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JUC第十五讲：JUC集合-ConcurrentHashMap详解

本文是JUC第十五讲：JUC集合-ConcurrentHashMap详解。JDK1.7之前的ConcurrentHashMap使用分段锁机制实现，JDK1.8则使用数组+链表+红黑树数据结构和CAS原子操作实现ConcurrentHashMap；本文将分别介绍这两种方式的实现方案及其区别。

1、带着BAT大厂的面试问题去理解

请带着这些问题继续后文，会很大程度上帮助你更好的理解相关知识点。

• 为什么HashTable慢? 它的并发度是什么? 那么ConcurrentHashMap并发度是什么? 并发度是segment的数量
• ConcurrentHashMap在JDK1.7和JDK1.8中实现有什么差别? JDK1.8解決了JDK1.7中什么问题 1.7是segment 1.8是数组+链表+红黑树
• ConcurrentHashMap JDK1.7实现的原理是什么? 分段锁机制
• ConcurrentHashMap JDK1.8实现的原理是什么? 数组+链表+红黑树，CAS
• ConcurrentHashMap JDK1.7中Segment数(concurrencyLevel)默认值是多少? 为何一旦初始化就不可再扩容? 默认为16
• ConcurrentHashMap JDK1.7说说其put的机制?
• ConcurrentHashMap JDK1.7是如何扩容的? rehash(注：segment 数组不能扩容，扩容是 segment 数组某个位置内部的数组 HashEntry<K,V>[] 进行扩容)
• ConcurrentHashMap JDK1.8是如何扩容的? tryPresize
• ConcurrentHashMap JDK1.8链表转红黑树的时机是什么? 临界值为什么是8? 链表的长度大于8
• ConcurrentHashMap JDK1.8是如何进行数据迁移的? transfer

2、为什么HashTable慢

Hashtable之所以效率低下主要是因为其实现使用了synchronized关键字对put等操作进行加锁，而synchronized关键字加锁是对整个对象进行加锁，也就是说在进行put等修改Hash表的操作时，锁住了整个Hash表，从而使得其表现的效率低下。

3、ConcurrentHashMap - JDK 1.7

在JDK1.5~1.7版本，Java使用了分段锁机制实现ConcurrentHashMap.

简而言之，ConcurrentHashMap在对象中保存了一个Segment数组，即将整个Hash表划分为多个分段；而每个Segment元素，即每个分段则类似于一个Hashtable；这样，在执行put操作时首先根据hash算法定位到元素属于哪个Segment，然后对该Segment加锁即可。因此，ConcurrentHashMap在多线程并发编程中可是实现多线程put操作。接下来分析JDK1.7版本中ConcurrentHashMap的实现原理。

3.1、数据结构

整个 ConcurrentHashMap 由一个个 Segment 组成，Segment 代表”部分“或”一段“的意思，所以很多地方都会将其描述为分段锁。注意，行文中，我很多地方用了“槽”来代表一个 segment。

简单理解就是，ConcurrentHashMap 是一个 Segment 数组，Segment 通过继承 ReentrantLock 来进行加锁，所以每次需要加锁的操作锁住的是一个 segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全的，也就实现了全局的线程安全。

concurrencyLevel: 并行级别、并发数、Segment 数，怎么翻译不重要，理解它。默认是 16，也就是说 ConcurrentHashMap 有 16 个 Segments，所以理论上，这个时候，最多可以同时支持 16 个线程并发写，只要它们的操作分别分布在不同的 Segment 上。这个值可以在初始化的时候设置为其他值，但是一旦初始化以后，它是不可以扩容的。

再具体到每个 Segment 内部，其实每个 Segment 很像之前介绍的 HashMap，不过它要保证线程安全，所以处理起来要麻烦些。

3.2、初始化

• initialCapacity: 初始容量，这个值指的是整个 ConcurrentHashMap 的初始容量，实际操作的时候需要平均分给每个 Segment。
• loadFactor: 负载因子，之前我们说了，Segment 数组不可以扩容，所以这个负载因子是给每个 Segment 内部使用的。

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, int concurrencyLevel) {if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)throw new IllegalArgumentException();if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;// Find power-of-two sizes best matching argumentsint sshift = 0;int ssize = 1;// 计算并行级别 ssize，因为要保持并行级别是 2 的 n 次方while (ssize < concurrencyLevel) {++sshift;ssize <<= 1;}// 我们这里先不要那么烧脑，用默认值，concurrencyLevel 为 16，sshift 为 4// 那么计算出 segmentShift 为 28，segmentMask 为 15，后面会用到这两个值this.segmentShift = 32 - sshift;this.segmentMask = ssize - 1;if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;// initialCapacity 是设置整个 map 初始的大小，// 这里根据 initialCapacity 计算 Segment 数组中每个位置可以分到的大小// 如 initialCapacity 为 64，那么每个 Segment 或称之为"槽"可以分到 4 个int c = initialCapacity / ssize;if (c * ssize < initialCapacity)++c;// 默认 MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY 是 2，这个值也是有讲究的，因为这样的话，对于具体的槽上，// 插入一个元素不至于扩容，插入第二个的时候才会扩容int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY; while (cap < c)cap <<= 1;// 创建 Segment 数组，// 并创建数组的第一个元素 segment[0]Segment<K,V> s0 =new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),(HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];// 往数组写入 segment[0]UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); // ordered write of segments[0]this.segments = ss;
}

初始化完成，我们得到了一个 Segment 数组。

我们就当是用 new ConcurrentHashMap() 无参构造函数进行初始化的，那么初始化完成后:

• Segment 数组长度为 16，不可以扩容
• Segment[i] 的默认大小为 2，负载因子是 0.75，得出初始阈值为 1.5，也就是以后插入第一个元素不会触发扩容，插入第二个会进行第一次扩容
• 这里初始化了 segment[0]，其他位置还是 null，至于为什么要初始化 segment[0]，后面的代码会介绍
• 当前 segmentShift 的值为 32 - 4 = 28，segmentMask 为 16 - 1 = 15，姑且把它们简单翻译为移位数和掩码，这两个值马上就会用到

3.3、put 过程分析

我们先看 put 的主流程，对于其中的一些关键细节操作，后面会进行详细介绍。

public V put(K key, V value) {Segment<K,V> s;if (value == null)throw new NullPointerException();// 1. 计算 key 的 hash 值int hash = hash(key);// 2. 根据 hash 值找到 Segment 数组中的位置 j//    hash 是 32 位，无符号右移 segmentShift(28) 位，剩下高 4 位，//    然后和 segmentMask(15) 做一次与操作，也就是说 j 是 hash 值的高 4 位，也就是槽的数组下标int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;// 刚刚说了，初始化的时候初始化了 segment[0]，但是其他位置还是 null，// ensureSegment(j) 对 segment[j] 进行初始化if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegments = ensureSegment(j);// 3. 插入新值到 槽 s 中return s.put(key, hash, value, false);
}

第一层皮很简单，根据 hash 值很快就能找到相应的 Segment，之后就是 Segment 内部的 put 操作了。

Segment 内部是由 数组+链表 组成的。

final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {// 在往该 segment 写入前，需要先获取该 segment 的独占锁//    先看主流程，后面还会具体介绍这部分内容HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :scanAndLockForPut(key, hash, value);V oldValue;try {// 这个是 segment 内部的数组HashEntry<K,V>[] tab = table;// 再利用 hash 值，求应该放置的数组下标int index = (tab.length - 1) & hash;// first 是数组该位置处的链表的表头HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);// 下面这串 for 循环虽然很长，不过也很好理解，想想该位置没有任何元素和已经存在一个链表这两种情况for (HashEntry<K,V> e = first;;) {if (e != null) {K k;if ((k = e.key) == key ||(e.hash == hash && key.equals(k))) {oldValue = e.value;if (!onlyIfAbsent) {// 覆盖旧值e.value = value;++modCount;}break;}// 继续顺着链表走e = e.next;}else {// node 到底是不是 null，这个要看获取锁的过程，不过和这里都没有关系。// 如果不为 null，那就直接将它设置为链表表头；如果是null，初始化并设置为链表表头。if (node != null)node.setNext(first);elsenode = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);int c = count + 1;// 如果超过了该 segment 的阈值，这个 segment 需要扩容if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)rehash(node); // 扩容后面也会具体分析else// 没有达到阈值，将 node 放到数组 tab 的 index 位置，// 其实就是将新的节点设置成原链表的表头setEntryAt(tab, index, node);++modCount;count = c;oldValue = null;break;}}} finally {// 解锁unlock();}return oldValue;
}

整体流程还是比较简单的，由于有独占锁的保护，所以 segment 内部的操作并不复杂。至于这里面的并发问题，我们稍后再进行介绍。

到这里 put 操作就结束了，接下来，我们说一说其中几步关键的操作。

3.4、初始化槽: ensureSegment

ConcurrentHashMap 初始化的时候会初始化第一个槽 segment[0]，对于其他槽来说，在插入第一个值的时候进行初始化。

这里需要考虑并发，因为很可能会有多个线程同时进来初始化同一个槽 segment[k]，不过只要有一个成功了就可以。

private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {final Segment<K,V>[] ss = this.segments;long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offsetSegment<K,V> seg;if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {// 这里看到为什么之前要初始化 segment[0] 了，// 使用当前 segment[0] 处的数组长度和负载因子来初始化 segment[k]// 为什么要用“当前”，因为 segment[0] 可能早就扩容过了Segment<K,V> proto = ss[0];int cap = proto.table.length;float lf = proto.loadFactor;int threshold = (int)(cap * lf);// 初始化 segment[k] 内部的数组HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))== null) { // 再次检查一遍该槽是否被其他线程初始化了。Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);// 使用 while 循环，内部用 CAS，当前线程成功设值或其他线程成功设值后，退出while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))== null) {if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))break;}}}return seg;
}

总的来说，ensureSegment(int k) 比较简单，对于并发操作使用 CAS 进行控制。

3.5、获取写入锁: scanAndLockForPut

前面我们看到，在往某个 segment 中 put 的时候，首先会调用 node = tryLock() ? null : scanAndLockForPut(key, hash, value)，也就是说先进行一次 tryLock() 快速获取该 segment 的独占锁，如果失败，那么进入到 scanAndLockForPut 这个方法来获取锁。

下面我们来具体分析这个方法中是怎么控制加锁的。

private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);HashEntry<K,V> e = first;HashEntry<K,V> node = null;int retries = -1; // negative while locating node// 循环获取锁while (!tryLock()) {HashEntry<K,V> f; // to recheck first belowif (retries < 0) {if (e == null) {if (node == null) // speculatively create node// 进到这里说明数组该位置的链表是空的，没有任何元素// 当然，进到这里的另一个原因是 tryLock() 失败，所以该槽存在并发，不一定是该位置node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);retries = 0;}else if (key.equals(e.key))retries = 0;else// 顺着链表往下走e = e.next;}// 重试次数如果超过 MAX_SCAN_RETRIES(单核1多核64)，那么不抢了，进入到阻塞队列等待锁//    lock() 是阻塞方法，直到获取锁后返回else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {lock();break;}else if ((retries & 1) == 0 &&// 这个时候是有大问题了，那就是有新的元素进到了链表，成为了新的表头//     所以这边的策略是，相当于重新走一遍这个 scanAndLockForPut 方法(f = entryForHash(this, hash)) != first) {e = first = f; // re-traverse if entry changedretries = -1;}}return node;
}

这个方法有两个出口，一个是 tryLock() 成功了，循环终止，另一个就是重试次数超过了 MAX_SCAN_RETRIES，进到 lock() 方法，此方法会阻塞等待，直到成功拿到独占锁。

这个方法就是看似复杂，但是其实就是做了一件事，那就是获取该 segment 的独占锁，如果需要的话顺便实例化了一下 node。

3.6、扩容: rehash

重复一下，segment 数组不能扩容，扩容是 segment 数组某个位置内部的数组 HashEntry<K,V>[] 进行扩容，扩容后，容量为原来的 2 倍。

首先，我们要回顾一下触发扩容的地方，put 的时候，如果判断该值的插入会导致该 segment 的元素个数超过阈值，那么先进行扩容，再插值，读者这个时候可以回去 put 方法看一眼。

该方法不需要考虑并发，因为到这里的时候，是持有该 segment 的独占锁的。

// 方法参数上的 node 是这次扩容后，需要添加到新的数组中的数据。
private void rehash(HashEntry<K,V> node) {HashEntry<K,V>[] oldTable = table;int oldCapacity = oldTable.length;// 2 倍int newCapacity = oldCapacity << 1;threshold = (int)(newCapacity * loadFactor);// 创建新数组HashEntry<K,V>[] newTable =(HashEntry<K,V>[]) new HashEntry[newCapacity];// 新的掩码，如从 16 扩容到 32，那么 sizeMask 为 31，对应二进制 ‘000...00011111’int sizeMask = newCapacity - 1;// 遍历原数组，老套路，将原数组位置 i 处的链表拆分到 新数组位置 i 和 i+oldCap 两个位置for (int i = 0; i < oldCapacity ; i++) {// e 是链表的第一个元素HashEntry<K,V> e = oldTable[i];if (e != null) {HashEntry<K,V> next = e.next;// 计算应该放置在新数组中的位置，// 假设原数组长度为 16，e 在 oldTable[3] 处，那么 idx 只可能是 3 或者是 3 + 16 = 19int idx = e.hash & sizeMask;if (next == null)   // 该位置处只有一个元素，那比较好办newTable[idx] = e;else { // Reuse consecutive sequence at same slot// e 是链表表头HashEntry<K,V> lastRun = e;// idx 是当前链表的头节点 e 的新位置int lastIdx = idx;// 下面这个 for 循环会找到一个 lastRun 节点，这个节点之后的所有元素是将要放到一起的for (HashEntry<K,V> last = next;last != null;last = last.next) {int k = last.hash & sizeMask;if (k != lastIdx) {lastIdx = k;lastRun = last;}}// 将 lastRun 及其之后的所有节点组成的这个链表放到 lastIdx 这个位置newTable[lastIdx] = lastRun;// 下面的操作是处理 lastRun 之前的节点，//    这些节点可能分配在另一个链表中，也可能分配到上面的那个链表中for (HashEntry<K,V> p = e; p != lastRun; p = p.next) {V v = p.value;int h = p.hash;int k = h & sizeMask;HashEntry<K,V> n = newTable[k];newTable[k] = new HashEntry<K,V>(h, p.key, v, n);}}}}// 将新来的 node 放到新数组中刚刚的 两个链表之一 的 头部int nodeIndex = node.hash & sizeMask; // add the new nodenode.setNext(newTable[nodeIndex]);newTable[nodeIndex] = node;table = newTable;
}

这里的扩容比之前的 HashMap 要复杂一些，代码难懂一点。上面有两个挨着的 for 循环，第一个 for 有什么用呢?

仔细一看发现，如果没有第一个 for 循环，也是可以工作的，但是，这个 for 循环下来，如果 lastRun 的后面还有比较多的节点，那么这次就是值得的。因为我们只需要克隆 lastRun 前面的节点，后面的一串节点跟着 lastRun 走就是了，不需要做任何操作。

我觉得 Doug Lea 的这个想法也是挺有意思的，不过比较坏的情况就是每次 lastRun 都是链表的最后一个元素或者很靠后的元素，那么这次遍历就有点浪费了。不过 Doug Lea 也说了，根据统计，如果使用默认的阈值，大约只有 1/6 的节点需要克隆。

3.7、get 过程分析

相对于 put 来说，get 就很简单了。

• 计算 hash 值，找到 segment 数组中的具体位置，或我们前面用的“槽”
• 槽中也是一个数组，根据 hash 找到数组中具体的位置
• 到这里是链表了，顺着链表进行查找即可

public V get(Object key) {Segment<K,V> s; // manually integrate access methods to reduce overheadHashEntry<K,V>[] tab;// 1. hash 值int h = hash(key);long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;// 2. 根据 hash 找到对应的 segmentif ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&(tab = s.table) != null) {// 3. 找到segment 内部数组相应位置的链表，遍历for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile(tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);e != null; e = e.next) {K k;if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))return e.value;}}return null;
}

3.8、并发问题分析

现在我们已经说完了 put 过程和 get 过程，我们可以看到 get 过程中是没有加锁的，那自然我们就需要去考虑并发问题。

添加节点的操作 put 和删除节点的操作 remove 都是要加 segment 上的独占锁的，所以它们之间自然不会有问题，我们需要考虑的问题就是 get 的时候在同一个 segment 中发生了 put 或 remove 操作。

• put 操作的线程安全性。
  • 初始化槽，这个我们之前就说过了，使用了 CAS 来初始化 Segment 中的数组。
  • 添加节点到链表的操作是插入到表头的，所以，如果这个时候 get 操作在链表遍历的过程已经到了中间，是不会影响的。当然，另一个并发问题就是 get 操作在 put 之后，需要保证刚刚插入表头的节点被读取，这个依赖于 setEntryAt 方法中使用的 UNSAFE.putOrderedObject。
  • 扩容。扩容是新创建了数组，然后进行迁移数据，最后面将 newTable 设置给属性 table。所以，如果 get 操作此时也在进行，那么也没关系，如果 get 先行，那么就是在旧的 table 上做查询操作；而 put 先行，那么 put 操作的可见性保证就是 table 使用了 volatile 关键字。
• remove 操作的线程安全性。
  • remove 操作我们没有分析源码，所以这里说的读者感兴趣的话还是需要到源码中去求实一下的。
  • get 操作需要遍历链表，但是 remove 操作会"破坏"链表。
  • 如果 remove 破坏的节点 get 操作已经过去了，那么这里不存在任何问题。
  • 如果 remove 先破坏了一个节点，分两种情况考虑。 1、如果此节点是头节点，那么需要将头节点的 next 设置为数组该位置的元素，table 虽然使用了 volatile 修饰，但是 volatile 并不能提供数组内部操作的可见性保证，所以源码中使用了 UNSAFE 来操作数组，请看方法 setEntryAt。2、如果要删除的节点不是头节点，它会将要删除节点的后继节点接到前驱节点中，这里的并发保证就是 next 属性是 volatile 的。

4、ConcurrentHashMap - JDK 1.8

在JDK1.7之前，ConcurrentHashMap是通过分段锁机制来实现的，所以其最大并发度受Segment的个数限制。因此，在JDK1.8中，ConcurrentHashMap的实现原理摒弃了这种设计，而是选择了与HashMap类似的数组+链表+红黑树的方式实现，而加锁则采用CAS和synchronized实现。

4.1、数据结构

结构上和 Java8 的 HashMap 基本上一样，不过它要保证线程安全性，所以在源码上确实要复杂一些。

4.2、初始化

// 这构造函数里，什么都不干
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;
}

这个初始化方法有点意思，通过提供初始容量，计算了 sizeCtl，sizeCtl = 【 (1.5 * initialCapacity + 1)，然后向上取最近的 2 的 n 次方】。如 initialCapacity 为 10，那么得到 sizeCtl 为 16，如果 initialCapacity 为 11，得到 sizeCtl 为 32。

sizeCtl 这个属性使用的场景很多，不过只要跟着文章的思路来，就不会被它搞晕了。

4.3、put 过程分析

仔细地一行一行代码看下去:

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();// 得到 hash 值int hash = spread(key.hashCode());// 用于记录相应链表的长度int binCount = 0;for (Node<K,V>[] tab = table;;) {Node<K,V> f; int n, i, fh;// 如果数组"空"，进行数组初始化if (tab == null || (n = tab.length) == 0)// 初始化数组，后面会详细介绍tab = initTable();// 找该 hash 值对应的数组下标，得到第一个节点 felse if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {// 如果数组该位置为空，//    用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可，这个 put 操作差不多就结束了，可以拉到最后面了//          如果 CAS 失败，那就是有并发操作，进到下一个循环就好了if (casTabAt(tab, i, null,new Node<K,V>(hash, key, value, null)))break;                   // no lock when adding to empty bin}// hash 居然可以等于 MOVED，这个需要到后面才能看明白，不过从名字上也能猜到，肯定是因为在扩容else if ((fh = f.hash) == MOVED)// 帮助数据迁移，这个等到看完数据迁移部分的介绍后，再理解这个就很简单了tab = helpTransfer(tab, f);else { // 到这里就是说，f 是该位置的头节点，而且不为空V oldVal = null;// 获取数组该位置的头节点的监视器锁synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {if (fh >= 0) { // 头节点的 hash 值大于 0，说明是链表// 用于累加，记录链表的长度binCount = 1;// 遍历链表for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {K ek;// 如果发现了"相等"的 key，判断是否要进行值覆盖，然后也就可以 break 了if (e.hash == hash &&((ek = e.key) == key ||(ek != null && key.equals(ek)))) {oldVal = e.val;if (!onlyIfAbsent)e.val = value;break;}// 到了链表的最末端，将这个新值放到链表的最后面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) { // 红黑树Node<K,V> p;binCount = 2;// 调用红黑树的插值方法插入新节点if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,value)) != null) {oldVal = p.val;if (!onlyIfAbsent)p.val = value;}}}}if (binCount != 0) {// 判断是否要将链表转换为红黑树，临界值和 HashMap 一样，也是 8if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同，那就是它不是一定会进行红黑树转换，// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择进行数组扩容，而不是转换为红黑树//    具体源码我们就不看了，扩容部分后面说treeifyBin(tab, i);if (oldVal != null)return oldVal;break;}}}// addCount(1L, binCount);return null;
}

4.4、初始化数组: initTable

这个比较简单，主要就是初始化一个合适大小的数组，然后会设置 sizeCtl。

初始化方法中的并发问题是通过对 sizeCtl 进行一个 CAS 操作来控制的。

private final Node<K,V>[] initTable() {Node<K,V>[] tab; int sc;while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {// 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了if ((sc = sizeCtl) < 0)Thread.yield(); // lost initialization race; just spin// CAS 一下，将 sizeCtl 设置为 -1，代表抢到了锁else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {try {if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {// DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;// 初始化数组，长度为 16 或初始化时提供的长度Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];// 将这个数组赋值给 table，table 是 volatile 的table = tab = nt;// 如果 n 为 16 的话，那么这里 sc = 12// 其实就是 0.75 * nsc = n - (n >>> 2);}} finally {// 设置 sizeCtl 为 sc，我们就当是 12 吧sizeCtl = sc;}break;}}return tab;
}

4.5、链表转红黑树: treeifyBin

前面我们在 put 源码分析也说过，treeifyBin 不一定就会进行红黑树转换，也可能是仅仅做数组扩容。我们还是进行源码分析吧。

private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) {Node<K,V> b; int n, sc;if (tab != null) {// MIN_TREEIFY_CAPACITY 为 64// 所以，如果数组长度小于 64 的时候，其实也就是 32 或者 16 或者更小的时候，会进行数组扩容if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)// 后面我们再详细分析这个方法tryPresize(n << 1);// b 是头节点else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) {// 加锁synchronized (b) {if (tabAt(tab, index) == b) {// 下面就是遍历链表，建立一颗红黑树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;elsetl.next = p;tl = p;}// 将红黑树设置到数组相应位置中setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));}}}}
}

4.6、扩容: tryPresize

如果说 Java8 ConcurrentHashMap 的源码不简单，那么说的就是扩容操作和迁移操作。

这个方法要完完全全看懂还需要看之后的 transfer 方法，读者应该提前知道这点。

这里的扩容也是做翻倍扩容的，扩容后数组容量为原来的 2 倍。

// 首先要说明的是，方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
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;// 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的，在这里，我们可以不用管这块代码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) {// 我没看懂 rs 的真正含义是什么，不过也关系不大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 将 sizeCtl 加 1，然后执行 transfer 方法//    此时 nextTab 不为 nullif (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))transfer(tab, nt);}// 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)//     我是没看懂这个值真正的意义是什么? 不过可以计算出来的是，结果是一个比较大的负数//  调用 transfer 方法，此时 nextTab 参数为 nullelse if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))transfer(tab, null);}}
}

这个方法的核心在于 sizeCtl 值的操作，首先将其设置为一个负数，然后执行 transfer(tab, null)，再下一个循环将 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)，之后可能是继续 sizeCtl 加 1，并执行 transfer(tab, nt)。

所以，可能的操作就是执行 1 次 transfer(tab, null) + 多次 transfer(tab, nt)，这里怎么结束循环的需要看完 transfer 源码才清楚。

4.7、数据迁移: transfer

下面这个方法有点长，将原来的 tab 数组的元素迁移到新的 nextTab 数组中。

虽然我们之前说的 tryPresize 方法中多次调用 transfer 不涉及多线程，但是这个 transfer 方法可以在其他地方被调用，典型地，我们之前在说 put 方法的时候就说过了，请往上看 put 方法，是不是有个地方调用了 helpTransfer 方法，helpTransfer 方法会调用 transfer 方法的。

此方法支持多线程执行，外围调用此方法的时候，会保证第一个发起数据迁移的线程，nextTab 参数为 null，之后再调用此方法的时候，nextTab 不会为 null。

阅读源码之前，先要理解并发操作的机制。原数组长度为 n，所以我们有 n 个迁移任务，让每个线程每次负责一个小任务是最简单的，每做完一个任务再检测是否有其他没做完的任务，帮助迁移就可以了，而 Doug Lea 使用了一个 stride，简单理解就是步长，每个线程每次负责迁移其中的一部分，如每次迁移 16 个小任务。所以，我们就需要一个全局的调度者来安排哪个线程执行哪几个任务，这个就是属性 transferIndex 的作用。

第一个发起数据迁移的线程会将 transferIndex 指向原数组最后的位置，然后从后往前的 stride 个任务属于第一个线程，然后将 transferIndex 指向新的位置，再往前的 stride 个任务属于第二个线程，依此类推。当然，这里说的第二个线程不是真的一定指代了第二个线程，也可以是同一个线程，这个读者应该能理解吧。其实就是将一个大的迁移任务分为了一个个任务包。

private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {int n = tab.length, stride;// stride 在单核下直接等于 n，多核模式下为 (n>>>3)/NCPU，最小值是 16// stride 可以理解为”步长“，有 n 个位置是需要进行迁移的，//   将这 n 个任务分为多个任务包，每个任务包有 stride 个任务if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range// 如果 nextTab 为 null，先进行一次初始化//    前面我们说了，外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时，参数 nextTab 为 null//       之后参与迁移的线程调用此方法时，nextTab 不会为 nullif (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 OOMEsizeCtl = Integer.MAX_VALUE;return;}// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性nextTable = nextTab;// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性，用于控制迁移的位置transferIndex = n;}int nextn = nextTab.length;// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node// 这个构造方法会生成一个Node，key、value 和 next 都为 null，关键是 hash 为 MOVED// 后面我们会看到，原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后，//    就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode，用来告诉其他线程该位置已经处理过了//    所以它其实相当于是一个标志。ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);// advance 指的是做完了一个位置的迁移工作，可以准备做下一个位置的了boolean advance = true;boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab/** 下面这个 for 循环，最难理解的在前面，而要看懂它们，应该先看懂后面的，然后再倒回来看* */// i 是位置索引，bound 是边界，注意是从后往前for (int i = 0, bound = 0;;) {Node<K,V> f; int fh;// 下面这个 while 真的是不好理解// advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了//   简单理解结局: i 指向了 transferIndex，bound 指向了 transferIndex-stridewhile (advance) {int nextIndex, nextBound;if (--i >= bound || finishing)advance = false;// 将 transferIndex 值赋给 nextIndex// 这里 transferIndex 一旦小于等于 0，说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {i = -1;advance = false;}else if (U.compareAndSwapInt(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,nextBound = (nextIndex > stride ?nextIndex - stride : 0))) {// 看括号中的代码，nextBound 是这次迁移任务的边界，注意，是从后往前bound = nextBound;i = nextIndex - 1;advance = false;}}if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {int sc;if (finishing) {// 所有的迁移操作已经完成nextTable = null;// 将新的 nextTab 赋值给 table 属性，完成迁移table = nextTab;// 重新计算 sizeCtl: n 是原数组长度，所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);return;}// 之前我们说过，sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2// 然后，每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1，// 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1，代表做完了属于自己的任务if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {// 任务结束，方法退出if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)return;// 到这里，说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT，// 也就是说，所有的迁移任务都做完了，也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了finishing = advance = true;i = n; // recheck before commit}}// 如果位置 i 处是空的，没有任何节点，那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);// 该位置处是一个 ForwardingNode，代表该位置已经迁移过了else if ((fh = f.hash) == MOVED)advance = true; // already processedelse {// 对数组该位置处的结点加锁，开始处理数组该位置处的迁移工作synchronized (f) {if (tabAt(tab, i) == f) {Node<K,V> ln, hn;// 头节点的 hash 大于 0，说明是链表的 Node 节点if (fh >= 0) {// 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的，// 需要将链表一分为二，//   找到原链表中的 lastRun，然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的//   lastRun 之前的节点需要进行克隆，然后分到两个链表中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);elsehn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);}// 其中的一个链表放在新数组的位置 isetTabAt(nextTab, i, ln);// 另一个链表放在新数组的位置 i+nsetTabAt(nextTab, i + n, hn);// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，//    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了setTabAt(tab, i, fwd);// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕advance = true;}else if (f instanceof TreeBin) {// 红黑树的迁移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;elseloTail.next = p;loTail = p;++lc;}else {if ((p.prev = hiTail) == null)hi = p;elsehiTail.next = p;hiTail = p;++hc;}}// 如果一分为二后，节点数小于等于6，那么将红黑树转换回链表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;// 将 ln 放置在新数组的位置 isetTabAt(nextTab, i, ln);// 将 hn 放置在新数组的位置 i+nsetTabAt(nextTab, i + n, hn);// 将原数组该位置处设置为 fwd，代表该位置已经处理完毕，//    其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED，就不会进行迁移了setTabAt(tab, i, fwd);// advance 设置为 true，代表该位置已经迁移完毕advance = true;}}}}}
}

说到底，transfer 这个方法并没有实现所有的迁移任务，每次调用这个方法只实现了 transferIndex 往前 stride 个位置的迁移工作，其他的需要由外围来控制。

这个时候，再回去仔细看 tryPresize 方法可能就会更加清晰一些了。

4.8、get 过程分析

get 方法从来都是最简单的，这里也不例外:

• 计算 hash 值
• 根据 hash 值找到数组对应位置: (n - 1) & h
• 根据该位置处结点性质进行相应查找
  • 如果该位置为 null，那么直接返回 null 就可以了
  • 如果该位置处的节点刚好就是我们需要的，返回该节点的值即可
  • 如果该位置节点的 hash 值小于 0，说明正在扩容，或者是红黑树，后面我们再介绍 find 方法
  • 如果以上 3 条都不满足，那就是链表，进行遍历比对即可

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) {// 判断头节点是否就是我们需要的节点if ((eh = e.hash) == h) {if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))return e.val;}// 如果头节点的 hash 小于 0，说明 正在扩容，或者该位置是红黑树else if (eh < 0)// 参考 ForwardingNode.find(int h, Object k) 和 TreeBin.find(int h, Object k)return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;// 遍历链表while ((e = e.next) != null) {if (e.hash == h &&((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))return e.val;}}return null;
}

简单说一句，此方法的大部分内容都很简单，只有正好碰到扩容的情况，ForwardingNode.find(int h, Object k) 稍微复杂一些，不过在了解了数据迁移的过程后，这个也就不难了，所以限于篇幅这里也不展开说了。

5、对比总结

• HashTable : 使用了synchronized关键字对put等操作进行加锁;

• ConcurrentHashMap JDK1.7: 使用分段锁机制实现;

• ConcurrentHashMap JDK1.8: 则使用数组+链表+红黑树数据结构和CAS原子操作实现;

• 不同版本的ConcurrentHashMap区别

版本	数据结构	线程安全实现方式
jdk1.7	Segment 数组和多个 HashEntry 组成	分段锁(Segment，继承了ReentrantLock)
jdk1.8	数组+链表+红黑树	CAS + Synchronized

6、ConcurrentHashMap使用案例

这个案例是来演示session会话续期策略的，倘若是用户再次登录系统，会更新其sessionKey的超期时间。renewal为延续session会话，使用的数据结构为ReentrantReadWriteLock读写锁以及ConcurrentHashMap来保存会话信息。

// redis session读取，会话续期
public class RedisSessionManager {/*** 会话map   ReentrantReadWriteLock 读锁共享  写锁互斥*/private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();private ConcurrentMap<String, Long> sessionKeyMap = new ConcurrentHashMap<>();private void addToReNewMap(String id, long lastAccessAt) {rwl.readLock().lock();try {if (sessionKeyMap.size() < 102400) {sessionKeyMap.put(id, lastAccessAt);}} finally {rwl.readLock().unlock();}}public void renewal() {Map<String, Long> localSessionKeyMap;rwl.writeLock().lock();try {localSessionKeyMap = sessionKeyMap;sessionKeyMap = new ConcurrentHashMap<>();} finally {rwl.writeLock().unlock();}localSessionKeyMap = Iters.nullToEmpty(localSessionKeyMap);if (localSessionKeyMap.size() > 0) {LOGGER.warn("renewal session size = {}", localSessionKeyMap.size());localSessionKeyMap.forEach(this.expirationPolicy::onExpirationUpdated);}}
}

ConcurrentHashMap在项目中的使用？

• todo

Action1：讲讲为什么ConcurrentHashMap是并发安全的吧，既然有锁怎么去统计size呢？

• xxx，从1.7讲到1.8,从分段锁讲到cas+sync…size的统计1.7和1.8也有区别

Action2：ConcurrentHashMap为啥线程安全呢？(10分)

put操作采用 CAS+synchronized 实现并发插入或更新操作

参考文章

• Java 并发工具包 java.util.concurrent 用户指南

• Java Concurrency and Multithreading Tutorial

• 并发容器之ConcurrentHashMap(JDK 1.8版本)

• Java7/8 中的 HashMap 和 ConcurrentHashMap 全解析

• Java并发包concurrent——ConcurrentHashMap

• 【JUC】JDK1.8源码分析之ConcurrentHashMap

• 探索jdk8之ConcurrentHashMap 的实现机制

• 面试被问到 ConcurrentHashMap答不出 ，看这一篇就够了！