JAVA语言之ConcurrentHashMap1.8源码分析-职坐标

JAVA语言之ConcurrentHashMap1.8源码分析

小标 2019-02-18 来源：阅读 1908 评论 0

摘要：本文主要向大家介绍了JAVA语言之ConcurrentHashMap1.8源码分析，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习JAVA语言有所帮助。

本文主要向大家介绍了JAVA语言之ConcurrentHashMap1.8源码分析，通过具体的内容向大家展示，希望对大家学习JAVA语言有所帮助。

JAVA语言之ConcurrentHashMap1.8源码分析

想必大家对HashMap数据结构并不陌生，JDK1.7采用的是数组+链表的方式，JDK1.8采用的是数组+链表+红黑树的方式。虽然JDK1.8对于HashMap有了很大的改进，提高了存取效率，但是线程安全的问题不可忽视，所以就有了线程安全的解决方案，比如在方法上加synchronized同步锁的HashTable，或者并发包中的ConcurrentHashMap线程安全类，本文就来和大家一起探讨一下关于ConcurrentHashMap的源码，版本是JDK1.8，下面让我们正式开始吧。

备注：大家需要对HashMap1.8源码有一些了解，在原来HashMap1.8源码中比较常见的知识点本文不会具体展开。

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数组初始化线程安全实现

put(key,value)线程安全实现

transfer扩容及不同的扩容场景

01 put(key,value)方法

不妨先以一段大家熟悉的代码开始本文的旅程

ConcurrentHashMap<Integer,String> map=new ConcurrentHashMap<Integer, String>();
map.put(1,"Zhang");

当我们在put元素时，点开put方法的源码会发现，这里调用了一个putVal()的方法，同时将key和value作为参数传入

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

继续点击putVal()方法，然后我们看看这里到底实现了什么


//key或者value都不能为空
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
//计算hash值，实际上就是得到一个int类型的数，只是需要对这个数进行处理，目的是为了确定key，value组成的Node节点在数组下标中的位置
int hash = spread(key.hashCode());

不妨先看下spread(key.hashCode())的实现

key.hashCode()实际上调用的是native的方法，目的是得到一个×××数，为了使得这个×××数尽可能不一样，所以要对高16位和低16位进行异或运算，尽可能利用好每一位的值
static final int spread(int h) {
    //对key.hashCode的结果进行高16位和低16位的运算
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

接下来就是要初始化这个数组的大小，因为数组不初始化，代表key,value的每个Node类也不能放到对应的位置


if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
    //初始化数组的大小
     tab = initTable();

private final Node<K,V>[] initTable() {
    Node<K,V>[] tab; int sc;
    //只有当数组为空或者大小为0的时候才对数组进行初始化
    while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
        //这里其实就是用一个sizeCtl记录是否已经有线程在进行初始化操作，如果有，则让出CPU的资源，也就是保证只有一个线程对数组进行初始化操作，从而保证线程安全。
        if ((sc = sizeCtl) < 0)
            Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
        //使用CAS乐观锁机制比较SIZECTL和sc是否相等，只有当前值和内存中最新值相等的时候，才会将当前值赋值为-1,一旦被赋值为-1，上面有其他线程进来，就直接执行了Thread.yeild()方法了
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
            try {
                if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                    //三元运算符得到数组默认大小，点击DEFAULT_CAPACITY发现是16，这点和HashMap是一样的
                    int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    //创建Node类型的数组，真正初始化的地方
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
                    table = tab = nt;
                    //计算扩容的标准，采用的是位移运算，因为效率更高，sc最终结果为12
                    sc = n - (n >>> 2);
                }
            } finally {
                //不管无论最终将sc赋值为sizeCtl，这时候sizeCtl结果为12
                sizeCtl = sc;
            }
            break;
        }
    }
    return tab;
}

当数组初始化完成之后，就需要将key，value创建出来的Node节点放到数组中对应的位置了，分为几种情况，下面这种是原来某个位置就没有元素值，但是为了保证线程安全，放到多个线程同时添加，也使用CAS乐观锁的机制进行添加。

//根据(n-1)&hash的结果确认当前节点所在的位置是否有元素，效果和hash%n是一样的，只是&运算效率更高，这里hashmap也是这样做的，就不做更多赘述了
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
    //使用CAS乐观锁机制向对应的下标中添加对应的Node
    if (casTabAt(tab, i, null,
        new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
        break;                   // no lock when adding to empty bin
}

//f实际上是当前数组下标的Node节点，这里判断它的hash值是否为MOVED，也就是-1，如果是-1，就调用helpTransfer(tab,f)方法帮助其他线程完成扩容操作，然后再添加元素。 
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
     tab = helpTransfer(tab, f);

接下来就要考虑数组具体下标位置有元素的情况，这时候就需要把Node节点向当前节点下进行顺延，形成链表或者红黑树的结构，还有一种情况就是key值相同，value值不能，这时候只需要进行一个value值的替换即可。

V oldVal = null;
//数组初始化和在数组下标中插入Node时，为了保证线程安全使用的是CAS无锁化机制
//那元素继续往下插入时，线程安全的问题怎么保证呢？可以使用synchronized关键字
//发现同步代码块中锁的对象是f，也就是当前数组下标的元素，这样不同的数组下标之间彼此互相不影响。
synchronized (f) {
    //再次确认当前头结点是否为f
    if (tabAt(tab, i) == f) {
        if (fh >= 0) {
            binCount = 1;
            for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                K ek;
                //第一种情况，发现是key值相同，只需要替换掉oldValue即可
                if (e.hash == hash &&
                    ((ek = e.key) == key ||
                     (ek != null && key.equals(ek)))) {
                    oldVal = e.val;
                    if (!onlyIfAbsent)
                        e.val = value;
                    break;
                }
                //第二种情况，按照链表的方式进行插入
                Node<K,V> pred = e;
                if ((e = e.next) == null) {
                    pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                              value, null);
                    break;
                }
            }
        }
        //第三种情况，按照红黑树的方式进行插入
        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) {
    //一般链表转红黑树是节点数>8的时候，但不是一旦某个数组下标的节点数大于8就转成红黑树，也可以通过调整数组的容量来解决，比如treeifyBin中进行的
    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
        treeifyBin(tab, i);
    //说明上面有需要替换掉旧值的节点
    if (oldVal != null)
        return oldVal;
    break;
}

当添加完一个key，value方式的Node之后，就需要检查是否整个数据结构中的节点数超过扩容标准比如12，如果超过了就需要进行数组大小的扩容，先调用addCount()方法，因为第二个参数check大于0，所以直接看里面这段代码。

if (check >= 0) {
    Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
    while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
           (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
        //通过resizeStamp(n)，n是数组大小，得到一个int的结果，赋值给rs保存
        int rs = resizeStamp(n);
        if (sc < 0) {
            if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                transferIndex <= 0)
                break;
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                transfer(tab, nt);
        }
        //因为sc<0不成立，所以会来到这段代码
        //这里通过CAS的方式比较SIZECTL和sc的值，当两者相等时，会执行rs<<RESIZE<STAMP_SHIFT+2赋值操作，这个结果值是一个负数，表示当前正在执行扩容操作的线程数量
        else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                     (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
            //调用transfer方法进行真正的扩容操作
            transfer(tab, null);
        s = sumCount();
    }
}

02 扩容操作tranfer()

在concurrenthashmap中的扩容操作可能不止一个线程，所以每个线程就需要分工合作完成扩容，也就是每个线程需要领取自己负责的task，当然前提是得要有一个新的数组，这样才能将老数组中的Node节点搬移到新数组中。

int n = tab.length, stride;
//确定线程负责数组大小的范围
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
    stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//判断新的数组是否为null，为空则进行创建，比如数组原来的大小是16,2的N次幂，扩容也需要双倍扩容
if (nextTab == null) {            // initiating
    try {
        @SuppressWarnings("unchecked")
        //采用位移运算进行双倍扩容
        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;
    //使用transferIndex变量记录数组的大小，表示线程进行扩容的时候，是从后往前进行的
    transferIndex = n;
}

接下来就要进行搬移工作了，我们需要用一些标识记录一下搬移的完成状态，同时线程将某个数组下标的节点搬移完成之后也要让别人知道，同时也能知道有线程正在进行扩容操作。


int nextn = nextTab.length;
//某个下标节点完成之后的节点类型，实际上就是继承了Node节点，只不过点进去发现它的hash值为MOVED也就是-1
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab

Node<K,V> f; int fh;
//i指向当前数组的下标，通过while循环遍历--i，从而知道当前线程拿到的一个区间范围
while (advance) {
    int nextIndex, nextBound;
    //一个数组下标一个数组下标的处理
    if (--i >= bound || finishing)
        advance = false;
    //表示已经没有需要搬运的节点了，将advance赋值为false
    else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
        i = -1;
        advance = false;
    }
    //不同的线程搬运的内容，不断地将transferindex的值变小
    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;
     //finishing等于true就表示所有的线程都搬运完了，做最后的收尾工作
     //比如将新数组的内容赋值到table，扩容标准由原来的12变成24
     if (finishing) {
         nextTable = null;
         table = nextTab;
         sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
         return;
     }
     //这里是每次有一个线程完成搬运工作，就将线程总数量-1
     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
     }
 }

//如果某个线程的某个数组下标搬运完成，则将该头节点赋值为fwd类型的，其实就是hash值为MOVED
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
     advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//表示已经搬运完成
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
    advance = true; // already processed

接下来就是每个线程真正在搬运代码的过程，其实这块和hashmap1.8中的resize后面的过程很类似

 synchronized (f) {
     //再次检查当前数组下标的节点是否为f
     if (tabAt(tab, i) == f) {
         Node<K,V> ln, hn;
         if (fh >= 0) {
             int runBit = fh & n;
             Node<K,V> lastRun = f;
             for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                 //新节点的位置要么在原来的位置，要么在原来的位置+原来数组的大小，这点和hashmap中一样
                 //p.hash&n  也就是判断这个结果是否等于0
                 int b = p.hash & n;
                 if (b != runBit) {
                     runBit = b;
                     lastRun = p;
                 }
             }
             //等于0会走这边
             if (runBit == 0) {
                 ln = lastRun;
                 hn = null;
             }
             //不等于0会走这边
             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);
             }
             //将链表整体迁移到nextTable中
             setTabAt(nextTab, i, ln);
             setTabAt(nextTab, i + n, hn);
             //标识原桶标识位已经处理，头节点标记为fw，hash值为-1
             setTabAt(tab, i, fwd);
             advance = true;
         }
         //这里是红黑树迁移的情况
         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;
         }
     }
 }

03 其他方式引起的扩容

链表转红黑树

前面说到，当链表长度超过8会转成红黑树，但是节点总数如果小于64，会用扩容的方式代替转红黑树，代码如下

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
    Node<K,V> b; int n, sc;
    if (tab != null) {
        if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
            //tryPresize进行扩容
            tryPresize(n << 1);
        else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
            synchronized (b) {
                if (tabAt(tab, index) == b) {
                    TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
                    for (Node<K,V> e = b; e != null; e = e.next) {
                        TreeNode<K,V> p =
                            new TreeNode<K,V>(e.hash, e.key, e.val,
                                              null, null);
                        if ((p.prev = tl) == null)
                            hd = p;
                        else
                            tl.next = p;
                        tl = p;
                    }
                    setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
                }
            }
        }
    }
}

点击tryPresize方法，最终也会来到下面这段代码，和前面addCount中的一样

else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                             (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
    //注意这里的第二个参数为null，表示新的数组还没有创建，之前也是null
    transfer(tab, null);

当前线程协助其他线程

在之前put的时候，中间跳过了这段话，这段话是当前线程发现有其他线程正在进行扩容操作，协助其他线程扩容完成之后再继续put元素。

else if ((fh = f.hash) == MOVED)
              tab = helpTransfer(tab, f);

/**
  * Helps transfer if a resize is in progress.
  */
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;
            //每当来一个线程帮助扩容，此时就会sc+1，表示多了一个线程
            //其实这块也能和transfer方法中的sc-1对应上，一个线程完成之后就数量-1
            if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                //扩容的方法，注意第二个参数有传入nextTab，原因是当前线程只是协助其他线程扩容
                //既然其他线程正在扩容，说明这个新数组已经创建好了
                transfer(tab, nextTab);
                break;
            }
        }
        return nextTab;
    }
    return table;
}