}

扩容流程（在segment 的put方法内，所以已有了 segment 的锁。单线程全部扩容完后才put）

发生在 put 中，因为此时已经获得了锁，因此 rehash 时不需要考虑线程安全

private void rehash(HashEntry<K,V> node) {
 　　HashEntry<K,V>[] oldTable = table;
 　　int oldCapacity = oldTable.length;
　　 // 新容量 = 旧容量<<1 （=x2）
 　　int newCapacity = oldCapacity << 1;
 　　threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
 　　HashEntry<K,V>[] newTable = (HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];
 　　int sizeMask = newCapacity - 1;
 　　for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {
　　　　 HashEntry<K,V> e = oldTable[i];
 　　　　if (e != null) {
 　　　　　　HashEntry<K,V> next = e.next;
　　　　　　 // 在新 hash 表中的下标（hash & (2^n-1) 相当于取模）
 　　　　　　int idx = e.hash & sizeMask;
　　　　　　 // 链表中只有一个节点，直接移到新hash表中
 　　　　　　if (next == null) // Single node on list
 　　　　　　　　newTable[idx] = e;
 　　　　　　else { // Reuse consecutive sequence at same slot
 　　　　　　　　HashEntry<K,V> lastRun = e;
　　　　　　　　 int lastIdx = idx;
 　　　　　　　　// 过一遍链表, 尽可能把 rehash 后 idx 不变的节点重用
 　　　　　　　　for (HashEntry<K,V> last = next;
　　　　　　　　 last != null;
 　　　　　　　　last = last.next) {
　　　　　　　　　　 int k = last.hash & sizeMask;
 　　　　　　　　　　if (k != lastIdx) {
 　　　　　　　　　　　　lastIdx = k;
 　　　　　　　　　　　　lastRun = last;
 　　　　　　　　　　}
　　　　　　　　 }
 　　　　　　　　newTable[lastIdx] = lastRun;
 　　　　　　　　// 剩余节点需要新建
 　　　　　　　　for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {
 　　　　　　　　　　V v = p.value;
 　　　　　　　　　　int h = p.hash;
 　　　　　　　　　　int k = h & sizeMask;
 　　　　　　　　　　HashEntry<K,V> n = newTable[k];
 　　　　　　　　　　newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);
 　　　　　　　　}
 　　　　　　}
 　　　　}
 　　}
 　　// 扩容完成, 才加入新的节点
 　　int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new node
 　　node.setNext(newTable[nodeIndex]);
 　　newTable[nodeIndex] = node;
 
 　　// 替换为新的 HashEntry table
 　　table = newTable;
}

get 流程（全程无锁）

rehash 方法中最后的 table = newTable ，所以在这个赋值之前，get 是从旧 table 中取值，在这个赋值之后，get 是从新 table 中取值

用 unsafe 保证了从 segments 数组获取 segment 的可见性，从 HashTable 获取元素的可见性

public V get(Object key) {
 　　Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overhead
 　　HashEntry<K,V>[] tab;
 　　int h = hash(key);
 　　// 定位 segment。u 为 segment 对象在数组中的偏移量
 　　long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
 　　// s 即为 segment
 　　if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null && (tab = s.table) != null) {
 　　　　for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) 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;
}

size 流程

计算元素个数前，先不加锁计算两次，如果前后两次循环得到的结果一样，认为个数正确返回
如果不一样，进行重试，重试次数超过 3，将所有 segment 锁住，重新计算个数返回

public int size() {
 　　// Try a few times to get accurate count. On failure due to
 　　// continuous async changes in table, resort to locking.
 　　final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
 　　int size;
 　　boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
 　　long sum; // sum of modCounts
 　　long last = 0L; // previous sum
 　　int retries = -1; // first iteration isn't retry
 　　try {
　　　　 // 外层是一个死循环
 　　　　for (;;) {
　　　　　　 // retries 初值是 -1。右边是2。也就是说最多重试3次
 　　　　　　if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
 　　　　　　　　// 超过重试次数, 需要创建所有 segment 并加锁
 　　　　　　　　for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
 　　　　　　　　　　ensureSegment(j).lock(); // force creation
 　　　　　　}
 　　　　　　sum = 0L;
 　　　　　　size = 0;
 　　　　　　overflow = false;
 　　　　　　for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
 　　　　　　　　Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
 　　　　　　　　if (seg != null) {
　　　　　　　　　　 // 每个 segment 改变大小的计数相加
 　　　　　　　　　　sum += seg.modCount;
 　　　　　　　　　　int c = seg.count;
 　　　　　　　　　　if (c < 0 || (size += c) < 0)
 　　　　　　　　　　　　overflow = true;
 　　　　　　　　　　}
 　　　　　　　　}
　　　　　　　　　// 如果这次循环和上次循环得到的 sum 相同。认为计数正确。退出死循环
 　　　　　　　　if (sum == last)
 　　　　　　　　　　break;
 　　　　　　　　last = sum;
 　　　　　　}
 　　} finally {
 　　　　if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
 　　　　　　for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
 　　　　　　　　segmentAt(segments, j).unlock();
 　　　　　　}
 　　}
 　　return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
}

发表于 2023-09-26 00:04 archaique 阅读(66) 评论(0) 编辑收藏举报

线程安全集合类 —— ConcurrentHashMap

线程安全集合类概述

用 ConcurrentHashMap 进行计数

HashMap

扩容

JDK7 扩容问题：并发死链（头插法）

JDK8 ConcurrentHashMap

重要属性和内部类

重要方法

构造器分析

tabAt / setTabAt / casTabAt

get 流程（全程无锁）

注意想一下，get 全程无锁，为什么可以保证扩容时的正确性？

put 流程（sychronized锁bin链表头，扩容时帮忙扩容，等扩容完才真正 put（key已有替换否则新增尾插））

initTable 方法（CAS 设置 sizeCtl 从 null 到 -1 保证只有一个线程初始化）

addCount 增加计数（累加单元，达阈值触发扩容）

Size 计算流程（计数不是完全准确）

transfer 流程（发生在put的addCount内。sychronized锁bin链表头）

注意想一下，get 全程无锁，为什么可以保证扩容时的正确性？

put 和 transfer 两个改数据的，都是sychronized bin 链表头节点，避免同时修改

JDK7 ConcurrentHashMap

如何确定放入哪个 Segment 中？

初始化 Segments

定位 Segment

put 流程（进入相应segment的put流程，获取segment的锁，更新或头插新增）

扩容流程（在segment 的put方法内，所以已有了 segment 的锁。单线程全部扩容完后才put）

get 流程（全程无锁）

size 流程