概述
ConcurrentHashMap常用于并发编程，这里就从源码上来分析一下ConcurrentHashMap数据结构和底层原理。
在开始之前先介绍一个算法， 这个算法和Concurrent的实现是分不开的。
CAS算法：
- CAS是英文单词Compare And Swap的缩写，翻译过来就是比较并替换。
- CAS机制当中使用了3个基本操作数：内存地址V，旧的预期值A，要修改的新值B。
- 更新一个变量的时候，只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时，才会将内存地址V对应的值修改为B
从思想上来说，Synchronized属于悲观锁，悲观地认为程序中的并发情况严重，所以严防死守。CAS属于乐观锁，乐观地认为程序中的并发情况不那么严重，所以让线程不断去尝试更新。
ConcurrentHashMap是一个线程安全的Map集合，可以应对高并发的场景，保证线程安全。相比较HashTable，它的锁粒度更加的细化，因为HashTable的方法都是用Synchronized修饰的，效率灰常的底下。
1.8之前ConcurrentHashMap使用锁分段技术，将数据分成一段段的存储，每一个数据段配置一把锁，相互之间不影响，而1.8之后摒弃了Segment（锁段）的概念，启用了全新的实现，也就是利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层采用的依然是数组+链表+红黑树。
本篇文章是基于JDK1.8 。
数据结构
继承关系
public class ConcurrentHashMap<K,V>
extends AbstractMap<K,V>
implements ConcurrentMap<K,V>, SerializableConcurrentHashMap 继承了AbstractMap ,并且实现了ConcurrentMap接口。
与HashMap比对：
- 相同点：都集成了AbstractMap接口
- 不同点：HashMap实现了Map接口，ConcurrentHashMap实现了ConcurrentMap接口，而ConcurrentMap继承了Map接口，使用default关键字定义了一些方法 。
从继承关系上看ConcurrentHashMap与HashMap并没有太大的区别。
基本属性
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //最大容量2的30次方
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; //默认容量 1<<4
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f; //负载因子
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; //链表转为红黑树
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; //树转列表
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; //
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS;
static final int MOVED = -1; // forwarding nodes 的hash值
static final int TREEBIN = -2; // roots of trees 的hash值
static final int RESERVED = -3; // transient reservations 的hash值
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); //可用处理器数量
重点说一下 sizeCtrl 属性，这个属性在 ConcurrentHashMap 中扮演者重要的角色。
//表初始化或者扩容的一个控制标识位
//负数代表正在进行初始化或者扩容的操作
// -1 代表初始化
// -N 代表有n-1个线程在进行扩容操作
//正数或者0表示没有进行初始化操作，这个数值表示初始化或者下一次要扩容的大小。
//transient 修饰的属性不会被序列化，volatile保证可见性
private transient volatile int sizeCtl;
构造方法
//无参构造方法，没有进行任何操作
public ConcurrentHashMap() {}
//指定初始化大小构造方法，判断参数的合法性，并创建了计算初始化的大小
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {}
//将指定的集合转化为ConcurrentHashMap
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {}
//指定初始化大小和负载因子的构造方法
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
this(initialCapacity, loadFactor, 1);
}
//指定初始化大小，负载因子和concurrentLevel并发更新线程的数量，也可以理解为segment的个数
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {}
ConcurrentHashMap的构造方法并没做太多的工作，主要是进行了参数的合法性校验，和初始值大小的转换。这个方法 tableSizeFor()说明一下， 主要的功能就是将指定的初始化参数转换为2的幂次方形式， 如果初始化参数为9 ，转换后初始大小为16 。
内部数据结构
Node
首当其冲，因为它是ConcurrentHashMap的核心，它包装了key-value的键值对，所有插入的数据都包装在这里面，与HashMap很相似，但是有一些差别：
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.val = val;
this.next = next;
}
}value 和 next使用了volatile修饰，保证了线程之间的可见性。也不允许调用setValue()方法直接改变Node的值。并增加了find()方法辅助map.get()方法。
TreeNode
树节点类，另外一个核心的数据结构。当链表长度过长的时候，会转换为TreeNode。但是与HashMap不相同的是，它并不是直接转换为红黑树，而是把这些结点包装成TreeNode放在TreeBin对象中，由TreeBin完成对红黑树的包装。而且TreeNode在ConcurrentHashMap集成自Node类，而并非HashMap中的集成自LinkedHashMap.Entry类，也就是说TreeNode带有next指针，这样做的目的是方便基于TreeBin的访问。
TreeBin
这个类并不负责包装用户的key、value信息，而是包装的很多TreeNode节点。它代替了TreeNode的根节点，也就是说在实际的ConcurrentHashMap“数组”中，存放的是TreeBin对象，而不是TreeNode对象，这是与HashMap的区别。另外这个类还带有了读写锁。
ForwardingNode
一个用于连接两个table的节点类。它包含一个nextTable指针，用于指向下一张表。而且这个节点的key value next指针全部为null，它的hash值为-1. 这里面定义的find的方法是从nextTable里进行查询节点，而不是以自身为头节点进行查找
ConcurrentHashMap常用方法
initTable 初始化方法
初始化方法是很重要的一个方法，因为在ConcurrentHashMap的构造方法中只是简单的进行了一些参数校验和参数转换的操作。整个Map的初始化是在插入元素的时候触发的。这一点在下面的put方法中会进行说明。
//执行初始化操作，单线程操作
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
if ((sc = sizeCtl) < 0)
//sizeCtl < 0 表示有线程正在进行初始化操作，从运行状态变为就绪状态。
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//设置SIZECTL的值为-1，阻塞其他线程的操作
//该方法有四个参数
//第一个参数：需要改变的对象
//第二个参数：偏移量
//第三个参数：期待的值
//第四个参数：更新后的值
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
//再次检查是否有线程进行了初始化操作
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
//初始化Node对象数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//sc的值设置为n的0.75倍
sc = n - (n >>> 2); //相当于n*0.75
}
} finally {
sizeCtl = sc; //更改sizeCtl的值
}
break; //中断循坏返回
}
}
return tab; //返回初始化的值
}
扩容方法
当ConcurrentHashMap 容量不足的时候，需要对table进行扩容，这个方法是支持多个线程并发扩容的，我们所说的扩容，从本质上来说，无非是从一个数组到另外一个数组的拷贝。
扩容方法分为两个部分：
- 创建扩容后的新数组，容量变为原来的两倍 ，新数组的创建时单线程完成
- 将原来的数组元素复制到新的数组中，这个是多线程操作。
//帮助扩容
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&(sc = sizeCtl) < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
//tab = table ,nextTab 一个Node<Key,Value>[]类型的变量
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
//n 是tab的长度 ， stride 初始值为0
int n = tab.length, stride;
//判断cpu处理多线程的能力，如果小于16就直接赋值为16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//构造一个容量是原来两倍的Node<K ,V> 类型数组
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt; //赋值
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab; //赋值
transferIndex = n; //将数组长度赋值给transferIndex
}
int nextn = nextTab.length; //获取新数组的长度
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab); //创建fwd节点
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//使用for循环来处理每个槽位中的链表元素，CAS设置transferIndex属性值，并初始化i和bound值
// i 指当前的槽位序号，bound值需要处理的边界，先处理槽位为15的节点
for (int i = 0, bound = 0;;) {
//创建两个变量，一个为Node<K,V> 类型，一个为int类型
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//将transferIndex的值赋值给 nextIndex ,并判断nextIndex的值是否小于等于0
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//更新nextIndex的值
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;
//如果table已经复制结束
if (finishing) {
nextTable = null; //清空nextTable
table = nextTab; //把nextTab 赋值给 table
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //阈值设置为容量的1.5倍
return;
}
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
}
}
//CAS算法获取某个数组节点，为空就设置为fwd
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//如果某个节点的hash为-1，跳过
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
//对头节点加锁，禁止其他线程进入
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//构造两个链表 ，将该节点的列表拆分为两个部分，一个是原链表的排列顺序，一个是反序
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) { // fh 当前节点的hash值 若 >= 0
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f; //将当前节点赋值给 lastRun 节点
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;
}
//差分列表操作
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);
}
//在nextTab 的i 位置上放置ln节点
setTabAt(nextTab, i, ln);
//在nextTab 的 i+n 位置上放置 hn节点
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
//在tab节点i位置上插入插入forwardNode节点，表示该节点已经处理
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
//对TreeBin对象进行处理，过程与上面有些类似
//也把节点分类，分别插入到lo和hi为头节点的链表中
//
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;
}
}
//如果扩容后 不在需要tree结构，反向转换成链表结构
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方法
put操作是最长用的方法，接下来看一下put()方法的具体实现：
- put()要求键值都不能为空
- 需要经过两次散列， 是数据均匀分散，减少碰撞的次数
- 判断tab是否进行了初始化，没有则调用initTable进行初始化操作（单线程）
- 数组i的位置没有元素存在，直接放入
- 如果i的位置在进行MOVE操作，也就是在进行扩容操作，则多线程帮助扩容
- 如果i的位置有元素存在，则在该节点加锁Synchronized，判断是链表还是红黑树，按照相应的插入规则插入
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//key|value == null 抛出异常
//ConcurrentHashMap不允许键或者值为null的这种情况发生
//这一点和HashMap有区别
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//散列在散列， 让数据均匀分布，减少碰撞次数
int hash = spread(key.hashCode()); -->static final int spread(int h) {return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;}
int binCount = 0;
//死循环 相当于while(true) ,将table赋值给 tab
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
//创建一个Node类型的变量f , int 类型的变量 n i fh
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//判断tab是否为null ,是否进行了初始化操作，如果没有执行初始化，执行初始化操作
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//tabAt 获取值
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//添加到table中
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; //退出循环 // no lock when adding to empty bin
}
//node的hash值为 -1
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//key 相等，使用新值替换旧值
if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
//放在链表的尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,value, null);
break;
}
}
}
//红黑树替换
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
Get方法
Get方法也是最长用的方法，元素放入了，总要取出来
- 根据传入的key,获取相应的hash值
- 然后判断当前的table数组是否为空
- 计算指定的key在table中存储的位置
- 链表或者红黑树转换相依的方法处理
- 不存在则返回null
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
int h = spread(key.hashCode());
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
//eh< 0 表示红黑树节点
else if (eh < 0)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
//链表遍历
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
总结
JDK6，7中的ConcurrentHashmap主要使用Segment来实现减小锁粒度，把HashMap分割成若干个Segment，在put的时候需要锁住Segment，get时候不加锁，使用volatile来保证可见性，当要统计全局时（比如size），首先会尝试多次计算modcount来确定，这几次尝试中，是否有其他线程进行了修改操作，如果没有，则直接返回size。如果有，则需要依次锁住所有的Segment来计算。
jdk7中ConcurrentHashmap中，当长度过长，碰撞会很频繁，链表的增改删查操作都会消耗很长的时间，影响性能，所以jdk8 中完全重写了concurrentHashmap,代码量从原来的1000多行变成了 6000多 行，实现上也和原来的分段式存储有很大的区别。
主要设计上的变化有以下几点:
- 不采用segment而采用node，锁住node来实现减小锁粒度。
- 设计了MOVED状态 当resize的中过程中 线程2还在put数据，线程2会帮助resize。
- 使用3个CAS操作来确保node的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。
- sizeCtl的不同值来代表不同含义，起到了控制的作用。
参考：
