ConcurrentHashMap
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了ConcurrentHashMap相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术AHashMap是我们用得非常频繁的一个集合，但是它是线程不安全的。并且在多线程环境下，put操作是有可能产生死循环，不过在JDK1.8的版本中更换了数据插入的顺序，已经解决了这个问题。
为了解决该问题，提供了Hashtable和Collections.synchronizedMap(hashMap)两种解决方案，但是这两种方案都是对读写加锁，独占式。一个线程在读时其他线程必须等待，吞吐量较低，性能较为低下。而J.U.C给我们提供了高性能的线程安全HashMap：ConcurrentHashMap。
在1.8版本以前，ConcurrentHashMap采用分段锁的概念，使锁更加细化，但是1.8已经改变了这种思路，而是利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，当然底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。
HashMap 是最简单的，它不支持并发操作，下面这张图是 HashMap 的结构：
HashMap 里面是一个数组，然后数组中每个元素是一个单向链表。每个绿色的实体是嵌套类 Entry 的实例，Entry 包含四个属性：key, value, hash 值和用于单向链表的 next。
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) 初始化方法的参数说明：
put 过程
get过程
ConcurrentHashMap 和 HashMap 思路是差不多的，但是因为它支持并发操作，所以要复杂一些。
整个 ConcurrentHashMap 由一个个 Segment 组成，Segment 代表”部分“或”一段“的意思，所以很多人都会将其描述为分段锁。简单的说，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。
再具体到每个 Segment 内部，其实每个 Segment 很像之前介绍的 HashMap，每次操作锁住的是一个 segment，这样只要保证每个 Segment 是线程安全的。
初始化
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel) 初始化方法
举个简单的例子：
用 new ConcurrentHashMap() 无参构造函数进行初始化的，那么初始化完成后：
put过程
get过程
Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由 数组+链表+红黑树 组成。
根据 Java7 HashMap 的介绍，我们知道，查找的时候，根据 hash 值我们能够快速定位到数组的具体下标，但是之后的话，需要顺着链表一个个比较下去才能找到我们需要的，时间复杂度取决于链表的长度。
为了降低这部分的开销，在 Java8 中，当链表中的元素超过了 8 个以后，会将链表转换为红黑树，在这些位置进行查找的时候可以降低时间复杂度。
jdk7 中使用 Entry 来代表每个 HashMap 中的数据节点，jdk8 中使用 Node，基本没有区别，都是 key，value，hash 和 next 这四个属性，不过，Node 只能用于链表的情况，红黑树的情况需要使用 TreeNode。
我们根据数组元素中，第一个节点数据类型是 Node 还是 TreeNode 来判断该位置下是链表还是红黑树的。
put过程
和jdk7的put差不多
get 过程分析
Java7 中实现的 ConcurrentHashMap 还是比较复杂的，Java8 对 ConcurrentHashMap 进行了比较大的改动。可以参考 Java8 中 HashMap 相对于 Java7 HashMap 的改动，对于 ConcurrentHashMap，Java8 也引入了红黑树。
在1.8版本以前，ConcurrentHashMap采用分段锁的概念，使锁更加细化，但是1.8已经改变了这种思路，而是利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全，底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。
ConcurrentHashMap通常只被看做并发效率更高的Map，用来替换其他线程安全的Map容器，比如Hashtable和Collections.synchronizedMap。线程安全的容器，特别是Map，很多情况下一个业务中涉及容器的操作有多个，即复合操作，而在并发执行时，线程安全的容器只能保证自身的数据不被破坏，和数据在多个线程间是可见的，但无法保证业务的行为是否正确。
ConcurrentHashMap总结：
案例2：业务操作的线程安全不能保证
案例3：多线程删除
12.7 对比Hashtable
Hashtable和ConcurrentHashMap的不同点：
Hashtable对get,put,remove都使用了同步操作，它的同步级别是正对Hashtable来进行同步的，也就是说如果有线程正在遍历集合，其他的线程就暂时不能使用该集合了，这样无疑就很容易对性能和吞吐量造成影响，从而形成单点。而ConcurrentHashMap则不同，它只对put,remove操作使用了同步操作，get操作并不影响。
Hashtable在遍历的时候，如果其他线程，包括本线程对Hashtable进行了put，remove等更新操作的话，就会抛出ConcurrentModificationException异常，但如果使用ConcurrentHashMap的话，就不用考虑这方面的问题了
ConcurrentHashMap源码分析(1.8)
1、ConcurrentHashMap跟HashMap，HashTable的对比
※为了分析源码的时候方便调试，把ConcurrentHashMap的源码放在本地了，名字改为了ConcurrentHashMapDebug
由于源码中的unsafe有很多限制，不能直接在本地使用，所以，在源码的最后面的静态代码块处修改了U的初始化方法。
private static final sun.misc.Unsafe U; static{ U = getUnsafe(); .... } static sun.misc.Unsafe getUnsafe() throws Exception { java.lang.reflect.Field field = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe"); field.setAccessible(true); Unsafe unsafe=(Unsafe) field.get(null); return unsafe; }
1、ConcurrentHashMap跟HashMap，HashTable的对比
我们都知道HashMap不是线程安全的，所以在处理并发的时候会出现问题。
而HashTable虽然是线程安全的，但是是通过整个来加锁的方式，当一个线程在写操作的时候，另外的线程则不能进行读写。
而ConcurrentHashMap则可以支持并发的读写。跟1.7版本相比，1.8版本又有了很大的变化，已经抛弃了Segment的概念，虽然源码里面还保留了，也只是为了兼容性的考虑。
在ConcurrentHashMap中通过一个Node<K,V>[]数组来保存添加到map中的键值对，而在同一个数组位置是通过链表和红黑树的形式来保存的。但是这个数组只有在第一次添加元素的时候才会初始化，否则只是初始化一个ConcurrentHashMap对象的话，只是设定了一个sizeCtl变量，这个变量用来判断对象的一些状态和是否需要扩容，后面会详细解释。
第一次添加元素的时候，默认初期长度为16，当往map中继续添加元素的时候，通过hash值跟数组长度取与来决定放在数组的哪个位置，如果出现放在同一个位置的时候，优先以链表的形式存放，在同一个位置的个数又达到了8个以上，如果数组的长度还小于64的时候，则会扩容数组。如果数组的长度大于等于64了的话，在会将该节点的链表转换成树。
通过扩容数组的方式来把这些节点给分散开。然后将这些元素复制到扩容后的新的数组中，同一个链表中的元素通过hash值的数组长度位来区分，是还是放在原来的位置还是放到扩容的长度的相同位置去 。在扩容完成之后，如果某个节点的是树，同时现在该节点的个数又小于等于6个了，则会将该树转为链表。
取元素的时候，相对来说比较简单，通过计算hash来确定该元素在数组的哪个位置，然后在通过遍历链表或树来判断key和key的hash，取出value值。
往ConcurrentHashMap中添加元素的时候，里面的数据以数组的形式存放的样子大概是这样的：
这个时候因为数组的长度才为16，则不会转化为树，而是会进行扩容。
扩容后数组大概是这样的：
需要注意的是，扩容之后的长度不是32，扩容后的长度在后面细说。
如果数组扩张后长度达到64了，且继续在某个节点的后面添加元素达到8个以上的时候，则会出现转化为红黑树的情况。
转化之后大概是这样：
下面是几个重要的属性
private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16; static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8; static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6; static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64; static final int MOVED = -1; // 表示正在转移 static final int TREEBIN = -2; // 表示已经转换成树 static final int RESERVED = -3; // hash for transient reservations static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash transient volatile Node<K,V>[] table;//默认没初始化的数组，用来保存元素 private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;//转移的时候用的数组 /** * 用来控制表初始化和扩容的，默认值为0，当在初始化的时候指定了大小，这会将这个大小保存在sizeCtl中，大小为数组的0.75 * 当为负的时候，说明表正在初始化或扩张， * -1表示初始化 * -(1+n) n:表示活动的扩张线程 */ private transient volatile int sizeCtl;
几个重要的类
Node<K,V>,这是构成每个元素的基本类。
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash; //key的hash值 final K key; //key volatile V val; //value volatile Node<K,V> next; //表示链表中的下一个节点 Node(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.val = val; this.next = next; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return val; } public final int hashCode() { return key.hashCode() ^ val.hashCode(); } }
TreeNode，构造树的节点
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> parent; // red-black tree links TreeNode<K,V> left; TreeNode<K,V> right; TreeNode<K,V> prev; // needed to unlink next upon deletion boolean red; TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next, TreeNode<K,V> parent) { super(hash, key, val, next); this.parent = parent; } }
TreeBin 用作树的头结点，只存储root和first节点，不存储节点的key、value值。
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> { TreeNode<K,V> root; volatile TreeNode<K,V> first; volatile Thread waiter; volatile int lockState; // values for lockState static final int WRITER = 1; // set while holding write lock static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock static final int READER = 4; // increment value for setting read lock }
ForwardingNode在转移的时候放在头部的节点，是一个空节点
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; }
}
在ConcurrentHashMap中使用了unSafe方法，通过直接操作内存的方式来保证并发处理的安全性，使用的是硬件的安全机制。
/* * 用来返回节点数组的指定位置的节点的原子操作 */ @SuppressWarnings("unchecked") static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) { return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE); } /* * cas原子操作，在指定位置设定值 */ static final <K,V> boolean casTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> c, Node<K,V> v) { return U.compareAndSwapObject(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, c, v); } /* * 原子操作，在指定位置设定值 */ static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) { U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v); }
首先我们看看构造方法
//空的构造 public ConcurrentHashMapDebug() { } //如果在实例化对象的时候指定了容量，则初始化sizeCtl public ConcurrentHashMapDebug(int initialCapacity) { if (initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException(); int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1)); this.sizeCtl = cap; } //当出入一个Map的时候，先设定sizeCtl为默认容量，在添加元素 public ConcurrentHashMapDebug(Map<? extends K, ? extends V> m) { this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY; putAll(m); }
可以看到，在任何一个构造方法中，都没有对存储Map元素Node的table变量进行初始化。而是在第一次put操作的时候在进行初始化。
下面来看看数组的初始化方法initTable
/**
* 初始化数组table，
* 如果sizeCtl小于0，说明别的数组正在进行初始化，则让出执行权
* 如果sizeCtl大于0的话，则初始化一个大小为sizeCtl的数组
* 否则的话初始化一个默认大小(16)的数组
* 然后设置sizeCtl的值为数组长度的3/4
*/
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) { //第一次put的时候，table还没被初始化，进入while
if ((sc = sizeCtl) < 0) //sizeCtl初始值为0，当小于0的时候表示在别的线程在初始化表或扩展表
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { //SIZECTL：表示当前对象的内存偏移量，sc表示期望值，-1表示要替换的值，设定为-1表示要初始化表了
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY; //指定了大小的时候就创建指定大小的Node数组，否则创建指定大小(16)的Node数组
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc; //初始化后，sizeCtl长度为数组长度的3/4
}
break;
}
}
return tab;
}
下面看看put方法的源码
/* * 单纯的额调用putVal方法，并且putVal的第三个参数设置为false * 当设置为false的时候表示这个value一定会设置 * true的时候，只有当这个key的value为空的时候才会设置 */ public V put(K key, V value) { return putVal(key, value, false); }
再来看putVal
/* * 当添加一对键值对的时候，首先会去判断保存这些键值对的数组是不是初始化了， * 如果没有的话就初始化数组 * 然后通过计算hash值来确定放在数组的哪个位置 * 如果这个位置为空则直接添加，如果不为空的话，则取出这个节点来 * 如果取出来的节点的hash值是MOVED(-1)的话，则表示当前正在对这个数组进行扩容，复制到新的数组，则当前线程也去帮助复制 * 最后一种情况就是，如果这个节点，不为空，也不在扩容，则通过synchronized来加锁，进行添加操作 * 然后判断当前取出的节点位置存放的是链表还是树 * 如果是链表的话，则遍历整个链表，直到取出来的节点的key来个要放的key进行比较，如果key相等，并且key的hash值也相等的话， * 则说明是同一个key，则覆盖掉value，否则的话则添加到链表的末尾 * 如果是树的话，则调用putTreeVal方法把这个元素添加到树中去 * 最后在添加完成之后，会判断在该节点处共有多少个节点（注意是添加前的个数），如果达到8个以上了的话， * 则调用treeifyBin方法来尝试将处的链表转为树，或者扩容数组 */ final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();//K,V都不能为空，否则的话跑出异常 int hash = spread(key.hashCode()); //取得key的hash值 int binCount = 0; //用来计算在这个节点总共有多少个元素，用来控制扩容或者转移为树 for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // Node<K,V> f; int n, i, fh; if (tab == null || (n = tab.length) == 0) tab = initTable(); //第一次put的时候table没有初始化，则初始化table else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { //通过哈希计算出一个表中的位置因为n是数组的长度，所以(n-1)&hash肯定不会出现数组越界 if (casTabAt(tab, i, null, //如果这个位置没有元素的话，则通过cas的方式尝试添加，注意这个时候是没有加锁的 new Node<K,V>(hash, key, value, null))) //创建一个Node添加到数组中区，null表示的是下一个节点为空 break; // no lock when adding to empty bin } /* * 如果检测到某个节点的hash值是MOVED，则表示正在进行数组扩张的数据复制阶段， * 则当前线程也会参与去复制，通过允许多线程复制的功能，一次来减少数组的复制所带来的性能损失 */ else if ((fh = f.hash) == MOVED) tab = helpTransfer(tab, f); else { /* * 如果在这个位置有元素的话，就采用synchronized的方式加锁， * 如果是链表的话(hash大于0)，就对这个链表的所有元素进行遍历， * 如果找到了key和key的hash值都一样的节点，则把它的值替换到 * 如果没找到的话，则添加在链表的最后面 * 否则，是树的话，则调用putTreeVal方法添加到树中去 * * 在添加完之后，会对该节点上关联的的数目进行判断， * 如果在8个以上的话，则会调用treeifyBin方法，来尝试转化为树，或者是扩容 */ V oldVal = null; synchronized (f) { if (tabAt(tab, i) == f) { //再次取出要存储的位置的元素，跟前面取出来的比较 if (fh >= 0) { //取出来的元素的hash值大于0，当转换为树之后，hash值为-2 binCount = 1; for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) { //遍历这个链表 K ek; if (e.hash == hash && //要存的元素的hash，key跟要存储的位置的节点的相同的时候，替换掉该节点的value即可 ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))) { oldVal = e.val; if (!onlyIfAbsent) //当使用putIfAbsent的时候，只有在这个key没有设置值得时候才设置 e.val = value; break; } Node<K,V> pred = e; if ((e = e.next) == null) { //如果不是同样的hash，同样的key的时候，则判断该节点的下一个节点是否为空， pred.next = new Node<K,V>(hash, key, //为空的话把这个要加入的节点设置为当前节点的下一个节点 value, null); break; } } } else if (f instanceof TreeBin) { //表示已经转化成红黑树类型了 Node<K,V> p; binCount = 2; if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, //调用putTreeVal方法，将该元素添加到树中去 value)) != null) { oldVal = p.val; if (!onlyIfAbsent) p.val = value; } } } } if (binCount != 0) { if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD) //当在同一个节点的数目达到8个的时候，则扩张数组或将给节点的数据转为tree treeifyBin(tab, i); if (oldVal != null) return oldVal; break; } } } addCount(1L, binCount); //计数 return null; }
在put方法的详解中，我们可以看到，在同一个节点的个数超过8个的时候，会调用treeifyBin方法来看看是扩容还是转化为一棵树
同时在每次添加完元素的addCount方法中，也会判断当前数组中的元素是否达到了sizeCtl的量，如果达到了的话，则会进入transfer方法去扩容
/** * Replaces all linked nodes in bin at given index unless table is * too small, in which case resizes instead. * 当数组长度小于64的时候，扩张数组长度一倍，否则的话把链表转为树 */ private final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int index) { Node<K,V> b; int n, sc; if (tab != null) { System.out.println("treeifyBin方\\t==>数组长："+tab.length); if ((n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) //MIN_TREEIFY_CAPACITY 64 tryPresize(n << 1); // 数组扩容 else if ((b = tabAt(tab, index)) != null && b.hash >= 0) { synchronized (b) { //使用synchronized同步器，将该节点出的链表转为树 if (tabAt(tab, index) == b) { TreeNode<K,V> hd = null, tl = null; //hd：树的头(head) 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) //把Node组成的链表，转化为TreeNode的链表，头结点任然放在相同的位置 hd = p; //设置head else tl.next = p; tl = p; } setTabAt(tab, index, new TreeBin<K,V>(hd));//把TreeNode的链表放入容器TreeBin中 } } } } }
可以看到当需要扩容的时候，调用的时候tryPresize方法，看看trePresize的源码
/** * 扩容表为指可以容纳指定个数的大小（总是2的N次方） * 假设原来的数组长度为16，则在调用tryPresize的时候，size参数的值为16<<1(32)，此时sizeCtl的值为12 * 计算出来c的值为64,则要扩容到sizeCtl≥为止 * 第一次扩容之后 数组长：32 sizeCtl：24 * 第二次扩容之后 数组长：64 sizeCtl：48 * 第二次扩容之后 数组长：128 sizeCtl：94 --> 这个时候才会退出扩容 */ private final void tryPresize(int size) { /* * MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30 * 如果给定的大小大于等于数组容量的一半，则直接使用最大容量， * 否则使用tableSizeFor算出来 * 后面table一直要扩容到这个值小于等于sizeCtrl(数组长度的3/4)才退出扩容 */ 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; // printTable(tab); 调试用的 /* * 如果数组table还没有被初始化，则初始化一个大小为sizeCtrl和刚刚算出来的c中较大的一个大小的数组 * 初始化的时候，设置sizeCtrl为-1，初始化完成之后把sizeCtrl设置为数组长度的3/4 * 为什么要在扩张的地方来初始化数组呢？这是因为如果第一次put的时候不是put单个元素， * 而是调用putAll方法直接put一个map的话，在putALl方法中没有调用initTable方法去初始化table， * 而是直接调用了tryPresize方法，所以这里需要做一个是不是需要初始化table的判断 */ if (tab == null || (n = tab.length) == 0) { n = (sc > c) ? sc : c; if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { //初始化tab的时候，把sizeCtl设为-1 try { if (table == tab) { @SuppressWarnings("unchecked") Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n]; table = nt; sc = n - (n >>> 2); } } finally { sizeCtl = sc; } } } /* * 一直扩容到的c小于等于sizeCtl或者数组长度大于最大长度的时候，则退出 * 所以在一次扩容之后，不是原来长度的两倍，而是2的n次方倍 */ else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY) { break; //退出扩张 } else if (tab == table) { int rs = resizeStamp(n); /* * 如果正在扩容Table的话，则帮助扩容 * 否则的话，开始新的扩容 * 在transfer操作，将第一个参数的table中的元素，移动到第二个元素的table中去， * 虽然此时第二个参数设置的是null，但是，在transfer方法中，当第二个参数为null的时候， * 会创建一个两倍大小的table */ 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; /* * transfer的线程数加一,该线程将进行transfer的帮忙 * 在transfer的时候，sc表示在transfer工作的线程数 */ if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) transfer(tab, nt); } /* * 没有在初始化或扩容，则开始扩容 */ else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)) { transfer(tab, null); } } } }
在tryPresize方法中，并没有加锁，允许多个线程进入，如果数组正在扩张，则当前线程也去帮助扩容。
数组扩容的主要方法就是transfer方法
/** * Moves and/or copies the nodes in each bin to new table. See * above for explanation. * 把数组中的节点复制到新的数组的相同位置，或者移动到扩张部分的相同位置 * 在这里首先会计算一个步长，表示一个线程处理的数组长度，用来控制对CPU的使用， * 每个CPU最少处理16个长度的数组元素,也就是说，如果一个数组的长度只有16，那只有一个线程会对其进行扩容的复制移动操作 * 扩容的时候会一直遍历，知道复制完所有节点，没处理一个节点的时候会在链表的头部设置一个fwd节点，这样其他线程就会跳过他， * 复制后在新数组中的链表不是绝对的反序的 */ private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) { int n = tab.length, stride; if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE) //MIN_TRANSFER_STRIDE 用来控制不要占用太多CPU stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range //MIN_TRANSFER_STRIDE=16 /* * 如果复制的目标nextTab为null的话，则初始化一个table两倍长的nextTab * 此时nextTable被设置值了(在初始情况下是为null的) * 因为如果有一个线程开始了表的扩张的时候，其他线程也会进来帮忙扩张， * 而只是第一个开始扩张的线程需要初始化下目标数组 */ 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 = n; } int nextn = nextTab.length; /* * 创建一个fwd节点，这个是用来控制并发的，当一个节点为空或已经被转移之后，就设置为fwd节点 * 这是一个空的标志节点 */ ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab); boolean advance = true; //是否继续向前查找的标志位 boolean finishing = false; // to ensure sweep(清扫) before committing nextTab,在完成之前重新在扫描一遍数组，看看有没完成的没 for (int i = 0, bound = 0;;) { Node<K,V> f; int fh; while (advance) { int nextIndex, nextBound; if (--i >= bound || finishing) { advance = false; } else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { i = -1; advance = false; } 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; if (finishing) { //已经完成转移 nextTable = null; table = nextTab; sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1); //设置sizeCtl为扩容后的0.75 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 } } else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) //数组中把null的元素设置为ForwardingNode节点(hash值为MOVED[-1]) advance = casTabAt(tab, i, null, fwd); else if ((fh = f.hash) == MOVED) advance = true; // already processed else { synchronized (f) { //加锁操作 if (tabAt(tab, i) == f) { Node<K,V> ln, hn; if (fh >= 0) { //该节点的hash值大于等于0，说明是一个Node节点 /* * 因为n的值为数组的长度，且是power(2,x)的，所以，在&操作的结果只可能是0或者n * 根据这个规则 * 0--> 放在新表的相同位置 * n--> 放在新表的（n+原来位置） */ int runBit = fh & n; Node<K,V> lastRun = f; /* * lastRun 表示的是需要复制的最后一个节点 * 每当新节点的hash&n -> b 发生变化的时候，就把runBit设置为这个结果b * 这样for循环之后，runBit的值就是最后不变的hash&n的值 * 而lastRun的值就是最后一次导致hash&n 发生变化的节点(假设为p节点) * 为什么要这么做呢？因为p节点后面的节点的hash&n 值跟p节点是一样的， * 所以在复制到新的以上是关于ConcurrentHashMap的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章