Java容器
1. 容器
1.1. 容器类关系图
Collection 接口的接口 对象的集合
├ List 子接口 按进入先后有序保存 可重复
│├ LinkedList 接口实现类 链表 插入删除 没有同步 线程不安全
│├ ArrayList 接口实现类 数组 随机访问 没有同步 线程不安全
│└ Vector
接口实现类 数组 同步 线程安全
│ └ Stack
└ Set 子接口
不可重复
├ HashSet
│ └ LinkedHashSet
└ TreeSet
Map 接口 键值对的集合
├ Hashtable 接口实现类 同步 线程安全
├ HashMap 接口实现类 没有同步 线程不安全
│├ LinkedHashMap
│└ WeakHashMap
└ TreeMap
1.1. HashMap实现分析
HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构，即数组和链表的结合体。
数组：存储区间连续，占用内存严重，寻址容易，插入删除困难；
链表：存储区间离散，占用内存比较宽松，寻址困难，插入删除容易；
HashMap综合应用了这两种数据结构，实现了寻址容易，插入删除也容易。
HashMap结构示意图如下：
1.8的HashMap做了很大的变化
1.1.1. JDK1.8之前并发问题
1) 在hashmap做put操作的时候会调用下面方法：
// 新增Entry。将“key-value”插入指定位置，bucketIndex是位置索引。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
// 保存“bucketIndex”位置的值到“e”中
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
// 设置“bucketIndex”位置的元素为“新Entry”，
// 设置“e”为“新Entry的下一个节点”
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
// 若HashMap的实际大小 不小于 “阈值”，则调整HashMap的大小
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
在hashmap做put操作的时候会调用到以上的方法。现在假如A线程和B线程同时对同一个数组位置调用addEntry，两个线程会同时得到现在的头结点，然后A写入新的头结点之后，B也写入新的头结点，那B的写入操作就会覆盖A的写入操作造成A的写入操作丢失
1) 删除键值对会调用以下代码
inal Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
// 获取哈希值。若key为null，则哈希值为0；否则调用hash()进行计算
int hash = (key == null) ? 0 : hash(key.hashCode());
int i = indexFor(hash, table.length);
Entry<K,V> prev = table[i];
Entry<K,V> e = prev;
// 删除链表中“键为key”的元素
// 本质是“删除单向链表中的节点”
while (e != null) {
Entry<K,V> next = e.next;
Object k;
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
modCount++;
size--;
if (prev == e)
table[i] = next;
else
prev.next = next;
e.recordRemoval(this);
return e;
}
prev = e;
e = next;
}
return e;
}
当多个线程同时操作同一个数组位置的时候，也都会先取得现在状态下该位置存储的头结点，然后各自去进行计算操作，之后再把结果写会到该数组位置去，其实写回的时候可能其他的线程已经就把这个位置给修改过了，就会覆盖其他线程的修改。
addEntry中当加入新的键值对后键值对总数量超过门限值的时候会调用一个resize操作，代码如下：
// 重新调整HashMap的大小，newCapacity是调整后的容量
void resize(int newCapacity) {
Entry[] oldTable = table;
int oldCapacity = oldTable.length;
//如果就容量已经达到了最大值，则不能再扩容，直接返回
if (oldCapacity == MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// 新建一个HashMap，将“旧HashMap”的全部元素添加到“新HashMap”中，
// 然后，将“新HashMap”赋值给“旧HashMap”。
Entry[] newTable = new Entry[newCapacity];
transfer(newTable);
table = newTable;
threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);
}
这个操作会新生成一个新的容量的数组，然后对原数组的所有键值对重新进行计算和写入新的数组，之后指向新生成的数组。当多个线程同时检测到总数量超过门限值的时候就会同时调用resize操作，各自生成新的数组并rehash后赋给该map底层的数组table，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给table变量，其他线程的均会丢失。而且当某些线程已经完成赋值而其他线程刚开始的时候，就会用已经被赋值的table作为原始数组，这样也会有问题。
1.1.1. JDK1.8并发问题
HashMap中的迭代器源码：
abstract class HashIterator {
Node<K,V> next; // next entry to return
Node<K,V> current; // current entry
int expectedModCount; // for fast-fail
int index; // current slot
HashIterator() {
expectedModCount = modCount;
Node<K,V>[] t = table;
current = next = null;
index = 0;
if (t != null && size > 0) { // advance to first entry
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
}
public final boolean hasNext() {
return next != null;
}
final Node<K,V> nextNode() {
Node<K,V>[] t;
Node<K,V> e = next;
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
if (e == null)
throw new NoSuchElementException();
if ((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) {
do {} while (index < t.length && (next = t[index++]) == null);
}
return e;
}
public final void remove() {
Node<K,V> p = current;
if (p == null)
throw new IllegalStateException();
if (modCount != expectedModCount)
throw new ConcurrentModificationException();
current = null;
K key = p.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, false);
expectedModCount = modCount;
}
}
modCount是hashmap中的成员变量
l 在调用put(),remove(),clear(),ensureCapacity()这些会修改数据结构的方法中都会使modCount++。
l 在获取迭代器的时候会把modCount赋值给迭代器的expectedModCount变量。此时modCount与expectedModCount肯定相等。
l 在迭代元素的过程中如果hashmap调用自身方法使集合发生变化，那么modCount肯定会变，此时modCount与expectedModCount肯定会不相等。
l 在迭代过程中，只要发现modCount!=expectedModCount，则说明结构发生了变化也就没有必要继续迭代元素了。此时会抛出ConcurrentModificationException，终止迭代操作。
HashMap并发问题解决方案
HashMap并发问题解决方案有如下几种：
l Synchronized关键字
l Lock锁
l 同步类容器
l 并发类容器
同步容器
同步容器介绍
在Java中，同步容器主要包括2类：
1）Vector、Stack、HashTable（可以独立创建）
2）Collections类中提供的静态工厂方法创建的类（借助工具类创建）
Vector
实现了List接口，Vector实际上就是一个数组，和ArrayList类似，但是Vector中的方法都是synchronized方法，即进行了同步措施。
Stack
也是一个同步容器，它的方法也用synchronized进行了同步，它实际上是继承于Vector类。
HashTable
实现了Map接口，它和HashMap很相似，但是HashTable进行了同步处理，而HashMap没有。
Collections
Collections类是一个工具提供类，注意，它和Collection不同，Collection是一个顶层的接口。在Collections类中提供了大量的方法，比如对集合或者容器进行排序、查找等操作。最重要的是，在它里面提供了几个静态工厂方法来创建同步容器类。
1.1. HashTable
//get它搞成了同步方法，保证了get的安全性
public synchronized V get(Object key) {
...
}
//put方法同样
public synchronized V put(K key, V value) {
...
}
//也是搞成了同步方法
public synchronized V remove(Object key) {
...
}
Hashtable是线程安全的，因为它的remove,put，get等public方法做成了同步方法，保证了HashTable的线程安全性
1. 并发容器
1.1. 并发容器简介
因为同步容器将几乎所有方法添加的synchronized进行同步，这样保证了线程的安全性，但代价就是严重降低了并发性能，当多个线程竞争容器时，吞吐量严重降低。
Java5.0开始针对多线程并发访问重新设计，提供了并发性能较好的并发容器，引入了java.util.concurrent包。
并发容器如下：
ConcurrentHashMap
l 对应的非并发容器：HashMap
l 目标：代替Hashtable、synchronizedMap，支持复合操作
l 原理：JDK6中采用一种更加细粒度的加锁机制Segment“分段锁”，JDK8中采用CAS无锁算法。
CopyOnWriteArrayList
l 对应的非并发容器：ArrayList
l 目标：代替Vector、synchronizedList
l 原理：利用高并发往往是读多写少的特性，对读操作不加锁，对写操作，先复制一份新的集合，在新的集合上面修改，然后将新集合赋值给旧的引用，并通过volatile 保证其可见性，当然写操作的锁是必不可少的了。
CopyOnWriteArraySet
l 对应的费并发容器：HashSet
l 目标：代替synchronizedSet
原理：基于CopyOnWriteArrayList实现，其唯一的不同是在add时调用的是CopyOnWriteArrayList的addIfAbsent方法，其遍历当前Object数
l 组，如Object数组中已有了当前元素，则直接返回，如果没有则放入Object数组的尾部，并返回。
ConcurrentSkipListMap
l 对应的非并发容器：TreeMap
l 目标：代替synchronizedSortedMap(TreeMap)
l 原理：Skip list（跳表）是一种可以代替平衡树的数据结构，默认是按照Key值升序的。Skip list让已排序的数据分布在多层链表中，以0-1随机数决定一个数据的向上攀升与否，通过”空间来换取时间”的一个算法。ConcurrentSkipListMap提供了一种线程安全的并发访问的排序映射表。内部是SkipList（跳表）结构实现，在理论上能够在O（log（n））时间内完成查找、插入、删除操作。
ConcurrentSkipListSet
l 对应的非并发容器：TreeSet
l 目标：代替synchronizedSortedSet
l 原理：内部基于ConcurrentSkipListMap实现
ConcurrentLinkedQueue
l 不会阻塞的队列
l 对应的非并发容器：Queue
l 原理：基于链表实现的FIFO队列（LinkedList的并发版本）
LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、PriorityBlockingQueue
l 对应的非并发容器：BlockingQueue
l 特点：拓展了Queue，增加了可阻塞的插入和获取等操作
l 原理：通过ReentrantLock实现线程安全，通过Condition实现阻塞和唤醒
l 实现类：
LinkedBlockingQueue：基于链表实现的可阻塞的FIFO队列
ArrayBlockingQueue：基于数组实现的可阻塞的FIFO队列
PriorityBlockingQueue：按优先级排序的队列
以ConcurrentHashMap并发包的数据结构和保证安全的方法
1.1. ConcurrentHashMap数据结构
1.1.1. Java7基于分段的数据结构
1.1.1. Java8基于CAS的数据结构
1.1. ConcurrentHashMap同步原理
1.1.1. Java7同步实现分析
put 的主流程：
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> 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，剩下低 4 位，
// 然后和 segmentMask(15) 做一次与操作，也就是说 j 是 hash 值的最后
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<K,V>)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);
}
Segment内部的put方法（对应上方标红的s.put(key, hash, value, false)）：
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
// 主流程
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
// 这个是 segment 内部的数组
HashEntry<K,V>[] 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<K,V> 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<K,V> 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<K,V>(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;
}
scanAndLockForPut方法获取锁：对应上边scanAndLockForPut(key, hash, value);
tryLock() 成功了，循环终止；
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。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
HashEntry<K,V> e = first;
HashEntry<K,V> node = null;
int retries = -1; // negative while locating node
// 循环获取锁
while (!tryLock()) {
HashEntry<K,V> 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<K,V>(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;
}
ensureSegment方法初始化分片中指定位置的元素（槽）：使用CAS保证线程安全
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
if ((seg = (Segment<K,V>)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<K,V> 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<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)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<K,V> s = new Segment<K,V>(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<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
1.1.1. Java8同步实现分析
put方法主流程
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<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> 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
// 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<K,V>(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<K,V> 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<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 调用红黑树的插值方法插入新节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 说明上面在做链表操作
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
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}
初始化方法是 initTable()：该方法通过sizeCtl实现CAS初始化
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] 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(); //放弃执行权
// 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<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])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;
}
扩容方法是tryPresize：该方法通过sizeCtl实现CAS初始化
// 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<K,V>[] 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<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])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) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] 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)
// 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);
}
}
}
数据迁移方法是transfer：该方法通过CAS和synchronized关键字实现同步。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] 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
//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<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 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
// 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<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(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
// i 是位置索引，bound 是边界，注意是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> 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
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<K,V> 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<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);
}
// 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<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;
}
}
// 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<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(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;
}
}
}
}
}
}
