ConcurrentHashMap源码解析（JDK1.8） - 原创|技术

ConcurrentHashMap数据结构

ConcurrentHashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树是为了提高查找效率。具体是链表还是红黑树，要看binCount是否大于等于转化为红黑树的阈值。

ConcurrentHashMap继承关系

public class ConcurrentHashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
    implements ConcurrentMap<K,V>, Serializable

ConcurrentHashMap继承了AbstractMap抽象类，该抽象类定义了一些基本操作；实现了ConcurrentMap接口，ConcurrentMap接口也定义了一系列操作，实现了Serializable接口表示ConcurrentHashMap可以被序列化。

注：ConcurrentHashMap序列化使用的是Segment，这是为了兼容老版本的序列化算法。同时也说明了为什么JDK1.8中，明明没有用到Segment，ConcurrentHashMap内部还有Segment类。

内部类

ConcurrentHashMap包含了很多内部类，其中主要的内部类框架图如下图所示：

下图是JDK1.8新增加的类：

Node类

Node类主要用于存储具体键值对，其子类有ForwardingNode、ReservationNode、TreeNode和TreeBin四个子类。

Traverser类

Traverser类主要用于遍历操作，其子类有BaseIterator、KeySpliterator、ValueSpliterator、EntrySpliterator四个类，BaseIterator用于遍历操作。KeySplitertor、ValueSpliterator、EntrySpliterator则用于键、值、键值对的划分。

CollectionView类

CollectionView抽象类主要定义了视图操作，其子类KeySetView、ValueSetView、EntrySetView分别表示键视图、值视图、键值对视图。对视图均可以进行操作。

Segment类

Segment类在JDK1.8中与之前的版本的JDK作用存在很大的差别，JDK1.8下，其在普通的ConcurrentHashMap操作中已经没用失效，其在序列化与反序列化的时候会发挥作用。

CounterCell

CounterCell类主要用于对baseCount的计数。

主要属性说明

// 表的最大容量
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
// 默认表的大小
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
// 最大数组大小
static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
// 默认并发数
private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
// 装载因子
private static final float LOAD_FACTOR = 0.75f;
// 转化为红黑树的阈值
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
// 由红黑树转化为链表的阈值
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
// 转化为红黑树的表的最小容量
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
// 每次进行转移的最小值
private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;
// 生成sizeCtl所使用的bit位数
private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
// 进行扩容所允许的最大线程数
private static final int MAX_RESIZERS = (1 << (32 - RESIZE_STAMP_BITS)) - 1;
// 记录sizeCtl中的大小所需要进行的偏移位数
private static final int RESIZE_STAMP_SHIFT = 32 - RESIZE_STAMP_BITS; 

/** Number of CPUS, to place bounds on some sizings */
// 获取可用的CPU个数
static final int NCPU = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
 /** For serialization compatibility. */
// 进行序列化的属性
private static final ObjectStreamField[] serialPersistentFields = {
    new ObjectStreamField("segments", Segment[].class),
    new ObjectStreamField("segmentMask", Integer.TYPE),
    new ObjectStreamField("segmentShift", Integer.TYPE)
};

// 表
transient volatile Node<K,V>[] table;
// 下一个表
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
//
/**
 * Base counter value, used mainly when there is no contention,
 * but also as a fallback during table initialization
 * races. Updated via CAS.
 */
// 基本计数
private transient volatile long baseCount;
//
/**
 * 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.
 */
// 对表初始化和扩容控制
private transient volatile int sizeCtl;

/**
 * The next table index (plus one) to split while resizing.
 */
// 扩容下另一个表的索引
private transient volatile int transferIndex;

/**
 * Spinlock (locked via CAS) used when resizing and/or creating CounterCells.
 */
// 旋转锁
private transient volatile int cellsBusy;

/**
 * Table of counter cells. When non-null, size is a power of 2.
 */
// counterCell表
private transient volatile CounterCell[] counterCells;

// views
// 视图
private transient KeySetView<K,V> keySet;
private transient ValuesView<K,V> values;
private transient EntrySetView<K,V> entrySet;

// Unsafe mechanics
private static final sun.misc.Unsafe U;
private static final long SIZECTL;
private static final long TRANSFERINDEX;
private static final long BASECOUNT;
private static final long CELLSBUSY;
private static final long CELLVALUE;
private static final long ABASE;
private static final int ASHIFT;

static {
    try {
        U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
        Class<?> k = ConcurrentHashMap.class;
        SIZECTL = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("sizeCtl"));
        TRANSFERINDEX = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("transferIndex"));
        BASECOUNT = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("baseCount"));
        CELLSBUSY = U.objectFieldOffset
            (k.getDeclaredField("cellsBusy"));
        Class<?> ck = CounterCell.class;
        CELLVALUE = U.objectFieldOffset
            (ck.getDeclaredField("value"));
        Class<?> ak = Node[].class;
        ABASE = U.arrayBaseOffset(ak);
        int scale = U.arrayIndexScale(ak);
        if ((scale & (scale - 1)) != 0)
            throw new Error("data type scale not a power of two");
        ASHIFT = 31 - Integer.numberOfLeadingZeros(scale);
    } catch (Exception e) {
        throw new Error(e);
    }
}

构造方法说明

只说下面这一个构造方法，其他的都容易理解

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                         float loadFactor, int concurrencyLevel) {
    if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0) // 合法性判断
        throw new IllegalArgumentException();
    if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
        initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
    long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
    int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
        MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
    this.sizeCtl = cap;
}

对于上面的构造方法而言，会根据输入的initialCapacity的大小来确定一个最小的且大于等于initialCapacity大小的2的n次幂，如initialCapacity为15，则sizeCtl为16，若initialCapacity为16，则sizeCtl为16。若initialCapacity大小超过了允许的最大值，则sizeCtl为最大值。值得注意的是，构造函数中的concurrencyLevel参数已经在JDK1.8中的意义发生了很大的变化，其并不代表所允许的并发数，其只是用来确定sizeCtl大小，在JDK1.8中的并发控制都是针对具体的桶而言，即有多少个桶就可以允许多少个并发数。

put()

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

put()调用了putVal()进行数据的插入操作，putVal()源码：

final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
    if (key == null || value == null) throw new NullPointerException(); // 键或值为空，抛出异常
    // 键的hash值经过计算获得hash值
    int hash = spread(key.hashCode());
    int binCount = 0;
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 无限循环
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0) // 表为空或者表的长度为0
            // 初始化表
            tab = initTable();
        else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 表不为空并且表的长度大于0，并且该桶不为空
            if (casTabAt(tab, i, null,
                         new Node<K,V>(hash, key, value, null))) // 比较并且交换值，如tab的第i项为空则用新生成的node替换
                break;                   // no lock when adding to empty bin
        }
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 该结点的hash值为MOVED
            // 进行结点的转移（在扩容的过程中）
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
            synchronized (f) { // 加锁同步
                if (tabAt(tab, i) == f) { // 找到table表下标为i的节点
                    if (fh >= 0) { // 该table表中该结点的hash值大于0
                        // binCount赋值为1
                        binCount = 1;
                        for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { // 无限循环
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) { // 结点的hash值相等并且key也相等
                                // 保存该结点的val值
                                oldVal = e.val;
                                if (!onlyIfAbsent) // 进行判断
                                    // 将指定的value保存至结点，即进行了结点值的更新
                                    e.val = value;
                                break;
                            }
                            // 保存当前结点
                            Node<K,V> pred = e;
                            if ((e = e.next) == null) { // 当前结点的下一个结点为空，即为最后一个结点
                                // 新生一个结点并且赋值给next域
                                pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                          value, null);
                                // 退出循环
                                break;
                            }
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) { // 结点为红黑树结点类型
                        Node<K,V> p;
                        // binCount赋值为2
                        binCount = 2;
                        if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                       value)) != null) { // 将hash、key、value放入红黑树
                            // 保存结点的val
                            oldVal = p.val;
                            if (!onlyIfAbsent) // 判断
                                // 赋值结点value值
                                p.val = value;
                        }
                    }
                }
            }
            if (binCount != 0) { // binCount不为0
                if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) // 如果binCount大于等于转化为红黑树的阈值
                    // 进行转化
                    treeifyBin(tab, i);
                if (oldVal != null) // 旧值不为空
                    // 返回旧值
                    return oldVal;
                break;
            }
        }
    }
    // 增加binCount的数量
    addCount(1L, binCount);
    return null;
}

具体步骤如下：

① 判断存储的key、value是否为空，若为空，则抛出异常，否则，进入步骤②

② 计算key的hash值，随后进入无限循环，该无限循环可以确保成功插入数据，若table表为空或者长度为0，则初始化table表，否则，进入步骤③

③ 根据key的hash值取出table表中的结点元素，若取出的结点为空（该桶为空），则使用CAS将key、value、hash值生成的结点放入桶中。否则，进入步骤④

④ 若该结点的的hash值为MOVED，则对该桶中的结点进行转移，否则，进入步骤⑤

⑤ 对桶中的第一个结点（即table表中的结点）进行加锁，对该桶进行遍历，桶中的结点的hash值与key值与给定的hash值和key值相等，则根据标识选择是否进行更新操作（用给定的value值替换该结点的value值），若遍历完桶仍没有找到hash值与key值和指定的hash值与key值相等的结点，则直接新生一个结点并赋值为之前最后一个结点的下一个结点。进入步骤⑥

⑥ 若binCount值达到红黑树转化的阈值，则将桶中的结构转化为红黑树存储，最后，增加binCount的值。

在putVal方法中会涉及到如下几个方法：initTable、tabAt、casTabAt、helpTransfer、putTreeVal、treeifyBin、addCount。

get()

public V get(Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
    // 计算key的hash值
    int h = spread(key.hashCode()); 
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) { // 表不为空并且表的长度大于0并且key所在的桶不为空
        if ((eh = e.hash) == h) { // 表中的元素的hash值与key的hash值相等
            if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))) // 键相等
                // 返回值
                return e.val;
        }
        else if (eh < 0) // 结点hash值小于0
            // 在桶（链表/红黑树）中查找
            return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
        while ((e = e.next) != null) { // 对于结点hash值大于0的情况
            if (e.hash == h &&
                ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                return e.val;
        }
    }
    return null;
}

get()方法根据key的hash值来计算在哪个桶中，再遍历桶（如果是链表则按照链表遍历查询，如果是红黑树则按照红黑树查询），查找元素，若找到则返回该节点，否则返回null。

JDK1.8使用了全新的链表与红黑树相结合的数据结构，当桶中数据大于MIN_TREEIFY_CAPACITY的时候，将链表转换为红黑树，使得查找的效率大大提高。

remove()

public V remove(Object key) {
    return replaceNode(key, null, null);
}

remove()方法调用的是replaceNode()方法，其源码如下：

final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
    // 计算key的hash值
    int hash = spread(key.hashCode());
    for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 无限循环
        Node<K,V> f; int n, i, fh;
        if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
            (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) // table表为空或者表长度为0或者key所对应的桶为空
            // 跳出循环
            break;
        else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 桶中第一个结点的hash值为MOVED
            // 转移
            tab = helpTransfer(tab, f);
        else {
            V oldVal = null;
            boolean validated = false;
            synchronized (f) { // 加锁同步
                if (tabAt(tab, i) == f) { // 桶中的第一个结点没有发生变化
                    if (fh >= 0) { // 结点hash值大于0
                        validated = true;
                        for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) { // 无限循环
                            K ek;
                            if (e.hash == hash &&
                                ((ek = e.key) == key ||
                                 (ek != null && key.equals(ek)))) { // 结点的hash值与指定的hash值相等，并且key也相等
                                V ev = e.val;
                                if (cv == null || cv == ev ||
                                    (ev != null && cv.equals(ev))) { // cv为空或者与结点value相等或者不为空并且相等
                                    // 保存该结点的val值
                                    oldVal = ev;
                                    if (value != null) // value为null
                                        // 设置结点value值
                                        e.val = value;
                                    else if (pred != null) // 前驱不为空
                                        // 前驱的后继为e的后继，即删除了e结点
                                        pred.next = e.next;
                                    else
                                        // 设置table表中下标为index的值为e.next
                                        setTabAt(tab, i, e.next);
                                }
                                break;
                            }
                            pred = e;
                            if ((e = e.next) == null)
                                break;
                        }
                    }
                    else if (f instanceof TreeBin) { // 为红黑树结点类型
                        validated = true;
                        // 类型转化
                        TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                        TreeNode<K,V> r, p;
                        if ((r = t.root) != null &&
                            (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) { // 根节点不为空并且存在与指定hash和key相等的结点
                            // 保存p结点的value
                            V pv = p.val;
                            if (cv == null || cv == pv ||
                                (pv != null && cv.equals(pv))) { // cv为空或者与结点value相等或者不为空并且相等
                                oldVal = pv;
                                if (value != null) 
                                    p.val = value;
                                else if (t.removeTreeNode(p)) // 移除p结点
                                    setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            if (validated) {
                if (oldVal != null) {
                    if (value == null)
                        // baseCount值减一
                        addCount(-1L, -1);
                    return oldVal;
                }
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