ConcurrentHashMap 原理解析
为什么要用ConcurrentHashMap
HashMap线程不安全，而Hashtable是线程安全，但是它使用了synchronized进行方法同步，插入、读取数据都使用了synchronized，当插入数据的时候不能进行读取（相当于把整个Hashtable都锁住了，全表锁），当多线程并发的情况下，都要竞争同一把锁，导致效率极其低下。而在JDK1.5后为了改进Hashtable的痛点，ConcurrentHashMap应运而生。
ConcurrentHashMap为什么高效？
JDK1.5中的实现
ConcurrentHashMap使用的是分段锁技术,将ConcurrentHashMap将锁一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁（segment），当一个线程占用一把锁（segment）访问其中一段数据的时候，其他段的数据也能被其它的线程访问，默认分配16个segment。默认比Hashtable效率提高16倍。
ConcurrentHashMap的结构图如下（网友贡献的图，哈）：
JDK1.8中的实现
ConcurrentHashMap取消了segment分段锁，而采用CAS和synchronized来保证并发安全。数据结构跟HashMap1.8的结构一样，数组+链表/红黑二叉树。
synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要hash不冲突，就不会产生并发，效率又提升N倍。
JDK1.8的ConcurrentHashMap的结构图如下：
TreeBin: 红黑二叉树节点
Node: 链表节点
ConcurrentHashMap 源码分析
ConcurrentHashMap 类结构参照HashMap，这里列出HashMap没有的几个属性。
/** * Table initialization and resizing control. When negative, the * table is being initialized or resized: -1 for initialization, * else -(1 + the number of active resizing threads). Otherwise, * when table is null, holds the initial table size to use upon * creation, or 0 for default. After initialization, holds the * next element count value upon which to resize the table. hash表初始化或扩容时的一个控制位标识量。 负数代表正在进行初始化或扩容操作 -1代表正在初始化 -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作 正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小 */ private transient volatile int sizeCtl; // 以下两个是用来控制扩容的时候 单线程进入的变量 /** * The number of bits used for generation stamp in sizeCtl. * Must be at least 6 for 32bit arrays. */ private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16; /** * The bit shift for recording size stamp in sizeCtl. */ private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; /* * Encodings for Node hash fields. See above for explanation. */ static final int MOVED = -1; // hash值是-1，表示这是一个forwardNode节点 static final int TREEBIN = -2; // hash值是-2 表示这时一个TreeBin节点
分析代码主要目的：分析是如果利用CAS和Synchronized进行高效的同步更新数据。
下面插入数据源码：
public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false); } /** Implementation for put and putIfAbsent */ final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { //ConcurrentHashMap 不允许插入null键，HashMap允许插入一个null键 if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); //计算key的hash值 int hash = spread(key.hashCode()); int binCount = 0; //for循环的作用：因为更新元素是使用CAS机制更新，需要不断的失败重试，直到成功为止。 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // f：链表或红黑二叉树头结点，向链表中添加元素时，需要synchronized获取f的锁。 Node<K,V> f; int n, i, fh; //判断Node[]数组是否初始化，没有则进行初始化操作 if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable(); //通过hash定位Node[]数组的索引坐标，是否有Node节点，如果没有则使用CAS进行添加（链表的头结点），添加失败则进入下次循环。 else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { if (casTabAt(tab, i, null, new Node<K,V>(hash, key, value, null))) break; // no lock when adding to empty bin } //检查到内部正在移动元素（Node[] 数组扩容） else if ((fh = f.hash) == MOVED) //帮助它扩容 tab = helpTransfer(tab, f); else { V oldVal = null; //锁住链表或红黑二叉树的头结点 synchronized (f) { //判断f是否是链表的头结点 if (tabAt(tab, i) == f) { //如果fh>=0 是链表节点 if (fh >= 0) { binCount = 1; //遍历链表所有节点 for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { K ek; //如果节点存在，则更新value if (e.hash == hash && ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; if (!onlyIfAbsent) e.val = value; break; } //不存在则在链表尾部添加新节点。 Node<K,V> pred = e; if ((e = e.next) == null) { pred.next = new Node<K,V>(hash, key, value, null); break; } } } //TreeBin是红黑二叉树节点 else if (f instanceof TreeBin) { Node<K,V> p; binCount = 2; //添加树节点 if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } } if (binCount != 0) { //如果链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构 if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } //将当前ConcurrentHashMap的size数量+1 addCount(1L, binCount); return null; }
- 判断Node[]数组是否初始化，没有则进行初始化操作
- 通过hash定位Node[]数组的索引坐标，是否有Node节点，如果没有则使用CAS进行添加（链表的头结点），添加失败则进入下次循环。
- 检查到内部正在扩容，如果正在扩容，就帮助它一块扩容。
- 如果f!=null，则使用synchronized锁住f元素（链表/红黑二叉树的头元素）
4.1 如果是Node(链表结构)则执行链表的添加操作。
4.2 如果是TreeNode(树型结果)则执行树添加操作。 - 判断链表长度已经达到临界值8 就需要把链表转换为树结构。
总结：
JDK8中的实现也是锁分离的思想，它把锁分的比segment（JDK1.5）更细一些，只要hash不冲突，就不会出现并发获得锁的情况。它首先使用无锁操作CAS插入头结点，如果插入失败，说明已经有别的线程插入头结点了，再次循环进行操作。如果头结点已经存在，则通过synchronized获得头结点锁，进行后续的操作。性能比segment分段锁又再次提升。
