Java8 ConcurrentHashMap詳解
#Java8 ConcurrentHashMapjava
Java7 中實現的 ConcurrentHashMap 說實話仍是比較複雜的，Java8 對 ConcurrentHashMap 進行了比較大的改動。建議讀者能夠參考 Java8 中 HashMap 相對於 Java7 HashMap 的改動，對於 ConcurrentHashMap，Java8 也引入了紅黑樹。數組
說實話，Java8 ConcurrentHashMap 源碼真心不簡單，最難的在於擴容，數據遷移操做不容易看懂。安全
咱們先用一個示意圖來描述下其結構：微信
結構上和 Java8 的 HashMap 基本上同樣，不過它要保證線程安全性，因此在源碼上確實要複雜一些。
##初始化多線程
// 這構造函數裏，什麼都不幹
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));
this.sizeCtl = cap;
}
這個初始化方法有點意思，經過提供初始容量，計算了 sizeCtl，sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1)，而後向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 爲 10，那麼獲得 sizeCtl 爲 16，若是 initialCapacity 爲 11，獲得 sizeCtl 爲 32。併發
sizeCtl 這個屬性使用的場景不少，不過只要跟着文章的思路來，就不會被它搞暈了。ide
若是你愛折騰，也能夠看下另外一個有三個參數的構造方法，這裏我就不說了，大部分時候，咱們會使用無參構造函數進行實例化，咱們也按照這個思路來進行源碼分析吧。
##put 過程分析函數
仔細地一行一行代碼看下去：oop
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 獲得 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
// 用於記錄相應鏈表的長度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 若是數組"空"，進行數組初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化數組，後面會詳細介紹
tab = initTable();
// 找該 hash 值對應的數組下標，獲得第一個節點 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 若是數組該位置爲空，
// 用一次 CAS 操做將這個新值放入其中便可，這個 put 操做差很少就結束了，能夠拉到最後面了
// 若是 CAS 失敗，那就是有併發操做，進到下一個循環就行了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 竟然能夠等於 MOVED，這個須要到後面才能看明白，不過從名字上也能猜到，確定是由於在擴容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 幫助數據遷移，這個等到看完數據遷移部分的介紹後，再理解這個就很簡單了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到這裏就是說，f 是該位置的頭結點，並且不爲空
V oldVal = null;
// 獲取數組該位置的頭結點的監視器鎖
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 頭結點的 hash 值大於 0，說明是鏈表
// 用於累加，記錄鏈表的長度
binCount = 1;
// 遍歷鏈表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 若是發現了"相等"的 key，判斷是否要進行值覆蓋，而後也就能夠 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 到了鏈表的最末端，將這個新值放到鏈表的最後面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 紅黑樹
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 調用紅黑樹的插值方法插入新節點
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 說明上面在作鏈表操做
if (binCount != 0) {
// 判斷是否要將鏈表轉換爲紅黑樹，臨界值和 HashMap 同樣，也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 這個方法和 HashMap 中稍微有一點點不一樣，那就是它不是必定會進行紅黑樹轉換，
// 若是當前數組的長度小於 64，那麼會選擇進行數組擴容，而不是轉換爲紅黑樹
// 具體源碼咱們就不看了，擴容部分後面說
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}
put 的主流程看完了，可是至少留下了幾個問題，第一個是初始化，第二個是擴容，第三個是幫助數據遷移，這些咱們都會在後面進行一一介紹。
##初始化數組：initTable源碼分析
這個比較簡單，主要就是初始化一個合適大小的數組，而後會設置 sizeCtl。
初始化方法中的併發問題是經過對 sizeCtl 進行一個 CAS 操做來控制的。
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 初始化的"功勞"被其餘線程"搶去"了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
// CAS 一下，將 sizeCtl 設置爲 -1，表明搶到了鎖
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// DEFAULT_CAPACITY 默認初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化數組，長度爲 16 或初始化時提供的長度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 將這個數組賦值給 table，table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 若是 n 爲 16 的話，那麼這裏 sc = 12
// 其實就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 設置 sizeCtl 爲 sc，咱們就當是 12 吧
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
##鏈表轉紅黑樹: treeifyBin
前面咱們在 put 源碼分析也說過，treeifyBin 不必定就會進行紅黑樹轉換，也多是僅僅作數組擴容。咱們仍是進行源碼分析吧。
private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {
Node<K,V> b; int n, sc;
if (tab != null) {
// MIN_TREEIFY_CAPACITY 爲 64
// 因此，若是數組長度小於 64 的時候，其實也就是 32 或者 16 或者更小的時候，會進行數組擴容
if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
// 後面咱們再詳細分析這個方法
tryPresize(n << 1);
// b 是頭結點
else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {
// 加鎖
synchronized (b) {
if (tabAt(tab, index) == b) {
// 下面就是遍歷鏈表，創建一顆紅黑樹
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;
}
// 將紅黑樹設置到數組相應位置中
setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));
}
}
}
}
}
##擴容：tryPresize
若是說 Java8 ConcurrentHashMap 的源碼不簡單，那麼說的就是擴容操做和遷移操做。
這個方法要完徹底全看懂還須要看以後的 transfer 方法，讀者應該提早知道這點。
這裏的擴容也是作翻倍擴容的，擴容後數組容量爲原來的 2 倍。
// 首先要說明的是，方法參數 size 傳進來的時候就已經翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
// c：size 的 1.5 倍，再加 1，再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node<K,V>[] tab = table; int n;
// 這個 if 分支和以前說的初始化數組的代碼基本上是同樣的，在這裏，咱們能夠不用管這塊代碼
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if (table == tab) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
// 我沒看懂 rs 的真正含義是什麼，不過也關係不大
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] nt;
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 2. 用 CAS 將 sizeCtl 加 1，而後執行 transfer 方法
// 此時 nextTab 不爲 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 1. 將 sizeCtl 設置爲 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 我是沒看懂這個值真正的意義是什麼？不過能夠計算出來的是，結果是一個比較大的負數
// 調用 transfer 方法，此時 nextTab 參數爲 null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
這個方法的核心在於 sizeCtl 值的操做，首先將其設置爲一個負數，而後執行 transfer(tab, null)，再下一個循環將 sizeCtl 加 1，並執行 transfer(tab, nt)，以後多是繼續 sizeCtl 加 1，並執行 transfer(tab, nt)。
因此，可能的操做就是執行 1 次 transfer(tab, null) + 屢次 transfer(tab, nt)，這裏怎麼結束循環的須要看完 transfer 源碼才清楚。
##數據遷移：transfer
下面這個方法很點長，將原來的 tab 數組的元素遷移到新的 nextTab 數組中。
雖然咱們以前說的 tryPresize 方法中屢次調用 transfer 不涉及多線程，可是這個 transfer 方法能夠在其餘地方被調用，典型地，咱們以前在說 put 方法的時候就說過了，請往上看 put 方法，是否是有個地方調用了 helpTransfer 方法，helpTransfer 方法會調用 transfer 方法的。
此方法支持多線程執行，外圍調用此方法的時候，會保證第一個發起數據遷移的線程，nextTab 參數爲 null，以後再調用此方法的時候，nextTab 不會爲 null。
閱讀源碼以前，先要理解併發操做的機制。原數組長度爲 n，因此咱們有 n 個遷移任務，讓每一個線程每次負責一個小任務是最簡單的，每作完一個任務再檢測是否有其餘沒作完的任務，幫助遷移就能夠了，而 Doug Lea 使用了一個 stride，簡單理解就是步長，每一個線程每次負責遷移其中的一部分，如每次遷移 16 個小任務。因此，咱們就須要一個全局的調度者來安排哪一個線程執行哪幾個任務，這個就是屬性 transferIndex 的做用。
第一個發起數據遷移的線程會將 transferIndex 指向原數組最後的位置，而後從後往前的 stride 個任務屬於第一個線程，而後將 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 個任務屬於第二個線程，依此類推。固然，這裏說的第二個線程不是真的必定指代了第二個線程，也能夠是同一個線程，這個讀者應該能理解吧。其實就是將一個大的遷移任務分爲了一個個任務包。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// stride 在單核下直接等於 n，多核模式下爲 (n>>>3)/NCPU，最小值是 16
// stride 能夠理解爲」步長「，有 n 個位置是須要進行遷移的，
// 將這 n 個任務分爲多個任務包，每一個任務包有 stride 個任務
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 若是 nextTab 爲 null，先進行一次初始化
// 前面咱們說了，外圍會保證第一個發起遷移的線程調用此方法時，參數 nextTab 爲 null
// 以後參與遷移的線程調用此方法時，nextTab 不會爲 null
if (nextTab == null) {
try {
// 容量翻倍
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 是 ConcurrentHashMap 中的屬性
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的屬性，用於控制遷移的位置
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode 翻譯過來就是正在被遷移的 Node
// 這個構造方法會生成一個Node，key、value 和 next 都爲 null，關鍵是 hash 爲 MOVED
// 後面咱們會看到，原數組中位置 i 處的節點完成遷移工做後，
// 就會將位置 i 處設置爲這個 ForwardingNode，用來告訴其餘線程該位置已經處理過了
// 因此它其實至關因而一個標誌。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// advance 指的是作完了一個位置的遷移工做，能夠準備作下一個位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
/*
* 下面這個 for 循環，最難理解的在前面，而要看懂它們，應該先看懂後面的，而後再倒回來看
*
*/
// i 是位置索引，bound 是邊界，注意是從後往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 下面這個 while 真的是很差理解
// advance 爲 true 表示能夠進行下一個位置的遷移了
// 簡單理解結局：i 指向了 transferIndex，bound 指向了 transferIndex-stride
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 將 transferIndex 值賦給 nextIndex
// 這裏 transferIndex 一旦小於等於 0，說明原數組的全部位置都有相應的線程去處理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
// 看括號中的代碼，nextBound 是此次遷移任務的邊界，注意，是從後往前
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 全部的遷移操做已經完成
nextTable = null;
// 將新的 nextTab 賦值給 table 屬性，完成遷移
table = nextTab;
// 從新計算 sizeCtl：n 是原數組長度，因此 sizeCtl 得出的值將是新數組長度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 以前咱們說過，sizeCtl 在遷移前會設置爲 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 而後，每有一個線程參與遷移就會將 sizeCtl 加 1，
// 這裏使用 CAS 操做對 sizeCtl 進行減 1，表明作完了屬於本身的任務
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 任務結束，方法退出
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到這裏，說明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，
// 也就是說，全部的遷移任務都作完了，也就會進入到上面的 if(finishing){} 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 若是位置 i 處是空的，沒有任何節點，那麼放入剛剛初始化的 ForwardingNode 」空節點「
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 該位置處是一個 ForwardingNode，表明該位置已經遷移過了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 對數組該位置處的結點加鎖，開始處理數組該位置處的遷移工做
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 頭結點的 hash 大於 0，說明是鏈表的 Node 節點
if (fh >= 0) {
// 下面這一塊和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 遷移是差很少的，
// 須要將鏈表一分爲二，
// 找到原鏈表中的 lastRun，而後 lastRun 及其以後的節點是一塊兒進行遷移的
// lastRun 以前的節點須要進行克隆，而後分到兩個鏈表中
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
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);
}
// 其中的一個鏈表放在新數組的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 另外一個鏈表放在新數組的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 將原數組該位置處設置爲 fwd，表明該位置已經處理完畢，
// 其餘線程一旦看到該位置的 hash 值爲 MOVED，就不會進行遷移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 設置爲 true，表明該位置已經遷移完畢
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 紅黑樹的遷移
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;
}
}
// 若是一分爲二後，節點數少於 8，那麼將紅黑樹轉換回鏈表
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;
// 將 ln 放置在新數組的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 將 hn 放置在新數組的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 將原數組該位置處設置爲 fwd，表明該位置已經處理完畢，
// 其餘線程一旦看到該位置的 hash 值爲 MOVED，就不會進行遷移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 設置爲 true，表明該位置已經遷移完畢
advance = true;
}
}
}
}
}
}
說到底，transfer 這個方法並無實現全部的遷移任務，每次調用這個方法只實現了 transferIndex 往前 stride 個位置的遷移工做，其餘的須要由外圍來控制。
這個時候，再回去仔細看 tryPresize 方法可能就會更加清晰一些了。
##get 過程分析
get 方法歷來都是最簡單的，這裏也不例外：
一、計算 hash 值
二、根據 hash 值找到數組對應位置: (n - 1) & h
三、根據該位置處結點性質進行相應查找
- 若是該位置爲 null，那麼直接返回 null 就能夠了
- 若是該位置處的節點恰好就是咱們須要的，返回該節點的值便可
- 若是該位置節點的 hash 值小於 0，說明正在擴容，或者是紅黑樹，後面咱們再介紹 find 方法
- 若是以上 3 條都不知足，那就是鏈表，進行遍歷比對便可
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) {
// 判斷頭結點是否就是咱們須要的節點
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
// 若是頭結點的 hash 小於 0，說明 正在擴容，或者該位置是紅黑樹
else if (eh < 0)
// 參考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 遍歷鏈表
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}
簡單說一句，此方法的大部份內容都很簡單，只有正好碰到擴容的狀況，ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微複雜一些，不過在瞭解了數據遷移的過程後，這個也就不難了，因此限於篇幅這裏也不展開說了。
###總結
其實也不是很難嘛，雖然沒有像以前的 AQS 和線程池同樣一行一行源碼進行分析，但仍是把全部初學者可能會糊塗的地方都進行了深刻的介紹，只要是稍微有點基礎的讀者，應該是很容易就能看懂 HashMap 和 ConcurrentHashMap 源碼了。
看源碼不算是目的吧，深刻地瞭解 Doug Lea 的設計思路，我以爲還挺有趣的，大師就是大師，代碼寫得真的是好啊。
我發現不少人都覺得我寫博客主要是源碼分析，說真的，我對於源碼分析沒有那麼大熱情，主要都是爲了用源碼說事罷了，可能以後的文章仍是會有比較多的源碼分析成分，你們該怎麼看就怎麼看吧。
出處：https://www.javadoop.com/post/hashmap#Java7%20ConcurrentHashMap
文章有不當之處，歡迎指正，你也能夠關注個人微信公衆號：好好學java，獲取優質資源。
相關文章
- 1. Java8 ConcurrentHashMap詳解
- 2. Java8 ConcurrentHashMap
- 3. ConcurrentHashMap詳解
- 4. java8 ConcurrentHashMap源碼解析
- 5. 詳解ConcurrentHashMap
- 6. concurrentHashMap詳解
- 7. Java7 和 Java8 中的 ConcurrentHashMap 原理解析
- 8. Java8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析
- 9. ConcurrentHashMap源碼解析（基於java8）
- 10. concurrentHashMap原理詳解
- 更多相關文章...
- • 免費ARP詳解 - TCP/IP教程
- • *.hbm.xml映射文件詳解 - Hibernate教程
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. CVPR 2020 論文大盤點-光流篇
- 2. Photoshop教程_ps中怎麼載入圖案？PS圖案如何導入？
- 3. org.pentaho.di.core.exception.KettleDatabaseException:Error occurred while trying to connect to the
- 4. SonarQube Scanner execution execution Error --- Failed to upload report - 500: An error has occurred
- 5. idea 導入源碼包
- 6. python學習 day2——基礎學習
- 7. 3D將是頁遊市場新賽道？
- 8. osg--交互
- 9. OSG-交互
- 10. Idea、spring boot 圖片(pgn顯示、jpg不顯示)解決方案
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Java8 ConcurrentHashMap詳解
- 2. Java8 ConcurrentHashMap
- 3. ConcurrentHashMap詳解
- 4. java8 ConcurrentHashMap源碼解析
- 5. 詳解ConcurrentHashMap
- 6. concurrentHashMap詳解
- 7. Java7 和 Java8 中的 ConcurrentHashMap 原理解析
- 8. Java8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析
- 9. ConcurrentHashMap源碼解析（基於java8）
- 10. concurrentHashMap原理詳解