關於ConcurrentHashMap1.8的我的理解
ConcurrenHashMap 。下面分享一下我對ConcurrentHashMap 的理解，主要用於我的備忘。若是有不對，請批評。html
HashMap「嚴重」的勾起了我對HashMap家族的好奇心，下面分享一下我對ConcurrentHashMap 的理解，主要用於我的備忘。若是有不對，請批評。java
想要解鎖更多新姿式？請訪問https://blog.tengshe789.tech/node
總起
HashMap是咱們平時開發過程當中用的比較多的集合，但它是非線程安全的，在涉及到多線程併發的狀況，進行get操做有可能會引發死循環，致使CPU利用率接近100%。 算法
所以須要支持線程安全的併發容器 ConcurrentHashMap 。segmentfault
數據結構
重要成員變量
/**
* The array of bins. Lazily initialized upon first insertion.
* Size is always a power of two. Accessed directly by iterators.
*/
transient volatile Node<K,V>[] table;
table表明整個哈希表。 默認爲null，初始化發生在第一次插入操做，默認大小爲16的數組，用來存儲Node節點數據，擴容時大小老是2的冪次方。數組
/**
* The next table to use; non-null only while resizing.
*/
private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;
nextTable是一個鏈接表，用於哈希表擴容，默認爲null，擴容時新生成的數組，其大小爲原數組的兩倍。安全
/**
* Base counter value, used mainly when there is no contention,
* but also as a fallback during table initialization
* races. Updated via CAS.
*/
private transient volatile long baseCount;
baseCount保存着整個哈希表中存儲的全部的結點的個數總和，有點相似於 HashMap 的 size 屬性。 這個數經過CAS算法更新數據結構
/**
* 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.
*/
private transient volatile int sizeCtl;
初始化哈希表和擴容 rehash 的過程，都須要依賴sizeCtl。該屬性有如下幾種取值：多線程
- 0：默認值
- -1：表明哈希表正在進行初始化
- 大於0：至關於 HashMap 中的 threshold，表示閾值
- 小於-1：表明有多個線程正在進行擴容。（譬如：-N 表示有N-1個線程正在進行擴容操做 ）
構造方法
public ConcurrentHashMap() {
}
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));//MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30
this.sizeCtl = cap;//ConcurrentHashMap在構造函數中只會初始化sizeCtl值，並不會直接初始化table，而是延緩到第一次put操做。
}
public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;//DEFAULT_CAPACITY = 16
putAll(m);
}
構造方法是三個。重點是第二個，帶參的構造方法。這個帶參的構造方法會調用tableSizeFor()方法，確保table的大小老是2的冪次方（假設參數爲100，最終會調整成256）。算法以下：併發
/**
* Returns a power of two table size for the given desired capacity.
* See Hackers Delight, sec 3.2
*/
private static final int tableSizeFor(int c) {
int n = c - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
PUT()方法
put()調用putVal()方法，讓咱們看看：
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//對傳入的參數進行合法性判斷
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());//計算鍵所對應的 hash 值
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
//若是哈希表還未初始化，那麼初始化它
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//根據hash值計算出在table裏面的位置
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//若是這個位置沒有值 ，那麼以CAS無鎖式向該位置添加一個節點
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
//檢測到桶結點是 ForwardingNode 類型，協助擴容（MOVED = -1; // hash for forwarding nodes）
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
//桶結點是普通的結點，鎖住該桶頭結點並試圖在該鏈表的尾部添加一個節點
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
//向普通的鏈表中添加元素
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
//遍歷鏈表全部的結點
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//若是hash值和key值相同，則修改對應結點的value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;
//若是遍歷到了最後一個結點，那麼就證實新的節點須要插入鏈表尾部
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
//若是這個節點是樹節點，就按照樹的方式插入值
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) {
//若是鏈表長度已經達到臨界值8，就須要把鏈表轉換爲樹結構（TREEIFY_THRESHOLD = 8）
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//CAS 式更新baseCount，並判斷是否須要擴容
addCount(1L, binCount);
return null;
}
其實putVal()也多多少少掉用了其餘方法，讓咱們繼續探究一下。
CAS（compare and swap）
科普compare and swap，解決多線程並行狀況下使用鎖形成性能損耗的一種機制，CAS操做包含三個操做數——內存位置（V）、預期原值（A）和新值(B)。若是內存位置的值與預期原值相匹配，那麼處理器會自動將該位置值更新爲新值。不然，處理器不作任何操做。不管哪一種狀況，它都會在CAS指令以前返回該位置的值。CAS有效地說明了「我認爲位置V應該包含值A；若是包含該值，則將B放到這個位置；不然，不要更改該位置，只告訴我這個位置如今的值便可。
spread
首先，第四行出現的int hash = spread(key.hashCode());這是傳統的計算hash的方法。key的hash值高16位不變，低16位與高16位異或做爲key的最終hash值。（h >>> 16，表示無符號右移16位，高位補0，任何數跟0異或都是其自己，所以key的hash值高16位不變。）
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
initTable
第十行， tab = initTable();這個方法的亮點是，可讓put併發執行，實現table只初始化一次 。
initTable()核心思想就是，只容許一個線程對錶進行初始化，若是有其餘線程進來了，那麼會讓其餘線程交出 CPU 等待下次系統調度。這樣，保證了表同時只會被一個線程初始化。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
//若是表爲空才進行初始化操做
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//若是一個線程發現sizeCtl<0，意味着另外的線程執行CAS操做成功，當前線程只須要讓出cpu時間片（放棄 CPU 的使用）
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
//不然說明還未有線程對錶進行初始化，那麼本線程就來作這個工做
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
//sc 大於零說明容量已經初始化了，不然使用默認容量
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
//計算閾值，等效於 n*0.75
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
//設置閾值
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
接下來，第19行。 tab = helpTransfer(tab, f);這句話。要了解這個，首先須要知道ForwardingNode 這個節點類型。它一個用於鏈接兩個table的節點類。它包含一個nextTable指針，用於指向下一張hash表。並且這個節點的key、value、next指針所有爲null，它的hash值爲MOVED（static final int MOVED = -1）。
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
//find的方法是從nextTable裏進行查詢節點，而不是以自身爲頭節點進行查找
Node<K,V> find(int h, Object k) {
// loop to avoid arbitrarily deep recursion on forwarding nodes
outer: for (Node<K,V>[] tab = nextTable;;) {
Node<K,V> e; int n;
if (k == null || tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) == null)
return null;
for (;;) {
int eh; K ek;
if ((eh = e.hash) == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
if (eh < 0) {
if (e instanceof ForwardingNode) {
tab = ((ForwardingNode<K,V>)e).nextTable;
continue outer;
}
else
return e.find(h, k);
}
if ((e = e.next) == null)
return null;
}
}
}
}
helpTransfer
在擴容操做中，咱們須要對每一個桶中的結點進行分離和轉移。若是某個桶結點中全部節點都已經遷移完成了（已經被轉移到新表 nextTable 中了），那麼會在原 table 表的該位置掛上一個 ForwardingNode 結點，說明此桶已經完成遷移。
helpTransfer什麼做用呢？是檢測到當前哈希表正在擴容，而後讓當前線程去協助擴容 ！
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) {//新的table，nextTab已經存在前提下才能幫助擴容
int rs = resizeStamp(tab.length);//返回一個 16 位長度的擴容校驗標識
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {//sizeCtl 若是處於擴容狀態的話
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
//前 16 位是數據校驗標識，後 16 位是當前正在擴容的線程總數
//這裏判斷校驗標識是否相等，若是校驗符不等或者擴容操做已經完成了，直接退出循環，不用協助它們擴容了
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {//sc + 1 標識增長了一個線程進行擴容
transfer(tab, nextTab);//調用擴容方法
break;
}
}
return nextTab;
}
return table;
}
helpTransfer精髓的是能夠調用多個工做線程一塊兒幫助進行擴容，這樣的效率就會更高，而不是隻有檢查到要擴容的那個線程進行擴容操做，其餘線程就要等待擴容操做完成才能工做。
transfer
既然這裏涉及到擴容的操做，咱們也一塊兒來看看擴容方法transfer（） ：
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//計算單個線程容許處理的最少table桶首節點個數，不能小於 16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
//剛開始擴容，初始化 nextTab
if (nextTab == null) { // initiating
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
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;
//transferIndex 指向最後一個桶，方便從後向前遍歷
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
//定義 ForwardingNode 用於標記遷移完成的桶
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
//i 指向當前桶，bound 指向當前線程須要處理的桶結點的區間下限
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//遍歷當前線程所分配到的桶結點
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
//transferIndex <= 0 說明已經沒有須要遷移的桶了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
//更新 transferIndex
//爲當前線程分配任務，處理的桶結點區間爲（nextBound,nextIndex）
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//當前線程全部任務完成
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
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
}
}
//待遷移桶爲空，那麼在此位置 CAS 添加 ForwardingNode 結點標識該桶已經被處理過了
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//若是掃描到 ForwardingNode，說明此桶已經被處理過了，跳過便可
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
//鏈表的遷移操做
if (fh >= 0) {
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
//整個 for 循環爲了找到整個桶中最後連續的 fh & n 不變的結點
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;
}
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
//紅黑樹的複製算法，
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;
}
}
}
}
}
}
至此，put方法講完了
參考資料~
感謝
結束
此片完了~
想要了解更多精彩新姿式？請訪問個人我的博客本篇爲原創內容，已經於07-06在我的博客率先發表，隨後CSDN，segmentfault，juejin同步發出。若有雷同，
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