作者： dreamcatcher-cx
1. 引言
ConcurrentHashMap 是 java 并发包中提供的一个线程安全且高效的 HashMap 实现，ConcurrentHashMap 在并发编程的场景中使用频率非常之高，本文就来分析下 ConcurrentHashMap 的实现原理，并对其实现原理进行分析（JDK1.7）。
2. 实现原理
众所周知，哈希表是非常高效，复杂度为 O(1) 的数据结构，在 Java 开发中，我们最常见到最频繁使用的就是 HashMap 和 HashTable，但是在线程竞争激烈的并发场景中使用都不够合理。
HashMap ：先说 HashMap，HashMap 是 线程不安全，在并发环境下，可能会形成 环形链表 （扩容时可能造成），导致 get 操作时，cpu 空转，所以，在并发环境中使用 HashMap 是非常危险的。
HashTable：HashTable 和 HashMap 的实现原理几乎是一样，差别无非就是 1. HashTable 不允许 key 和 value 为 null;2. HashTable 是线程安全的。 但是 HashTable 线程安全的策略实现代价太大了，简单粗暴，get / put 所有相关操作都是 synchronized 的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁，多线程访问的时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作 串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
HashTable 性能差主要是由于所有操作需要竞争同一把锁，而如果容器中有多把锁，每一把锁锁一段数据，这样在多线程访问时不同段的数据时，就不会存在锁竞争了，这样便可以有效地提高并发效率。这就是 ConcurrentHashMap 所采用的 分段锁 思想。
3. 源码分析
ConcurrentHashMap 采用了非常精妙的「分段锁」策略，ConcurrentHashMap 的主干是个 Segment 数组。
final Segment<K,V>[] segments;
Segment 继承了 ReentrantLock，所以它就是一种可重入锁（ReentrantLock）。在 ConcurrentHashMap，一个 Segment 就是一个子哈希表，Segment 里维护了一个 HashEntry 数组，并发环境下，对于不同 Segment 的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。（就按默认的 ConcurrentLeve 为 16 来讲，理论上就允许 16 个线程并发执行，有木有很酷）
所以，对于同一个 Segment 的操作才需要考虑线程同步，不同的 Segment 则无需考虑。
Segment 类似于 HashMap，一个 Segment 维护着一个 HashEntry 数组。
transient volatile HashEntry<k,v>[] table;
HashEntry 是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。一个 ConcurrentHashMap 维护一个 Segment 数组，一个 Segment 维护一个 HashEntry 数组。
static final class HashEntry<K,V>{
final int hash;
final K key;
volatile V value;
volatile HashEntry<K,V> next;
// 。。。
}
我们说 Segment 类似哈希表，那么一些属性就跟我们之前提到的 HashMap 差不了多少，比如负载因子 loadFactor，比如阈值 threshold 等等，看下 Segment 的构造方法：
Segment(float lf,int threshold,HashEntry<K,V> tab){
this.loadFactor = lf; // 负载因子
this.threshold = threshold; // 阈值
this.table = tab; // 主干数组即 HashEntry 数组
}
我们来看下 ConcurrentHashMap 的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor,int concurrencyLevel){
if(!(loadFactor)>0 || initialCapacity<0 || concurrencyLevel <= 0)
throw new IllegalArgumentException();
// MAX_SEGEMENTS 为 1<<16=65536 也就是最大并发数位 65536
if(concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
// 2 的 sshif 次方等于 ssize，例：ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5
int sshift = 0;
// ssize 为 segments 数组的长度，根据 concurrentLevel 计算得出
while(ssize<concurrencyLevel){
++sshift;
ssize <<= 1;
}
// segmentShift 和 segmentMask 这两个变量在定位 segment 时会用到，后面会详细讲
this.segmentShift = 32 - sshift;
this.segmentMask = ssize -1;
if(initialCapacity>MAXIMUM_CAPACITY)
initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
// 计算 cap 的大小，即 Segment 中 hashEntry 的数组长度，cap 也一定为 2 的 n 次方
int c = initialCapacity / ssize;
if(c*ssize<initialCapacity)
++c;
int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
while(cap<c)
cap<<1;
// 创建 segments 数组并初始化第一个 Segment，其余的 Segment 延迟初始化
Segment<K,V> s0 = new Segment<K,V>(loadFactor,(int)(cap*loadFactor),(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[]) new Segment[ssize];
UNSAFE.putOrderedObject(ss,SBASE,s0);
this.segments = ss;
}
初始化方法有三个参数，如果用户不指定则会使用默认值，initialCapacity 为 16，loadFactor 为 0.75（负载因子，扩容时需要参考），concurrentLevel 为 16。
从上面的代码可以看出来，Segment 数组的大小 ssize 是由 concurrentLevel 来决定的，但是却不一定是 concurrentLevel，ssize 一定是大于或等于 concurrentLevel 的最小 2 的次幂。比如：默认情况下 concurrentLevel 是 16，则 ssize 为 16；弱 concurrentLevel 为 14，ssize 为 16；若 concurrentLevel 为 17，则 ssize 为 32。为什么 Segment 的数组大小一定是 2 的次幂？其实主要是便于通过按位与的散列算法来定位 Segment 的 index。至于更详细的原因，有兴趣的话可以参考另一篇 文章 ，其中对于数组长度为什么一定要是 2 的次幂有较为详细的分析。
接下来，我们看一下 put 方法
public V put(K key,V value){
Segment<K,V> s;
// concurrentHashMap 不允许 key/value 为空
if(value == null)
throw new NullPointerException();
// hash 函数对 key 的 hashCode 重新散列，避免差劲的不合理的 hashcode，保证三类均匀。
int hash = hash(key);
// 返回的 hash 值无符号右移 segementShift 位与端掩码进行位运算，定位 segment
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMashk;
if((s=(Segment<K,V>)UNSAFE.getObject(segments,(j<<SSHIFT)+SBASE))==null)
s = ensureSegment(j);
return s.put(key,hash,value,false);
}
从源码看出，put 的方法主要逻辑也就两步：1. 定位 segment 并确保定位 Segment 已经初始化；2.调用 Segment 的 put 方法
4. segmentShift 和 segmentMask
segmentShift 和 segmentMask 这两个全局变量的主要作用是用来定位 Segment,int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask
segmentMask：段掩码，假如 segments 数组长度为 16，则段掩码为 16-1=15；segments 长度为 32，段掩码为 32-1=31。这样等到的所有 bit 为都为 1，可以更好地保证散列的均匀性
segmentShift：2 的 sshift 次方等于 ssize，segmentShift = 32-sshift。若 segments 长度为 16，segmentShift = 32-4 = 28;若 segments 长度为 32，segmentShift = 32-5 = 27.而计算得出的 hash 值最大为 32 位，无符号右移 segmentShift，则意味着只保留高几位（其余位是没用的），然后与段掩码 segmentMask 为运算来定位 Segment。
get 方法：
public V get(Object key){
Segment<K,V> s;
HashEntry<K,V>[] tab;
int h = hash(key);
long u = (((h>>>segmentShift) & segmentMask)<<sshift) + SBASE;
// 先定位到 Segment,在定位到 HashEntry
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;
}
get 方法无需加锁，由于其中涉及到的共享变量都是用 volatile 修饰，volatile 可以保证内存可见性。只不过是锁粒度细了而已 。
put 方法：
ConcurrentHashMap put 方法是调用了 Segment 的 put 方法，Segment 的 put 方法是要加锁的，只不过是锁粒度细了而已。
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);//tryLock不成功时会遍历定位到的HashEnry位置的链表（遍历主要是为了使CPU缓存链表），若找不到，则创建HashEntry。tryLock一定次数后（MAX_SCAN_RETRIES变量决定），则lock。若遍历过程中，由于其他线程的操作导致链表头结点变化，则需要重新遍历。
V oldValue;
try {
HashEntry<K,V>[] tab = table;
int index = (tab.length - 1) & hash;//定位HashEntry，可以看到，这个hash值在定位Segment时和在Segment中定位HashEntry都会用到，只不过定位Segment时只用到高几位。
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
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) {
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
e = e.next;
}
else {
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
//若c超出阈值threshold，需要扩容并rehash。扩容后的容量是当前容量的2倍。这样可以最大程度避免之前散列好的entry重新散列，具体在另一篇文章中有详细分析，不赘述。扩容并rehash的这个过程是比较消耗资源的。
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node);
else
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
unlock();
}
return oldValue;
}
5. 总结
ConcurrentHashMap 作为一种线程安全且高效的哈希表解决方案，尤其其中的 “分段锁” 的方案，相比 HashTable 的全表锁在性能上的提升非常之大。
转载于:https://my.oschina.net/firepation/blog/1925845
